Mesmo Prompt, Resultado COMPLETAMENTE Diferente (Antigravity + Gemini Skill)

Описание: Neste vídeo eu mostro por que o seu Antigravity está gerando código errado quando você pede qualquer coisa com a API do Gemini, e como resolver isso com um único comando.

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❇️ Link das Skills do vídeo: https://github.com/google-gemini/gemi...

O problema é simples: IDEs com IA como Antigravity, Cursor e qualquer outra usam modelos treinados até uma data específica. Só que o ecossistema do Gemini mudou completamente nos últimos meses. O SDK do JavaScript era @google/generative-ai e agora é @google/genai. O SDK do Python era google-generativeai e agora é google-genai. Os modelos gemini-1.5-pro e gemini-2.0-flash viraram legacy, os atuais são gemini-3-pro e gemini-3-flash. E o Gemini 3 Pro agora faz geração de imagem nativa e grounding com Google Search numa única chamada de API. Quando você pede pro agente criar um app usando Gemini, ele trabalha com informação velha e te entrega código que não funciona.

A solução é a Gemini Skill, uma skill oficial lançada pelo Google que empacota toda a documentação atualizada dos modelos, SDKs e boas práticas da API. Quando o agente precisa escrever código Gemini, ao invés de usar o conhecimento desatualizado dele, ele consulta a skill que tem tudo correto e atualizado. Funciona no Antigravity, Claude Code, Gemini CLI, Cursor e qualquer ferramenta que suporte skills.

Pra demonstrar a diferença, crio o mesmo projeto duas vezes: um app web em Node.js com Express onde você digita o nome de uma cidade e ele gera um infográfico do clima usando o Gemini 3 Pro. Primeiro sem a skill instalada: o agente instala o pacote errado, usa imports deprecados, escolhe um modelo que não existe mais, tenta chamar APIs externas pra gerar imagem e no final o código não roda. Depois com a skill: o agente instala o pacote correto @google/genai, usa o modelo gemini-3-pro, faz geração de imagem nativa e grounding com Google Search numa chamada só, e o código roda de primeira.

A instalação leva 5 segundos. Um comando npx skills add e pronto, fica disponível em todos os seus projetos. Mostro o passo a passo completo, o comparativo lado a lado do código gerado sem e com a skill, e a tabela de diferenças entre pacotes, imports, modelos, capacidades e resultado final.
Também falo sobre o ecossistema de skills em geral. Não é só o Google que está fazendo isso. Já tem skills pra Supabase, Vercel e a comunidade está criando centenas de skills pra todo tipo de ferramenta. Se você usa agentes de código no dia a dia, skills são basicamente um jeito de dar memória atualizada pros seus agentes e mudam completamente a qualidade do código gerado.

Se você já passou raiva debugando código de API que a IA te deu com toda confiança mas não funcionava, esse vídeo resolve o problema.


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TIMESTAMPS

00:00 Sobre as novas Skills do Gemini
01:04 O problema das IAs sem a skill do Gemini
03:45 Onde encontrar as novas skills do Google
04:22 Vendo o problema na prática no Antigravity
06:30 Criando projeto no Antigravity para usar a skill
09:02 Pegando chave do API no Google AI Studio
11:00 Comparando os projetos criados com o mesmo prompt
13:04 Conclusão sobre as skills no Antigravity