Google Antigravity 完全攻略
從 IDE 進化為開發平臺:Agent 幫你寫程式、測試、排程與部署(含 2026 五月 2.0 大改版+新手實作關卡)
Vista Cheng · https://www.vista.tw
今日學習地圖
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01
認識 Antigravity
什麼是 Agent-first 開發平臺?跟 VS Code 有什麼不同?
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02
五月 2.0 大改版
桌面 App/CLI/SDK、Gemini 3.5 Flash、動態子代理、排程任務。
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03
AI 開發工具大比拼
Antigravity vs Cursor vs Claude Code vs Copilot。
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04
安裝與核心功能
保姆級安裝、雙視圖、多 Agent、Artifacts、瀏覽器控制。
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05
實戰場景與實作關卡
五個應用場景+四個新手可照做的 mini-project。
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06
費用、技巧與 FAQ
免費/AI Pro/AI Ultra 怎麼選、最佳實踐、新手常卡點。
01
認識 Google Antigravity
不只是 AI 寫程式,是 AI 自己做整個專案
Google Antigravity:名字與定位(上)
「Antigravity(反重力)」這個名稱,可以理解成 Google 對新一代開發方式的一種隱喻:讓開發者不再被大量繁瑣、重複、低層次的操作綁住,而是能在更高、以任務為導向的層次工作。Google 官方並未明確說明命名來源,但從其「Development is lifting off」與「operate at a higher, task-oriented level」等描述來看,這個名字確實帶有讓開發流程「升空」、減輕負擔的意味。
Google 於 2025 年 11 月、隨 Gemini 3 的推出,正式對外介紹 Antigravity。它不是單純在既有編輯器旁邊多加一個聊天視窗,而是被 Google 定位為一個 agent-first 的代理式開發平臺:開發者扮演架構師,與能在 editor、terminal 與 browser 之間自主規劃、執行、驗證任務的 agents 協作。
Google Antigravity:名字與定位(下)
官方也特別強調,Antigravity 不只是 editor,而是一個 development platform。這個定位上的差異很重要——它代表 Google 想做的不只是讓你寫程式快一點,而是重新定義整個開發流程的協作方式。而到了 2026 年 5 月的 Antigravity 2.0,這個「平臺」定位已經從口號變成事實:它正式拆成桌面 App、IDE、CLI、SDK 四個產品。
本攻略以 2026 年 6 月初的 Antigravity 2.0(最新版本 2.0.11,6 月 3 日釋出)為基準。2.0 在 Google I/O 2026(5 月 19 日)發表,預設模型換成 Gemini 3.5 Flash,並同時保留 Claude Sonnet 4.6、Claude Opus 4.6 等模型可切換。下一章會完整拆解這次五月大改版帶來了什麼。
一句話理解:什麼是 Agent-first?
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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。
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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」。
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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」。
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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。
傳統 IDE vs Agent-first 開發平臺
傳統 IDE/AI IDE(VS Code + Copilot)
- ✓ 你仍然主導開發流程,AI 協助補全、解釋與修改程式碼。
- ✓ 可用 agent mode 讓 AI 規劃任務、跨多檔案修改、寫測試與驗證結果。
- ✓ 既能精細控制單一檔案,也能處理整個 workspace。
- ✓ 可搭配瀏覽器測試與 agent 工作流,但整體仍以編輯器為核心。
- ✓ 你仍是主要執行者,AI 是強力協作者。
Agent-first 開發平臺(Antigravity)
- ✓ 你先描述目標,agents 會主動規劃與執行任務。
- ✓ AI 可跨 editor、terminal、browser 自主操作,完成撰寫、測試與驗證。
- ✓ 更強調多 agent 協作與任務分派,而不只是編輯器內對話。
- ✓ 內建 browser control,可進行網站操作、測試與畫面驗證。
- ✓ 你的角色更像是任務指揮者,agents 更像一個可分工的工程團隊。
Antigravity 2.0 的關鍵數字
4
個產品組成平臺
桌面 App、IDE、CLI、SDK——不再只是一個編輯器。
3.5
Gemini 3.5 Flash 預設模型
官方稱對 agentic 任務大幅加速,coding benchmark 勝過 3.1 Pro。
$0
免費方案仍在
Free 方案可開始使用;另有 AI Pro 與 AI Ultra 付費層。
5×
AI Ultra 額度倍率
新增 $100/月 AI Ultra,額度為 AI Pro 的 5 倍。
Antigravity 支援的 AI 模型(2.0)
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Gemini 3.5 Flash(2.0 預設)
隨 2.0 一起發表的新主力,官方主打對 agentic 任務大幅加速、輸出速度約每秒近 300 tokens,coding benchmark 上勝過前代 Gemini 3.1 Pro,現為建議預設模型。
