Google の Finance Engineering チームは、グローバルに分散され、強力な一貫性を持つデータベースである Spanner を使用して、レガシーデータレイヤーを近代化する必要がありました。ダウンタイムなしでの移行は、多数のデータアクセスオブジェクト（DAO）にわたるデュアルライトロジックの手動書き換えが遅く、エラーが発生しやすいため、大きな課題でした。これを克服するために、Antigravity CLI をヘッドレスモードで使用した自動リファクタリングパイプラインを開発しました。このアプローチにより、移行速度が向上し、ステージング環境でのデータパリティが確保されました。移行は、履歴データのバックフィル、デュアルライト/デュアルリードの実装、および自動 API 検証の 3 つのフェーズで構成されました。彼らの規模では、MutationConverter やロールバックロジックのような各 DAO の固有の要件を手動で実装することは非現実的であり、数ヶ月かかると推定されていました。Spanner スキーマの翻訳を専用の MutationConverter ユニットに分離することで、DAO のリファクタリングパターンを標準化しました。これにより、AI コーディングエージェントがコードを確実に生成するための決定論的な契約が作成されました。Antigravity CLI のヘッドレスモードにより、人間のプロンプトなしで多数のファイルにわたって繰り返しリファクタリングが可能になりました。決定論的なプロンプト、自動検証によるバッチ実行、および大規模な夜間実行により、移行作業が大幅に削減されました。これにより、持続的なデータ忠実度を持つ非常に信頼性の高いデータ移行が実現し、エンジニアはより価値の高いタスクに集中できるようになりました。主な教訓は、スキーマ翻訳の分離、インタラクティブチャットからヘッドレス自動化への移行、および AI コード生成のガードレールとしてのビルドシステムの利用を強調しています。