أداة Antigravity IDE ظهرت كواحدة من أكثر بيئات التطوير جذباً للمستخدمين بفضل قدرتها على تحسين الإنتاجية وتسريع تنفيذ المهام البرمجية. ورغم ميزاتها الواسعة، يواجه الكثيرون مشكلة الوصول السريع إلى حد السرعة الافتراضي للأداة، ما يؤدي إلى بطء غير متوقع أثناء العمل. البحث المتزايد عن طرق فعالة لتفادي هذه الحدود يوضح حاجة المطورين إلى إعدادات دقيقة تضمن أداءً ثابتاً، خاصة مع زيادة الطلب على تحسين تجربة التطوير و منع بطء بيئات البرمجة. معرفة كيفية ضبط الأداة بالشكل الصحيح يوفر تجربة سلسة ويعطي المستخدم الاستفادة الكاملة من قدراتها.
من أكثر الإصدارات رواجًا مؤخرًا بيئة التطوير المتكاملة Antigravity من جوجل. للأسف، لديها العديد من القيود، مثل حدود السرعة، وتجاوزها سهل للغاية.
أدفع مقابل Google AI Pro، ومع ذلك، أصل إلى حد السرعة عند تنفيذ موجهين أو ثلاثة فقط. لحسن الحظ، من خلال التجربة والخطأ، وجدت طريقة لاستخدام Antigravity دون تجاوز هذه الحدود في كثير من الأحيان.
حسّن التكلفة مقابل السرعة
إذا كنت ترغب في تحقيق أقصى استفادة من جوجل أنتيجرافيتي، فعليك اختيار الوكيل الذي تستخدمه بذكاء. تذكر أن حصص الاستخدام محدودة للغاية، وقد تتجاوزها أثناء الطلب، مما يعني أنك أهدرت الكثير. أسهل وأسرع طريقة لمنع مهامك من التوقف المفاجئ هي نقل معظم أعمالك البرمجية اليومية إلى نموذج جيميني 3 (منخفض). لا تصدق وصف جوجل لـ “سخي”، لأنه لا يُحدّث إلا مرة واحدة كل خمس ساعات.
إذا اعتمدت بشكل مفرط على مستوى التفكير المكثف في جيميني 3 (عالي) للاستكشاف المنطقي المتوازي والعميق، فمن المحتمل أن تنفد مواردك في منتصف المهمة. حدث هذا لي مرتين، وكان ذلك لأنني أعطيته الكثير من العمل في النهاية. يحدث هذا الاستهلاك للموارد لأن النموذج يُولّد “رموز تفكير” مخفية أثناء قيامه بمداولاته الداخلية. تُحتسب هذه الرموز مباشرةً ضمن التكلفة الإجمالية واستخدامك لحصة نماذج LLM.
صُمم وضع “التفكير المنخفض” لتقييد مساحة البحث في النموذج، مما يعني حصولك على زمن انتقال منخفض جدًا وأداء أسرع بكثير. هذا يجعله مثاليًا لإنجاز معظم مهام البرمجة الروتينية دون تجاوز الحصة المحددة خلال فترة المعاينة المجانية.
أحاول تجنب استخدام “عالي” حتى يُفسد “منخفض” المهمة ثلاث مرات على الأقل، وهو أمر يحدث عادةً، وبهذه الطريقة يُمكنني استخدام “عالي” لإجراء استعلام أكثر دقة يتجاوز جميع المشكلات التي يُواجهها “منخفض”. قد يستغرق الأمر بعض الوقت قبل أن يمنحك “عالي” المزيد من الرموز للاستخدام، لذا يجب مراعاة هذه الأمور.
أعطي الأولوية للمهام المستقلة على المهام التفاعلية
إذا كنت ترغب في الحفاظ على حصة استخدامك آمنة في Google Antigravity، فالحل يكمن في إعطاء الأولوية لسير العمل المستقل بدلاً من التفاعل المتزامن المكثف في الوقت الفعلي. تُقسّم المنصة العمليات إلى نموذجين منفصلين: عرض المحرر المتزامن وعرض المدير غير المتزامن.
عرض المحرر هو الذي يتعامل مع الأوامر المضمنة المتبادلة، ويقدم لك مساعدة فورية. ونظرًا لتفاعليته العالية، فإن هذا الوضع يستهلك الرموز بسرعة كبيرة. إذا كنت تحاول توفير حصتك، فإن أفضل خيار لك هو استخدام مدير الوكيل، المعروف باسم “مراقبة المهام”، وتفويض المهام الكبيرة متعددة الخطوات إلى الوكلاء. يتيح هذا للوكلاء العمل بشكل مستقل في الخلفية.
للحفاظ على أفضل أداء، يجب أن تعلم أن مهام الوكلاء الكبيرة وطويلة الأمد المفوضة في عرض المدير تحتاج إلى استخدام أنظمة ذكاء اصطناعي مختلفة عن نموذج Gemini 3 (المنخفض). يؤدي القيام بذلك إلى منع استهلاك حصتك المحدودة بسرعة، كما يضمن لك الحصول على إنتاجية إجمالية أكبر. يُتيح لك هذا النهج العمل كمهندس معماري، مُنسقًا العمل بالتوازي بدلًا من التركيز على كتابة التعليمات البرمجية سطرًا بسطر.