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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;2.0 起取代先前的 4.5。
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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。
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開放權重 GPT 模型
OpenAI 系的開放權重推理模型仍可選用,設計上強調代理式工作流程、工具使用與推理能力。
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可逐對話切換
多模型架構保留——你仍可針對每個對話/每個 Agent 指定不同模型,複雜任務用強模型、快任務用 Flash,省額度又不犧牲品質。
你可以混搭使用不同模型
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同一個專案
不同 Agent 可以指定不同模型。
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例如
Agent A 用 Claude Opus 做架構設計,Agent B 用 Gemini Flash 跑測試。
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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。
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一鍵切換
在 Manager 介面直接選,不用重新啟動。
02
Antigravity 2.0:五月大改版
從一個 IDE,變成一整套開發平臺
最大改變:程式變成了平臺
2026 年 5 月 19 日的 Google I/O,Antigravity 推出 2.0。最關鍵的一句話是:Antigravity 不再只是一個 IDE,而是一整套開發平臺,而原本那個 VS Code 風格的編輯器,現在只是這套平臺裡的其中一個元件。
這對新手很重要——你之後會看到「Antigravity 桌面 App」和「Antigravity IDE」是兩個不同的東西。前者是專門用來指揮 Agent 的新應用,後者才是你熟悉的、可以親手寫程式的編輯器。兩者都還在、都持續維護,差別只在你想站在哪個高度工作。
2.0 平臺的四個產品
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桌面 App(新)
全新的獨立應用,專為 Agent 編排(orchestration)設計,本身不是程式編輯器;你在這裡指揮、觀察、調度多個 Agent。
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Antigravity IDE
就是原本那個 VS Code 風格編輯器,保留 Editor View 與 Manager View,仍支援 Gemini 3.5 Flash、Claude 4.6;想親手寫程式就用它。
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Antigravity CLI
終端機介面,取代先前的 Gemini CLI,適合把 Agent 工作流接進腳本、build pipeline 或無介面的伺服器環境。
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Antigravity SDK
程式化存取與 Google 內部相同的 agent harness,內建 MCP 支援,可自訂專屬 Agent 並部署在自己的基礎設施上。
新引擎:Gemini 3.5 Flash
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為什麼有感
2.0 預設模型換成 Gemini 3.5 Flash。官方主打它對 agentic 任務大幅加速,輸出速度約每秒近 300 tokens——以前 Agent 每一步要等 20-30 秒,現在常常幾秒內就跑完。
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速度會疊加
當你同時跑多個平行 Agent 時,速度提升會放大,這正是多代理工作流最有感的地方。
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品質也更好
官方說它在 coding benchmark 上勝過前代 Gemini 3.1 Pro;以前覺得它「想太久」的小事,現在更俐落。
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仍可換模型
Gemini 3.5 Flash 是建議預設,但 Claude Sonnet 4.6、Claude Opus 4.6 等仍可逐對話切換。
新功能一:動態子代理(Dynamic Subagents)
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以前
你得自己在 Manager View 手動開好幾個 Agent,分別指派任務、自己協調它們的產出。
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現在
你把一個複雜任務交給主 Agent,它會自己拆解、主動派出專門的子 Agent 去做(例如「重構登入模組+更新測試+補 API 文件」會自動分工)。
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好處:不卡住
子 Agent 在獨立 context 中非同步執行,主對話不會被卡住,完成後再把結構化結果收回主線。
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好處:對話乾淨
子 Agent 之間互不干擾、也不會把一堆中間 log 灌進你的主對話——這解決了早期重度用戶「對話太吵、難以追蹤」的痛點。
新功能二:排程任務(Scheduled Tasks)
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一句話
給 Agent 加上「排程」能力,等於 Agent 版的 cron。你可以讓 Agent 在未來某個時間、或固定週期自動執行,過程中你完全不必在線上。
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用法一:夜間測試
排一個每晚跑的測試套件,隔天早上打開 App 就看到 Agent 整理好的摘要報告。
