Formation Google Antigravity

Programme de formation Google Antigravity

[Jour 1 – Matin]

Introduction à Google Antigravity et installation

• Les enjeux des IDE augmentés par l’IA dans le développement Web
• Découverte de l’écosystème Antigravity : agents, outils, extensions
• Installation, configuration initiale et connexion aux projets Web
• Paramétrages productivité : actions intelligentes, snippets, suggestions
• Import de projets existants : React, Vue, Node, APIs
• Atelier pratique : Installation complète / ouverture d’un projet / premières actions IA.

[Jour 1 – Après-midi]

Prise en main de l’IDE assisté par agents

• Comprendre la philosophie agent-first et son impact sur le workflow
• Pilotage des agents : requêtes, contexte, limitations
• Génération de structures frontend (composants, pages, styles)
• Génération de endpoints backend et intégrations API
• Collaboration humain–IA : correction, ajustements, prompts efficaces
• Atelier pratique : Création d’un composant + API pilotés par agents.

Automatisation du développement Web

• Création automatique de modules complets (CRUD, pages, formulaires)
• Refactoring intelligent : restructuration, renaming, simplification
• Analyse automatique de cohérence de projet (routes, imports, dépendances)
• Gestion des états, services, stores & contextes générés par IA
• Bonnes pratiques de supervision des actions IA
• Atelier pratique : Génération d’un mini-projet Web complet.

[Jour 2 – Matin]

Debug, audit et optimisation assistés par IA

• Debug conversationnel : reproduction d’erreur, analyse et correction
• Analyse statique + détection automatique de dettes et vulnérabilités
• Optimisation des performances Web (render, bundle, API)
• Accessibilité et bonnes pratiques W3C assistées par IA
• Génération de tests unitaires, intégration et end-to-end
• Atelier pratique : Résolution d’un bug et réalisation d’une optimisation automatisée.

[Jour 2 – Après-midi]

Automatisation avancée : documentation, QA et maintenance

• Génération automatique de documentation : endpoints, schémas, workflows
• Utilisation d’agents QA : couverture, scénarios, gestion des cas limites
• Mise en place d’audits réguliers automatisés
• Actions programmées : scans qualité, vérifications, nettoyages
• Partage d’agents et normalisation d’équipe
• Atelier pratique : Création d’un agent QA personnalisé.

Intégration CI/CD et industrialisation Web

• Connexion GitHub / GitLab : PR automatisées, revues IA
• Génération de pipelines CI/CD intelligents
• Déploiement Web automatisé (Vercel, Netlify, Cloud Run…)
• Contrôles qualité pré-merge générés par IA
• Bonnes pratiques d’équipe pour l’usage d’IA
• Atelier pratique : Pipeline CI/CD complet avec validations IA.