ينبغي عليك أيضًا الاستفادة من “العناصر”، وهي المُخرجات القابلة للتحقق التي يُنشئها العميل أثناء عمله في العملية. العناصر هي في الأساس مُخرجات مُهيكلة، تشمل قوائم المهام، وخطط التنفيذ، ولقطات الشاشة، وحتى تسجيلات المتصفح.
تُعدّ هذه العناصر أساسية لبناء ثقة المستخدم الأساسية، لأنها تُوثّق ما يُخطط العميل للقيام به، وكيفية تحققه من التعليمات البرمجية التي يُنفّذها. على سبيل المثال، يستخدم العميل العناصر للتحقق من عمله. قد يفعل ذلك عن طريق التقاط لقطات شاشة أو مقاطع فيديو للتطبيق أثناء تشغيله مباشرةً في المتصفح. كما تُتيح العناصر حلقة تغذية راجعة مُستمرة.
يمكن للمطورين إضافة تعليقات مُشابهة لتعليقات مُحرر مستندات جوجل مباشرةً إلى العنصر، ويأخذ العميل هذه التعليقات تلقائيًا ويُدمجها في تنفيذ مهمته المُستمرة. هذا أمر رائع لأنه يعني أنك لست مُضطرًا إلى فرض إعادة تشغيل كاملة، مما يعني أنك تُهدر رموزًا أقل.
استخدم مرونة النماذج المتعددة مع أدواتك الخارجية
أفضل طريقة لاستخدام Google Antigravity دون نفاد الرموز تكمن في إدراك أن أنظمة LLM التي يدعمها ليست كلها متشابهة. بمعنى آخر، عليك مطابقة نوع النموذج مع متطلبات المهمة الفعلية. يتعامل Antigravity مع هذا الأمر من خلال منحك إمكانية الوصول إلى العديد من أنظمة الذكاء الاصطناعي مباشرةً داخل نظامه، مثل Gemini 3 Pro وClaude Sonnet 4.5 وGPT-OSS من OpenAI.
يُظهر Claude Sonnet 4.5 قوة حقيقية في التفكير التفصيلي وإنشاء الوثائق. من ناحية أخرى، يُعد GPT-OSS قيّمًا إذا كنت تُجري مهام نماذج أولية سريعة. عليك استخدامه حيث يتفوق، وإلا ستستنفد الرموز التي تستخدمه في مجالات لا يتقنها الوكلاء الآخرون الذين يمكنك استخدامهم. لذلك، لا تحاول استخدام أفضل ذكاء اصطناعي في كل مرة.
عند إدارة حصص الاستخدام، عليك نقل المهام التي لا تحتاج بالضرورة إلى قدرات وكيل Antigravity خارج المنصة بنشاط. من الأفضل تنفيذ المهام غير البرمجية، مثل الأوامر المعقدة، ومعالجة البيانات، أو حتى تصحيح الأخطاء البسيط، في بيئة التطوير المحلية لديك أو باستخدام أدوات خارجية مثل محطة طرفية مستقلة. هذا يمنع بيئة التطوير المتكاملة من استهلاك موارد كثيرة، ويمنعك من الوصول إلى حدود السرعة القصوى بسرعة.
يواجه Antigravity قيودًا كثيرة حاليًا، لدرجة أنني لا أستطيع القول إنه يمكن استخدامه بمفرده طوال الوقت. حتى مع حسابي في AI Pro، يبدو أنني أصل إلى هذه الحدود أكثر مما أرغب.
باستخدام هذه الأساليب المنضبطة، تضمن حصولك على أقصى قدر من القوة والسرعة والقدرة على التوازي من Google Antigravity. بما أن هذا الإصدار لا يزال في مرحلة المعاينة، يمكننا افتراض وجود بعض التحديثات في المستقبل، لكننا لم نرَ أي مؤشر على ذلك بعد.
قد تخف هذه الحدود القصوى مع مرور الوقت، ولكن من المرجح أن يكون الأمر أسهل لمن يدفعون. لذا، إذا أقنعتك هذه المعاينة بأن نسخة Google VS Code هي ما تريده، فعليك التفكير في الاشتراك في خطة ذكاء اصطناعي مدفوعة.
إعداد Antigravity IDE بالشكل المطلوب يضمن لك أداءً مستقراً ويمنع الوصول السريع لحدود السرعة التي تربك عملية التطوير. تطبيق الخطوات المناسبة يمنحك تجربة عمل أكثر سلاسة، ويتيح لك الاستفادة من قدرات الأداة دون أي تباطؤ غير ضروري. كلما كانت بيئة التطوير مضبوطة بشكل جيد، زادت كفاءتك في تنفيذ المهام اليومية.