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用法二:每週稽核
排每週一次的相依套件稽核,檢查過期套件並標出安全性風險。
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對新手的意義
你不再被「必須坐在電腦前盯著它跑」綁住——這把同步、單次的工作,往自動化維運的方向推進了一步。
新功能三:四個好用的斜線指令
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/goal
叫 Agent 一路跑到完成、中途不停下來問你;任務範圍清楚、你信任它判斷時用,最後再一次審查成果。
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/grill-me
反過來,讓 Agent 在動手前先反問你釐清需求。需求還很模糊時用它,能在問題發生前先把含糊處攤開——新手超適合。
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/schedule
直接在對話裡叫出排程介面,不用切到另一個畫面就能設定週期或一次性的未來任務。
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/browser(政策轉變)
重點!2.0 起 Agent 不再自主決定開瀏覽器,改成由你用 /browser 明確授權才會動用。對著正式環境工作時,這個「明確開關」更安全。
新功能四:專案制 Context
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以前
對話綁定單一 repo/workspace,工作一旦跨多個程式庫,你就得自己手動搬 context、還會撞到上限。
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現在
對話被組織成「專案」,可橫跨多個資料夾、跨 session 持久保存——不必每次打開都重新告訴 Agent 你的程式庫長怎樣。
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最適合
monorepo、微服務、前後端分開的全端專案這類「一個改動牽動多處」的情境。
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還能控權限
專案支援細緻的權限範圍設定,你能精確控制每個專案可存取哪些檔案與目錄——有敏感資料時特別重要。
新功能五:生態整合
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Google AI Studio
可把 AI Studio 的專案直接匯出到本機 Antigravity App,並保留對話 context;在 AI Studio 做完原型,能無縫接到正式的代理式開發環境。
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Firebase
直接整合,Agent 可在 Antigravity 工作流內管理、測試、部署 Firebase 資源,不必另外開工具。
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Android vibe coding
新增 Android 開發的「vibe coding」能力,用既有的 Agent harness 來搭建、原型、迭代 Android 專案。
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一句話
如果你本來就在 Google 生態裡,2.0 的整合深度會明顯加分。
2.0 版本軌跡(版號代表什麼)
2.0.0 / 2.0.1
Google I/O 2026 發表 Antigravity 2.0;2.0.1 修正 1.0 匯入、CJK 專案名稱、Google One credits 等啟動問題。
2.0.6
加入與 Antigravity IDE 的整合:可一鍵安裝/開啟 IDE 開目前專案。
2.0.10
2.0 各種穩定性與易用性改善,並修掉 G1 credit 的 bug。
2.0.11(目前最新)
修正某些防毒軟體導致開啟黑畫面的問題,以及 Open IDE 按鈕相關 bug。
本來就在用 1.0?遷移重點
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編輯器不會消失
IDE 元件還在、持續維護,你不用立刻拋棄現有工作流。
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模型有變
Gemini 3.5 Flash 成為主力;Claude 4.6 取代先前 4.5。新模型層的額度在發表時重置,之前常撞額度的人值得重新評估。
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對話不會自動搬家
舊對話歷史不會自動進入新的「專案制 context」,需要在新 App 手動建立專案,這是一次性的搬遷成本。
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Gemini CLI 將被取代
官方正引導從 Gemini CLI 遷移到 Antigravity CLI;雖未公布硬性截止日,但新開發明顯往 Antigravity CLI 走。
新手排雷:別被假的「2.0 套件」騙了
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官方只有一個來源
官方平臺只在 antigravity.google。不要從第三方鏡像站或檔案分享站下載 Antigravity。
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GitHub 上的「AntiGravity Kit 2.0」是社群專案
2026 年初 GitHub 出現一些叫「AntiGravity Kit 2.0」之類的開源專案,那些是第三方社群實驗,跟 Google 官方的 Antigravity 2.0 沒有任何關係。
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坊間「AgentKit/A2A 整合」說法要存疑
網路上有文章說 2.0 整合了 AgentKit 2.0 或 A2A 協定,但官方 I/O 公告並未提及;採用前請以官方文件為準,別當成既定事實。
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版號看 2.0.x
看到版本是 2.0.x(目前 2.0.11)才是這次的官方版本;遇到奇怪命名先停下來查證。
03
AI 開發工具大比拼
市場上這麼多選擇,Antigravity 的定位在哪?
