Google Antigravity 実践ガイド：次世代AIエージェント活用術(第4章)

第4章 実践ワークフロー

本章では、Antigravity の真価を発揮させるための「ドキュメント駆動開発」のワークフローを解説します。
AI に行き当たりばったりで指示をするのではなく、ドキュメントを通じて認識を共有しながら開発を進める手法です。

4.1 ドキュメント駆動開発 (DDD)

Antigravity に複雑なタスクを依頼する場合、口頭での指示（チャット）だけでは情報の抜け漏れが発生します。そこで、以下の2つのドキュメントを「AIとの共通言語」として利用します。

Spec.md（仕様書）

「何を作るのか」を定義するファイルです。

• Goals: 達成したい目的
• Requirements: 機能要件、非機能要件
• Architecture: ディレクトリ構成や技術選定

Antigravity はプロジェクト内の Markdown ファイルを熟読するため、ここに書かれた内容はすべての行動の「指針」となります。

Task.md（タスクリスト）

「どういう手順で作るのか」を定義するファイルです。

• 作業を細かいステップに分解する
• 依存関係を整理する（Aが終わらないとBができない、など）

- [x] データベースの設計
- [ ] APIエンドポイントの実装
- [ ] フロントエンドの接続

このようにチェックリスト化することで、Antigravity は「今何をすべきか」を正確に理解し、迷走することなく作業を完遂できます。

4.2 .antigravityignore によるコンテキスト制御

実践的な開発では、AI に渡す情報量（コンテキスト）の制御が重要になります。すべてのファイルを読み込ませると、トークン（処理量）の上限に達したり、無関係なファイルを参照して混乱したりする原因になります。

制御のポイント

• 除外設定: .antigravityignore で、生成物（dist/）、ログ、巨大なデータファイルを除外します。
• 明示的な参照: プロンプト内で @src/utils/ のように、特に見てほしいファイルをピンポイントで指定します。

「必要な情報だけを渡し、不要な情報は隠す」ことが、AI の回答精度を高める最大のコツです。

4.3 開発サイクルの例

1. Planning: 人間が Spec.md と Task.md を書く（または AI に下書きさせる）。
2. Execution: Task.md の項目に従って、Antigravity に実装を指示する。
   • AI: コードを書く → テスト実行 → エラー修正
3. Review: 人間が成果物を確認し、Task.md にチェックを入れる。
4. Iteration: 次のタスクへ進む。

このサイクルを回すことで、人間は「設計とレビュー」に集中し、AI は「実装とテスト」に集中する理想的な分業が可能になります。

次章では、さらに高度な使いこなしとして、カスタムワークフローやリファクタリングの手法を紹介します。