Google Antigravity Nedir? Gemini 3 Tabanlı Agentic IDE ile Cursor ve Copilot’a Gerçek Rakip

LLM dünyasında bir süredir iki farklı savaş aynı anda dönüyordu: Model yarışı ve IDE yarışı. Bir yanda “kim daha akıllı model çıkardı?” sorusu, diğer yanda “kim daha iyi AI’lı geliştirme ortamı yaptı?” kavgası. Google, Gemini 3 Pro ve Antigravity ile bu iki cepheyi aynı anda vurdu.

Ben testlerimi klasik “marketing demo”larla değil, gerçek iş yükleri üzerinden yaptım. Cursor içinde Agent modu kullanarak Gemini 3 Pro, GPT-5.1 Codex High Fast ve Claude modellerini aynı senaryoda koşturdum. Sonuç net:

• Gemini 3 Pro hız, maliyet ve çıktı kalitesinde benim senaryolarımda açık ara öne çıktı.
• GPT-5.1 Codex High Fast bir noktada çalışan tek bir derli toplu çıktı bile veremedi.
• En temiz planlamayı ise Claude modelleri yaptı. Planlama kası hâlâ Anthropic’te çok güçlü.

Bu yazıda, hem bu pratik gözlemleri, hem de Google’ın yeni agent-first IDE’si Antigravity ile birlikte gelen paradigma değişimini teknik ve stratejik taraftan açacağım.

1. Giriş: Model Savaşı + IDE Savaşı Aynı Anda Değişiyor

Önce şunu netleştireyim: tek başına iyi model artık yetmiyor. Aynı şekilde tek başına iyi IDE de yetmiyor. Oyun, “model + tooling + workflow” üçlüsünde oynanıyor.

Bugüne kadar yaşadığımız pattern şuydu:

• OpenAI yeni model çıkarıyor → Cursor, Windsurf, VS Code Copilot entegrasyonları geliyor.
• IDE tarafı genelde “üstüne plugin koyarız” mantığıyla ilerliyor.

Google bu pattern’i kırdı. Gemini 3 Pro ile sadece “ben de varım” demiyor; aynı gün Antigravity ile “IDE tarafını da baştan tasarlıyorum, hem de agent-first mantıkla” diyor. Bu, zamanlama olarak stratejik bir hamle.

2. Kendi Benchmark Sonuçlarım: Gemini 3 Pro vs GPT-5.1 vs Claude

Teoriyi bir kenara bırakıp pratikten konuşalım. Testlerimde şu setup’ı kullandım:

• Ortam: Cursor, plan’sız direkt Agent modu
• Senaryo: Gerçekçi bir fullstack iş akışı (analiz + planlama + kod + test)
• Modeller: Gemini 3 Pro, Claude Sonnet 4.5, Claude Opus 4.1, GPT-5.1 Codex High Fast

Çıkan tabloyu özetlersem:

2.1. Hız Sıralaması (Benim Ölçümlerime Göre)

Hız (Latency + Toplam Tamamlama Süresi)

Gemini 3 Pro   >   Opus 4.1   >   Sonnet 4.5   >   GPT-5.1 Codex High Fast

Gemini 3 Pro sadece hızlı değil, stabil hızlı. Yani bir iki iyi request değil, seri denemelerde ortalama davranışı stabil.

2.2. Kalite ve Çıktı Tutarlılığı

• Gemini 3 Pro: Hem kodun derlenebilirliği, hem de edge-case düşünme tarafında dengeli. En önemlisi: Ürettiği şey gerçekten çalışan oluyor.
• Claude Sonnet / Opus: Planlama kası ve açıklama kalitesi çok iyi. Özellikle “önce iş planını yaz, sonra kodu üret” pattern’inde hala çok güçlü.
• GPT-5.1 Codex High Fast: Bu senaryoda bence sınıfta kaldı. Hızlı mod uğruna kaliteyi fazla kırmış gibi; stabil çalışan bir çıktı bile alamadım.

Özetle: Gemini 3 Pro şu anda hem hız, hem maliyet, hem de “gerçekten deploy edilebilir çıktı” tarafında benim gözümde lider. Ama halen planlama kasında Claude’ları tamamen gömmüş değil; burada hâlâ bir “role split” mantığı mantıklı olabilir: Claude ile plan, Gemini ile implement gibi.

