Guide perso · à ton rythme

Utiliser Antigravity comme une pro 🚀

Antigravity est puissant, mais il peut vite « manger » ton quota et parfois modifier des choses que tu ne voulais pas toucher. Ce guide te donne les bons réflexes — pas besoin d'être développeuse. Lis-le une fois, garde-le sous la main.

💎 Si tu ne retiens que 3 choses

1. Une demande = une petite tâche claire, pas dix à la fois.
2. Demande un plan avant qu'il code, et relis-le.
3. Travaille avec des points de sauvegarde (Git) pour pouvoir toujours revenir en arrière.

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Comprendre

01 · Antigravity, c'est quoi ?

C'est un outil de Google où une IA (un « agent ») travaille à ta place sur ton projet : elle écrit du code, lance des commandes, et teste même dans un navigateur. Toi, tu diriges et tu valides, un peu comme une cheffe de projet.

Les deux espaces

EspaceÀ quoi ça sert
Editor (l'éditeur)La vue classique où l'on voit le code. Utile pour de petites retouches précises.
Agent Manager (le « poste de pilotage »)Ta vue principale : tu y lances des agents, tu suis ce qu'ils font, tu leur donnes ton feu vert. On peut même en faire travailler plusieurs en parallèle.

Ce que l'agent peut toucher

L'agent agit sur trois « surfaces » : l'éditeur (le code) le terminal (les commandes) le navigateur (pour tester). C'est pour ça qu'il est autonome… et pourquoi il faut le cadrer.

Les « Artifacts » — ton meilleur ami

Avant et pendant son travail, l'agent produit des Artifacts : un plan des tâches, un plan d'implémentation, des captures d'écran, un enregistrement de ce qu'il a testé. Tu peux commenter directement dessus, comme sur un Google Doc, et il en tient compte sans tout recommencer. Prends l'habitude de les lire : c'est là que tu gardes le contrôle.

Les modèles disponibles

Tu peux choisir le « cerveau » : Gemini 3 Pro (par défaut, très capable), Claude Sonnet 4.5, ou un modèle OpenAI. Pour une tâche simple, un modèle plus léger/rapide suffit et consomme moins.

Comprendre

02 · Le « compute » & les quotas

Ici pas de « tokens » à compter un par un comme dans ChatGPT. Antigravity raisonne en « compute effort » (effort de calcul) : plus une tâche est lourde, plus elle consomme ton quota — vite.

⚠️ Ce qui coûte le plus cher

Les grosses demandes floues : « refais tout », analyser tout le projet d'un coup, un refactor sur plein de fichiers, ou le mode de réflexion le plus poussé (« High thinking »). Une seule tâche mal cadrée peut avaler une grosse part de ta réserve de la semaine.

Comment marche ton quota (selon le plan)

  • Plan gratuit : réserve hebdomadaire (assez limitée). Idéal pour des petites tâches bien ciblées.
  • Google AI Pro (~20 $/mois) : nettement plus de requêtes, quotas qui se rechargent toutes les ~5 h.
  • Google AI Ultra : plafond quasi levé.

Les chiffres exacts bougent souvent (Google a augmenté les limites plusieurs fois en 2026). La bonne nouvelle : les réflexes de ce guide te font tenir bien plus longtemps, quel que soit ton plan.

Bien l'utiliser

03 · La règle d'or : des petites tâches

C'est LE réflexe le plus important. Ce qui fait rater (et gaspiller), ce n'est presque jamais la formulation exacte — c'est la taille de la demande. Une tâche énorme = l'agent part loin, se trompe, et il faut tout refaire (= double consommation).

🎯 Le bon calibre

Une demande devrait tenir en une phrase du type : « Fais UNE chose précise, à UN endroit précis. » Si ta demande contient « et », « puis », « aussi »… coupe-la en plusieurs.

✕ Trop gros
« Modernise tout le site, ajoute un blog, une page contact, et corrige les bugs. »
L'agent va tout remuer, consommer énormément, et probablement casser quelque chose.
✓ Bien calibré
« Ajoute une page “Contact” avec un formulaire nom + email + message. Ne touche pas aux autres pages. »
Un objectif, un périmètre clair. On enchaînera le reste après, une tâche à la fois.
Bien l'utiliser

04 · Bien écrire tes prompts (avec exemples)

Un bon prompt dit quoi, , et ce qu'il ne faut pas toucher. Voici des exemples concrets, mauvais vs bon.

Demander une modification

✕ Vague
« Améliore la page d'accueil. »
« Améliore » ne veut rien dire pour l'agent : il devine, et souvent mal.
✓ Précis
« Sur la page d'accueil, agrandis le titre principal et centre-le. Ne change rien d'autre. »
Action claire + périmètre limité.

