Programmieren mit Antigravity

Einleitung

Programmieren mit Antigravity bedeutet, Softwareentwicklung mit einer agentischen KI zu verbinden. Gemeint ist hier vor allem Google Antigravity, eine von Google entwickelte Entwicklungsumgebung und Plattform für KI-Agenten, die beim Planen, Schreiben, Testen, Erklären und Überarbeiten von Quellcode helfen kann. Der Unterschied zu einem klassischen Code-Editor ist wichtig: Ein gewöhnlicher Assistent schlägt meist einzelne Codezeilen vor, während ein KI-Agent in Antigravity Aufgaben über mehrere Schritte hinweg bearbeiten kann. Er kann zum Beispiel Dateien lesen, einen Plan erstellen, Code ändern, Tests ausführen, Ergebnisse dokumentieren und Dich um Rückmeldung bitten.

Dieser aiMOOC zeigt Dir, wie Du mit Antigravity sinnvoll programmierst: Du lernst Grundbegriffe, typische Arbeitsabläufe, gute Prompts, sichere Projektregeln, Versionskontrolle mit Git, Tests, Reviews und verantwortungsvollen Umgang mit KI. Der Kurs eignet sich für Informatik in der Schule, Berufliche Bildung, Studium und Selbstlernen. Er ersetzt kein eigenes Denken: Antigravity kann Arbeit beschleunigen, aber Du bleibst verantwortlich für Ziele, Qualität, Datenschutz, Sicherheit und fachliche Richtigkeit.

Lernziele

Nach diesem aiMOOC kannst Du erklären, was eine agentische Entwicklungsumgebung von einer klassischen IDE unterscheidet. Du kannst ein kleines Softwareprojekt vorbereiten, einen präzisen Prompt formulieren, die Vorschläge eines Agenten kritisch prüfen und Änderungen mit Git absichern. Du lernst außerdem, warum Kontext, Testfälle, Sicherheitsregeln und Dokumentation beim Programmieren mit Antigravity besonders wichtig sind.

Grundverständnis: Du beschreibst Antigravity als Plattform für agentisches Programmieren und grenzt sie von Autovervollständigung ab.
Projektarbeit: Du richtest einen überschaubaren Arbeitsbereich ein und gibst dem Agenten nur notwendigen Zugriff.
Prompt Engineering: Du formulierst Aufgaben mit Ziel, Rahmenbedingungen, Qualitätskriterien und Prüfschritten.
Codequalität: Du nutzt Tests, Reviews und kleine Commits, statt unkontrolliert große Änderungen zu übernehmen.
Sicherheit: Du vermeidest riskante Befehle, schützt Daten und prüfst Agentenaktionen, bevor sie wirksam werden.

Was ist Antigravity?

Google Antigravity ist eine KI-gestützte Entwicklungsplattform für das sogenannte agent-first-Zeitalter. Im Mittelpunkt steht nicht nur ein Editor, sondern ein Zusammenspiel aus Editor, Terminal, Webbrowser, Dateisystem, Projekt und KI-Agent. Antigravity kann je nach Produktbestandteil als eigenständige Anwendung, als IDE, als CLI oder als programmierbarer SDK-Baustein genutzt werden. Für Lernende ist besonders wichtig: Antigravity kann produktiv sein, wenn Du die Aufgabe gut strukturierst; es kann aber gefährlich werden, wenn Du ihm ohne Prüfung zu viele Rechte gibst.

Eine Integrierte Entwicklungsumgebung bündelt normalerweise Quelltexteditor, Compiler oder Interpreter, Debugger, Projektverwaltung und oft auch Versionskontrolle. Antigravity erweitert diese Idee um Agenten, die über mehrere Arbeitsschritte hinweg handeln. Das bedeutet: Die Lernfrage lautet nicht mehr nur „Wie schreibe ich diesen Code?“, sondern auch „Wie steuere ich einen Agenten so, dass er nachvollziehbar, sicher und testbar arbeitet?“

Klassische IDE und agentische IDE

In einer klassischen IDE steuerst Du fast jede Aktion direkt. Du öffnest Dateien, schreibst Code, startest Tests und liest Fehlermeldungen. Eine agentische IDE kann Teile dieses Ablaufs übernehmen. Du beschreibst ein Ziel, etwa: „Erstelle eine kleine Web-App mit Eingabeformular, speichere die Daten lokal und schreibe Tests.“ Der KI-Agent kann daraus Zwischenschritte ableiten. Trotzdem ist der Agent kein selbstständiger Softwareingenieur. Er benötigt klare Grenzen, Projektwissen, Prüfung durch Dich und eine Umgebung, in der Fehler nicht sofort Schaden anrichten.

