Formation Google Antigravity : développer avec un IDE agentique piloté par l’IA New
Passez de l'assistance au code à une véritable collaboration Humain-IA en intégrant Google Antigravity dans votre workflow de développement quotidien !
Vue d'ensemble
- Maîtriser un langage de programmation moderne (Python, JavaScript, TypeScript, Java, Go...)
- Pratiquer un framework web (React, Vue, Node...)
- Connaître les bases de Git
Objectifs pédagogiques
Programme détaillé
Introduction au paradigme agentique et prise en main d'Antigravity
– IDE agentique vs autocomplétion classique : comprendre ce qui différencie Antigravity de Copilot, Cursor ou Tabnine
– Context Window et RAG local : comment Antigravity indexe et exploite les fichiers du projet
– Architecture interne : agents autonomes, Chat, Editor View, Artifacts et Action Loops
– Installation et connexion : mise en place de l’environnement et liaison aux services Cloud Google
– Configuration projet : fichier .aiconfig, sélection des modèles Gemini (2.0, Flash, Pro) et règles métier
– Import d’un projet existant et exploration assistée par l’IA
– Génération automatique d’un README technique à partir du code source
Prompt engineering appliqué au développement
– Techniques de prompting pour développeurs : Zero-shot, Few-shot et Chain-of-Thought adaptés au contexte code
– Gestion du contexte : sélection des fichiers ouverts, dépendances et artefacts pour éviter les hallucinations
– Instructions structurées : formulation efficace des demandes en langage naturel pour obtenir du code exploitable
– Routines de prompt : création de patterns reproductibles pour les tâches récurrentes (génération, revue, documentation)
– Knowledge Items : structuration d’une base de connaissances projet (décisions, conventions, schémas, API internes)
– Construction d’une bibliothèque de prompts pour les tâches courantes d’un projet web
– Configuration de Knowledge Items pour un projet d’équipe
Accélération du workflow de développement
– Génération de boilerplate intelligente : scaffolding de composants, services et structures projet en une passe
– Développement multi-surface : création simultanée de la logique front, back et des tests associés
– Action Messages : exécution de commandes, navigation web, manipulation de fichiers depuis le chat
– Artifacts : structuration, versionnement et validation des sorties générées par l’IA
– Développement d’une feature complète (front + back) en temps limité, l’IA génère, le développeur assemble et valide
– Utilisation des Artifacts pour comparer et versionner plusieurs variantes d’une implémentation
Debug assisté et génération de tests
– Debug cognitif : dépasser la correction de symptômes pour identifier les causes racines avec l’aide de l’IA
– Détection de dette technique : audit automatisé de la complexité cyclomatique et des code smells
– Refactoring de masse : renommer, découper et typer (ex : JavaScript vers TypeScript) assisté par les agents
– Génération de tests : création de tests unitaires et d’intégration (Jest, Vitest) ciblant les cas limites identifiés par l’IA
– « Bug Bash » assisté : injection de bugs dans un projet, diagnostic et correction via les agents
– Génération des tests de non-régression pour les bugs corrigés
Model Context Protocol (MCP) et extensibilité
– Rôle du MCP : protocole officiel pour étendre les capacités d’Antigravity au-delà de l’IDE
– Fonctionnement : architecture Tools & Resources, appels MCP par Antigravity
– Serveurs compatibles : Playwright, GitHub, Firebase, Filesystem, Chrome et serveurs vectoriels
– Installation et vérification : ajout de serveurs MCP dans l’IDE, contrôle des capabilities
– Limites actuelles : quotas Gemini, latence et gestion des permissions
– Connexion d’un serveur MCP externe (GitHub ou Playwright) et utilisation dans un workflow réel
– Création d’un petit serveur MCP custom exposant une API interne du projet
Agents personnalisés et intégration CI/CD
– Custom Agents : création d’agents spécialisés (Expert Accessibilité, Expert Sécurité) avec des instructions système dédiées
– Automatisation documentaire : génération et mise à jour de la documentation d’API par les agents
– Revue de code IA : intégration dans les pull requests pour une revue automatique avant validation humaine
– Pipelines de déploiement : génération de configurations CI/CD (Cloud Run, Firebase) assistée par Antigravity
– Mise en place d’un workflow complet : code généré, tests automatiques, PR avec résumé IA, déploiement
– Construction d’un pipeline automatisé combinant analyse, tests et documentation
Prochaines sessions
Avis des participants
Formation claire, structurée et directement applicable. Le formateur a pris le temps de répondre à toutes nos questions avec des exemples concrets.
Très bon équilibre entre théorie et pratique. Les exercices permettent de comprendre rapidement les concepts et de les mettre en œuvre.
Un formateur expérimenté, pédagogue et disponible. Je repars avec des méthodes et des outils que je peux utiliser immédiatement dans mon travail.
Le contenu était dense, mais très bien expliqué. Le rythme a été adapté au niveau du groupe et chacun a pu progresser.
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Note moyenne attribuée par les participants à nos formateurs
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