3. Deep Think ve LM Arena Skoru: 1501 Puanın Arkasındaki Hikâye

Gemini 3 Pro’nun “Deep Think” modu ve LM Arena liderlik tablosuna 1501 gibi rekor bir puanla zirveden girmesi sadece PR cümlesi değil, trendin yönünü gösteriyor: model sadece hızlı cevap veren chatbot değil, uzun süre düşünebilen problem çözücüye evrilmiş durumda.

Deep Think modu, pratikte şunu hissettiriyor:

• Kısa prompt’ta bile kendi kendine alt görevler çıkarıyor.
• Arada “düşünme molası” alıp, adım adım mantık zincirini kuruyor.
• Tek seferde “yaklaşık doğru” yerine, birkaç iterasyonla “daha derin ama daha isabetli” bir çözüm arıyor.

Bu, özellikle mimari tasarım, sistem stratejisi ve karmaşık veri akışı gerektiren işlerde fark yaratıyor. Bugünkü yazının asıl konusu olan Antigravity de zaten bu “deep think” kapasitesini iş akışına gömmeye çalışıyor.

4. Generative UI: “Kapadokya Tatili Planla” Deyince UI Çıkan Dünya

Gemini 3 tarafında beni en çok heyecanlandıran özelliklerden biri “Generative UI”. Bu, klasik “metin üretelim, sonra insan UI tasarlasın” lineer akışını kırıyor.

Örneğin:

"Kapadokya tatili planla. 3 gün, 2 yetişkin, 1 çocuk.
Balon turu, müze, manzara noktaları ve konaklamayı aynı ekranda göreyim."

Eski modelde ne olurdu? Sana bir yazı dökerdi: “Gün 1 şuraya gidin, Gün 2 şurayı gezin…” Şimdi ne oluyor?

• Gemini, konuya en uygun görsel düzeni ve mini uygulamayı anında tasarlıyor.
• Dinamik bir görsel layout ve interaktif kartlar çıkarıyor.
• Sen sadece yazı okumuyorsun; tıklanabilir bir güzergah alıyorsun.

Bu, hem kullanıcı deneyimi, hem de geliştiricinin rolü açısından kritik:

• Son kullanıcı artık “AI’den cümle” değil, AI’den mini ürün bekliyor.
• Geliştirici tarafında ise rol, UI bileşenini tek tek kodlamaktan, AI’nin ürettiği arayüzü orkestre etmeye kayıyor.

5. Vibe Coding ve Canvas: İstek Tarifle, Kod Base’i O Kur

“Vibe Coding” kavramı, aslında yıllardır hayalini kurduğumuz şeye çok yaklaştı: Teknik gereksinim dokümanı yazmak yerine, ne hissettiğini ve neye benzediğini tarif ediyorsun, model geri kalanını kendisi çözmeye çalışıyor.

Pratikte bu şöyle görünüyor:

"Bana Stripe Dashboard'un sadeleştirilmiş bir versiyonunu yap.
SaaS faturalandırma ürünü gibi düşün.
Mavi-gri tonlar, sol tarafta navigation, ortada metrik kartlar olsun.
Benim job'um: sadece iş kuralları ve entegrasyonları anlatmak."

Gemini tarafında özellikle Canvas deneyimi bu noktada öne çıkıyor. Sen “vibe”ı veriyorsun, o:

• UI skeleton’ını çıkarıyor.
• Temel bileşenleri (tablo, chart, filter bar) kodluyor.
• Sen de ince ayar ve domain logic tarafına odaklanıyorsun.

Bu noktada Google Antigravity devreye giriyor: Canvas ve vibe coding ile başlayan bu akış, Antigravity içinde agent’lerin kodu yazıp, test edip, planlarını Artifacts’e döktüğü bir üst seviyeye taşınıyor.

