Google Antigravity.

La tâche au centre du flux de travail

Antigravity propose une application, un client en ligne de commande, des intégrations IDE et un SDK Python. Le développeur fixe l'objectif ; l'agent utilise les outils du projet et prépare les modifications avec des explications. Le travail peut inclure planification, commandes, vérifications dans le navigateur et agents supplémentaires, si le mode choisi le permet.

Définissez à l'avance le résultat qui marque la fin de la tâche. Pour un défaut d'interface, il faut à la fois modifier le composant et vérifier le comportement de la page. Pour une fonction de bibliothèque, il faut respecter le contrat attendu et tester les entrées limites. Les artefacts aident à examiner le travail effectué, mais ne prouvent pas à eux seuls sa conformité aux exigences.

Gemini CLI et la migration

Google recommande aux utilisateurs de Gemini CLI de passer à Antigravity CLI et publie un guide de migration. Celui-ci décrit les paramètres, les extensions, les skills et la configuration MCP. Le catalogue présente une seule plateforme actuelle ; l'ancien nom sert de synonyme de recherche et permet d'expliquer la transition.

La migration ne garantit pas une correspondance complète entre toutes les fonctions expérimentales. Sauvegardez d'abord votre configuration, puis vérifiez les instructions et les connexions transférées. Contrôlez particulièrement les adresses des serveurs d'outils et les chemins des règles : un import annoncé comme réussi ne prouve pas que l'agent applique les bonnes limites dans le nouveau projet.

Exemple : corriger la navigation au clavier

Dans le menu de l'application, le focus atteint des éléments masqués. Fournissez à l'agent les étapes pour reproduire le problème, l'ordre de tabulation attendu avec Tab et l'obligation de préserver l'apparence. Demandez-lui de trouver le code qui gère la visibilité et le focus, de préparer une correction ciblée et de vérifier le menu ouvert et fermé.

Parcourez ensuite la page au clavier, testez Escape et le retour du focus sur le bouton. Une capture d'écran présentée par l'agent ne permet pas de confirmer la bonne séquence de touches. Il faut un rapport des actions et votre propre vérification du comportement. Examinez aussi le diff pour vous assurer que la correction ne bloque pas l'accès à d'autres éléments de l'interface.

Accès modèle, SDK et quotas

Les comptes individuels disposent d'un quota de base sans Google AI Pro/Ultra ; les forfaits payants élargissent les ressources et les crédits supplémentaires suivent leurs propres règles. La consommation dépend du travail de l'agent : une simple requête courte ne permet donc pas de promettre un nombre constant de tâches. Vérifiez la disponibilité des modèles et les conditions de l'organisation selon le forfait.

Le SDK officiel fournit un environnement d'exécution programmatique d'agents, avec outils, état et politiques. Il s'agit d'une interface propre à la plateforme, distincte de l'API Gemini classique. L'installation de l'application ou du CLI ne prouve toutefois pas que le modèle fonctionne localement. Les configurations locales du SDK et l'accès principal au service suivent des conditions différentes ; on ne peut pas en déduire que toute la plateforme fonctionne entièrement hors ligne.

Pour les skills transférés, vérifiez non seulement la présence du dossier, mais également le moment d'application des instructions. Le fichier enregistré ne garantit pas qu'il est reconnu par la nouvelle configuration. Commencez par une petite tâche sécurisée et comparez les limites attendues avec les actions de l'agent.

Pour quelles tâches convient-il

• Préparer et vérifier les modifications du projet
• Travailler avec une application, un terminal ou un IDE
• Migrer la configuration depuis Gemini CLI
• Construire ses propres agents via le SDK Python