AntigravityとClaude Codeを組み合わせた革新的なハイブリッド開発ワークフローの解説である。Googleの無料AIエージェントIDEであるAntigravityと、AnthropicのターミナルベースコーディングツールであるClaude Codeを統合することで、トークン使用量の削減、レート制限の回避、マルチファイル操作の精密制御、そして開発サイクルの高速化を実現する。Antigravityが大局的な自律オーケストレーションを担当し、Claude Codeが詳細な実行制御を提供することで、両者の長所を最大限に活用できる。実際の制作例として、複数のサブエージェントを展開してプロダクション対応のSaaSアプリケーションを構築するプロセスが紹介されており、この手法がいかに開発効率と出力品質を向上させるかが実証されている。
AntigravityとClaude Codeのハイブリッドワークフロー発見
このワークフローが本当に活用できるものだとは、実際にAntigravityとClaude Codeを組み合わせて試してみるまで気づきませんでした。最終的に発見したのは、コーディングワークフロー全体の効率を大幅に向上させるハイブリッドセットアップです。このセットアップを検討すべき理由は正直たくさんあるので、今日の動画を通してこれを詳しく解説していきます。
安価なトークン使用量、レート制限の回避、サブエージェント協調による制御されたマルチファイル操作について話していきます。そして全体的に、より速い開発サイクルを実現できるようになります。馴染みのない方のために説明すると、AntigravityはGoogleの無料エージェントAI統合開発環境で、自律的なマルチエージェントオーケストレーション向けに設計されています。
ブラウザを制御し、ターミナルアクションを実行し、実質的に完全自律型のエンジニアリングシステムとして機能できます。一方、Claude CodeはAnthropicのエージェントコーディングツールで、多くの人がターミナル内で直接使うのを好んでいます。IDE統合機能もありますが、基本的にClaudeモデルがコードベース全体を理解し、ファイルを編集し、コマンドを実行し、日常的な開発タスクから高度なリファクタリングまですべてを自然言語で実行できるようにします。特にOpus 4.6やSonnetモデルのようなエージェントモデルによって駆動されることで、最高の出力を得られます。
2つのツールを組み合わせる利点
さて、ここからが面白いところです。この2つを組み合わせることで、基本的に精度を犠牲にすることなく最高のコード品質を得られます。Antigravityは、IDE環境内での高レベルの自律オーケストレーションや大規模コードベースのナビゲーションに優れています。
Claude Codeは、精密な開発者制御、ターミナル実行、構造化されたマルチファイル編集、複雑なリファクタリングワークフローにおいて輝きます。一緒に使用することで、Antigravityが大局的な自動化を処理し、Claude Codeが詳細な実行制御を提供するハイブリッドシステムを構築できます。その結果、イテレーションプロセスが高速化され、ボトルネックが減少し、トークンコストと消費量が削減され、全体として完全なアプリケーションを構築、プロトタイピング、またはスケーリングする際に大幅に高品質な出力が得られます。
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セットアップ方法
始めるには、明らかにAntigravityをインストールし、オペレーティングシステム内で完全に無料で使用できるようにGoogleアカウントを持っている必要があります。
macOS、Windows、Linuxにインストールできます。Claude Codeもインストールする必要があります。グローバルにインストールすることも、希望するディレクトリ内にインストールすることもできます。右側にAntigravityエージェントがあります。ターミナルを開くと、下部セクションで直接Claude Codeを開くことができます。
さて、このワークフローは直感に反するように思えるかもしれません。なぜ一方でClaude Codeを使い、もう一方でAntigravityを使うのでしょうか? すべてのタスクに1つだけ使えばいいのでは? そうですね、冒頭で述べたように、Antigravityを使って大局を処理できます。すでに事前設定された異なるサブエージェントがあります。
実装作業をさせたり、実装の実行作業をさせたりでき、これらすべての最先端モデルを無料で使えます。実際には、レート制限がありますが、そういう時にClaude Codeに切り替えて特定の領域で助けてもらえます。そしてClaude Codeがコンテキストの限界に達したときは、Antigravityを使えます。例えば、Claude Codeからコンテキストをフィードして、大局、ワークスペース、エージェントオーケストレーションを処理してタスクを完了させることができます。
両方の長所を活かす
2つを組み合わせると両方の長所が得られます。なぜなら高速になるからです。さらに、より良い結果が得られます。いくつかの異なるデモを紹介しながら、これを実演していきます。ちなみに、ターミナルの適切な使い方がわからない場合は、Claude Code拡張機能を使えばいいです。これは基本的に、Antigravityのエージェントパネルと同じように拡張機能として簡単に使用できます。
Claude Codeターミナルとまったく同じように動作しますが、Antigravityパネル拡張機能のように拡張機能を通じて動作します。Claude Codeの素晴らしいところは、複数のサブエージェントを同時に実行できることです。これは明らかに拡張機能を使った場合ですが、ターミナルでは明らかに複数のClaude Codeインスタンスを展開できます。