6. Multimodal Güç: 1M Token’la Video Analizi ve İçerik Üretimi

İçerik üreticisi tarafında asıl oyunu değiştiren şey, 1 milyon token bağlam penceresiyle video analizi. Bu şu demek:

• Saatlerce süren bir video veya uzun podcast’i modele verip, kare kare analiz ettirebiliyorsun.
• Özet, chapter breakdown, highlight klip önerisi, B-roll ihtiyaç listesi… tamamını çıkarabiliyor.
• Kurgu sürecinde daha önce editörün manuel yapması gereken analiz işini AI’ye delege edebiliyorsun.

Örneğin:

"Şu 2 saatlik eğitim videosunu analiz et.
- 8 başlıkta bölümle
- Her bölüm için 3 çıkarım ve 2 short form video fikri üret
- Thumbnail için 5 sahne öner
- Tümünü Notion formatında dök"

Bu, özellikle YouTube, Instagram Reels, TikTok içeriği üretenler için “analiz + strateji + kurgu” üçlüsünü hızlandıran bir yapı. Ve buradan Antigravity’ye dönünce tablo tamamlanıyor:

• Gemini 3 Pro: içeriği anlıyor, tasarlıyor, planlıyor.
• Antigravity: bu planı kod ve ürün tarafına döken agent’leri yönetiyor.

7. Google Antigravity: Agent-First IDE Mimarisine Geçiş

Şimdi asıl meseleye, yani Google Antigravity’ye zoom yapalım. Antigravity, klasik “IDE + AI plugin” yaklaşımını bırakıp, baştan agent’ler için tasarlanmış bir geliştirme ortamı sunuyor.

Temel fark şurada:

• Copilot, Cursor, Windsurf tarafında ana obje hâlâ insan geliştirici, AI ise asistandır.
• Antigravity’de ana obje agent orkestrasyonu; insan biraz daha product owner / tech lead rolüne çekiliyor.

Bunu mimari düzeyde iki yüzeyle çözüyor:

1. Editor View: Klasik IDE deneyimi + yan panelde agent.
2. Manager View: Birden fazla agent’i aynı anda yönetebildiğin “mission control” ekranı.

Ve bu agent’ler sadece kod editörüne değil, terminale ve tarayıcıya da erişebiliyor. Yani:

• Backend’i yazabiliyor, testleri koşturabiliyor.
• Frontend’i ayağa kaldırabiliyor.
• Chrome üzerinden UI’yi açıp, kendisi tıklayıp test edebiliyor.

8. Editor View, Manager View, Artifacts ve Browser-in-the-Loop

8.1. Editor View: Bildiğin IDE, Arkada Agent’ler Çalışıyor

Editor view, alıştığın düzeni bozmuyor: klasör yapısı, dosyalar, kod editörü, terminal. Sağ tarafta bir agent paneli var. Burada:

• “Şu modülü refactor et”,
• “Şu bug’ı bul ve düzelt”,
• “Şu endpoint için test yaz”

gibi klasik görevleri verebiliyorsun. Editor view, tek task odaklı yoğun çalışmalar için ideal.

8.2. Manager View: Mission Control

Asıl kırılma Manager view tarafında. Burada:

• Her iş paketi için ayrı agent workspace’i açıyorsun.
• Onları paralel çalıştırıp, ilerlemelerini bir dashboard üzerinden izliyorsun.
• Öncelik veriyor, durduruyor, yeniden yönlendiriyorsun.

Örneğin:

// Klasik yaklaşım
"Bu sprint'teki 12 bug'ı tek tek aç, oku, çöz."

// Antigravity Manager yaklaşımı
"Bu 12 bug'ı agent'lere dağıt:
  - Her biri için reprodüksiyon adımlarını çıkar
  - Fix öner
  - Test yaz ve çalıştır
  - Sonuçları Artifact olarak raporla"

8.3. Artifacts: Güven Katmanı

Agentik sistemlerde en büyük problem güven. “Log’lara baktım ama gerçekten ne yaptı?” sorusu hep vardı. Antigravity bunu Artifacts kavramıyla çözmeye çalışıyor.

Artifacts neler olabilir?

• Task listeleri ve work plan’lar
• Yapılan değişikliklerin özetleri
• Kod diff’leri, patch dosyaları
• Tarayıcı screenshot’ları ve video kayıtları

Yani “20 araç çağırdım, 3 test koştum” demek yerine, sana doğrudan doğrulanabilir kanıt veriyor.