2026 年值得關注的五個 AI 開發工具
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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。
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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。
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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。
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OpenAI Codex
OpenAI 的代理式編碼系統,橫跨終端機 CLI、IDE 外掛、雲端(ChatGPT 委派)與 GitHub bot,共用同一模型與帳號脈絡;目前以 GPT-5.5 為基礎,CLI 內建 /plan、/exec、/review,能持續數小時自主完成工程任務,適合長時程、跨多介面接力的開發。
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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。
Antigravity vs Cursor
Google Antigravity
- ✓ 可同時管理與協調多個 Agent 平行執行任務。
- ✓ 內建 browser 能力,可用於操作、測試與驗證。
- ✓ 免費個人方案可使用 Claude Opus 等高階模型,但受額度限制。
- ✓ 更強調 Agent 自主規劃、執行與跨 workspace 協作。
- ✓ 適合實驗、學習、Side Project,也適合多代理任務編排。
Cursor
- ✓ 不只是單一 Agent,已支援 cloud agents,且可平行執行多個任務。
- ✓ 具備 SOC 2 Type II 認證。
- ✓ 日常 IDE 體驗成熟,編輯器工作流很順。
- ✓ Tab 補全是其招牌能力之一,支援跨檔案跳轉與多行修改。
- ✓ 適合正式專案、持續開發與團隊導向的工程流程。
Antigravity vs Claude Code
Google Antigravity
- ✓ 有 Agent Manager / Mission Control 式圖形化介面。
- ✓ 可同時管理多個 agents、跨多個 workspaces。
- ✓ agents 可用 editor、terminal、browser,並做瀏覽器驗證。
- ✓ 提供免費方案(仍有額度限制),另有 AI Pro 與 AI Ultra 付費層。
- ✓ 特別適合多代理協作、UI 迭代、web app / full-stack 原型與視覺化流程管理。
Claude Code
- ✓ 以終端機為核心,但也可在 IDE / desktop / browser 使用。
- ✓ 不只單一 agent,支援 subagents 與 agent teams。
- ✓ 很強的 codebase 理解、跨多檔案修改、命令執行、測試與重構能力。
- ✓ 付費版是更高額度,不是無限制。
- ✓ 特別適合終端機工作流、後端開發、重構、測試驅動修復與深度 debug。
怎麼選?看你的需求
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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。
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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。
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常做複雜重構、深度除錯或大型 codebase 任務
選 Claude Code 或 OpenAI Codex。兩者都以終端機為核心、擅長深度推理與長時程自主任務,很適合複雜工程、大型程式碼庫的理解與重構工作流。
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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。
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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。
其他值得關注的工具
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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。
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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。
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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。
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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。
04
安裝與初始設定
Windows / Mac 保姆級教學
2.0 之後,你要裝哪一個?
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新手先裝這個:Antigravity IDE
想「親手寫程式+有 AI 幫忙」就裝 IDE(VS Code 風格編輯器)。本攻略的安裝步驟以它為主,最不會迷路。
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想當指揮官:桌面 App
若你的重點是「派 Agent 去做、看回報」,可另外裝新的桌面 App。它專為 Agent 編排設計,不是程式編輯器。
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進階再碰:CLI / SDK
Antigravity CLI(終端機)與 SDK(程式化)是給想接腳本、自動化或自訂 Agent 的人,新手暫時不需要。
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都在同一處下載
四者都從官方 antigravity.google 下載;登入同一個 Google 帳號即可。先把 IDE 跑起來,其餘日後再加。
安裝前你需要的東西
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Google 帳號
個人 Gmail 即可,目前 preview 版可直接用 personal Gmail account,不需要 Google Workspace。
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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。
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Chrome 瀏覽器
官方入門文件明列需要 Chrome web browser。
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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。
Mac 安裝步驟(上)
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Step 1
打開瀏覽器,前往 Antigravity 的下載頁面。
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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。
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Step 3
打開下載好的 .dmg 檔,將 Antigravity 圖示拖曳到「應用程式」資料夾。進階者也可用 Homebrew 安裝:brew install --cask antigravity。
Mac 安裝步驟(下)
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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。
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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。
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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。
Windows 安裝步驟(上)
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Step 1
打開瀏覽器,前往 Antigravity 的下載頁面。
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Step 2
點選 Download for Windows,下載 Windows 安裝檔。官方支援 Windows 10(64-bit)以上。
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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。
Windows 安裝步驟(下)
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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。
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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。
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Step 6
若你要使用網頁操作、測試與驗證功能,請先準備好 Chrome,並依提示完成瀏覽器相關設定。2.0 起 Agent 需經你用 /browser 指令明確授權才會動用瀏覽器。
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注意
Antigravity 2.0 仍在快速迭代(本攻略對應 2.0.11),介面、功能與安裝流程後續仍可能更新;以官方 antigravity.google 為準。
初始設定精靈(首次啟動)
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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。
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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。
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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。
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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。
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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。
新手最建議怎麼選?