つまり、これらの異なるエージェントを実行して、さまざまな種類のタスクに取り組むことができます。明らかにClaude内では、作業中のものと並行して実行できるサブエージェント自体が導入されています。
実装計画の作成
まず最初に、Antigravityエージェントを使い始めます。そして、プランニングモードを使用してOpus 4.6を使います。
ここから高レベルの目標から始めます。プロダクション対応のSaaSアプリ用の実装計画をOpus 4.6で作成するようプロンプトを出します。これにより、Opusモデルがクリーンなロードマップ、Claude Code内のエージェントが従うべきサブエージェントタスクツリーを作成でき、Claudeのトークン浪費を避けられます。
実装計画を使用すると、基本的にAntigravityを思考エンジンとして使うことになります。コーダーとしてではありません。このプロダクション対応SaaSアプリの実装計画が作成されたことがわかります。これは計画のみです。承認されるまで実装は処理されません。ターゲットはマルチテナントB2B SaaSプラットフォームです。
サブスクリプション請求、チームワークスペース、その他いくつかの要素があります。このアプリの高レベルアーキテクチャを示すマーメイドチャートの作成から始まります。ツリー、構造、エージェントが基本的にアプリの作成を処理するために必要なすべてのコンポーネントに関して、さらに詳細に進みます。
だからこそ、Opus 4.6を使いたいわけです。100万コンテキストウィンドウがあり、より高いコンテキストを処理し、エージェントが取り組むために必要なすべての仕様を提供できるからです。ここから次のステップに進めます。明らかに、この実装計画では、モデルが適切に完全に処理するのは本当に難しい可能性があります。
実行可能なタスクリストへの変換
そのため、この計画を実行可能なエンジニアリングタスクリストに変換していきます。これにより、Claude Codeエージェントが処理しやすくなります。今は1つずつ紹介していますが、理想的には、これらのサブエージェントを両方とも一緒に使用して、これらのタスクをより速く処理したいところです。
それがこのハイブリッドワークフローのポイントです。効率を高めるのです。そして覚えておいてください、Antigravity内のOpus 4.6に、実装計画のコーディングと実装計画の作成というこれらすべてのタスクを本質的に処理させると、簡単にレート制限に達してしまいます。だからこそClaude Codeのようなものを使いたいのです。特にClaude Code Proプランがある場合、これら2つの異なるエージェントでトークン使用量を分散させてタスクを実行できます。そして実際に、タスクリストを作成した後、デバッグとリファクタリングエージェントとして基本的に使用できるように、Antigravityに戻る予定です。
これでエージェントが適切に従うために使用できる実行タスクリストができました。エージェントが幻覚を起こさないようにし、プロジェクトディレクトリの作成、パッケージの作成、バックエンドとフロントエンドに必要なすべてのコンポーネントなど、実行可能な各ステップを確実に実行するようにします。
サブエージェントの展開
そして今、私たちが開発した個々のタスクリストのそれぞれに取り組むためにサブエージェントを展開できます。これがこの組み合わせの素晴らしさです。Antigravity実装エージェントが作成したこれらの実行可能なタスクすべてに取り組める異なるエージェントを作成できます。つまり、フェーズの1つに焦点を当てるものを持つことができます。これは、特定のタスクを完了した後の統合と仕上げです。
明らかにセットアッププロセスから始めたいです。したがって、1つのエージェントがタスク1から2までのすべてを処理できます。別のエージェントはバックエンドのみに集中し、それがフロントエンドに接続することを確認します。そして明らかに他の2つのエージェントは統合エージェントとデプロイメントにでき、取り組む必要がある各実行を指定できます。
Claude Codeエージェントに直接ドラッグして参照を提供し、このエージェントが処理すべきことを説明することもできます。そして、そのエージェントの機能を説明すると、Claude Codeはその説明からエージェントを生成し、実行ステップを実行できるようになります。
さて、これは完全に冗長なプロセスに見えるかもしれません。なぜこんなに多くのステップがあるのでしょうか? 多くのトークンを使用しているように感じますが、これが出力の品質を最大化する方法です。複数の仕様、複数の指示により、これらのモデルは達成しようとしていることに沿ったままでいられます。さあ、できました。第0フェーズである最初のフェーズのコンテキストがあり、エキスパートプロジェクトスキャフォルダーになります。複数の言語にわたるソフトウェアプロジェクトのブートストラップに深い経験を持つエンジニアです。
そして今、このプロセス全体を支援できる他のエージェントを作成できます。これがどのように機能するかの大まかなアイデアを示すために、実行タスクリストを提供し、先ほど作成した2つのエージェント、プロジェクトスキャフォルダーとバックエンドタスクエグゼキューターの両方を展開することから始められます。
実際の構築プロセス
ここで、バックエンドフェーズと完全なプロジェクトディレクトリのセットアップの初期フェーズを実行するためのシンプルなテキストプロンプトを与えることができます。そうすると、全体的なタスクリストに取り組むために、これら2つの異なるエージェントを展開します。これがその例です。
