Google Antigravity Skills：コードベースをAIに説明するのはもうやめよう

毎日、あなたのチームは何時間もかけてロボットに自分の会社を説明しています。

APIドキュメントを貼り付けます。レガシーデータベーススキーマを説明します。カスタムデプロイメントラッパーを使っていることを10回目にAIに伝えます。

これはソフトウェア開発の「恋はデジャ・ブ」です。

Google Antigravity は、「Skills」 という新機能でこのサイクルを終わらせました。

標準的なプロンプトとは異なり、Skills を使用すると、スタートアップの独自ロジックをIDEに直接「ハードコード」できます。これにより、AIは汎用的なコーディングアシスタントから、あなたのスタックをあなた以上に理解している専門家の従業員へと変身します。

Antigravity Skills が Claude の MCP を上回る理由と、「部族知識」を自動化する方法をご紹介します。

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パラダイムシフト：プロンプト vs. 教育

ほとんどの開発者はAIをチャットボットのように扱います：質問すると、推測します。 Antigravity Skills はAIをランタイム環境のように扱います：定義すると、実行します。

公式ドキュメントによると、「Skill」は単にIDEにコードを実行する権限を付与するTypeScript定義です。

• Skills 以前： 内部ドキュメントをチャットウィンドウに貼り付けます。
• Skills 以降： AIが read_internal_docs() を実行し、必要な正確なコンテキストを即座に取得します。

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Google Antigravity Skills とは？

（そして、なぜ単なる「プロンプト」以上のものなのか）

核心的には、「Skill」はAIに環境内でコードを実行する権限を付与するTypeScript定義です。

ほとんどの開発者はAIをチャットボットのように扱うことに慣れています：質問すると、テキストが返されます。 Antigravity Skills はAIをエージェントに変えます。ツールボックスを提供します。

• Skills なし： 「ユーザーデータベースをクエリするにはどうすればよいですか？」（AIが失敗する汎用SQLの例を提供）。
• Skills あり： 「ユーザー [email protected] を検索してください。」（AIが内部の fetchUser() 関数を実行し、実際のライブデータを返します）。

これにより、パラダイムは**「プロンプト」から「教育」**へとシフトします。IDEに内部APIを一度教えると、永遠に覚えています。

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対決：Google Antigravity Skills vs. Claude (MCP)

AI分野をフォローしている場合、次のように尋ねるかもしれません：「これはClaudeのモデルコンテキストプロトコル（MCP）やツール使用とどう違うのですか？」

両方のテクノロジーがAIにツールを使用することを許可しますが、スタートアップ環境での実装は根本的に異なります。

機能	Claude Skills (MCP)	Google Antigravity Skills
主な焦点	汎用目的。 Claudeを外部世界（Google Drive、Slack、Notion）に接続します。	深いコード統合。 IDEを特定のリポジトリ、ローカルデータベース、CLIツールに接続します。
レイテンシ	高い。 APIサーバーへの往復が必要です。チャットには適していますが、コーディングループには遅すぎます。	ほぼゼロ。 Antigravityエンジン内でローカルに実行されます。デバッグとスクリプトの即座の実行。
コンテキスト	広範囲。 「このPDFを読む」、「このSlackスレッドを要約する」。	独自。 「特定の移行スクリプトを実行する」、「ステージング環境の健全性を確認する」。
結論	汎用アシスタントに最適。	スタートアップワークフローの自動化の明確な勝者。

要点： Claudeを使用してメールを要約します。Antigravityを使用して本番データベースを修正します。

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AIに独自のコードベースを教える3つの方法

スタートアップの創設者やリード開発者にとって、目標は「バスファクター」を減らすことです。チームの知識をキャプチャするために、すぐに構築すべき3つの特定のSkillsがあります。

1. 「司書」Skill（コンテキスト制限の解決）

• 問題： AIは内部の MyCompany-UI-Kit の使用方法を知りません。使用していないTailwindクラスを常に生成し続けます。
• Skill： read_internal_docs(component_name)
• 仕組み： AIが内部WikiまたはStorybookを検索できる関数を公開します。
• 結果： ジュニア開発者が「ボタン」を要求すると、AIは最初に特定のドキュメントを取得し、実際にコンパイルできるコードを記述します。

2. 「運用」Skill（恐怖の自動化）

• 問題： ジュニア開発者はデプロイ中に物を壊すことを恐れています。シニア開発者にすべてを手動で確認するよう依頼します。
• Skill： check_staging_health()
• 仕組み： 監視CLI（Datadog/Sentry）をSkillでラップします。
• 結果： 開発者がIDEに尋ねます：「マージしても安全ですか？」 AIがチェックを実行し、システムが正常であることを確認し、承認を与えます。

