Google Antigravity 完全攻略

傳統 AI 工具

你問一句，AI 答一句。本質是「你操作、AI 輔助」——像 Google Translate。

Antigravity 的方式

你說目標，Agent 自己規劃步驟、寫程式、跑測試、截圖回報——像「你交辦任務，AI 去執行」。

關鍵差異：Agency

不是 AI 幫你「打字快一點」，而是 AI 幫你「做完整件事」。

實際體感

你說「幫這個 App 加一個登入功能」，Agent 會分析程式碼 → 規劃步驟 → 改多個檔案 → 寫測試 → 驗證 → 提交。

Gemini 3.1 Pro

Google 的高階主力模型之一，Antigravity 個人方案可使用，適合較複雜的開發、規劃與推理任務。

Gemini 3 Flash

較快、較輕量的 Gemini 模型，適合回應速度優先的任務，例如較簡單的開發操作、快速互動與即時輔助。

Claude Sonnet 4.6

Anthropic 的主力模型之一，在速度、品質與實用性之間取得平衡，適合一般程式開發與日常代理工作流。

Claude Opus 4.6

Anthropic 的旗艦級模型，較適合複雜推理、較高難度任務與大型程式碼理解／重構。

gpt-oss-120b

OpenAI 的開放權重推理模型，可在本地或資料中心部署，設計上強調代理式工作流程、工具使用與推理能力。

同一個專案

不同 Agent 可以指定不同模型。

例如

Agent A 用 Claude Opus 做架構設計，Agent B 用 Gemini Flash 跑測試。

為什麼要這樣做

複雜推理用強模型、重複工作用快模型，省額度又不犧牲品質。

一鍵切換

在 Manager 介面直接選，不用重新啟動。

Google Antigravity

Google 的 agent-first 開發平臺，強調多 agent 協作、跨 editor / terminal / browser 執行任務；個人方案為免費，且可使用多種高階模型，但仍受方案與額度限制。

Cursor

目前最具代表性的 AI IDE 之一，以熟悉的編輯器體驗結合 agentic coding、Background Agent、CLI 與自動化能力，特別適合日常開發與高頻使用場景。

Claude Code

Anthropic 的 agentic coding 工具，以終端機為核心，支援 codebase 理解、subagents 與多步驟任務執行，特別適合深度推理、複雜除錯與大型重構工作流。

GitHub Copilot

最深度整合 GitHub 與企業治理流程的 AI coding 助手之一，具備成熟的組織政策管理、合規文件與企業導入支援。

想先免費體驗 AI 開發

選 Google Antigravity。目前個人方案是 $0/月，而且可使用多種高階模型，適合先體驗 agent-first 的開發流程。

想找日常工作的主力 AI IDE

選 Cursor。它的 IDE 體驗成熟，適合長時間日常開發與持續使用。

常做複雜重構、深度除錯或大型 codebase 任務

選 Claude Code。它很適合深度推理、複雜工程任務，以及大型程式碼庫的理解與重構工作流。

有企業治理、政策控制與合規需求

選 GitHub Copilot Enterprise。它在 GitHub 生態整合、企業治理與合規資源方面很成熟。

都還不確定？

可以先都試。這幾個工具可以並存使用：Antigravity 是獨立平臺，Cursor 是編輯器，Claude Code 偏 CLI / agentic workflow，Copilot 深度整合 GitHub 與 IDE；實務上不少人會混搭。

Windsurf (Codeium)

主打讓開發者保持 flow 狀態，透過 Cascade 與 Supercomplete 預測你的下一步意圖，主動提出甚至執行修改。

Replit Agent

雲端 IDE 結合 AI Agent，不用安裝環境，直接在瀏覽器裡用自然語言開發、部署 app 或網站。

Bolt.new

一句話就能生成網站、Web App、甚至部分 mobile app 與原型，特別適合快速驗證想法、製作 MVP。

Lovable

主打用聊天方式快速打造 apps、websites 與 digital products，偏向 no-code / AI-powered builder，適合把點子快速做成可展示成果的人。

