AIアシスタントを活用したコーディングでは、「動作するコード」を素早く生成できる一方で、非同期処理の競合状態（レースコンディション）やアンマウント時のメモリリーク、境界条件のエラーハンドリングといったエッジケースの対応が漏れてしまうことがあります。
こうした潜在的なバグを防ぐためには、人間側が細かく前提条件を指定するか、レビュー時に手動で指摘を重ねる必要がありました。
Antigravity CLI に搭載されている /boost コマンドを使用すると、タスクに対して深層思考と多角的な視点による検証が自動的に行われ、エッジケースまで考慮された堅牢なコードを導出できます。本記事では、非同期データ取得を行う React カスタムフックのリファクタリングを題材に、通常指示との違いと具体的な効果を紹介します。
大規模な機能開発やリファクタリングを1つのエージェントにまとめて依頼すると、会話履歴（コンテキスト）が過度に肥大化して回答の精度が低下したり、タスクが順次処理されることで全体の待ち時間が長くなったりすることがあります。
Antigravity CLI に搭載されている /teamwork-preview コマンドを使用すると、タスクを複数の専門サブエージェントに自動分割し、並行して作業を進めるチーム型のワークフローを構築できます。本記事では、この機能を活用して複数レイヤーの開発タスクを分担・並行処理させる具体的な実践方法を紹介します。
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。
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。