1. Введение в Google Antigravity и установка:
- Приветствие и начало мастер-класса по Google Antigravity.
- Сравнение Antigravity с Claude Code, причины его популярности в Восточной Европе и СНГ: бесплатное использование и щедрые лимиты.
- Рассматривается философия Antigravity, его удобный пользовательский интерфейс по сравнению с терминальными нейросетями, и демонстрируется процесс скачивания приложения с официального сайта.
- Причины популярности Antigravity в СНГ
- Сравнение философии Antigravity и Claude Code
- Преимущества пользовательского интерфейса
- Обзор бесплатных тарифов и возможностей (Tab Completions, лимиты)
- Скачивание и установка приложения
- Подробное руководство по созданию аккаунта Google для использования Antigravity в регионах с ограничениями. Разбор разницы между локацией аккаунта и локацией IP-адреса.
- Демонстрация настройки прокси для маршрутизации всего трафика.
- Процесс аренды виртуального иностранного номера телефона и регистрация нового Google аккаунта с правильной локацией, а также последующая авторизация в Antigravity.
- Проблема доступности аккаунтов и два типа проверки локации
- Почему важен правильный IP-адрес для всего трафика
- Создание правильного Google аккаунта: требования к IP и номеру телефона
- Аренда VPS
- Настройка через Self-hosted решение
- Аренда номера для приема SMS
- Проверка локации перед авторизацией
- Авторизация в Google Antigravity с новым аккаунтом
- Разбор архитектурных отличий между Google Antigravity и терминальными ИИ-ассистентами вроде Claude Code.
- Объясняется, что Antigravity, как и Cursor или Windsurf, является надстройкой над VS Code, интегрирующей нейросеть в удобный интерфейс (сайдбар), в то время как Claude Code работает непосредственно в терминале.
- Рассматриваются общие концепции взаимодействия ИИ с файлами проекта и операционной системой, а также анонсируется создание фронтенд-ориентированного проекта в рамках текущего курса.
- Отличия Antigravity от терминального Claude Code
- Antigravity как надстройка над редактором VS Code
- Как работают ИИ-ассистенты: взаимодействие с проектом и ОС
- Стирание границ между терминальными и UI-решениями
- Планы на курс: создание приложения с фокусом на frontend
- Детальный обзор пользовательского интерфейса Google Antigravity.
- Рассматривается основные зоны: чат с агентом, панель выбора режимов (планирование и быстрый), выбор ИИ-моделей (от Google и Anthropic).
- Описывается отличие взаимодействия с моделями через интерфейс по сравнению с терминалом.
- Обзор встроенного файлового редактора и встроенного браузера.
- Также рассматривается управление MCP-серверами, скиллами (Skills) и правилами (Rules) через меню кастомизации.
- Отличия управления (интерфейс vs терминал)
- Основные элементы интерфейса: панель чата агента и режимы (Fast, Plan)
- Выбор и переключение нейросетей (Google моделей и Claude)
- Разница в обработке команд между Antigravity и Claude Code
- Редактор файлов и проводник в Antigravity
- Встроенный браузер и интеграция
- MCP-серверы, Skills, Rules и Workflows в меню Customize
- Менеджер MCP-серверов и их настройка
- Переход к практической части курса: создание веб-сайта с фокусом на фронтенд. Анонс использования Skills, MCP-серверов, Rules и артефактов.
- Создание новой папки проекта в Antigravity и разбор концепции системного файла gemini.md (аналога CLAUDE.md).
- Заполнение gemini.md базовыми инструкциями для нейросети по стеку технологий (Next.js, Tailwind, Shadcn UI) для автоматической инициализации проекта.
- Цели проекта: создание веб-сайта с акцентом на frontend
- Инструменты: Skills, MCP, Rules, Artifacts
- Создание нового каталога и открытие в Antigravity
- Файл gemini.md — системные правила проекта
- Аналогия gemini.md с CLAUDE.md
- Что добавлять в системный файл правил (стек, структура, технологии)
- Пример заполнения gemini.md: Next.js, Tailwind, Shadcn UI
- Важные аспекты безопасности и контроля действий нейросети в Antigravity.
- Настройка разрешений в user settings: отключение/включение strict mode, политика запроса разрешений на выполнение терминальных команд и редактирование файлов (Request Review).