Google 帳號

個人 Gmail 即可，目前 preview 版可直接用 personal Gmail account，不需要 Google Workspace。

電腦

支援 Windows 10（64-bit）以上、macOS 12 Monterey 以上，以及部分符合需求的 Linux 發行版。Linux 不是全部都支援，需符合官方相依條件。

Chrome 瀏覽器

官方入門文件明列需要 Chrome web browser。

網路連線

安裝、登入與日常使用都需要連網，因為 Antigravity 會連接雲端模型，並可操作 Chrome 進行測試與驗證。

Step 1

打開瀏覽器，前往 Antigravity 的下載頁面。

Step 2

點選 Download for macOS，下載 .dmg 安裝檔。Antigravity 目前要求的最低系統版本是 macOS 12 Monterey。

Step 3

打開下載好的 .dmg 檔，將 Antigravity 圖示拖曳到「應用程式」資料夾。

Step 4

前往「應用程式」資料夾，第一次開啟 Antigravity。若 macOS 跳出安全性提示，再到「系統設定 → 隱私權與安全性」中允許開啟。

Step 5

使用你的個人 Gmail 帳號登入，完成初始設定。Antigravity 目前支援個人 Gmail，不需要 Google Workspace。

Step 6

若你要使用網頁操作、測試與驗證功能，請先準備好 Chrome。Antigravity 的 browser 功能是與 Chrome 配合使用。

Step 1

打開瀏覽器，前往 Antigravity 的下載頁面。

Step 2

點選 Download for Windows，下載 Windows 安裝檔。官方支援 Windows 10（64-bit）以上。

Step 3

雙擊下載好的安裝檔，依照畫面指示完成安裝，然後啟動 Antigravity。

Step 4

第一次開啟後，依序完成初始設定：選擇是否匯入既有 VS Code 或 Cursor 設定、選擇編輯器主題、設定 Agent 的使用方式與相關 policy。

Step 5

使用你的個人 Gmail 帳號登入。Antigravity 目前 preview 版支援個人 Gmail，不需要 Google Workspace。

Step 6

若你要使用網頁操作、測試與驗證功能，請先準備好 Chrome。第一次啟用 browser 功能時，還需要安裝 Antigravity 的 Chrome extension。

