現代のナレッジワーカーにとって、情報の「蓄積」はゴールではありません。いかにAI（エージェント）に適切な**文脈（コンテキスト）**を渡し、思考を「加速・自動化」させるかが鍵となります。
Googleが提唱するAIエージェント開発プラットフォーム Antigravity と、最強のローカル知識ベースである Obsidian。この2つを繋ぐ架け橋となるのが「コンテキストエンジニアリング」です。
1. Antigravity：AIエージェントを制御する3つの心臓部
Antigravityは、単なるチャットUIではなく、AIの振る舞いを「定義・自動化・制約」するための統合環境です。
🛠 Skills（スキル）：専門性のモジュール化
AIに特定の役割やツール操作を教え込む指示ファイル（SKILL.md）です。
- Obsidian特化スキル: Markdownの構文（[[ ]]リンクやYAML）を正確に処理。
- プロフェッショナルスキル: 市場分析、コードレビュー、スライド構成案など、専門的なロジックをカプセル化。
- メリット: 一度定義すれば、@skill-nameでいつでも呼び出せる「専門家ユニット」になります。
🔄 Workflows（ワークフロー）：定型業務の自動化
複数のプロンプトやアクションを直列・並列に繋いだ自動実行シーケンスです。
- 活用例: 「Obsidianの未整理ノートを抽出」→「要約・タグ付け」→「関連リンクを付与して更新」という一連のルーチンを自動化。
- メリット: 反復作業のヒューマンエラーを排除し、AIの出力を一定の品質で安定させます。
⚖ Rules（ルール）：ガードレールと品質管理
エージェントが守るべき「憲法」や「文体ガイド」を定義する設定ファイル（GEMINI.md）です。
- 制約設定: 「常に1000文字以内で回答」「特定のセキュリティ規約に準拠」といった振る舞いを固定。
- メリット: コンテキストの汚染を防ぎ、エージェントを常に自分の好みのスタイル（トーン＆マナー）に従わせます。
2. Obsidian：静的な知識を「動的なニューラルネットワーク」へ
Obsidianは、Zettelkasten（ツェッテルカステン）手法をデジタルで体現するツールです。コア機能を使い倒すことで、AIにとって最高の「長期記憶」となります。
- 双方向リンクとグラフビュー: ノート同士を繋ぎ、知識の密度を視覚化。
- YAMLフロントマター: メタデータを付与し、AIがノートの「属性（ステータスや重要度）」を即座に判断可能にする。
- キャンバス（JSON Canvas）: 視覚的に思考を配置。Antigravityはこれら非構造化データも理解し、整理を支援します。
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