次世代エージェント型IDE「Antigravity」で加速するデバッグ革命：Python/FastAPI特化型Bugスキルの構築と
platypus2000jp
2026年、開発現場の景色は一変しました。Googleの次世代エージェント型IDE 「Antigravity」（Gemini 3基盤）の登場により、AIは「コードを書く助手」から「自律的に問題を解決するパートナー」へと進化を遂げています。
本記事では、Antigravityの核となる**「Skills」**システム、特にデバッグ効率を劇的に向上させる「Bug Reporter & Analyzer」の構築方法から、FastAPIにおけるセキュアなOAuth2/RS256実装の勘所までを徹底解説します。
1. Antigravityの核心「Skills」とは？
Antigravityは、単なるコード補完ツールではありません。AIエージェントが「計画・コーディング・デバッグ・ブラウザ操作」を自律的に行うプラットフォームです。
このプラットフォームを支えるのがSkillsという仕組みです。ユーザーはMarkdown形式（SKILL.md）で専門的なワークフローを定義し、エージェントに「専門知識」をインストールできます。
Bug Reporter & Analyzerスキルの役割
コミュニティで最も人気のあるこのスキルカテゴリは、以下の4つの高度な自動化を実現します。
- 自動検出・分類: 静的解析とランタイムエラーを統合し、論理エラーからメモリリークまでを分類。
- 根拠に基づいた推論: スタックトレースと実行フローを追跡し、「なぜクラッシュしたか」の証拠（Evidence Chain）を提示。
- Pythonicな修正提案: 単なる修正案ではなく、パフォーマンスや可読性を考慮した複数の修正パッチ（diff）を生成。
- 検証の自動化: 最小再現コード（MRE）の作成と、内蔵ブラウザによる動作確認。
2. 実践：Python & FastAPI特化型デバッガーの構築
汎用的なデバッガーよりも、言語やフレームワークに特化したスキルの方が圧倒的に高い「命中率」を誇ります。
Python特化スキルの強み
Python特有の罠（Mutable Default Arguments、Late Binding Closure、asyncioのデッドロックなど）を熟知したエージェントを定義することで、デバッグ速度は2〜5倍に跳ね上がります。
FastAPI特化スキルの重要性
FastAPIでは、依存注入（Depends）やPydanticバリデーションなど、特有の設計パターンに起因するバグが発生しやすいため、以下のようなSKILL.mdを定義してインストールするのが2026年のスタンダードです。
インストール先例: ~/.gemini/antigravity/skills/fastapi-bug-analyzer/SKILL.md
# FastAPI & OAuth2 Security Analyzer
You are a FastAPI Core Contributor with expertise in security (JWT/RS256).
## Workflow:
1. Identify Depends() chain leaks or DI issues.
2. Analyze Pydantic v2 validation errors and side effects.
3. Check for blocking I/O inside async def routes.
4. Audit OAuth2/JWT implementation (RS256/HS256 logic).
## Output:
- **Bug Summary**: Concise description.
- **Evidence Chain**: Line numbers + execution state.
- **Root Cause**: Deep dive into the logic.
- **Pythonic Fix**: Best-practice diff.
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