1. グローバル全般動作設定：~/.gemini/antigravity-cli/settings.jsonパソコン全体で動作するエージェントが使用する標準モデル、除外対象とするパス、そしてセキュリティの根幹である「サンドボックス（隔離空間）」の有効化を規定します。

{

  "globalModel": "gemini-3.5-flash",

  "enableTerminalSandbox": true,

  "defaultLanguage": "ja",

  "excludePaths": [

    "**/node_modules/**",

    "**/.git/**",

    "**/dist/**"

  ],

  "logging": {

    "enableCloudLogging": true,

    "logLevel": "INFO"

  }

}

2. プロジェクト固有MCP連携設定：.agents/mcp_config.jsonAIがこのプロジェクトでのみ実行・接続可能な外部連携ツールを設定します。これにより、必要な社内データへのアクセスと外部接続を安全に両立します。

{

  "mcpServers": {

    "internal-db": {

      "command": "python3",

      "args": ["mcp_db_server.py"]

    },

    "github-tool": {

      "command": "npx",

      "args": ["-y", "@modelcontextprotocol/server-github"]

    }

  }

}

3. プロジェクト共通ルール：.agents/rules/project-rules.mdコーディング規約と、GitおよびGitHubの運用フローを1つに統合した、チーム固有の厳格な行動指針です。

# プロジェクト開発・運用共通ルール



## 1. コーディング標準 & 設計規約

- **命名規則**: JavaScript/TypeScriptの変数名はキャメルケース、Reactコンポーネント名はパスカルケースで統一すること。

- **エラーハンドリング**: 非同期処理（async/await）には必ず try-catch ブロックを記述し、例外時は console.error でログ出力すること。



## 2. Git & GitHub 運用フロー

- **ブランチ命名**: バグ修正は fix/issue-[Issue番号]-[説明]、機能追加は feature/issue-[Issue番号]-[説明] とする。

- **コミットメッセージ**: "[fix/feat]: [Issue番号] 変更の短い説明" 形式とすること。

4. 専門カスタムスキル定義：.agents/skills/sql-optimizer/skill.jsonSQLの実行計画（EXPLAIN）を解析し、インデックス適用やクエリ書き換えの提案を行う「特化型スキル」の設定定義です。

{

  "name": "sql-optimizer",

  "description": "SQLの実行計画を解析し、最適なインデックスの適用やクエリのリファクタリング案を提案します。",

  "version": "1.0.0",

  "tools": [

    "db_schema_viewer",

    "db_query_executor"

  ],

  "required_rules": [

    "project-rules.md"

  ],

  "system_instruction": "あなたはDBパフォーマンスチューニングの専門家です。EXPLAINでボトルネックを特定し、インデックス作成文やクエリ改善案をMarkdown形式で出力してください。"

}

5. 自動起動トリガーの定義：.agents/hooks/on-issue-created.jsonGitHub Issueなどのイベントを検知した際に、エージェントを自動起動する引き金（Hooks）の設定定義です。

{

  "event_type": "github.issue.created",

  "action": {

    "trigger_agent": "main-orchestrator",

    "prompt_template": "GitHubで新しいIssue（#{event.issue.number}）が起票されました。タイトル: {event.issue.title}。開発規約に準拠してバグ調査、計画書の作成、テストおよびPR作成まで自動で進めてください。"

  }

}

6. 常駐監視プログラム（サイドカー）：sidecars/github-monitor.js外部のGitHubイベントを24時間監視し、検知した情報をAntigravityのHooks APIへ配送するサイドカーの実装コードです。

const express = require('express');

const axios = require('axios');

const app = express();

app.use(express.json());



const PORT = process.env.PORT || 8080;

const ANTIGRAVITY_HOOKS_URL = 'http://localhost:3000/hooks/on-issue-created';



app.post('/webhook', async (req, res) => {

  const event = req.body;

  if (req.headers['x-github-event'] === 'issues' && event.action === 'opened') {

    try {

      await axios.post(ANTIGRAVITY_HOOKS_URL, { event });

      console.log('[Sidecar] Event forwarded to Antigravity Hooks successfully.');

    } catch (err) {

      console.error('[Sidecar] Failed to forward event:', err.message);

    }

  }

  res.status(200).send('Event processed');

});



app.listen(PORT, () => {

  console.log(`[Sidecar] GitHub Monitor listening on port ${PORT}`);

});

ステップ1：イベントの自動検知（Sidecars & Hooks）

外部ユーザーからGitHubにバグ報告のIssue #104が起票されます。常駐しているSidecarsがWebhookイベントを検知し、伝達神経網であるHooksを介してAntigravityのメインエージェントに自動通知。人間が手動で起動することなく、エージェントが夜間でも自律起動します。

ステップ2：自律調査と計画書の提出（MCP & Subagents & Plan）

メインエージェントは、MCPを介してGitHubからIssue #104の本文を取得。さらに「調査用サブエージェント」を非同期に起動してファイルを探索させます。エージェントはコードを書き換える前に、実際のコード差分計画（Plan）を記述した implementation_plan.md を作成して人間に通知。開発者は内容を確認し「承認（Approve）」を返します。このステップで手戻りのリスクが完全にゼロに近づきます。

ステップ3：安全な実装と自動テスト（Rules & Sandbox & Permissions）

承認を受けたエージェントは、プロジェクト内の Rules を遵守してコードを修正します。次に npm test を実行しようとしますが、グローバル設定の enableTerminalSandbox により、テストは隔離された安全な専用ルーム（Sandbox）内で実行されます。さらに、ファイル書き込みやシェル実行の寸前にPermissionsの承認プロンプトが立ち上がり、開発者が「Approve」をクリックするまで実行が制限され、安全性が完全に防衛されます。

ステップ4：PR自動作成とエビデンス報告（MCP & Walkthrough & Screenshots）

テストの成功を確認したメインエージェントは、MCPを介して自動的にGitHubへプッシュし、Pull Requestを起票します。この際、自動テストの結果や画面崩れがないことを示すレンダリング画面のキャプチャ（Screenshots）を撮影。これらを統合した完了報告書（walkthrough.md）をPRの記述欄に自動添付し、人間に最終報告します。人間は画像と差分を見てワンクリックで「マージ」するだけです。

① 開発リードタイムの驚異的な短縮

人間が作業すると数時間〜数日かかっていた「バグの調査からPR作成までの一連のワークフロー」が、実質数分〜数十分に短縮されます。顧客から報告されたバグに対して即座に修正PRが立ち上がる圧倒的な製品改善スピードは、ユーザー体験（UX）と顧客満足度を劇的に向上させます。

② 人為的ミスの徹底排除とシステム品質の安定化

エージェントはRules（規約）やPermissions（承認された操作範囲）のガイドレールから外れることができません。テストの実行漏れや規約違反のコード、あるいは危険なシェルコマンドの誤実行といったヒューマンエラーがサンドボックスやアクセス権制限により完全に排除され、品質が劇的に安定します。

③ エンジニアが「本当にクリエイティブな仕事」へ集中できる環境の創出

エンジニアが最も時間を取られがちな「ドキュメントの更新漏れの確認」「単純なエラーの追跡」「定型的なテストコード書き」といった作業をAIチームに丸投げできます。人間は、全体のアーキテクチャ設計や、AIが提示した設計書（Plan）の評価といった、最も付加価値の高い設計・意思決定（レビュー）業務に専念でき、組織のイノベーション創出力が最大化します。

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