Zentrale Bestandteile von Antigravity

Antigravity: Die eigenständige Anwendung dient als Kommandozentrale, in der Du Agenten startest, überwachst und Aufgaben organisierst.
Antigravity IDE: Die Entwicklungsumgebung verbindet Editor, Agentenmanager, Projektkontext und überprüfbare Arbeitsergebnisse.
Antigravity CLI: Die Kommandozeile ermöglicht agentische Aufgaben direkt im Terminal und eignet sich besonders für fortgeschrittene Workflows.
Antigravity SDK: Das Software Development Kit richtet sich an Entwicklerinnen und Entwickler, die Agentenfunktionen programmatisch in eigene Systeme einbinden wollen.
Antigravity Agent: Über die Gemini API kann ein verwalteter Agent in einer sicheren Umgebung Aufgaben mit Werkzeugen wie Codeausführung, Dateiverwaltung und Webzugriff bearbeiten.

Grundbegriffe

Agent

Ein KI-Agent ist ein System, das nicht nur eine Antwort formuliert, sondern ein Ziel in Teilaufgaben zerlegen und mit Werkzeugen bearbeiten kann. Beim Programmieren kann ein Agent Dateien untersuchen, Code schreiben, Befehle ausführen, Fehlermeldungen auswerten und neue Schritte planen. Ein guter Agentenworkflow ist deshalb immer ein kontrollierter Kreislauf aus Planen, Handeln, Beobachten, Prüfen und Verbessern.

Kontext

Kontext ist alles, was der Agent über Dein Projekt wissen muss: Programmiersprache, Ordnerstruktur, vorhandene Dateien, Coding-Style, Tests, Zielgruppe, Sicherheitsregeln, Abgabetermin und Qualitätskriterien. Je besser der Kontext, desto geringer ist die Wahrscheinlichkeit, dass der Agent falsche Annahmen trifft. Gleichzeitig solltest Du nicht unnötig viele Daten preisgeben. Gute Kontextarbeit bedeutet: so viel wie nötig, so wenig wie möglich.

Prompt

Ein Prompt ist Deine Arbeitsanweisung an den Agenten. Ein schwacher Prompt lautet: „Mach die App besser.“ Ein starker Prompt lautet: „Verbessere die Validierung im Registrierungsformular. Ändere nur die Dateien im Ordner src/forms. Erstelle zuerst einen Plan. Führe danach die vorhandenen Tests aus. Zeige mir den Diff und erkläre, welche Randfälle geprüft werden.“ Der zweite Prompt begrenzt Ziel, Bereich, Vorgehen und Prüfkriterien.

Artifact und Nachvollziehbarkeit

Ein Artefakt ist ein überprüfbares Arbeitsergebnis. In agentischen Entwicklungsumgebungen können das Aufgabenlisten, Implementierungspläne, Code-Diffs, Testausgaben, Screenshots oder Browseraufzeichnungen sein. Artefakte helfen Dir, die Arbeit des Agenten nicht blind zu übernehmen. Du kannst prüfen: Hat der Agent verstanden, was gefordert war? Hat er die richtigen Dateien geändert? Sind Tests gelaufen? Gibt es Nebenwirkungen?

Workspace, Projekt und Zugriff

Ein Workspace oder Projekt definiert, welche Ordner, Dateien und Regeln für den Agenten relevant sind. In Antigravity können Projekte mehrere Ordner umfassen, etwa ein Frontend und ein Backend. Für die Sicherheit ist das entscheidend: Ein Agent sollte nicht Deinen ganzen Computer als Arbeitsbereich erhalten, sondern nur den Projektordner, in dem er tatsächlich arbeiten soll. Projektbezogene Einstellungen ermöglichen es, Zugriffe und Regeln je Projekt zu begrenzen.

Sandbox

Eine Sandbox ist eine begrenzte Umgebung, in der Code ausgeführt werden kann, ohne direkt das produktive System zu gefährden. Beim agentischen Programmieren ist eine Sandbox besonders wichtig, weil Agenten Befehle im Terminal vorschlagen oder ausführen können. Für Lernprojekte gilt: Teste in einer Kopie, nutze Beispielsdaten und sichere Deine Arbeit mit Backup und Git.

Vorbereitung eines sicheren Lernprojekts

Bevor Du Antigravity verwendest, solltest Du Dein Projekt bewusst vorbereiten. Viele Fehler entstehen nicht durch schlechte KI, sondern durch unklare Ziele, fehlende Sicherungen oder zu weitreichende Rechte. Für Schule und Ausbildung sollte außerdem geklärt sein, ob ein Konto genutzt werden darf, welche Daten verarbeitet werden und welche Regeln der Schule oder Institution gelten.

Empfohlene Projektstruktur

Lege für Lernzwecke einen eigenen Ordner an. Nutze keine privaten Bilder, Passwörter, echten Kundendaten, vertrauliche Dokumente oder produktiven Systeme. Ein kleines Python-Projekt kann zum Beispiel so aussehen:

antigravity-lernprojekt/
  README.md
  AGENTS.md
  src/
    app.py
  tests/
    test_app.py
  docs/
    lernjournal.md

Die Datei README.md beschreibt Ziel und Startanleitung. Die Datei AGENTS.md kann Projektregeln enthalten, zum Beispiel Sprache, Testbefehl, erlaubte Ordner und Sicherheitsgrenzen. Die Ordner src und tests trennen Anwendungscode und Tests. Das Lernjournal dokumentiert Deine Entscheidungen.