Üstüne bir de şunu yapabiliyorsun: Bu Artifacts’in üzerine tıpkı Google Docs’ta olduğu gibi yorum bırakıp feedback verebiliyorsun. Agent, işini sıfırdan başlatmana gerek kalmadan bu geri bildirimi akışına dahil ediyor.

8.4. Browser-in-the-Loop: Kod Sadece Yazılmıyor, Yaşanıyor

Antigravity’nin en agresif hamlesi, tarayıcıyı da agent’in oyun alanına katması. Bu sayede:

• Agent Chrome’u açıyor.
• Local’de ayağa kaldırdığı app’e giriyor.
• Form dolduruyor, butonlara tıklıyor, sayfalar arasında geziyor.
• Bu süreci video olarak kaydedip Artifact klasörüne atıyor.

Özellikle dashboard, iç araç (internal tool) ve B2B panellerde, bu yaklaşım “gerçekten çalışıyor mu?” sorusuna cevap verirken çok değerli.

9. Stratejik Değerlendirme: Gemini 3 Pro + Antigravity Kombosu

Buraya kadar anlattıklarımı strateji açısından birleştirirsem, tablo şöyle:

• Gemini 3 Pro: Model tarafında hız, maliyet ve çıktı kalitesinde öne çıkıyor. Deep Think modu, zor problemleri çözme kapasitesini artırıyor.
• Claude Sonnet / Opus: Planlama, uzun açıklama ve reasoning tarafında hâlâ çok güçlü; “en iyi planı kim yazar?” sorusunda önde.
• GPT-5.1 Codex High Fast: En azından benim yaptığım testlerde “hız uğruna stabiliteyi kaybetmiş” görüntüsü veriyor.
• Antigravity: Bu modelleri, özellikle Gemini 3 Pro’yu, agent-first bir geliştirme ortamına yerleştiriyor.

Bence asıl güçlü kombinasyon şu:

- Planlama ve task breakdown: Claude Sonnet / Opus
- Uygulama, refactor ve fullstack implementasyon: Gemini 3 Pro
- Orkestrasyon ve doğrulanabilirlik: Google Antigravity (Manager + Artifacts + Browser-in-the-loop)

Yani mesele “hangi modeli seçelim?” değil; hangi rolü kime vereceğiz? sorusuna evriliyor.

10. Sonuç: Geliştirici, İçerik Üreticisi ve Kurumlar Ne Yapmalı?

Özetle:

• Gemini 3 Pro, pratik testlerimde hız, maliyet ve kalite üçlüsünde gerçekten güçlü bir yere oturdu.
• Generative UI, Dynamic View ve vibe coding, metin → UI → ürün zincirini ciddi şekilde kısaltıyor.
• 1M token bağlam, video ve uzun form içerik tarafında yepyeni analiz ve kurgu akışları açıyor.
• Antigravity ise bu gücü, agent-first bir IDE’yle birleştirip agent orkestrasyonu + doğrulanabilirlik katmanı ekliyor.

Benim net önerilerim:

1. Geliştiriciler: Sadece “auto-complete ne kadar iyi?” diye bakmayın. Agent orkestrasyonu, Artifacts ve browser-in-the-loop gibi kavramları deneyin. Önce küçük işlerden başlayın: bug backlog, internal tool, dokümantasyon.
2. İçerik üreticileri: 1M context ve video analizi tarafını, klip üretimi, highlight çıkarma ve eğitim içeriği tasarlama için zorlayın. Gemini + Antigravity ile “video → ürün” hattını denemek ilginç olacak.
3. Kurumlar: Antigravity’yi doğrudan production’a sokmak yerine, önce denetimli bir sandbox alanında deneyin. Artifacts’i audit ve compliance süreçlerinize nasıl entegre edebileceğinizi düşünün.

Son söz: Google Antigravity, bence “yeni bir IDE” değil; agentik geliştirme çağının ilk ciddi adaylarından biri. Gemini 3 Pro ile birlikte geldiği için de yalnız değil. Bundan sonrası, bu gücü hangi iş akışında, ne kadar kontrollü kullanacağımızı doğru tasarlama meselesi.