- Обзор стратегий выбора ИИ-модели для экономии токенов в зависимости от сложности задачи (Gemini 3 Flash, 3.1 Pro, 3.1 Pro High).
- Инициализация фронтенд-проекта по заранее написанному плану в gemini.md.
- Настройка разрешений: почему ИИ задает вопросы
- Antigravity user settings и Strict mode
- Политика Review для терминальных команд и файлов
- Рекомендуемые настройки взаимодействия (Request Review vs Always allow)
- Выбор моделей ИИ и стратегия экономии токенов
- Использование моделей Claude и Gemini в зависимости от типа проекта
- Запуск инициализации проекта на модели Gemini 3.1 Pro Low
- Практический процесс инициализации проекта ИИ-ассистентом.
- Демонстрация работы с артефактами (создание плана реализации в виде задач) и выполнение терминальных команд с запросом разрешений.
- Рассматривается процесс отладки: перенос файлов из подкаталога в корень, разрешение конфликтов пакетных менеджеров (npm vs pnpm) с помощью встроенного ИИ для чата с терминалом.
- Успешный запуск пустого проекта Next.js на локальном сервере.
- Артефакты задач и план имплементации
- Остановки из-за запросов в терминале (выбор опций)
- Результат генерации: структура Next.js проекта
- Оптимизация структуры: перенос файлов в корень проекта
- Запуск проекта через встроенный терминал
- Решение возникающих ошибок в терминале с помощью ИИ
- Запуск development сервера и просмотр проекта в браузере
- Разбор концепции Workflows в Antigravity — переиспользуемых системных промптов (аналог команд в Claude Code).
- Рассматривается разница между локальной (Workspace Scope) и глобальной (Global Scope) областями видимости: где хранятся файлы команд и как они применяются.
- Демонстрируется процесс создания новой команды через интерфейс и вызов ее в чате с помощью слеша (/), а также поиск скрытой глобальной папки Antigravity на компьютере.
- Что такое Workflows в Antigravity (переиспользуемые промпты)
- Два типа области видимости (Scope): Workspace и Global
- Создание и настройка Workspace workflow
- Использование созданной команды в чате агента (вызов через /)
- Отличия Global workflow
- Поиск скрытой папки хранения глобальных настроек Antigravity
- Применение глобальных файлов для любых проектов
- Глубокое погружение в концепцию Model Context Protocol (MCP) серверов.
- Объясняется, как MCP-серверы расширяют возможности нейросети, позволяя взаимодействовать с внешними инструментами и API через систему запросов и ответов.
- В рамках практической части курса рассматривается альтернатива Figma — сервис Google Stitch, предназначенный для vibe-кодинга и генерации интерфейсов.
- Демонстрируется процесс генерации дизайна персонального портфолио в стиле брутализм с темной темой через промпт.
- Что такое MCP-серверы и зачем они нужны нейросетям
- Принцип работы MCP: протокол контекстного обмена с внешними службами
- Платформа Stitch от Google для создания интерфейсов (vibe-кодинг)
- Настройка проекта Stitch (выбор модели и генерация для Web)
- Промпт для генерации: личное портфолио в стиле темного минимализма (баухаус)
- Результат генерации и разбор дизайн-системы Stitch
- Проверка адаптивности (мобильные устройства и планшеты)
- Сравнение генерации дизайна в Stitch и в самом Antigravity
- Практическое руководство по интеграции MCP-сервера Stitch в Antigravity.
- Демонстрируется, как получить API ключ в настройках Stitch для аутентификации сервера.
- Подробно описывается процесс добавления конфигурации сервера в формате JSON в меню управления MCP-серверами Antigravity.
- Рассматривается список инструментов (Tools), которые предоставляет подключенный сервер для взаимодействия с созданным дизайном: получение проектов, списка страниц и генерация новых интерфейсов.
- Извлечение результата из Stitch в среду разработки
- Получение API ключа (API keys) в документации и настройках Stitch
- Знакомство с интерфейсом управления MCP-серверами в Antigravity
- Поиск конфигурационного JSON-объекта сервера в документации
- Добавление конфигурации Stitch в файл настроек MCP серверов
- Вставка API ключа и проверка статуса запуска сервера
- Инструменты, которые предоставляет MCP-сервер Stitch нейросети
- Завершение работы со Stitch: получение сгенерированного HTML-кода через подключенный MCP-сервер прямо в интерфейс Antigravity.
