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はじめに 「機能実装で手一杯で、テストコードまで手が回らない」 「テストは書いたけど、正常系のパスしか通していない」 開発スピードと品質の両立は永遠の課題です。AIコーディングツールの登場により、「テストコードをAIに書かせる」ことは一般的になりましたが、「AIが書いたテストは浅い（表面的なアサーションしかしない）」 という問題も浮き彫りになっています。 AIにただ「テストを書いて」と命じるだけでは、品質を保証する強固なテストは生まれません。 この記事では、AIを使って「バグを本当に発見できる、意味のあるテスト」を作成するための戦略を紹介します。 戦略1: エッジケース探索プロンプト 人間は正常系（Happy Path）を考えるのは得意ですが、異常系や境界値（Edge Cases）を見落としがちです。逆にAIは、網羅的なリストアップが得意です。 テストコードを実装させる前に、まずは 「テス

今回は、これらをDocker Composeひとつで一撃で立ち上げるハンズオン形式で紹介します。 アーキテクチャ概要 今回構築するスタックは以下の通りです。すべてDockerコンテナとして稼働します。 Ollama: Llama 3やPhi-3などの高性能LLMをローカルで動かすバックエンド。 Open WebUI: ユーザー向けのチャットインターフェース。RAG機能（ベクトルDB）やWeb検索統合機能を標準で持っています。 SearXNG: 複数の検索エンジン（Google, Bing, DuckDuckGo等）を統合し、トラッキングを除去して検索するメタ検索エンジン。 構築手順 (Step-by-Step) 1. 前提条件 Docker Desktop または Docker Engine がインストールされていること Docker Compose (V2) が利用可能であること ターミ

はじめに Part 2では、ワークフローとカスタムツールによる個人の生産性向上に焦点を当てました。 シリーズ最終回となる今回は、 「チーム開発」 でのAntigravity活用についてです。複数人でエージェントを使う場合、ルールがバラバラだとコードの品質やスタイルに不整合が生じます。 「みんなで同じルールを守る」「新人もベテランも同じ品質で開発する」ためのガバナンス設計を解説します。 1. ルールの階層構造と共有 Antigravityのルール設定は、Gitリポジトリを通じてチーム全体で共有・同期することができます。 画像：共有ルールが各開発者に配布される仕組み 推奨されるディレクトリ構成 チームで運用する場合、専用の「ルールリポジトリ」を作るか、モノレポのルートに設定を置くのが一般的です。 基本的に .agent/ ディレクトリは Git にコミットして共有します（シークレットを除く）。

はじめに 前回の記事では、Google Antigravityを日本環境で快適に使うための設定を紹介しました。 今回はさらに一歩踏み込み、 「ワークフロー自動化」と「カスタムツール」 を活用して、エージェントをあなたのプロジェクト専用の強力な開発パートナーに進化させる方法を解説します。 毎日繰り返している定型作業や、特定のデータベースへのアクセスなどを、エージェントに任せてみませんか？ 1. ワークフローによる定型タスクの自動化 Antigravityでは、よく行う一連の作業を「ワークフロー」として定義できます。これにより、毎回プロンプトを一から書く手間が省けるだけでなく、ベストプラクティスをチーム全体で共有できます。 画像：エージェントによるワークフローの実行 ワークフローの定義方法 プロジェクトルートの .agent/workflows/ ディレクトリにMarkdownファイルを作成す

はじめに Google Antigravityは「エージェント・ファースト」の画期的な開発環境ですが、デフォルトの設定やプロンプトの仕方によっては、日本語で期待通りの結果を得られないことがあります。 「エージェントが英語で返答してくる」「日本語のコードコメントが変」「アーティファクトが英語で作られる」といった悩みをお持ちではありませんか？ 本記事では、Antigravityを日本の開発現場で快適に利用するための実践的な設定とプロンプトテクニックを解説します。単なるUIの日本語化だけでなく、エージェントとのコミュニケーションを円滑にするノウハウを共有します。 Google Antigravityの日本語化手順 まずは基本となるUIの日本語化です。AntigravityはVS Codeベースであるため、拡張機能として言語パックを導入します。 コマンドパレットを開く: Cmd + Shift +