Decide si /boost de Antigravity justifica el consumo de tokens con esta lista de verificación de 5 puntos
Trata /boost como una escalada de pago, no como opción predeterminada, y usa un filtro de cinco puntos para decidir cuándo el consumo de tokens está justificado.

Tesis: Trata /boost como una escalada de pago, no como una opción predeterminada. Es un pipeline de razonamiento multiagente bajo demanda para tareas difíciles de ingeniería de software, y debe reservarse para trabajo en el que el agente de codificación predeterminado probablemente produzca un parche plausible pero incorrecto.
Si estás usando planes de pago en Google Antigravity 2.0 o en la Antigravity CLI, la pregunta no es si /boost es impresionante. Es si el consumo de tokens, la latencia y las fases adicionales de razonamiento valen la tarea específica que tienes delante. La documentación dice que puede invocarse en todas las interfaces de Antigravity, así que la decisión no es sobre dónde lo ejecutas. Es sobre qué le estás pidiendo que haga.
Qué cambia /boost en el flujo
La asistencia de codificación estándar de un solo turno es rápida, económica y a menudo suficiente para ediciones locales, refactorizaciones pequeñas y correcciones de errores directas. /boost está pensado para casos en los que ese paso estándar no es suficiente: errores complejos, condiciones de carrera o refactorizaciones intrincadas. En la práctica, significa que es más útil cuando la tarea tiene acoplamiento oculto, estado difícil de inspeccionar o una ruta de verificación que no es obvia desde el prompt.
La diferencia clave es la estructura. /boost usa un pipeline de razonamiento multiagente de tres fases que separa la formulación de la estrategia de la ejecución y la verificación. Esa separación es la razón por la que puede valer la pena el sobrecoste: le da al sistema la oportunidad de planificar, actuar y comprobar antes de que pierdas tiempo depurando un parche que parecía razonable en el diff. También es la razón por la que puede ser un desperdicio en tareas simples. Un paso de tres fases para corregir un error tipográfico es como contratar un director de proyecto para renombrar una variable.
Como es una ruta de razonamiento profundo, el coste no son solo tokens. Es tu atención. Necesitas leer el plan, entender la verificación y decidir si el parche es realmente seguro. Si la tarea es pequeña, ese coste de revisión puede superar el valor del razonamiento adicional.
La lista de verificación de 5 puntos para activar /boost
Usa esto como filtro antes de invocar /boost. No necesitas una puntuación perfecta. Necesitas suficiente señal de que la tarea probablemente fallará de forma sutil, o de que el paso predeterminado será demasiado superficial.
- ¿La tarea abarca varios archivos o módulos? La refactorización no trivial en varios archivos se lista como un caso de uso clave. Si un cambio afecta a interfaces, estado compartido, pruebas, configuración o módulos dependientes, puntúalo. Si es una función en un archivo sin efectos transversales, no.
- ¿El modo de fallo es sutil? Las condiciones de carrera, los errores de estado, los problemas de temporización y los casos límite de concurrencia son el tipo de problemas en los que un parche plausible puede seguir siendo incorrecto. Si el error solo aparece bajo carga, tras reintentos o cuando dos servicios se intercalan, puntúalo. Si el fallo es una importación faltante o una comprobación de nulo obvia, no.
- ¿Puedes definir una prueba de verificación antes de ejecutarlo? Este es el punto más importante. Si puedes escribir una prueba que falle, un guion de reproducción o un criterio de aceptación claro antes de que el agente se ejecute, /boost tiene algo contra qué comprobar. Si no puedes definir el éxito, estás pagando una conjetura con pasos adicionales.
- ¿El presupuesto de tokens y latencia justifica un paso multiagente? Revisa los límites de tu plan de pago, el uso visible y lo urgente que es la tarea. Si estás cerca de una cuota, en un incidente con tiempo limitado o ejecutando muchos experimentos, el sobrecoste puede no valer la pena. Si la tarea es de alto riesgo y tienes presupuesto, puede valerla.
- ¿La asistencia predeterminada probablemente producirá un parche plausible pero incorrecto? Pregúntate si el agente de codificación predeterminado podría devolver un diff con aspecto limpio que pasa por alto el invariante real. Si es así, puntúalo. Si la tarea es mayoritariamente mecánica, el paso predeterminado probablemente sea suficiente.
Un umbral práctico: si obtienes tres o más, ejecuta /boost. Si obtienes uno o dos, prueba primero el paso predeterminado y solo escala si produce un parche que pasa las pruebas pero sigue pareciendo incorrecto. Si obtienes cero, no quemes el pipeline en una tarea que no lo necesita.
Cómo juzgarlo sin el hype del proveedor
La mejor manera de evaluar /boost es construir un pequeño benchmark local a partir de tu propio trabajo. Elige cinco tareas recientes: una edición trivial, un error en un solo archivo, una refactorización en varios archivos, un problema de concurrencia o estado, y una tarea en la que ya sabes la solución correcta. Para cada tarea, ejecuta primero el paso predeterminado. Registra el tiempo, el número de solicitudes de seguimiento, si el parche pasó tus pruebas y si tuviste que revertirlo o editarlo manualmente. Luego ejecuta /boost en las mismas tareas con el mismo prompt y la misma prueba de verificación.
No lo juzgues por lo segura que suene la explicación. Evalúalo por si la verificación se mantuvo. Un buen resultado de /boost debería darte un parche en el que puedes confiar con menos inspección manual, no solo un relato más largo. Si el razonamiento multiagente produce un parche que sigue fallando la prueba, el pipeline no te ahorró tiempo; solo hizo el fallo más caro.
Regla general: /boost vale la pena cuando la tarea es difícil de verificar, difícil de aislar o con probabilidad de producir una respuesta incorrecta con confianza. No vale la pena cuando la tarea es fácil de verificar, fácil de aislar o fácil de corregir a mano.
Deja la lista de verificación junto a tu terminal. El objetivo no es usar la herramienta más cara en cada problema. El objetivo es invertir el consumo de tokens donde el riesgo es real, el radio de impacto es amplio y el agente de codificación predeterminado probablemente pasará por alto el punto.