開発の前提が変わったので、検証にかかる工数を意識しよう、という内容。 ・従来の生産性指標は、コーディングがボトルネックである前提で作られている ・AIの普及によってその前提はすでに崩壊した ・コードを書く時間が減った分、AIが生成したコードの検証に多大な時間を奪われているから ・記事では、タスクを検証の難易度で2つに分けるべきだという主張 ・1つ目は、定型的なAPIクライアントやテスト作成などの予測可能なタスク ・これらはAIで加速しやすく、コーディングの速さがそのまま開発の速さに直結 ・2つ目は、分散システムの連携やフォールトトレランス設計など複雑なアーキテクチャ構築 ・AIはこれらのタスクでも即座にコードを生成できる ・ただ、高負荷時の正しさを人間が検証することは非常に困難 ・開発のボトルネックは、コードの生成から検証の担保へと完全に移行している ・そのため、作るのにどれくらい時間がかかるか、で工数を見積もるべきではない ・これからは、検証にどれくらい時間がかかるかを考えた方が良い ・優秀なエンジニアは、リスクの高い検証領域への配置が必須になるだろう

# Antigravityの機能と実践的な使い方 🚀 エージェントの仕事は「ログの山」ではなく「目に見える成果物」で確認。Artifactsは信頼の問題を、検証可能な形で解決します。 📌 タイトルと機能のURL タイトル: Artifacts URL: 📝 概要 Artifactsは、エージェントが生成する具体的な成果物です。タスクリスト・実装計画・スクリーンショット・ブラウザ録画・コード差分といった「目に見える」形でアウトプットされ、開発者はエージェントのロジックを一目で検証できます。ログを延々と読む代わりに、成果物そのものをレビューする発想です。 🔧 機能の説明 Artifactsは次のような種類と仕組みを持ちます。 ・実装計画（Implementation Plan）：目標・技術選定・手順・変更ファイル・テスト方針をまとめたリッチなMarkdown。 ・タスクリスト：作業を構造化した内訳。 ・ウォークスルー（Walkthrough）：完了した変更点と次のステップの要約。 ・コード差分・スクリーンショット・ブラウザ録画・アーキテクチャ図・画像。 ・コメント機能：Googleドキュメントのように箇所を選んでコメントでき、エージェントは処理を止めずに入力を反映します。 🛠 実践的な使い方 ・計画Artifactの該当箇所をハイライトし、インラインコメントで修正方針を伝えます。 ・スクショやブラウザ録画で、UIや動作が期待どおりかを証拠付きで確認します。 ・コード差分で変更範囲をレビューしてから取り込みます。 ・プロジェクト設定でArtifactのレビュー方針を制御できます。 🎯 ユースケース ・実装前に計画Artifactをレビューし、方針をコメントで微調整してから承認する。 ・E2Eテストのブラウザ録画を成果物として残し、動作の証跡にする。 ・複数ファイル変更の差分をまとめて確認し、レビュー負荷を下げる。 ・完了後にウォークスルーで変更点と次の一手を把握する。 ⚠️ 注意点 ・コメントは処理を止めずに反映されるため、重要な変更ほど早めにフィードバックを入れましょう。 ・成果物の確認を省くと自律実行の利点が監督不足に転じます。レビュー方針を設定で明確に。 ・ブラウザ録画にはChrome連携が前提です。 #Antigravity# #AIcoding#

労働負荷が高い状態だとドーパミンが不足するのも当たり前に思う。テンションの高い場所に長くいると気疲れするのと同じ現象。 過去の労働はもっと、効率が悪く長時間残業で埋め合わせするような世界だったけど、今は高効率が当たり前。だから定時で帰って有休もちゃんと使って当然に思う。 むしろオフィス回帰って、非効率を組み込んでドーパミン不足が起きないようにする仕掛けかもって思う。だって、明らかに非効率なんだもん。オフィス。