Signaler un problème

✕ Flou
« Ça marche pas, répare. »
Répare quoi ? L'agent va fouiller partout (et consommer) sans savoir où chercher.
✓ Décris les symptômes
« Quand je clique sur “Envoyer” dans le formulaire de contact, rien ne se passe. Trouve la cause et propose-moi un plan avant de modifier. »
Tu décris ce que tu vois + tu demandes un plan d'abord.

Un changement “global” mais simple

✕ Risqué
« Change les couleurs partout. »
« Partout » sans détail = l'agent réinvente ton design.
✓ Cadré
« Remplace la couleur des boutons par du vert #2e7d32 sur toutes les pages. Montre-moi la liste des fichiers modifiés avant d'appliquer. »
Valeur exacte + demande de validation.
💡 Le mini-modèle qui marche à tous les coups
# Recette d'un bon prompt
CE QUE JE VEUX : (une seule action claire)
OÙ           : (la page / le fichier / la zone)
NE PAS TOUCHER : (le reste, ce qui marche déjà)
AVANT DE CODER : fais-moi un plan, je valide.
Bien l'utiliser

05 · Toujours demander un plan d'abord

Pour toute tâche un peu importante, ajoute : « Fais-moi d'abord un plan, ne code pas encore. » L'agent produit alors un plan d'implémentation (un Artifact). Tu le lis, tu ajustes, puis tu donnes le feu vert.

Pourquoi c'est malin

Relire un plan coûte quasiment rien. Laisser l'agent coder pendant 20 minutes dans la mauvaise direction, puis tout jeter, coûte très cher (et t'énerve). Le plan, c'est ton garde-fou n°1.

Deux modes utiles :

  • Planning Mode — pour les tâches complexes : l'agent réfléchit et propose avant d'agir.
  • Fast Mode — pour les petites retouches évidentes : plus rapide, moins gourmand.

Pour débuter, garde le réflexe « Review-Driven » : l'agent s'arrête aux étapes clés et attend ton approbation. C'est le mode le plus sûr.

Bien l'utiliser

06 · Le déroulé idéal d'une tâche

Prends l'habitude de suivre ces étapes. Ça devient un réflexe très vite.

  1. Sauvegarde d'abord Assure-toi que ton travail actuel est enregistré (un point Git). Comme ça, quoi qu'il arrive, tu peux revenir en arrière.
  2. Décris UNE tâche claire Quoi, où, et ce qu'il ne faut pas toucher (chapitre 04).
  3. Demande le plan « Fais un plan, ne code pas encore. » Lis-le.
  4. Valide ou commente Si le plan te va → feu vert. Sinon, commente directement sur l'Artifact.
  5. Laisse l'agent travailler Il exécute et documente ce qu'il fait.
  6. Relis le résultat & teste Regarde le « walkthrough » (résumé) et vérifie que ça marche vraiment.
  7. Nouveau sujet = nouvel agent Ne continue pas dans la même conversation si tu changes de sujet (chapitre 08).
Ne rien casser

07 · Protéger ton projet

La hantise : l'agent modifie un truc qui marchait et… ça ne marche plus. Voici comment ne (presque) jamais en arriver là.

1. Les points de sauvegarde (Git) = ton filet

Git enregistre des « photos » de ton projet à un instant T. Si l'agent casse quelque chose, tu reviens à la photo d'avant. Tu n'as pas besoin de tout comprendre à Git : demande simplement à l'agent :

« Avant de commencer, fais un point de sauvegarde Git
(un commit) de l'état actuel. »
...
« C'est validé, fais un nouveau point de sauvegarde. »
⚠️ Piège fréquent

Les agents font parfois git add -A et embarquent des fichiers indésirables (brouillons, gros fichiers). Demande : « N'ajoute au commit que les fichiers liés à cette tâche, et montre-moi la liste avant. »

2. Un cadre écrit une fois pour toutes : AGENTS.md

C'est un petit fichier de règles permanentes que l'agent lit à chaque fois. Tu le remplis (ou tu demandes à l'agent de le créer) avec tes consignes. Exemple :

# Règles du projet (à respecter toujours)
- Ne modifie JAMAIS les fichiers du dossier /paiement sans me demander.
- Fais toujours un plan avant de coder une nouvelle fonctionnalité.
- Un changement = un point de sauvegarde Git.
- Ne supprime aucun fichier sans me prévenir.
- Explique en français, simplement.

Ça évite de répéter les mêmes consignes à chaque prompt (et donc ça économise du compute).

