Video Validated MSP Guide
Agentic AI 워크플로를 단계별로 따라가며 팀에 바로 적용해 보세요.
Antigravity (Google DeepMind)
Google의 차세대 에이전트형 AI 코딩 어시스턴트
Antigravity는 단순한 채팅봇이 아닙니다. 도구(Tools)를 사용하여 스스로 작업을 수행하는 에이전트입니다. 파일을 읽고, 터미널 명령어를 실행하고, 코드베이스 전체를 검색하며 복잡한 문제를 해결합니다. 특히 '생각(Thinking)' 프로세스를 통해 논리적으로 추론하며 코딩을 돕습니다.
🌍 강력한 컨텍스트와 도구 활용
🛠️ 도구 사용 능력 (Tool Use)
- • 터미널 제어:
ls,git,grep등 셸 명령어 직접 실행 - • 파일 조작: 파일 읽기, 쓰기, 수정 (diff 적용)
- • 검색:
grep_search,codebase_search로 거대 프로젝트 탐색 - • 브라우저 제어: 필요시 웹 문서 검색 및 확인
🧠 순차적 사고 (Sequential Thinking)
- • 계획 수립: 작업 전에
implementation_plan.md작성 - • 자기 검증: 실행 결과(터미널 출력)를 보고 다음 행동 결정
- • 에러 수정: 빌드 실패 시 원인을 분석하고 재시도
🛡️ 실전: 레거시 코드 리팩토링 & Git 작업
1. 안전한 리팩토링 워크플로
Antigravity는 코드를 무턱대고 수정하지 않습니다. "먼저 현재 상태를 파악하고, 테스트를 돌려보고, 안전하게 수정하라"는 지시를 충실히 따릅니다.
🧑💻 사용자 프롬프트 예시:
🤖 Antigravity의 실행 단계:
상황 파악
ls -R, view_file로 구조 분석
Baseline 확보
npm test로 현재 상태 검증
안전한 수정
write_to_file로 신규 파일 생성 후 연결
검증 및 복구
테스트 실패 시 Diff 분석 후 즉시 수정
2. Git 커밋 및 브랜치 관리
Antigravity는 터미널 권한이 있으므로, 작업이 끝나면 Git 커밋까지 깔끔하게 마무리할 수 있습니다. "작업 내용 요약해서 커밋 메시지 작성하고 feature 브랜치에 푸시해줘"라고 요청하면 됩니다.
📝 체계적인 작업 관리 (task.md)
Antigravity는 복잡한 작업을 수행할 때 task.md라는 문서를 생성하여 스스로 할 일을 정리하고 진척도를 관리합니다. 사용자는 이 문서를 통해 에이전트가 무슨 생각을 하고 있는지 실시간으로 확인할 수 있습니다.
# Task: Legacy API Refactoring
## Status
- [x] Analyze current implementation (legacy_api.ts)
- [x] Create unit tests for baseline
- [/] Extract Service Layer
- [x] Create UserService interface
- [/] Implement UserServiceImpl
- [ ] Extract Repository Layer
- [ ] Verify functionality with tests
## Current Context
Started implementing UserServiceImpl, encountered dependency issue with Database class.💡 바이브 코딩 팁: 에이전트에게 '권한' 위임하기
마이크로 매니징 하지 마세요
Antigravity에게 "A파일 10번째 줄 고쳐줘"라고 시키는 것은 비효율적입니다. 대신 "로그인 기능에서 500 에러가 나는데 원인 찾아서 고쳐줘"라고 목표(Goal) 중심으로 지시하세요.
에이전트가 스스로 로그를 뒤지고, 파일을 찾고, 가설을 세우고 검증하는 과정을 지켜보는 것. 이것이 진정한 에이전트 기반의 바이브 코딩입니다.