注意

Antigravity 目前仍為 Preview 版，因此介面、功能與安裝流程後續仍可能更新。

匯入設定

如果你原本使用 VS Code 或 Cursor，首次啟動時可以選擇匯入既有設定，幫助你更快上手。可匯入部分編輯器設定與偏好。

選擇主題配色

首次設定時可以選擇你偏好的編輯器主題，例如深色或淺色風格。

設定 Agent 安全模式

Antigravity 提供與審查、執行相關的 policy 設定。對新手來說，較建議使用需要先經過審查再執行的模式。

登入 Google 帳號

使用你的個人 Gmail 登入即可。Antigravity 目前 preview 版支援個人 Gmail 帳號。

其他設定

完成登入後，你還可以在 Settings 裡調整 Agent、Browser、Editor 等相關設定，依照自己的工作流進一步客製化。

第一階段：先用「先審查再執行」

先讓 Agent 每次重要操作都問你。這樣你可以一邊用，一邊學它怎麼規劃與修改。通常比一開始全自動安全很多。

第二階段：複雜任務改用 Planning

等你開始做比較大的任務時，再切到 Planning。這樣你會先看到它的整體思路，不容易讓 Agent 一頭熱直接改下去。

第三階段：熟了再提高自動化

等你真的熟悉整個流程後，再慢慢放寬設定。不要一開始就追求全自動，因為新手最需要的是可控感，不是速度。

熟悉的 VS Code 架構

左邊是檔案與專案結構，中間是程式碼編輯區，右邊可開啟 Agent Side Panel。

適合親手做事

自己改幾行程式碼、仔細看某段邏輯、檢查內容、微調細節。

直接跟 Agent 對話

在右側 agent panel 裡直接和 Agent 討論某個檔案。

簡單記法

Editor View = 我自己動手。

Antigravity 最有代表性的部分

專門給 Agent 工作的空間，建立、調度、觀察多個 Agent 的任務進度。

跨 workspace 管理

可以同時管理多個 Agent、跨不同 workspace 的工作。

Artifacts 回報成果

Agent 透過截圖、錄影或其他驗證資訊回報進度。

簡單記法

Manager Surface = 我派 Agent 去做。

用 Editor View

當你想親手做細節工作：改程式碼、看 diff、檢查內容、在 panel 裡跟 Agent 討論。

用 Manager Surface

當你想從更高層次管理任務：指派多個 Agent、追蹤跨 workspace 進度、看 Artifacts 驗證成果。

新手建議

先從 Editor View 熟悉操作，再慢慢進到 Manager Surface，比較不會被多任務畫面嚇到。

拆任務給不同 Agent

你可以把一個大型任務拆成多個小任務，交給不同 Agent 同時處理。例如：前端畫面調整、後端邏輯處理、測試與驗證、文件整理，以及除錯與問題追查。不必所有事情都自己來回切換，而是讓多個 Agent 分工合作、同步推進。

模型搭配

不同任務可以選擇不同模型。遇到複雜推理、架構思考或大型重構時，可以選能力較強的模型；如果只是處理較簡單、較明確的任務，則可以選反應速度較快的模型。重點不是每次都用最強模型，而是依照任務性質做合理分配。

追蹤進度

你可以在 Agent Manager 和 Conversation View 中追蹤每個 Agent 的工作過程，並透過 Artifacts 查看截圖、驗證結果或其他成果回報。這樣一來，你不需要一直親自重跑每個步驟，也能掌握整體進度與執行狀況。

中途介入

如果你發現某個 Agent 的方向不對，或任務需求中途改變，都可以隨時介入，給回饋、補充指令，或調整任務方向。Antigravity 的設計不是讓 Agent 完全脫離你的控制，而是讓你站在更高的位置，像管理者一樣協調與指揮。

不只給你程式碼

Agent 完成任務後，不只是回傳一段程式碼，而是會產出結構化的成果物。官方把 Artifact 定義為 Agent 為了完成工作或向人類使用者溝通思考與成果而建立的內容。

成果物可能包含什麼

實作計畫、任務相關說明、螢幕截圖、瀏覽器錄影，以及其他用來驗證任務成果的輸出。官方也明確提到 screenshots 與 browser recordings 都會被保存成 artifact。

可以直接在成果物上給回饋

官方明確寫到，Antigravity 支援對 artifacts 進行 commenting。對於視覺型 artifacts，甚至可以留下 visual comments，讓你更精準地指出要修改的地方。

Agent 會根據你的回饋繼續修改

你在 artifact 上提供的評論，會成為 Agent 後續調整的重要依據，幫助它往下一步修正與完善。

不用一直切換視窗

Antigravity 具備瀏覽器操作能力，Agent 可以直接開啟、讀取並控制 Chrome，用來測試網頁、驗證結果，以及執行互動流程。

自動截圖與驗證

當 Agent 完成網頁相關任務時，系統可以把過程中的截圖與瀏覽器錄影保存成成果物，方便你快速檢查修改前後的差異。

表單與流程測試

如果你要測試登入、填表單、按按鈕、切換頁面這類互動流程，Agent 可以直接在瀏覽器裡操作，幫你驗證整個使用流程是否正常。

網頁資料讀取

如果任務需要從網頁讀取內容、整理資訊，Agent 也可以透過瀏覽器完成。更精準的說法是「讀取與操作網頁內容」，而非傳統意義上的專業爬蟲工具。

簡單理解

以前你要自己打開瀏覽器、進網站、點按鈕、填表單、截圖、回頭比對；現在這些動作，很多都可以交給 Agent 幫你做，最後再用成果物把結果回報給你。

Agent 先規劃，再開始執行

在 Planning 模式下，Agent 不會一開始就直接動手，而是先提出實作計畫。官方文件也明確寫到，Planning 模式適合用在深度研究、複雜任務，以及需要先想清楚再做的情境。