3. Petits pas + on teste

  • Un changement à la fois, on vérifie que ça marche, puis on enchaîne.
  • Après chaque tâche réussie → nouveau point de sauvegarde.
  • En cas de doute, demande : « Montre-moi ce que tu vas changer avant de le faire. »
Ne rien casser · Économiser

08 · Garder le contexte léger

Plus une conversation traîne et accumule de sujets, plus l'agent devient lent, cher, et parfois confus. Le secret : un contexte propre.

Une conversation = un sujet

✕ Fourre-tout
Dans la même conversation : le formulaire, puis les couleurs, puis un bug, puis une nouvelle page…
L'agent traîne tout l'historique → plus lent, plus cher, confusions.
✓ Propre
Sujet fini → nouvel agent pour le sujet suivant.
Contexte frais = réponses nettes et moins de compute gaspillé.

Les 3 mémoires d'Antigravity (à ton avantage)

OutilC'est quoiPourquoi ça économise
Knowledge ItemsDes faits importants que l'agent retient d'une session à l'autre.Il ne ré-analyse pas ton projet à chaque fois.
SkillsDes « recettes » réutilisables pour les tâches que tu fais souvent.Plus besoin de ré-expliquer le même processus.
ArtifactsLes plans / résumés produits à chaque tâche.Les prochaines fois s'appuient dessus au lieu de repartir de zéro.
💡 Astuce pointage

Vise des fichiers précis plutôt que « regarde tout le projet ». Ex : « Dans contact.html, … ». Et convertis les PDF en texte/Markdown avant de les donner : c'est bien plus léger à traiter.

Économiser

09 · 10 réflexes anti-gaspillage

  1. Petites tâches Une action, un endroit. (Le réflexe n°1.)
  2. Un plan d'abord Relire un plan coûte 100× moins que jeter du code.
  3. Pointe des fichiers précis Évite « analyse tout le projet ».
  4. Une conversation = un sujet Change de sujet → nouvel agent.
  5. Le bon modèle Tâche simple → modèle rapide/léger, pas le mode « High thinking ».
  6. Écris tes règles dans AGENTS.md Pour ne pas les répéter à chaque prompt.
  7. Capitalise Laisse l'agent créer Knowledge Items & Skills pour ce qui revient.
  8. PDF → Markdown Ne colle pas de gros PDF bruts.
  9. Ne relance pas 10 fois Une demande bien cadrée > cinq demandes floues.
  10. Surveille ton quota Garde les grosses tâches pour quand ta réserve est pleine.
Mémo

10 · Les erreurs classiques (à éviter)

  • Demander « refais / améliore tout » en un seul prompt.
  • Laisser l'agent coder sans avoir lu son plan.
  • Travailler sans point de sauvegarde Git (impossible de revenir en arrière).
  • Empiler 5 sujets différents dans la même conversation.
  • Accepter un résultat sans le tester réellement.
  • Répéter les mêmes consignes à chaque fois au lieu de les mettre dans AGENTS.md.
  • Relancer sans cesse une demande floue en espérant que « ça passe ».
  • Utiliser le mode de réflexion le plus lourd pour une micro-retouche.
Mémo

11 · Antisèche express

Avant chaque tâche

✅ Point de sauvegarde Git  ·  ✅ Une seule tâche claire  ·  ✅ « Fais un plan d'abord »

Le prompt type

CE QUE JE VEUX : ...
OÙ : ...
NE PAS TOUCHER : ...
Fais-moi un plan avant de coder.

Pour économiser

Petit > gros  ·  Fichier précis > tout le projet  ·  1 conversation = 1 sujet  ·  Modèle léger pour les tâches simples

Après

Relis le résumé  ·  Teste pour de vrai  ·  Nouveau point de sauvegarde

🆘 En cas de blocage

Si quelque chose casse : « Reviens au dernier point de sauvegarde Git, on repart de là. » — et on refait la tâche en plus petit.

Mémo

12 · Petit glossaire

AgentL'IA qui exécute les tâches à ta place.
PromptTa consigne écrite à l'agent.
ArtifactUn livrable de l'agent (plan, résumé, capture) que tu peux commenter.
Compute / quotaTa réserve d'utilisation. Les grosses tâches la vident vite.
Git / commitUn « point de sauvegarde » de ton projet, pour pouvoir revenir en arrière.
AGENTS.mdLe fichier de règles permanentes que l'agent respecte.
Knowledge ItemUne info que l'agent mémorise durablement.
SkillUne recette réutilisable pour une tâche récurrente.
ContexteTout ce que l'agent « garde en tête » dans la conversation. Plus c'est léger, mieux c'est.
Références

13 · Sources

Guide bâti à partir de la documentation et d'articles récents (2025-2026) :