Beispiel für Projektregeln

Projektregeln helfen dem Agenten, vorhersehbarer zu arbeiten. Du kannst sie in einer Datei wie AGENTS.md festhalten:

Projektregeln für den Agenten:
1. Ändere nur Dateien in src, tests und docs.
2. Erstelle vor jeder Codeänderung einen kurzen Plan.
3. Führe nach Änderungen die Tests aus.
4. Lösche keine Dateien ohne ausdrückliche Zustimmung.
5. Schreibe keine echten Zugangsdaten in Dateien.
6. Erkläre jeden Diff in einfacher Sprache.
7. Frage nach, wenn eine Anforderung unklar oder riskant ist.

Diese Regeln sind kein perfekter Schutz, aber sie verbessern Nachvollziehbarkeit und Codequalität. Besonders wichtig ist die Regel zum Löschen von Dateien: Ein Agent darf niemals unkontrolliert große Lösch-, Verschiebe- oder Systembefehle ausführen.

Git als Sicherheitsnetz

Git ist beim Programmieren mit Antigravity kein Zusatz, sondern ein Sicherheitsnetz. Bevor ein Agent arbeitet, solltest Du den Zustand sichern. Danach kannst Du Unterschiede ansehen und Änderungen rückgängig machen.

git init
git add .
git commit -m "Startzustand des Lernprojekts"
git status

Arbeite mit kleinen Schritten. Nach jeder sinnvollen Verbesserung prüfst Du den Diff, führst Tests aus und erstellst einen neuen Commit. So wird aus einer riskanten Agentenaktion ein nachvollziehbarer Lernprozess.

Der professionelle Workflow mit Antigravity

Schritt 1: Ziel klären

Beschreibe zuerst, was am Ende funktionieren soll. Ein gutes Ziel ist konkret, überprüfbar und begrenzt. „Baue eine Lern-App“ ist zu groß. „Erstelle eine Konsolen-App, die fünf Vokabeln abfragt und am Ende die Punktzahl ausgibt“ ist geeignet. Je kleiner die Aufgabe, desto leichter kannst Du die Arbeit des Agenten verstehen.

Schritt 2: Kontext geben

Nenne Programmiersprache, vorhandene Dateien, gewünschte Bibliotheken, Zielgruppe und Einschränkungen. Wenn Du in der Schule arbeitest, kannst Du zusätzlich das Lernniveau nennen. Beispiel: „Nutze nur Standard-Python, weil die Klasse noch keine externen Pakete installiert.“ Dadurch vermeidest Du unnötige Abhängigkeiten.

Schritt 3: Plan verlangen

Bitte den Agenten zuerst um einen Plan, bevor er Code ändert. Ein Plan zeigt, ob der Agent die Aufgabe richtig verstanden hat. Du kannst den Plan korrigieren, bevor Arbeit entsteht. Das spart Zeit und verhindert unpassende Änderungen.

Schritt 4: Kleine Änderung ausführen lassen

Lasse nicht sofort ein ganzes System erzeugen. Starte mit einer kleinen, prüfbaren Änderung. Beispiel: „Erstelle nur die Funktion berechne_punkte und die passenden Tests.“ Danach folgt die nächste Änderung. So lernst Du den Code besser kennen.

Schritt 5: Tests ausführen

Tests prüfen, ob Code erwartetes Verhalten zeigt. Agenten können Tests schreiben, aber auch Tests können falsch sein. Deshalb prüfst Du Testfälle kritisch: Decken sie normale Eingaben, Randfälle und Fehlerfälle ab?

Schritt 6: Diff und Artefakte prüfen

Ein Diff zeigt, welche Zeilen geändert wurden. Lies ihn, bevor Du Änderungen übernimmst. Achte besonders auf gelöschte Dateien, neue Abhängigkeiten, Netzwerkzugriffe, Systembefehle und unerwartete Änderungen außerhalb des Aufgabenbereichs.

Schritt 7: Reflektieren und dokumentieren

Notiere im Lernjournal, was Du selbst entschieden hast und was der Agent vorgeschlagen hat. Dadurch entwickelst Du Medienkompetenz, Problemlösekompetenz und fachliches Verständnis. Ziel ist nicht, dass die KI „alles macht“, sondern dass Du besser programmieren lernst.

Gute Prompts für Antigravity

Ein guter Prompt besteht aus Ziel, Kontext, Grenze, Vorgehen und Prüfkriterium. Du kannst Dir die Formel ZKGP merken: Ziel, Kontext, Grenzen, Prüfung.