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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。
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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。
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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。
建議一開始先用需要你先審查的模式,等你對 Agent 的做事方式愈來愈有信心,再慢慢放寬成更自動化的設定。畢竟,信任不是一開始就有,而是合作久了才會建立。
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05
核心功能深入解析
六大功能,讓你從打字員變指揮官
功能一:雙視圖架構
Antigravity 很特別的一點,是它不是只有一個單純的編輯器畫面。官方把它分成兩種主要工作介面:Editor View 和 Manager Surface。前者適合你親自動手,後者適合你從更高層次管理多個 Agent。
Agent Manager 可以從 Editor 上方按鈕打開,也可以透過快捷鍵開啟,讓你在自己動手與管理 Agent 之間快速切換。
Editor View(編輯視圖)
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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。
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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。
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直接跟 Agent 對話
在右側 agent panel 裡直接和 Agent 討論某個檔案。
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簡單記法
Editor View = 我自己動手。
Manager Surface(管理介面)
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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。
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跨 workspace 管理
可以同時管理多個 Agent、跨不同 workspace 的工作。
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Artifacts 回報成果
Agent 透過截圖、錄影或其他驗證資訊回報進度。
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簡單記法
Manager Surface = 我派 Agent 去做。
什麼時候用哪個視圖?
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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。
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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。
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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。
功能二:多 Agent 平行運作
Antigravity 很重要的一個特色,是你不必只讓一個 Agent 單獨工作。在 Agent Manager 裡,你可以同時建立、調度、觀察多個 Agent,讓它們平行處理不同任務。官方甚至提到,這個介面可以同時掌握數十個 Agent,而不是只限少數幾個。
這樣做的重點不是「同時開很多聊天視窗」,而是把原本需要你自己來回切換的工作,交給多個 Agent 平行推進。Google 官方也明確強調,它的設計核心之一,就是讓多個 Agent 橫跨多個 workspace 一起工作。
多 Agent 的分工方式(上)
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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。
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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。
多 Agent 的分工方式(下)
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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。
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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。
功能三:Artifacts 成果物(上)
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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。
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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。
功能三:Artifacts 成果物(下)
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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。
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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。
功能四:瀏覽器操作能力(上)
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不用一直切換視窗
Antigravity 具備瀏覽器操作能力,Agent 可以開啟、讀取並控制 Chrome,用來測試網頁、驗證結果,以及執行互動流程。
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2.0 政策轉變:改成明確授權
重點!2.0 起 Agent 不再「自己決定」開瀏覽器,改成由你用 /browser 指令明確授權才會動用瀏覽器。對著正式環境工作時,這個明確開關更安全、更可控。
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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。
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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。
功能四:瀏覽器操作能力(下)
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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。
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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。
功能五:Plan 模式(上)
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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。
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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。
