Antigravity 2 Hour Masterclass: Build & Sell AI Agents & Apps (No Code)

원본 영상: Antigravity 2 Hour Masterclass: Build & Sell AI Agents & Apps (No Code)

한 줄 요약

코딩 경험 없이 Antigravity 하나로 Telegram 리드 생성 봇·분석 대시보드·Gmail 자동화 에이전트 세 가지를 순서대로 빌드하고 Modal/Vercel에 배포하는 전 과정을 다룬다.

핵심 내용

Agentic Workflow 개념 4단계 스택

1. AI Chatbot — ChatGPT/Claude 등 LLM, 수동 조작 필요
2. AI Automation — n8n·Make.com·Zapier 등, 예외 상황 판단 불가
3. AI Agent — LLM(브레인) + 메모리 + 도구 연결로 스스로 추론하고 실행
4. Agentic Workflow — Antigravity 안에서 “주니어 개발자(코드 생성)“와 “실행 에이전트” 두 디지털 직원이 협업하여 사용자는 자연어 지시만 내리면 됨

Antigravity 기본 구조

• Explorer (좌측): 파일·폴더 저장소 (Google Drive처럼)
• Center pane (중앙): 파일 내용 표시
• Chat pane (우측): 자연어로 지시하면 Python 코드를 생성·실행하는 “주니어 개발자”
• 모든 프로젝트는 반드시 부모 폴더를 먼저 생성해야 함
• 파일을 저장(File → Save)하기 전까지 AI가 해당 파일을 인식하지 못함

확률론적 vs 결정론적 구분

• Chat pane의 코드 생성 과정은 확률론적 — 동일 프롬프트도 매번 결과가 다를 수 있음
• 일단 생성된 Python 코드는 결정론적 — 항상 동일하게 실행됨
• 결과가 다르면 추가 프롬프트로 코스 수정하면 됨

빌드 1 — Telegram 리드 생성 봇

1. instructions.md + project_specs.md 작성으로 프로젝트 설계
2. Google Maps 스크래핑 에이전트 구축 (Playwright 자동 선택) → CSV 임시 저장
3. Air Table MCP 연결 (Personal Access Token 발급, .env 저장) → 리드 자동 업로드
4. Air Table 검색 에이전트 구축 (city/service/minimum rating/status 필터)
5. Telegram BotFather로 봇 생성, Gemini 2.0 Flash를 브레인으로 연결
6. Telegram → Gemini 의도 분석 → 적합한 서브워크플로 라우팅 구현
7. Modal.com에 배포 (cloud hosting), Telegram webhook을 Modal URL로 전환

빌드 2 — 분석 대시보드 웹앱

1. web_app_instructions.md로 웹앱 전용 instructions 파일 별도 작성
2. 빌드 1의 Air Table 데이터(리드·상태·딜 금액)를 데이터소스로 활용
3. Next.js + Tailwind로 대시보드 자동 생성 (총 리드 수·매출·전환율·서비스별 그래프)
4. Dribbble 스크린샷을 Chat pane에 붙여넣어 UI 스타일 지시 → 즉시 반영
5. 개발자 도구 반응형 모드로 모바일·태블릿 확인 → 햄버거 메뉴 추가 프롬프트로 해결
6. GitHub 신규 레포지토리 생성 → Anti-gravity가 push 대행, gitignore로 .env 제외
7. Vercel에서 GitHub 프로젝트 import → 환경변수(Air Table 키) 추가 후 재배포

빌드 3 — Gmail 자동화 에이전트

1. instructions.md + project_specs.md 동일 구조로 프로젝트 설계
2. Google Cloud Console 설정: 프로젝트 생성 → Gmail API·Google Drive API 활성화 → OAuth consent screen → credentials.json 다운로드
3. OAuth 인증 완료 후 credentials.json을 프로젝트에 추가, Anti-gravity가 인증 흐름 실행
4. 폴링 설정: 60초마다 Gmail 신규 이메일 확인 (중복 처리 방지 2중 guard rail)
5. email_labels.md 파일 생성: 라벨 이름·ID·설명·예시 이메일로 분류 기준 정의
6. Gemini 2.0 Flash로 이메일 분류 → 해당 Gmail 라벨 자동 태깅
7. Personal 이메일 → AI 초안 자동 생성 후 기존 스레드에 첨부
8. 첨부파일(PDF 등) → Google Drive Gmail Attachments/[라벨명] 폴더 자동 저장
9. Modal 배포는 빌드 1과 동일 프로세스 반복