Prompt-Muster für neue Funktionen

Ziel: Implementiere eine Funktion, die eine Liste von Aufgaben nach Priorität sortiert.
Kontext: Das Projekt ist in Python geschrieben. Nutze keine externen Bibliotheken.
Grenzen: Ändere nur Dateien in src und tests. Lösche nichts.
Vorgehen: Erstelle zuerst einen Plan und warte auf meine Zustimmung.
Prüfung: Schreibe Tests für normale Fälle, leere Listen und gleiche Prioritäten.
Ausgabe: Zeige am Ende den Diff und erkläre die Änderungen.

Prompt-Muster für Fehlersuche

Untersuche den Fehler, ohne sofort Code zu ändern.
Beschreibe zuerst drei mögliche Ursachen.
Führe nur lesende Befehle aus, bis ich zustimme.
Schlage danach den kleinsten sinnvollen Fix vor.
Erkläre, welche Tests den Fix belegen.

Prompt-Muster für Code Review

Führe ein Code Review für die letzten Änderungen durch.
Prüfe Verständlichkeit, Sicherheit, Tests, Randfälle und unnötige Komplexität.
Ändere keinen Code.
Gib mir eine priorisierte Liste mit maximal fünf Verbesserungsvorschlägen.

Beispielprojekt: Eine kleine Aufgabenliste

In diesem Beispiel soll Antigravity Dir helfen, eine einfache Todo-Liste zu entwickeln. Ziel ist nicht eine perfekte App, sondern ein nachvollziehbarer Prozess.

Ausgangsidee

Die Anwendung soll Aufgaben speichern, erledigte Aufgaben markieren und eine Übersicht ausgeben. Für den Einstieg reicht eine Konsolenanwendung. Du kannst später ein Webinterface hinzufügen.

class Aufgabe:
    def __init__(self, text, erledigt=False):
        self.text = text
        self.erledigt = erledigt

def offene_aufgaben(aufgaben):
    return [aufgabe for aufgabe in aufgaben if not aufgabe.erledigt]

Möglicher Arbeitsauftrag an Antigravity

Bitte erweitere dieses Lernprojekt schrittweise.
Zuerst soll nur die Funktion offene_aufgaben getestet werden.
Nutze pytest, falls es bereits im Projekt vorhanden ist.
Wenn pytest nicht vorhanden ist, schlage zwei Optionen vor und warte.
Ändere keine Projektstruktur ohne Zustimmung.
Zeige mir am Ende den Diff und erkläre die Testfälle.

Was Du danach prüfst

Du prüfst, ob die Tests wirklich die Funktion abdecken, ob Namen verständlich sind und ob der Agent keine unnötige Abhängigkeit eingeführt hat. Wenn alles passt, sicherst Du den Stand mit Git. Danach kann Antigravity die nächste kleine Aufgabe übernehmen.

Arbeiten mit Terminal, Browser und Dateien

Antigravity kann je nach Konfiguration mit Terminal, Browser und Dateisystem arbeiten. Diese Stärke ist zugleich ein Risiko. Ein Agent, der Befehle ausführen darf, kann Tests starten und Fehler beheben. Er kann aber auch falsche Befehle ausführen, Dateien überschreiben oder sensible Informationen berühren. Deshalb gilt: Je stärker das Werkzeug, desto stärker muss die Kontrolle sein.

Sichere Terminalregeln

Befehl: Lasse Dir unbekannte Befehle erklären, bevor sie ausgeführt werden.
Dateisystem: Vermeide pauschale Löschbefehle und arbeite nur im Projektordner.
Abhängigkeit: Prüfe neue Pakete, bevor sie installiert werden.
Netzwerk: Erlaube Webzugriff nur, wenn er für die Aufgabe nötig ist.
Protokoll: Bewahre Testausgaben, Pläne und Diffs als Artefakte auf.

Typische Warnsignale

Warnsignale sind sehr große Änderungen, neue Zugriffe auf unbekannte Dienste, das Speichern von Zugangsdaten im Code, unklare Terminalbefehle, neue Dateien außerhalb des Projektordners und Erklärungen, die nicht zu den tatsächlichen Änderungen passen. In solchen Fällen stoppst Du den Agenten, prüfst den Zustand mit Git und gehst einen Schritt zurück.

Antigravity CLI und Antigravity Agent

Für fortgeschrittene Lernende ist wichtig, dass Antigravity nicht nur als grafische IDE gedacht ist. Die Antigravity CLI ermöglicht agentische Workflows im Terminal. Das kann sinnvoll sein, wenn Du Aufgaben automatisierst, Refactorings planst oder mit mehreren Agenten arbeitest. Gleichzeitig steigt die Verantwortung, weil Terminalaktionen unmittelbarer wirken können.

Der Antigravity Agent in der Gemini API ist ein verwalteter Agent, der in einer sicheren Linux-Umgebung arbeiten kann. Er kann Code ausführen, Dateien verwalten und Webinformationen nutzen, wenn dies aktiviert ist. Für Schule und Ausbildung ist dieser Teil eher ein Vertiefungsthema: Er zeigt, dass agentisches Programmieren nicht nur ein Editor-Feature ist, sondern zu einer programmierbaren Infrastruktur werden kann.