你可以先看計畫，再決定

Implementation Plan 支援先審查再繼續，你可以先閱讀 Agent 提出的步驟與思路，再按 Proceed 繼續執行。

你可以修改計畫、留下意見

如果你覺得某一步不合理，或想補充需求，可以直接在實作計畫上留言評論。官方明確提到 Implementation Plan 支援 comments。

越複雜的任務，越適合先規劃

像是多步驟功能開發、重構、系統架構調整，如果一開始沒有先把路徑想清楚，很容易做到一半才發現方向錯了。Planning 模式的價值，就是先把步驟攤開，降低中途返工的機率。

計畫會被保存下來

Artifacts 會在 Planning 模式中產生，Implementation Plan 本身就是其中一種重要的 Artifact。計畫不只是當下看過就消失，而是能被保留下來，方便之後回頭追溯當初的思路與決策脈絡。

簡單理解

先開一次作戰會議，確定路線沒有問題，再正式開工。這比一開始就讓 Agent 直接衝下去寫，更適合處理較大、較重要、較容易走偏的任務。

不只是當下對話記憶

Antigravity 的 Knowledge 是一套持久化記憶系統，會把重要的洞見、模式、解法整理成 Knowledge Items，讓 Agent 之後還能再用，而不是每次都從零開始。

會自動整理重要 context

系統會自動擷取重要知識——有價值的背景脈絡、模式與解法。不是保證所有片段都原封不動存進去，而是有選擇性地累積。

可以跨 Session 延續

因為 Knowledge Items 是 persistent memory system，當你之後再回到同一個工作脈絡時，Agent 可以重新利用之前累積的知識。

你可以手動加入規則與知識

Antigravity 也有手動定義的機制，接近 Rules / Workflows。你可以設定全域或本地規則，引導 Agent 遵守特定做法，例如「這個專案用 Tailwind CSS v4」

類似 Claude Code 的 CLAUDE.md

如果你用過 Claude Code 的 CLAUDE.md，概念相近——都是透過明確的規則引導 Agent 行為。差別在 Antigravity 用 UI 管理，Claude Code 用文字檔。

左側欄

顯示專案檔案與資料夾結構，整體操作邏輯和 VS Code 很接近，方便你快速瀏覽與切換檔案。

中央編輯區

主要的程式碼工作區，你可以直接開啟檔案、編輯內容、用 Tab 取得建議，也能搭配 inline command 或 review changes 來修改與檢查程式碼。

右側對話區

Agent Side Panel，可以直接和 Agent 對話、開新 conversation、附加圖片、切換 agent mode，並選擇使用的模型。這不只是聊天框，而是和 Agent 協作的主要入口。

上方工具列

可以從 Editor 切換到 Agent Manager，也可以從 Agent Manager 切回 Editor。官方文件提到可透過上方按鈕或快捷鍵切換。

其他輔助區域

Antigravity 也提供像 Settings、Changes / Review Changes、問題回報等功能入口，幫助你在寫程式之外，同步管理設定、檢查變更與回報問題。

任務總覽

Manager View 是用來從更高層次管理多個 Agent 的工作介面。你可以在這裡同時啟動、調度、觀察多個 Agent，掌握不同任務的整體進度。

即時工作過程

當你點進某個 Agent 的對話或工作內容時，可以看到它目前正在做什麼。官方的 Conversation View 就是讓你跟著 Agent 的工作進展往下看。

終端機與瀏覽器操作可追蹤

Agent 可以跨 editor、terminal 和 browser 工作。在 Agent Manager 中，你也可以開啟 terminal pane，查看相關操作過程。

Artifacts 列表

每個任務完成後的成果物，例如實作計畫、截圖、錄影、walkthrough 等，都會出現在 Agent Manager 和 Editor View 中，方便集中審查與回顧。

中途調整任務方向

如果發現某個 Agent 的方向不對，可以隨時回到對話中介入、提供回饋、修正方向，或重新安排接下來的工作。

簡單理解

你可以把 Manager View 想成一個「任務指揮臺」。Editor View 是你親手寫程式的地方；Manager View 則是你站在高處看整體、派工作、看回報、必要時介入修正的地方。