- Демонстрация добавления контекста с помощью символа @ (упоминание скачанного файла).
- Переход в режим планирования для адаптации полученного HTML-дизайна в структуру Next.js (превращение в главную страницу page.tsx).
- Рассматривается работа с планом имплементации, возможность комментирования шагов ИИ и использование встроенного браузера (Browser Tool) для автоматического тестирования результата.
- Копирование названия проекта из Stitch
- Использование MCP-сервера в режиме Fast для скачивания HTML
- Переход в режим Planning для интеграции HTML в Next.js
- Добавление контекста через символ @ (упоминание файлов)
- Включение Browser Tool в настройках для автоматического тестирования
- Работа с планом имплементации (комментирование шагов ИИ)
- Автоматическое открытие и тестирование результата встроенным браузером
- Теоретическое погружение в концепцию Skills (навыков) для нейросетей.
- Рассматривается хронология развития инструментов автоматизации: от простых промптов (Commands/Workflows) и системных правил (Rules) к MCP-серверам и, наконец, Skills.
- Объясняется ключевое отличие Skills от остальных инструментов: они содержат не только описательную часть (инструкции), но и исполняемые скрипты, позволяя нейросети на лету осваивать новые технические возможности (например, работу с PDF или специфичными библиотеками) без использования внешнего API.
- Переход к изучению Skills (навыков)
- Хронология развития инструментов: Команды (Workflows) и Правила (Rules)
- Появление MCP-серверов для связи с внешним миром
- Почему Skills стали следующим витком автоматизации
- Структура Skill: описание и встроенные скрипты
- Пересечение функциональности Skills и MCP-серверов
- Подготовка к внедрению Skill в проект
- Практическое руководство по поиску, установке и использованию Skills в Antigravity.
- Демонстрируется поиск готовых навыков на GitHub и процесс их установки в проект по ссылке.
- Поднимается важная тема безопасности при использовании сторонних скриптов.
- Рассматривается структура папки .agents/skills/.
- В качестве примера ИИ-ассистенту дается задание проанализировать созданный интерфейс сайта на соответствие правилам установленного навыка (Frontend Design), что приводит к автоматическому исправлению шрифтов.
- Поиск готовых Skills в интернете (GitHub)
- Предупреждение о безопасности при использовании сторонних Skills
- Установка Skill по ссылке прямо через чат ИИ
- Обзор структуры каталога .agents/skills
- Проверка успешности установки: ИИ «видит» новый навык
- Запуск локального сервера для отслеживания изменений
- Промпт для аудита дизайна сайта на основе правил Skill
- Результат проверки: ИИ находит и исправляет шрифты
- Знакомство с Agent Manager — инструментом визуального управления ИИ-агентами в Antigravity.
- Объясняется концепция сохранения истории всех агентов из разных проектов и возможность их масштабирования.
- Главная фишка: запуск «роя агентов» для параллельного выполнения независимых задач.
- Демонстрируется одновременное создание двух новых страниц (Процессы и Контакты) в двух параллельных сессиях чата с опорой на стили главной страницы page.tsx, что значительно экономит время разработки.
- Итоги работы над проектом и заглушки для новых страниц
- Что такое Agent Manager и концепция параллельных агентов (рой агентов)
- Хранение истории агентов в рамках проектов
- Возможность одновременного запуска нескольких агентов
- Создание новой страницы (Процессы) в первом параллельном чате
- Создание второй страницы (Контакты) во втором параллельном чате
- Наблюдение за параллельной работой и анализом стилей
- Успешное завершение: проверка сгенерированных страниц в браузере
- Обсуждение проблемы неявных лимитов использования моделей в Antigravity и внезапных блокировок.
- Представление решения — open-source расширения Antigravity Cockpit.
- Демонстрируется процесс поиска и установки расширения прямо через интерфейс Antigravity.
- Подробный обзор возможностей дашборда: мониторинг доступных токенов, настройка группировки моделей (например, отделение Gemini от Claude) и мониторинг времени до сброса квот для эффективного планирования работы.
- Проблема скрытых лимитов и неочевидные блокировки
- Недостаток информации о лимитах в официальной документации
- Представление open-source расширения Antigravity Cockpit
- Установка расширения через интерфейс Antigravity
- Обзор интерфейса: значок расширения и прогресс-бары квот
- Детальный дашборд использования и группировка моделей
- Проверка времени сброса лимитов для планирования работы