Datenschutz, Urheberrecht und Verantwortung

Beim Programmieren mit Antigravity musst Du neben Technik auch Ethik, Datenschutz und Urheberrecht beachten. Gib keine echten Passwörter, privaten Nachrichten, personenbezogenen Daten oder vertraulichen Projektdateien ein, wenn nicht ausdrücklich geklärt ist, dass dies erlaubt ist. Nutze Beispielsdaten. Prüfe generierten Code auf Lizenzfragen, Sicherheitslücken und fachliche Richtigkeit. Eine KI kann plausible, aber falsche Aussagen machen. Deshalb brauchst Du Quellen, Tests und eigenes Verständnis.

Verantwortung der Lernenden

Du bist nicht nur Bedienerin oder Bediener eines Werkzeugs, sondern verantwortlich für Entscheidungen. Wenn Antigravity Code erzeugt, musst Du verstehen, was der Code tut. Wenn Du etwas nicht erklären kannst, solltest Du es nicht abgeben oder veröffentlichen. Gute KI-Nutzung heißt: beschleunigen, prüfen, lernen und dokumentieren.

Verantwortung im Unterricht

Lehrende sollten transparent festlegen, welche KI-Nutzung erlaubt ist. Lernende sollten im Lernnachweis kennzeichnen, welche Teile selbst geschrieben, welche mit KI vorgeschlagen und welche gemeinsam überarbeitet wurden. So wird KI-Kompetenz Teil des Lernziels und nicht nur ein verborgenes Hilfsmittel.

Häufige Fehler und bessere Strategien

Fehler: Du gibst dem Agenten eine zu große Aufgabe. Besser: Teile das Ziel in kleine, testbare Schritte.
Fehler: Du übernimmst Code ohne Verständnis. Besser: Lasse Dir Änderungen erklären und prüfe den Diff.
Fehler: Du arbeitest ohne Git. Besser: Erstelle vor Agentenarbeit einen sauberen Commit.
Fehler: Du erlaubst zu viele Rechte. Besser: Beschränke Projektordner, Terminalaktionen und Datenzugriff.
Fehler: Du vertraust Tests blind. Besser: Prüfe, ob die Tests sinnvolle Fälle abdecken.
Fehler: Du speicherst Zugangsdaten im Projekt. Besser: Nutze Platzhalter und sichere Konfigurationswege.

Praxisvideo

Das folgende Video kann als Einstieg in die Oberfläche und Grundidee von Google Antigravity genutzt werden. Prüfe bei Videos immer Datum, Quelle und Produktversion, da sich KI-Entwicklungswerkzeuge schnell ändern.

{{#ev:youtube| https://www.youtube.com/watch?v=nTOVIGsqCuY |500|center}}

Dieses Video ordnet Antigravity im Zusammenhang mit Gemini, AI Studio und modernen Entwicklungswerkzeugen ein.

{{#ev:youtube| https://www.youtube.com/watch?v=JKW8InX3mdQ |500|center}}

Interaktive Aufgaben

Quiz: Teste Dein Wissen

Was beschreibt Antigravity im Kontext dieses aiMOOCs am besten? (Eine agentische Entwicklungsplattform für Softwareentwicklung) (!Ein reines Zeichenprogramm) (!Ein Betriebssystem für Smartphones) (!Ein Datenbankformat ohne KI-Funktionen)

Welche Rolle hat ein KI-Agent beim Programmieren mit Antigravity? (Er kann mehrschrittige Aufgaben mit Werkzeugen bearbeiten) (!Er ersetzt jede menschliche Prüfung vollständig) (!Er darf nur Farben im Editor ändern) (!Er verhindert automatisch alle Programmierfehler)

Warum ist ein klarer Projektordner wichtig? (Er begrenzt Kontext und Zugriff des Agenten) (!Er macht Tests grundsätzlich überflüssig) (!Er verhindert, dass Quellcode gespeichert wird) (!Er ersetzt eine Programmiersprache)

Was sollte vor einer größeren Agentenaktion geschehen? (Ein Git Commit oder eine andere Sicherung sollte erstellt werden) (!Alle Tests sollten gelöscht werden) (!Der Agent sollte Zugriff auf den ganzen Computer erhalten) (!Die Projektbeschreibung sollte entfernt werden)

Was ist ein guter Prompt? (Eine präzise Anweisung mit Ziel Kontext Grenzen und Prüfkriterien) (!Eine möglichst kurze unklare Bitte) (!Eine Liste ohne Aufgabe und ohne Ziel) (!Ein zufälliger Dateiname)

Welche Funktion haben Artefakte in agentischen Workflows? (Sie machen Plan Änderungen und Ergebnisse überprüfbar) (!Sie verstecken die Arbeit des Agenten) (!Sie ersetzen Datenschutzregeln) (!Sie löschen fehlerhafte Dateien automatisch)