為什麼要注意

Antigravity 的 Agent 不只是回答問題，它還能跨 editor、terminal 和 browser 執行實際操作。當你把權限放得太開時，風險就不只是「回答錯」，而可能是「真的做錯」。

建議做法一：先用需要審查的模式

對大多數新手來說，最穩的做法是先使用 Request Review 類型的設定。Agent 在進行 terminal、browser 或 artifact 相關操作前，會先請你確認。

建議做法二：開啟 Strict Mode

啟用後，terminal 的自動執行會改成 Request Review，browser 與 artifact 互動也會要求先審查。很適合剛開始使用、或正在處理重要專案的人。

建議做法三：必要時使用 Sandbox

官方文件提到，在 strict mode 下會自動啟用 sandboxing，並且預設拒絕網路存取。如果你特別在意安全性，sandbox 會是一層很有價值的保護。

建議做法四：重要專案先保守，再放寬

在正式專案或不想冒風險的環境裡，建議先從最保守的審查設定開始，等你熟悉 Agent 的做事方式後，再逐步提高自動化程度。

心態

把 Agent 當成一位能力很強、速度很快，但仍需要你監督的協作者。Antigravity 的設計本來就包含 review、comment、strict mode 與 sandbox 這些機制——它不是要你完全放手，而是要你在適當的地方保留控制權。

你說

「幫我用 Next.js 建一個個人部落格，有首頁、文章列表、關於我」

Agent 做的事

建立專案架構 → 安裝相依套件 → 寫每一頁的程式碼 → 設定路由 → 啟動 dev server。

你看到什麼

Manager 顯示進度，內建瀏覽器即時預覽成果。

你要做什麼

看一下結果，在 Artifact 上留「標題字體太小」之類的回饋。

Agent 修正

根據你的回饋自動調整 CSS，重新截圖給你確認。

情境

專案裡同時冒出 3 個 Bug，如果全部都由你一個人排查、修正、測試，往往會花掉大量時間。Antigravity 的優勢不只是幫你寫程式，而是能把不同問題拆開，交給不同 Agent 平行處理。

怎麼做

你可以同時開 3 個 Agent conversation，每個 Agent 專注處理一個 Bug。你不用在不同問題之間來回切換，而是讓多個 Agent 同步推進，再由你在上層統籌與檢查成果。

