🤖 Bonus-Lektion: KI als Lernpartner – Antigravity verstehen & nutzen

Diese Lektion ist kein Rust-Thema – sie ist etwas anderes:
Du lernst, wie dein KI-Assistent (Antigravity) funktioniert, wo er lebt und wie du ihn so einsetzen kannst, dass auch er mitlernt – durch dein Projekt.

Hinweis: Diese Lektion enthält Theorie und praktische Aufgaben für dich als Lernenden – und gibt dem Agenten gleichzeitig Regeln, wie er sich in diesem Projekt verhalten soll.

🧠 Theorie: Was ist Antigravity?

Antigravity ist eine KI-Entwicklungsplattform von Google. Sie stellt dir einen intelligenten Agenten zur Seite, der Dateien lesen und schreiben, Terminal-Befehle ausführen und sogar im Web suchen kann.

Es gibt drei Oberflächen, zwischen denen du wählen kannst:

1. 🖥️ Antigravity CLI (agy)

Die Kommandozeilen-Oberfläche – minimalistisch, schnell, direkt im Terminal.

Typische Slash-Befehle im CLI:

/help        → Zeigt alle Befehle
/context     → Was sieht der Agent gerade?
/clear       → Neue Unterhaltung starten
/rewind      → Letzten Schritt rückgängig machen
/fork        → Unterhaltung in neuem Thread fortsetzen
/permissions → Berechtigungen verwalten
/usage       → Token-Verbrauch anzeigen

Konfiguration: Die Einstellungen findest du in ~/.gemini/antigravity-cli/settings.json.
Wichtige Einstellungen:

• model – welches KI-Modell genutzt wird
• toolPermission – ob der Agent Befehle automatisch ausführen darf
• verbosity – wie ausführlich der Agent antwortet (high oder low)

2. 🖼️ Antigravity 2.0 (Desktop-App)

Die Desktop-Anwendung – eine eigenständige Electron-App, die parallel zu deinem Editor läuft.

Was die App kann:

• Mehrere Projekte/Workspaces verwalten
• Geplante Aufgaben anlegen (z. B. täglich eine Aufgabe ausführen)
• Skills & Regeln verwalten (genau wie AGENTS.md und skills/-Ordner)
• Chat-Verlauf speichern und weiterführen
• Dateien per Drag-and-Drop an den Agenten schicken

Im Chat kannst du:

• / eintippen → spezielle Befehle aufrufen
• @ eintippen → Dateien, Ordner oder frühere Gespräche als Kontext anhängen
• Bilder und Dateien direkt einfügen

Berechtigungen lassen sich pro Projekt einstellen:

• Darf der Agent Dateien außerhalb des Projekts lesen?
• Darf er Terminalbefehle automatisch ausführen?
• Darf er ins Internet?

3. 💻 Antigravity IDE

Die integrierte Entwicklungsumgebung – gebaut auf VS Code, aber KI-first.

Es gibt drei Modi, wie du mit der KI interagierst:

A. Automatisch: Tab-Vervollständigung

• Der Agent schlägt dir Code vor, während du tippst
• Tab → Vorschlag annehmen
• Esc → Vorschlag ablehnen

B. Gezielte Bearbeitung: Ctrl+I

• Code markieren → Ctrl+I drücken → Anweisung geben
• Perfekt für: „Füge einen Kommentar hinzu“ oder „Erkläre diesen Code“

C. Vollständiger Agent: Sidebar-Chat

• Der mächtigste Modus
• Kann Dateien lesen/schreiben, Terminal-Befehle ausführen, im Web suchen
• Unterstützt Planungsmodus – der Agent erklärt erst, was er tun will, bevor er es tut

Besonderheiten im Editor:

• Code Lenses: Kleine Buttons direkt über Funktionen → „Erklären“, „Testen“, „Refaktorieren“
• Diff-Anzeige: Rot/Grün direkt im Editor, was der Agent ändern will
• Auto-Fix: Fehlermeldungen im Editor direkt vom Agenten beheben lassen

📁 Wie lernt der Agent mit? – Die AGENTS.md

Das Wichtigste für dieses Projekt: Der Agent liest AGENTS.md-Dateien automatisch.

Das bedeutet: Was du dort hineinschreibst, beeinflusst direkt, wie sich der Agent verhält.

Anfaenger/
├── AGENTS.md              ← Globale Projektregeln (diese Datei)
├── .agents/
│   └── AGENTS.md          ← Workspace-Regeln für den Agenten
└── rust-projekte/
    └── src/
        └── antigravity.md ← Diese Lektion (du liest sie gerade)

Was kann in AGENTS.md stehen?

• Wie soll der Agent antworten? (Sprache, Ton, Länge)
• Was darf der Agent nicht? (z. B. keine fertigen Code-Vorschläge)
• Welche Projektstruktur gibt es? (damit der Agent Dateien findet)
• In welcher Phase ist das Lernbuch? (damit der Agent passende Hilfe gibt)

🛠️ Praxis-Aufgaben

Aufgabe A: Erkunde die CLI

Öffne ein Terminal und probiere aus:

agy

Stelle dem Agenten eine Frage zu Rust, zum Beispiel:
„Was ist der Unterschied zwischen String und &str in Rust?“

Tippe dann:

/context

→ Siehst du, welche Dateien der Agent gerade „sieht“?

Aufgabe B: Schreibe deine erste eigene Regel

Öffne die Datei .agents/AGENTS.md in diesem Projekt und füge eine neue Regel hinzu, zum Beispiel:

- Erkläre mir immer zuerst das Konzept, bevor du auf Code eingehst.

Teste danach, ob der Agent diese Regel befolgt.

Aufgabe C: Vergleiche die drei Oberflächen

Probiere alle drei Oberflächen aus (wenn möglich) und notiere:

Aufgabe D: Erweitere die AGENTS.md

Füge in der AGENTS.md im Projekt-Root eine neue Lernphase ein.
Zum Beispiel: Phase 5 – KI als Werkzeug im Entwicklungsalltag

Beschreibe, was der Agent in dieser Phase beachten soll.

💡 Zusammenfassung

🦀 Merke: Der Agent ist dein Lernpartner – aber du entscheidest, wie er sich verhält. Je besser deine AGENTS.md, desto hilfreicher wird er!

📚 Weiterführende Links

• Antigravity Dokumentation
• Skills erstellen
• Regeln & AGENTS.md
• MCP – Model Context Protocol
• Changelog & Neuigkeiten