Warum sind Tests beim Programmieren mit Antigravity wichtig? (Sie prüfen erwartetes Verhalten und machen Änderungen kontrollierbarer) (!Sie beweisen immer dass ein Programm perfekt ist) (!Sie verhindern jede Sicherheitslücke automatisch) (!Sie sind nur für Spieleentwicklung relevant)

Welche Aussage zu Terminalbefehlen ist richtig? (Unbekannte oder riskante Befehle sollten vor der Ausführung geprüft werden) (!Alle Befehle sind ungefährlich wenn sie von KI vorgeschlagen werden) (!Terminalbefehle können keine Dateien verändern) (!Löschbefehle sind im Lernprojekt immer notwendig)

Was bedeutet Kontext beim Arbeiten mit einem KI-Agenten? (Relevante Informationen über Ziel Dateien Regeln und Umgebung) (!Die Bildschirmhelligkeit des Computers) (!Die Farbe des Logos) (!Die Anzahl der Buchstaben im Projektnamen)

Welche Haltung ist beim Programmieren mit Antigravity am sinnvollsten? (KI als Werkzeug nutzen aber Ergebnisse kritisch prüfen) (!Jeden Vorschlag ungeprüft übernehmen) (!Nie Tests schreiben) (!Keine Dokumentation führen)

Memory

Agent	Bearbeitet Aufgaben mit Werkzeugzugriff
Projekt	Legt Arbeitsbereich und Dateizugriff fest
Artifact	Dokumentiert Plan Ergebnis und Nachweise
Prompt	Beschreibt Ziel Bedingungen und Kontext
Diff	Zeigt Codeänderungen vor dem Übernehmen
Sandbox	Begrenzte Testumgebung
AGENTS.md	Speichert Projektregeln für Agenten
Review	Menschliche Prüfung vor dem Merge

Drag and Drop

Ordne die richtigen Begriffe zu.	Thema
Ziel klären	Aufgabe verstehen
Projekt sichern	Git Status prüfen
Kontext geben	Dateien und Regeln beschreiben
Plan prüfen	Vorgehen bestätigen
Code erzeugen	Änderungen erstellen
Tests ausführen	Verhalten prüfen
Review durchführen	Diff bewerten
Änderung übernehmen	Commit erstellen

Ein guter Antigravity-Workflow beginnt nicht mit Code, sondern mit Zielklärung und Sicherheitsnetz. Erst danach folgen Implementierung, Test und Review.

Kreuzworträtsel

Agent	Welche Einheit übernimmt Aufgaben mit Werkzeugzugriff?
Prompt	Wie heißt die Texteingabe mit Ziel und Regeln?
Kontext	Welche Informationen helfen dem System beim Verstehen des Projekts?
Artefakt	Wie heißt ein überprüfbares Ergebnis wie Plan oder Testausgabe?
Terminal	Wo werden Befehle wie Tests oder Builds ausgeführt?
Sandbox	Wie heißt eine begrenzte Umgebung für sichere Ausführung?

LearningApps

Lückentext

Antigravity ist eine

Entwicklungsplattform. Ein KI-Agent kann mit Werkzeugen wie Editor Terminal und Browser arbeiten und dadurch mehrere

einer Programmieraufgabe bearbeiten. Ein Projekt begrenzt den

und legt fest welche Dateien relevant sind. Ein guter Prompt nennt Ziel Kontext Grenzen und

. Vor größeren Änderungen solltest Du den Projektstand mit

sichern. Nach einer Agentenaktion prüfst Du den

. Tests helfen Dir zu erkennen ob der Code das erwartete

zeigt. Artefakte machen Pläne Änderungen und Ergebnisse

. Eine Sandbox reduziert Risiken bei der

von Code. Datenschutz bedeutet dass Du keine echten

oder vertraulichen Informationen unnötig an den Agenten gibst. Verantwortungsvolle KI-Nutzung heißt dass Du Vorschläge nicht blind übernimmst sondern

prüfst.

Offene Aufgaben

Leicht

Begriffskarte: Erstelle eine Begriffskarte zu Agent, Prompt, Kontext, Diff, Test und Sandbox. Schreibe zu jedem Begriff ein eigenes Beispiel aus einem Lernprojekt.
Prompt verbessern: Formuliere aus dem schwachen Prompt „Mach mein Programm besser“ drei bessere Prompts mit Ziel, Grenze und Prüfkriterium.
Sicherheitscheck: Erstelle eine Liste mit fünf Aktionen, die ein Agent in Deinem Lernprojekt nur nach ausdrücklicher Zustimmung ausführen darf.
Lernjournal: Beschreibe in zehn Sätzen, woran Du erkennen kannst, ob Du den von KI erzeugten Code wirklich verstanden hast.