Agent A

把最複雜、最需要推理的邏輯 Bug 交給能力較強的模型，例如 Claude Opus 4.6。這類問題通常牽涉多段程式碼關聯、流程判斷或例外狀況。

Agent B

把較單純的 UI 顯示問題交給速度較快的模型，例如 Gemini 3 Flash。像是版面跑掉、間距不對這類問題，選擇反應更快的模型反而更有效率。

Agent C

把補測試案例的工作交給另一個 Agent，例如 Claude Sonnet 4.6。這類任務需要理解既有程式碼結構、補上測試邏輯、驗證邊界情況。

你負責什麼

你不需要自己逐一修完，而是站在更高的位置分配任務、看進度、檢查成果，必要時再介入修正方向。

你有

一張 Figma 設計稿的截圖。

你做

截圖貼到 Antigravity 的對話框，說「照這個設計做出來」

Agent 做

分析截圖 → 辨識佈局 → 寫 HTML + CSS + JS → 內建瀏覽器預覽。

結果

幾分鐘內得到一個跟設計稿高度相似的網頁。

你說

「幫我測試整個網站的所有表單，確認每個按鈕都能按」

Agent 做

用內建瀏覽器逐頁開啟 → 填表單 → 點按鈕 → 截圖記錄 → 回報哪些壞了。

產出

一份包含截圖 + 錯誤描述的 QA 報告。

你省下

原本要花半天手動測試的時間。

你想學 React

叫 Agent 建一個 React 範例專案，邊做邊解釋每一步。

你想學 Python

叫 Agent 寫一個爬蟲，然後逐行加註解。

不怕問笨問題

直接在對話框問「這行 useState 是什麼意思？」

邊做邊學

最有效的學習方式——不是看影片，是自己的專案裡實際操作。

Free（免費）

可免費開始使用，適合體驗 Antigravity 與日常輕量使用。官方也提到在 public preview 期間，對部分高階模型提供相對寬鬆的使用額度。

AI Pro（付費）

適合較高頻使用者。官方說明指出，Google AI Pro 或 Ultra 用戶可以利用方案內含的 AI credits，支援超出基礎額度後的額外使用。

AI Ultra（高階付費）

適合重度使用者或把 Antigravity 當成主力工作平臺的人。相較於免費版與較低階方案，Ultra 提供更高等級的使用資源與 credits 支援。

Organization plan（組織方案）

適合團隊或企業導入。

優點

Antigravity 的免費 Individual 方案，的確可使用多種高階模型，包括 Gemini 3.1 Pro、Gemini 3 Flash、Claude Sonnet 4.6、Claude Opus 4.6 等。這讓免費版的可用性相當高。

限制

高推理模型的額度相對珍貴。官方說明指出，這類 quota 會每 5 小時刷新一次，但仍有每週上限，因此不適合把最重的模型拿來處理所有小任務。

額度用完時

系統會提示相關限制。通常有兩個做法：等待額度刷新，或切換到其他模型繼續工作。官方也新增了模型與 quota usage 的可視化畫面。

省額度的做法

較簡單的任務優先用 Gemini 3 Flash；需要較強推理能力時，再切到 Claude Opus 4.6 或 Gemini 3.1 Pro。這樣通常會比較省。

明確說出期望的產出

不要說「改一下首頁」，要說「建立一個 PR，包含測試和修改前後的截圖對比」

釘住驗收標準

在 Mission 描述裡寫清楚：效能預算、程式碼風格、設計規範。

要求 Agent 解釋

加一句「每一步都說明你為什麼這樣做」，方便你審查和學習。

把相關檔案貼進去

不要假設 Agent 知道所有 Context，主動提供它需要的參考資料。

先用需要審查的模式

剛開始使用時，建議優先採用 Request Review 或直接開啟 Strict Mode。官方文件說明，Strict Mode 會加強對外部資源與敏感操作的限制。

設定操作限制

如果你不希望 Agent 自由執行各種操作，可以透過 Agent Permissions 控制它可做的事情；也可以透過 Rules / Workflows 加入更明確的行為限制。

敏感資料要隔離

因為 Agent 可以跨 editor、terminal 和 browser 工作，不建議把 .env、密碼、API key 這類敏感資料直接暴露在它容易碰到的工作目錄裡。

定期檢查變更並做版本控制

官方明確提供 Review Changes + Source Control，讓你檢查 Agent 和你共同產生的修改內容。實務上，搭配 Git 在每個小步驟完成後 commit，會更容易回溯與還原。

重要專案可用沙盒環境

Antigravity 官方提供 Terminal Sandboxing；在 Strict Mode 下會自動啟用 sandboxing，並預設拒絕網路存取。若再搭配 Docker Container 或 VM 會更穩。

心態要對

把 Agent 當成一位很能幹、但仍需要你監督的協作者。Antigravity 本身之所以設計了 Review、Permissions、Strict Mode 和 Sandboxing，正說明了它鼓勵的是「保留控制權的自動化」。

先 Plan，再 Execute

先讓 Agent 進入 Planning 模式，產出 implementation plan，你先看方向、步驟和風險，再決定是否繼續執行。官方也明確把 Planning 描述為適合深度研究、複雜任務與協作工作的模式。

善用 Manager 做平行處理

把大任務拆成幾個彼此相對獨立的小塊，交給不同 Agent 平行推進。Manager Surface 就是為了讓你同時調度、觀察多個 Agent 而設計。

用 Knowledge 累積可重用經驗

把重要的背景、規則、常見解法與踩過的坑整理進 Knowledge。官方指出，Antigravity 會自動分析互動內容並建立 Knowledge Items，讓 Agent 在後續任務中重新取用。