プロジェクトスキャフォルダーが展開されており、Claudeが自律的に行うのは、これらのタスクを実行するために必要な数のエージェントを展開することです。さらにできることは、これらすべてを処理するのに役立つClaude Codeの異なるインスタンスを追加することです。また別の方法として、Gemini 2.0 Flash Proを搭載したフロントエンドエージェントを持つこともできます。
これは明らかにAntigravityエージェント内でできるオプションです。これを言う理由は、Geminiがフロントエンド開発で素晴らしい仕事をするからです。スキャフォールディングやClaudeモデルからのバックエンドに接続するものです。それがAntigravity内で行うことです。フェーズ3であるフロントエンドを実行する実行タスクリストへの参照を提供しながら、このプロジェクトのフロントエンドを作成するよう要求しています。
しかし、今複数のエージェントが異なるフェーズを実行しているのがわかります。ここで見られるスキャフォールディングがセットアップされています。パッケージがセットアップされています。Claude Codeからのフェーズ0とフェーズ1、つまりスキャフォールディングとバックエンドのタスクリストがあり、Antigravityエージェントによってフロントエンドが開発されています。
AIエンジニアリングチームの実現
頭痛のように思えますが、これは本当に完全なAIエンジニアリングチームがあなたのために働き、開発チームが達成するのにおそらく多くの時間がかかるであろうものを開発しているのです。スキャフォールディングがセットアップされ、バックエンドもデータベースに接続されました。envを提供するだけです。
そして、Antigravityで最初に生成した異なるサブ実行タスクをすべて達成したことがわかります。これは驚くべきことです。今度はフェーズ2であるフロントエンドに進めます。それがAntigravityエージェントが行っていることです。しかし、私が行うのは、Claude Codeエージェントに、フェーズ2はすでにAntigravityによって作成されたと伝えることです。
そうすれば、次のステップに集中できます。できました。完全なプロダクションSaaSが生成されました。正直に言うと、Geminiモデルはフロントエンドの品質についてはあまり良くありませんでした。これは、生成した基本的なフロントエンドです。このフロントエンドのために異なる動的属性を使用することについて、もう少し詳しく説明すべきだったかもしれませんが、それでもまともな仕事をしてくれました。
そして、集中して生成した機能的なタスクアプリがあると思います。これは、to-doセクション、進行中、レビュー、完了の異なるタスクをすべて追跡するのに役立つダッシュボードを持っています。完了率も表示されます。しかし、先に進んで、新しいタスクの追加など、これらすべての機能を試すことができます。
例えばAntigravityに関するYouTube動画の作成のようなタスクを提供できます。そして説明を提供できます。これは私にとって高優先度で、to-doとして設定したいです。私に割り当てますが、他のチームメンバーに割り当てることもできます。これは素晴らしいです。そしてそのタスクを作成でき、メインダッシュボード内の変更を示していることがわかります。
タスクリスト内には、to-do内にたくさんの異なるタスクがあります。YouTubeの優先度が高いことがわかります。そこで、AIにこれに対する異なるサブタスクを提案してもらうこともできます。これは以前使ったDartという別のツールを思い出させます。そして、同じ機能を作成できたことがわかります。
このYouTube動画を作成するのに使える複数のサブタスクがあります。このYouTube動画を作成するためのベストプラクティスの調査、技術仕様などです。そして、to-doを完了するたびに、このタスクが完了としてリストされます。そして、明らかに完了またはレビューに移動できます。
最終的な成果物
ドラッグアンドドロップ機能がないのは少し残念ですが、それでもまともな仕事をしてくれました。アナリティクスは、持っているすべてのタスク、平均完了時間などを表示します。異なるプロジェクトもあります。これは見て素晴らしいです。したがって、全体として、これを作成するのに非常に優れた仕事をしました。探していた機能的なコンポーネントは作成しましたが、可能であればより良いUIを生成したかったです。
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基本的にこれが、Claude CodeとAntigravityを組み合わせる方法です。そして、これが私がこの過去1週間で発見した、今の理想的なワークフローだと信じています。これは効率、トークン使用量を最大化し、これらのAIコーディングツールから最も質的な出力を得られるものです。
そして、これはAIのスロップを生成しているだけではありません。これはガードレール、仕様に従って最高品質の出力を得るものです。皆さんの考えを教えてください。簡単に始められるように、これらのリンクを下の説明欄に残しておきます。まだの方は必ず2番目のチャンネルに参加してください。ニュースレターに参加してください。Discordに参加してください。Twitterでフォローしてください。
最後に、必ず購読して、通知ベルをオンにして、この動画に「いいね」をして、最新のAIニュースを常に把握できるように以前の動画をご覧ください。しかし、その考えとともに、皆さん、素晴らしい一日を過ごして、ポジティビティを広げてください。またすぐにお会いしましょう。
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