Standard

Mini-Projekt: Plane eine kleine Konsolenanwendung, die ein Quiz mit fünf Fragen stellt. Schreibe README, Projektregeln und mindestens drei Testfälle.
Code Review: Lasse Dir von einer Partnerin oder einem Partner einen kleinen Codeausschnitt geben und führe ein Review nach Verständlichkeit, Tests und Sicherheit durch.
Agentenregel: Entwerfe eine AGENTS.md für ein Schulprojekt. Lege erlaubte Ordner, Testbefehl, Sprache, Datenschutzregeln und Reviewpflicht fest.
Vergleich: Vergleiche klassische Autovervollständigung mit agentischem Programmieren. Erkläre an einem Beispiel, welche Chancen und Risiken entstehen.

Schwer

Refactoring-Projekt: Nimm ein kleines eigenes Programm und plane ein Refactoring mit Antigravity. Dokumentiere Ausgangszustand, Agentenplan, Diff, Tests und Ergebnis.
Sicherheitsanalyse: Untersuche ein fiktives Agentenprotokoll mit riskanten Befehlen. Markiere Gefahren und schreibe sicherere Alternativanweisungen.
API-Konzept: Entwirf ein Konzept, wie ein verwalteter Antigravity Agent in einer Sandbox für eine Recherche- oder Testaufgabe eingesetzt werden könnte. Beschreibe Werkzeuge, Grenzen und Abbruchkriterien.
Unterrichtsprojekt: Entwickle eine kurze Unterrichtseinheit, in der Lernende ein Programm mit KI-Unterstützung erstellen, aber den Lernnachweis mit Reflexion und Codeverständnis erbringen müssen.

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Lernkontrolle

Transferaufgabe: Du sollst mit Antigravity eine App erweitern, die bereits Kundendaten enthält. Entwickle einen sicheren Ablauf, der Datenschutz, Testdaten, Rechtebegrenzung und Review berücksichtigt.
Fehleranalyse: Ein Agent hat eine Funktion repariert, dabei aber drei andere Dateien geändert. Erkläre, wie Du mit Git, Tests und Diff-Prüfung herausfindest, ob die Änderungen akzeptabel sind.
Prompt-Design: Schreibe einen hochwertigen Prompt für eine Aufgabe, bei der ein Agent nur eine Datei ändern darf. Begründe jede Einschränkung.
Systemvergleich: Vergleiche Antigravity IDE, Antigravity CLI und Antigravity Agent aus Sicht einer Lernenden oder eines Lernenden. Wofür eignet sich welcher Zugang?
Ethik und Verantwortung: Beurteile, ob eine Schülerin ein KI-generiertes Programm abgeben darf, wenn sie den Code nicht erklären kann. Entwickle faire Regeln für die Bewertung.
Qualitätssicherung: Entwirf einen Prüfplan für ein kleines Programm mit normalen Fällen, Randfällen, Fehlerfällen und manueller Sichtprüfung.
Risikomanagement: Erstelle ein Ampelsystem für Agentenaktionen: grün für unkritisch, gelb für prüfpflichtig, rot für verboten. Gib je drei Beispiele.

Lernnachweis

Für einen überzeugenden Lernnachweis zu Programmieren mit Antigravity reicht es nicht, fertigen Code abzugeben. Wichtig ist, dass Du den Entwicklungsprozess erklären und verantworten kannst.

Projektbeschreibung: Ziel, Zielgruppe, Funktionsumfang und Grenzen des Projekts sind klar beschrieben.
KI-Nutzung: Du dokumentierst, welche Prompts verwendet wurden und welche Vorschläge von Antigravity übernommen, verändert oder verworfen wurden.
Codeverständnis: Du kannst zentrale Funktionen, Datenflüsse und wichtige Entscheidungen mündlich oder schriftlich erklären.
Qualitätssicherung: Du legst Tests, Testergebnisse, Diffs und Reviewnotizen vor.
Sicherheit: Du zeigst, wie Du Projektordner, Daten, Zugangsdaten und Terminalaktionen geschützt hast.
Reflexion: Du beschreibst, was gut funktioniert hat, wo der Agent falsch lag und was Du beim nächsten Mal anders machen würdest.
Eigenleistung: Du machst sichtbar, welche Teile selbst geplant, geprüft, überarbeitet und verstanden wurden.