전술·요소

요소	내용
핵심 파일 2개	instructions.md (AI 동작 규칙 및 응답 포맷 지정), project_specs.md (빌드 목표·입력·출력 명세)
.env 파일	모든 시크릿 키 저장소, 해시(#) 주석 제거해야 실제 값으로 인식됨
응답 구조 강제	instructions에 “Plan / What it needs from us / Next actions / Errors” 4섹션 응답 형식 지정
속도 설정	Planning 모드(느리고 정확) vs Fast 모드, 간단한 빌드는 Fast 권장
승인 자동화	Settings → Browser → Always proceed 설정으로 중간 승인 클릭 생략 가능
이메일 중복 방지	① 폴링 윈도우를 60초로 한정 ② 처리 완료 이메일에 “AI processed” 라벨 태깅, 두 번째 폴링 시 해당 라벨 존재하면 스킵
테스트 위임	”test this and keep testing until successful” 패턴 — 오류 반복 수정을 Anti-gravity에 맡김
디버깅 방식	Telegram 오류 메시지를 그대로 복사 붙여넣기 후 “왜 실패했는지 설명하고 고쳐라” 요청
Gmail 안전장치	이메일을 읽음 처리하지 말 것, Primary inbox 태그 제거 금지 — instructions에 명시
UI 디자인 참조	Dribbble 스크린샷을 직접 Anti-gravity Chat pane에 붙여넣어 스타일 지시

수치·사례

• (본인 실측) 과거 Gmail inbox 25,000개 이메일 → 이 워크플로로 정리
• (본인 실측) 7자리(달러) 사업 2개 구축, 1개 매도, 해당 사업 수작업의 80%를 자동화
• (본인 실측) LinkedIn 300팔로워 시작 → 케이스 스터디 포스트로 60,000 impressions, 리드·매출로 연결
• (인터넷 인용) Upwork에서 현재 약 3,500명이 자동화 서비스 검색 중
• (본인 실측) 분석 대시보드를 AI 이전 도구로 구축 시 약 2개월 소요 → Antigravity로 약 10분
• (도구 사양) Modal 무료 크레딧 $30, 로컬 실행 대비 cold start 지연 0.5~수 초 존재
• (요금 정보) Antigravity 무료 플랜 → Google AI Pro(중간 옵션) → AI Ultra $339.99, AI Pro로 충분

도구·워크플로

사용 도구 목록

도구	용도
Antigravity (antigravity.google)	메인 빌드 환경, 데스크톱 앱
Gemini 2.0 Flash	AI 브레인 (1.5 Flash는 404/모델명 오류 빈번)
Telegram + BotFather	봇 인터페이스, @BotFather에서 /newbot 명령
Air Table	리드 데이터 저장소, MCP 연결
Modal.com	에이전틱 워크플로 클라우드 배포 (CLI 로그 접근으로 원격 디버깅 가능)
Vercel	웹앱 배포
GitHub	코드 저장소, gitignore로 .env 자동 제외
Google Cloud Console	Gmail·Google Drive API 활성화, OAuth credentials.json 발급
Google AI Studio (aistudio.google.com)	Gemini API 키 발급
Playwright	스크래핑 라이브러리 (Anti-gravity가 자동 선택)
Next.js + Tailwind	웹앱 코드 프레임워크 + 스타일링
ChatGPT	프로젝트 명세 초안 작성 보조
Dribbble	UI 디자인 레퍼런스

Air Table MCP 연결 흐름

1. airtable.com/create/tokens → 토큰 생성 (scopes: schema.bases.read, data.records.read, data.records.write)
2. .env에 AIRTABLE_API_KEY=, AIRTABLE_BASE_ID= 저장
3. Anti-gravity → ··· → MCP servers에서 Air Table 서버 추가

Modal 배포 흐름

1. 루트 폴더에 modal_instructions.md 추가 (공식 설정 스크립트 대신 별도 가이드 사용)
2. “Read modal instructions and deploy, store all secret keys safely as Modal secrets” 프롬프트
3. modal.com/secrets에서 환경변수 자동 저장 확인
4. Telegram webhook URL을 Modal 엔드포인트로 업데이트

핵심 프롬프트 패턴

• 초기 설정: "Read instructions.md and build out the project file structure"
• 명세 작성: ChatGPT에서 스크리블 → 초안 생성 → Anti-gravity에 붙여넣어 project_specs.md 완성
• 오류 처리: "I sent X but Y didn't happen. Tell me why it failed and fix it."
• 테스트 위임: "Please test this workflow and keep testing until it is successful"
• 반응형 UI: "Make this look great on desktop, tablet, and mobile. Show a hamburger menu on mobile/tablet."