把 Skills 和規則補齊

除了 Knowledge 之外，若你有固定流程或專門任務，也可以用 Skills 來封裝做法，把可重複的方法沉澱成能力模組。

搭配其他工具，而不是只押一套

主力開發可交給 Antigravity，因為它強在 Planning、Manager Surface、Artifacts 與跨 editor、terminal、browser 的整合。其他專精工具則拿來處理各自最擅長的任務。

Editor 體驗和 VS Code 很接近

它保留了熟悉的 IDE 工作流，讓你在上手時不會太陌生。官方也提供從 VS Code 或 Cursor 匯入設定的流程。

但它不只是 VS Code

Google 對 Antigravity 的定位不是單純編輯器，而是一個 agent-first 的 development platform。除了 Editor 之外，還有 Agent Manager、Artifacts、Browser 操作等能力。

原本的 VS Code 習慣可以部分延續

設定匯入、相近的操作邏輯，都有助於降低轉換成本。

可以和 VS Code 並存

Antigravity 沒有顯示出必須取代 VS Code 的設計，更適合把它看成另一套可並行使用的工作平臺。

學習和實驗

大多數情況下夠用。如果你的使用方式是每天花一些時間熟悉介面、測試功能、做小型練習或嘗試不同模型，免費版通常已經能提供不錯的體驗。

Side Project

很多情況下也夠用。如果你願意把模型用得更精打細算，例如簡單任務用較快的模型、複雜任務再切到高推理模型，免費版通常可以支撐一段時間。

正式工作

通常不太建議只靠免費版。如果你已經把 Antigravity 當成正式工作的主力工具，免費版比較容易在關鍵時刻碰到額度或節奏上的限制。升到 AI Pro 會比較實際。

省額度的小技巧

較簡單、明確的任務優先用速度較快的模型；需要較強推理能力、重構或複雜除錯時，再切到較強的模型。

一句話總結

免費版很適合入門、學習和做小型專案；但如果你已經要靠它穩定交付工作成果，升到 AI Pro 往往更省時間，也更不容易被工作中斷。

可以！

這正是 Antigravity 最吸引新手的地方——你描述目標，Agent 幫你做。

但你需要

能看懂 Agent 做了什麼（至少看得懂檔案名稱和基本結構）

建議

從簡單的 HTML 網頁開始，不要第一天就做複雜的後端系統。

搭配學習

讓 Agent 做完後，問它「解釋一下你剛才做了什麼」——邊做邊學。

Settings 裡有相關資料使用開關

官方說明指出，當這個設定打開時，Antigravity 會收集互動內容，用於改進產品與模型。

你可以選擇關閉

如果你不希望互動內容被用於這類用途，應關閉該設定。

敏感專案要更保守

涉及機密資料時，建議額外檢查權限、隔離與合規要求。

合規資訊別自己猜

企業使用前，最好向官方再確認。

先用 Request Review 或 Strict Mode

重要操作先審查，再執行。

先看 diff

用 Review Changes 檢查修改內容。

需要時用 Git 回溯

回到前一個穩定版本。

直接留言修正

可在 artifacts 或 file diffs 上給回饋。

中途介入

發現方向不對，就補指示、調整方向、暫停批准下一步。

一份素材，六種格式

用 Claude Code 建立五層內容產製架構，一次產出部落格、電子報、社群貼文、短影音腳本等六種內容。

3 小時實作制

不是理論課，現場帶你建好自己的內容產線，做完直接能用。

限 16 人小班

確保每位學員都能得到即時指導，不會落單。

適合對象

創作者、自媒體經營者、想用 AI 提高內容產出效率的人。

課程頁面

https://www.solo.tw/courses/ai-content

零基礎也能做網站

不需要會寫程式，用 AI 對話就能建立個人品牌網站、銷售頁、名單收集頁。

3 小時現場完成

帶著你的筆電來，帶著一個可上線的網站走。

限 12 人小班

手把手教學，卡關立即排解，沒有人會被丟下。

適合對象

講師、顧問、教練、自由工作者——想要自己的網站但不想學程式的人。

課程頁面

https://www.solo.tw/courses/vibe-coding