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Weiterführende Materialien

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Prüfungsliteratur 2026
Bundesland	Bücher	Kurzbeschreibung
Baden-Württemberg	Abitur Der zerbrochne Krug - Heinrich von Kleist Heimsuchung - Jenny Erpenbeck Mittlere Reife Der Markisenmann - Jan Weiler oder Als die Welt uns gehörte - Liz Kessler Ein Schatten wie ein Leopard - Myron Levoy oder Pampa Blues - Rolf Lappert	Abitur Dorfrichter-Komödie über Wahrheit/Schuld; Roman über einen Ort und deutsche Geschichte. Mittlere Reife Wahllektüren (Roadtrip-Vater-Sohn / Jugendroman im NS-Kontext / Coming-of-age / Provinzroman).
Bayern	Abitur Der zerbrochne Krug - Heinrich von Kleist Heimsuchung - Jenny Erpenbeck	Abitur Lustspiel über Machtmissbrauch und Recht; Roman als Zeitschnitt deutscher Geschichte an einem Haus/Grundstück.
Berlin/Brandenburg	Abitur Der zerbrochne Krug - Heinrich von Kleist Woyzeck - Georg Büchner Der Biberpelz - Gerhart Hauptmann Heimsuchung - Jenny Erpenbeck	Abitur Gerichtskomödie; soziales Drama um Ausbeutung/Armut; Komödie/Satire um Diebstahl und Obrigkeit; Roman über Erinnerungsräume und Umbrüche.
Bremen	Abitur Nach Mitternacht - Irmgard Keun Mario und der Zauberer - Thomas Mann Emilia Galotti - Gotthold Ephraim Lessing oder Miss Sara Sampson - Gotthold Ephraim Lessing	Abitur Roman in der NS-Zeit (Alltag, Anpassung, Angst); Novelle über Verführung/Massenpsychologie; bürgerliche Trauerspiele (Moral, Macht, Stand).
Hamburg	Abitur Der zerbrochne Krug - Heinrich von Kleist Das kunstseidene Mädchen - Irmgard Keun	Abitur Justiz-/Machtkritik als Komödie; Großstadtroman der Weimarer Zeit (Rollenbilder, Aufstiegsträume, soziale Realität).
Hessen	Abitur Der zerbrochne Krug - Heinrich von Kleist Woyzeck - Georg Büchner Heimsuchung - Jenny Erpenbeck Der Prozess - Franz Kafka	Abitur Gerichtskomödie; Fragmentdrama über Gewalt/Entmenschlichung; Erinnerungsroman über deutsche Brüche; moderner Roman über Schuld, Macht und Bürokratie.
Niedersachsen	Abitur Der zerbrochene Krug - Heinrich von Kleist Das kunstseidene Mädchen - Irmgard Keun Die Marquise von O. - Heinrich von Kleist Über das Marionettentheater - Heinrich von Kleist	Abitur Schwerpunkt auf Drama/Roman sowie Kleist-Prosatext und Essay (Ehre, Gewalt, Unschuld; Ästhetik/„Anmut“).
Nordrhein-Westfalen	Abitur Der zerbrochne Krug - Heinrich von Kleist Heimsuchung - Jenny Erpenbeck	Abitur Komödie über Wahrheit und Autorität; Roman als literarische „Geschichtsschichtung“ an einem Ort.
Saarland	Abitur Heimsuchung - Jenny Erpenbeck Furor - Lutz Hübner und Sarah Nemitz Bahnwärter Thiel - Gerhart Hauptmann	Abitur Erinnerungsroman an einem Ort; zeitgenössisches Drama über Eskalation/Populismus; naturalistische Novelle (Pflicht/Überforderung/Abgrund).
Sachsen (berufliches Gymnasium)	Abitur Der zerbrochne Krug - Heinrich von Kleist Woyzeck - Georg Büchner Irrungen, Wirrungen - Theodor Fontane Der gute Mensch von Sezuan - Bertolt Brecht Heimsuchung - Jenny Erpenbeck Der Trafikant - Robert Seethaler	Abitur Mischung aus Klassiker-Drama, sozialem Drama, realistischem Roman, epischem Theater und Gegenwarts-/Erinnerungsroman; zusätzlich Coming-of-age im historischen Kontext.
Sachsen-Anhalt	Abitur (keine fest benannte landesweite Pflichtlektüre veröffentlicht; Themenfelder)	Abitur Schwerpunktsetzung über Themenfelder (u. a. Literatur um 1900; Sprache in politisch-gesellschaftlichen Kontexten), ohne feste Einzeltitel.
Schleswig-Holstein	Abitur Der zerbrochne Krug - Heinrich von Kleist Heimsuchung - Jenny Erpenbeck	Abitur Recht/Gerechtigkeit und historische Tiefenschichten eines Ortes – umgesetzt über Drama und Gegenwartsroman.
Thüringen	Abitur (keine fest benannte landesweite Pflichtlektüre veröffentlicht; Orientierung am gemeinsamen Aufgabenpool)	Abitur In der Praxis häufig Orientierung am gemeinsamen Aufgabenpool; landesweite Einzeltitel je nach Vorgabe/Handreichung nicht einheitlich ausgewiesen.
Mecklenburg-Vorpommern	Abitur (Quelle aktuell technisch nicht abrufbar; Beteiligung am gemeinsamen Aufgabenpool bekannt)	Abitur Land beteiligt sich am länderübergreifenden Aufgabenpool; konkrete, veröffentlichte Einzeltitel konnten hier nicht ausgelesen werden.
Rheinland-Pfalz	Abitur (keine landesweit einheitliche Pflichtlektüre; schulische Auswahl)	Abitur Keine landesweite Einheitsliste; Auswahl kann schul-/kursbezogen erfolgen.