個人開発において複数のLLMを併用する際、モデル間での文脈の不一致や、過去の設計判断が反映されないといった課題があります。
プロジェクト全体の意思決定を行うAIチャット(Gemini)と、実作業を行うIDE(Antigravity)を明確に使い分けることで、一貫性を保つ手順をまとめました。
作業場所とモデルの役割分担
| 作業場所 | 役割 | 使用モデル | 内容 |
|---|---|---|---|
| AIチャット | 全体管理・設計確認 | Gemini (Pro) | 仕様定義、設計の整合性確認、全体進行の管理 |
| Antigravity | 詳細設計 | Claude 3.5 Opus | 依存関係を考慮した具体的な実装計画の策定 |
| Antigravity | 実装・テスト | Claude 3.5 Sonnet | コーディング、テスト作成、エラーの自己修復 |
| Antigravity | 記録・PR作成 | Gemini (Flash) | メモリ（Serena）への記録、PR本文の作成 |
開発サイクル
1. プランニング 【AIチャット】
プロジェクト全体の状況と、Serenaから書き出した過去のADRを把握させた上で、新機能の設計方針を決定します。
プロンプト例:
「通知ログの保存機能を検討しています。過去のADRの内容を前提に、既存のDB設計や命名規則と整合性の取れた実装案を提示してください。」
2. 詳細な実装プランの作成 【Antigravity】
AIチャットで決まった方針をAntigravityに持ち込み、コードベースに即した計画を立てます。
プロンプト例 (Opus + Context7):
「Geminiで作成した設計案をもとに、実装プランを作成してください。Context7で現在のコード構造を確認し、変更が必要なファイルを特定してください。」
3. 設計内容のレビュー 【AIチャット】
Antigravityで作成したプランを再度AIチャットに戻し、全体の仕様やルールに沿っているか最終確認させます。
プロンプト例:
「Antigravity(Opus)が作成した実装プランをレビューしてください。既存の共通コンポーネントとの重複や、当初の仕様から外れている箇所がないか確認してください。」
4. 実装とテストのサイクル 【Antigravity】
レビュー済みのプランに基づき実装します。テストを先行させ、エラー時はContext7の情報を元にAIに修正を行わせます。
プロンプト例 (Sonnet + Context7):
「プランに基づき、まずテストコードを作成してください。その後、テストが通るまでContext7でコードを読み込み、実装と修正を繰り返してください。」
5. 設計判断のメモリ保存 【Antigravity】
実装中に決まった新しいルールを、Serenaのメモリに記録します。
プロンプト例 (Flash + Serena):
「今回の実装で決まったルールを、新しいADRとしてSerenaに追加してください。次回以降、この内容を前提に回答してください。」
6. PR作成 【Antigravity】
変更内容を整理し、人間が確認すべき点と共にPRを作成します。
プロンプト例 (Flash):
「変更差分を要約してPRを作成してください。人間が重点的に確認すべき箇所を箇条書きで添えてください。」
まとめ
Geminiなどのチャットでプロジェクトの全体像と設計の整合性を管理し、Antigravityで実装と文脈把握（Context7）、記憶の保持（Serena）を行う構成です。
場所と役割を分けることで、AIとの開発における手戻りを軽減し、一貫性のあるコードベースを維持しやすくなります。
また、仕様書をきちんと作っている場合、AIチャットで行っている部分でNotebookLMなどを活用するのも効果的だと思います。