3. 「データ」Skill（ライブデバッグ）

• 問題： 顧客の問題をデバッグするには、ユーザーIDを見つけるために3つの異なるダッシュボードにログインする必要があります。
• Skill： fetch_user_debug_info(email)
• 仕組み： 本番レプリカをクエリする安全な読み取り専用関数。
• 結果： Antigravityに尋ねるだけです：「ユーザーXが500エラーを受け取っているのはなぜですか？」 AIが実際のデータを取得し、異常を即座に発見します。

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チュートリアル：「運用」Skillを構築する（例#2から）

上記で言及した**「運用Skill」**を取り上げて、実際に構築しましょう。デプロイを許可する前にシステムの健全性を確認する方法をAIに教えます。

公式ドキュメントによると、特定のフォルダ構造を作成する必要があります。

ステップ1：ディレクトリを作成する

Antigravityは .agent/skills/ ディレクトリでskillsを探します。ops-safety という名前のフォルダと scripts サブフォルダを作成します。

.agent/skills/
└─── ops-safety/
    ├─── SKILL.md                 <-- 指示
    └─── scripts/
         └─── check_staging.sh    <-- 「ブラックボックス」スクリプト

ステップ2：「ブラックボックス」スクリプトを作成する

AIにDevOpsコードベース全体を読ませるのではなく、特定のチェックを実行させたいと考えています。シンプルな「緑」または「赤」の信号を返すラッパースクリプトを作成します。

ファイル： .agent/skills/ops-safety/scripts/check_staging.sh

#!/bin/bash
# Datadog/Sentryステータスのチェックをシミュレート
# 使用方法：./check_staging.sh

echo "ステージングモニターに接続中..."
# 実際には、これは監視APIをcurlします
echo "STATUS: 200 OK"
echo "ERROR_RATE: 0.01%"
exit 0

（このファイルで chmod +x を実行することを確認してください）

ステップ3：ロジックを定義する（SKILL.md）

次に、指示を記述します。YAMLフロントマターを使用してトリガーキーワードを定義し、決定木を使用して安全ルールを強制します。

ファイル： .agent/skills/ops-safety/SKILL.md

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name: ops-safety
description: ステージング環境の健全性を検証します。ユーザーが「マージしても安全ですか？」または「デプロイできますか？」と尋ねたときはいつでもこれを使用してください。
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# デプロイメント安全プロトコル

あなたはこのリポジトリの安全担当者です。デプロイメントの質問に答える前に、ステージング環境の健全性を確認する必要があります。

## このskillを使用する場合
- ユーザーが「マージしても安全ですか？」と尋ねたとき
- ユーザーが「ステージングステータスを確認してください」と尋ねたとき
- 任意の `git push` コマンドを生成する前

## 決定木（厳密に従う）

1. **ヘルスチェックを実行する**
   - スクリプトを実行：`./scripts/check_staging.sh`

2. **出力を分析する**
   - **もし**出力に「STATUS: 200 OK」が含まれている場合：
     -> ユーザーに伝える：「✅ ステージングは正常です。マージを進めてください。」
   - **もし**出力に「ERROR」または高レイテンシが含まれている場合：
     -> ユーザーに伝える：「🛑 ステージングは不安定です。マージしないでください。」
     -> スクリプトからのエラーログを表示します。

## スタイルガイド
- 応答を簡潔に保ちます。
- 表情記号（✅/🛑）を使用して安全ステータスを明確に示します。

ステップ4：結果

保存すると、「運用Skill」がアクティブになります。

ユーザー： 「ねえ、このPRをマージしても安全ですか？」

Antigravityエージェント：

ops-safety skillを読み取り中..../scripts/check_staging.shを実行中...

"✅ ステージングは正常です。 ステータス：200 OK エラー率：0.01%

マージしても問題ありません。"

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結論：Skillsはビジネス資産

小規模チームにとって、スケーリングの障壁は採用ではなく、知識の移転です。

Antigravity Skillを書くたびに、「組織の記憶」をコードベースに保存しています。リードエンジニアが休暇中でも、AIがビルドスクリプトの実行方法を知っていることを保証しています。

AIを永遠にジュニア開発者のままにしておかないでください。

忙しい作業を自動化する準備はできていますか？ 公式Antigravityドキュメントに飛び込み、今日最初の専門エージェントの構築を開始してください。