AIアシスタントに毎回同じような指示を出したり、過去と同じミスを繰り返されて非効率に感じた経験はないでしょうか。
Antigravity CLI に搭載されている /learn コマンドを使用すると、AIにプロジェクト固有の文脈や暗黙のルールを定着させることができます。本記事では、この機能を活用して回答精度を向上させ、継続的に開発効率を高める具体的な実践例を紹介します。
AIエージェントに自律的なコーディングを依頼する際、もっとも高いハードルとなるのが「要件定義（プロンプトの作成）」です。アイデアは頭にあっても、それを抜け漏れのない仕様書に落とし込むのは人間にとって骨の折れる作業です。
Antigravity CLI には、この問題を解決する強力なスラッシュコマンド /grill-me が搭載されています。人間が仕様を書き出すのではなく、AI側から人間に「質問攻め（逆インタビュー）」を行わせることで、曖昧なアイデアから仕様を固め、そのまま実装（自動コーディング）までを一気通貫で完遂させる機能です。
本記事では、この /grill-me を使って実際に当サイト（sawara.me）の新しいツール機能を追加した際の実践ログを通じ、AIによる要件定義の具体的なワークフローを紹介します。
Antigravity CLIでは、ビルド処理やテストの実行など、時間のかかるタスクをAIエージェントに依頼することがよくあります。しかし、通常の同期処理では、タスクが完了するまでエージェントの応答がブロックされてしまい、その間他の指示を出すことができません。
このような非同期タスクの監視や定期実行を効率化するために用意されているのが、Antigravity CLIのスケジュール機能です。本記事では、普段のチャット指示を通じた非同期タスク監視の基本ワークフローと、エンジニア向けの明示的なパラメータ制御について解説します。
Antigravityでは、強力なプラグイン機能を活用することで、AIエージェントにコーディングだけでなく、ブラウザの操作やデバッグ作業まで任せられる「自動検証ワークフロー」を簡単に実現することができます。
本記事では、Antigravityに「Chrome DevTools プラグイン」を導入し、AIエージェントにWebサイトのパフォーマンス改善（LCP）やアクセシビリティ（a11y）診断、メモリリークの特定を自動で行わせる実践的な方法について解説します。