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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。
功能五:Plan 模式(下)
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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。
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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。
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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。
功能六:Knowledge 知識庫(上)
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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。
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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。
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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。
功能六:Knowledge 知識庫(下)
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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」
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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。
06
介面導覽
帶你認識每一個按鈕
Editor View 介面佈局
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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。
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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。
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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。
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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。
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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。
Manager View 介面佈局(上)
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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。
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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。
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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。
Manager View 介面佈局(下)
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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。
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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。
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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。
Agent 安全性設定(上)
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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」。
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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。
Agent 安全性設定(下)
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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。
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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。
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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。
07
實戰應用場景
五個你明天就能用的情境
場景一:從零建一個網站
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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」
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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。
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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。
場景二:多 Agent 平行除錯(上)
-
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。
場景二:多 Agent 平行除錯(下)
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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。
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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。
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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。
實際操作對話示範
場景三:把設計稿變成程式碼
-
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」
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Agent 做
分析截圖 → 辨識佈局 → 寫 HTML + CSS + JS → 內建瀏覽器預覽。
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結果
幾分鐘內得到一個跟設計稿高度相似的網頁。
場景四:自動化測試與 QA
-
你說
先用 /browser 授權瀏覽器,再說「幫我測試整個網站的所有表單,確認每個按鈕都能按」(2.0 起需明確授權,Agent 才會動用瀏覽器)。
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Agent 做
用瀏覽器逐頁開啟 → 填表單 → 點按鈕 → 截圖記錄 → 回報哪些壞了。
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產出
一份包含截圖 + 錯誤描述的 QA 報告。
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你省下
原本要花半天手動測試的時間。
場景五:學習新技術
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你想學 React
叫 Agent 建一個 React 範例專案,邊做邊解釋每一步。
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你想學 Python
叫 Agent 寫一個爬蟲,然後逐行加註解。
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不怕問笨問題
直接在對話框問「這行 useState 是什麼意思?」
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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。
08
新手實作關卡
四個跟著做的 mini-project,從會裝到會用
四個關卡:照著做,從會裝到會用
-
怎麼用這四關
每一關都給你「目標 → 可直接複製的 prompt → 你會看到什麼 → 過關標準」。打開 Antigravity 邊看邊做最有效。
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由淺到深
第一關純 HTML、第二關加互動與計畫、第三關用 /grill-me 釐清需求、第四關用排程任務自動化。
-
卡住很正常
Agent 做得不對時,先看 diff、用一句話給回饋、必要時用 Git 回到上一步——這本身就是練習。
-
一個提醒
新手先用「先審查再執行」模式,每一步看得到、改得動,比一開始全自動更安心。
第一關:做一個個人介紹單頁(約 10 分鐘讓它能打開)
- 1 用 Antigravity IDE 開一個空資料夾當作新專案。
- 2 在右側 Agent 對話框貼上下一頁的 prompt。
- 3 Agent 會建立 index.html,你用內建預覽打開看。
- 4 看到成果後,在對話裡用一句話要求修改(例如換顏色)。
第一關:把這段貼到 Agent 對話框
幫我用單一個 index.html(CSS 寫在裡面)做一個個人介紹頁,內容包含: - 我的名字「王小明」與一句自我介紹 - 三個技能標籤 - 一個 email 聯絡按鈕 請用溫暖的米色背景、圓角卡片風格,做完後告訴我怎麼打開來看。
Agent 會:建立 index.html → 寫好 HTML 與 CSS → 在內建預覽開啟 → 回報檔案位置與打開方式。
新手提示:先別管「好不好看」,先求「能打開、有東西」。
第一關:你會看到什麼、怎麼下回饋
-
你會看到
左側多出一個 index.html,中間是程式碼,Agent 在右側說明它做了什麼,並給你預覽方式。
-
第一個回饋
在對話框直接說:「把背景換成淺藍色,名字放大一點。」Agent 會改完再回報。
-
學會的事
這就是最小的 vibe coding 迴圈:說需求 → 看成果 → 給回饋 → 再看成果。
-
過關標準
你能打開那一頁、看到自己的名字,並成功讓 Agent 改一次顏色。
第二關:做一個可互動的待辦清單(體驗先看計畫再執行)
- 1 新開一個專案資料夾。
- 2 在對話裡要求「先給我計畫再做」,讓 Agent 進入 Planning 模式。
- 3 看過 Implementation Plan、覺得 OK 再按 Proceed。
- 4 完成後在預覽裡實際新增幾筆待辦、勾選、刪除。
第二關:把這段貼到 Agent 對話框
我要一個純前端的待辦清單 App(HTML + CSS + JavaScript,單一資料夾即可)。功能: - 輸入文字後按 Enter 或按鈕可新增待辦 - 點一下可標記完成(畫刪除線) - 每筆有刪除按鈕 - 待辦存進 localStorage,重新整理不會不見 請先用 Planning 模式給我實作計畫,我確認後再開始寫。
Agent 會:先產出 Implementation Plan(步驟與檔案)→ 等你 Proceed → 建立檔案 → 預覽可操作的清單。
重點在「先看計畫」:你會在計畫這個 Artifact 上學到它打算怎麼拆步驟。
第二關:你會看到什麼、怎麼下回饋
-
先出現計畫
Agent 不會馬上動手,而是先給一份 Implementation Plan。你可以在上面留言,例如「localStorage 那步請加上錯誤處理」。
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按 Proceed 才執行
確認方向沒問題再讓它寫;這能避免它一頭熱往錯方向衝。
-
實際操作驗收
在預覽裡新增三筆、勾選一筆、刪除一筆,重新整理看資料還在不在。
-
過關標準
清單四個功能都正常,且你有在計畫上留過至少一個回饋。
第三關:用 /grill-me 讓 Agent 反問你(2.0 新指令)
- 1 新開一個專案。
- 2 在對話框輸入 /grill-me,再描述一個「故意講不清楚」的需求。
- 3 回答 Agent 提出的釐清問題。
- 4 看它依你的答案做出符合期待的價目表頁。
第三關:把這段貼到 Agent 對話框
/grill-me 我想要一頁「服務價目表」網頁,幫我做出來。
Agent 會先反問你,例如:要幾個方案?各方案名稱、價格、包含項目?要不要標出推薦方案?幣別?風格偏好?你回答後它才動手。
這正是 /grill-me 的價值:把你沒講清楚的地方先攤開,省下來回返工。
第三關:你會看到什麼、學到什麼
-
Agent 反客為主
和平常相反——這次是它問、你答。把方案數、價格、包含項目、推薦哪個一一回給它。
-
答完才開工
它依你的回答產出價目表頁,命中率會比你一開始含糊丟一句高很多。
-
學會的事
好的 prompt 不一定要一次寫滿;需求不清時,讓 Agent 用 /grill-me 幫你問,反而更快。
-
過關標準
你能說出「被問了哪些問題」,且最後的價目表符合你回答的內容。
第四關:用排程任務做「每日摘要」(2.0 新功能)
- 1 在專案裡放一個 TODO.md,隨手寫幾條待辦。
- 2 在對話框輸入 /schedule 叫出排程介面(或直接描述排程需求)。
- 3 設定每天早上固定時間執行的任務。
- 4 隔天早上打開 App,看 Agent 是否已產出今日摘要。
第四關:把這段貼到 Agent 對話框
/schedule 請設定一個每天早上 9:00 自動執行的任務: 讀取本專案的 TODO.md,挑出今天最重要的三件事,整理成一段簡短的「今日摘要」,並寫進 daily-summary.md(附上日期)。
Agent 會:建立一個排程任務 → 到時間自動執行 → 產出/更新 daily-summary.md,你早上打開就看到。
這把「同步、要你盯著」的工作,變成「非同步、自動發生」——是 2.0 很被低估的能力。
第四關:你會看到什麼、注意什麼
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排程被建立
你會在排程介面看到這個任務,標著下次執行時間與週期。
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到點自動跑
時間到時,就算你沒在操作,Agent 也會自動執行並產出 daily-summary.md。
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新手注意
排程任務會在背景動用額度;先設一個就好,確認運作正常再加,別一次排一堆。
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過關標準
你能在排程清單看到這個任務,並(隔天或手動觸發後)看到 daily-summary.md 真的被產生。
四關通了之後,你已經會的事
-
最小迴圈
說需求 → 看成果物 → 給回饋 → 再看成果,這個迴圈你已經跑過很多次。
-
先計畫再執行
你知道複雜任務要先看 Implementation Plan,而不是讓 Agent 直接衝。
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善用 2.0 新能力
你體驗過 /grill-me 釐清需求、用排程任務把工作自動化,也知道 /browser 要明確授權。
-
下一步
把這四關換成你自己真正的小專案——個人網站、報名表、作品集——邊做邊把踩到的坑整理進 Knowledge。
09
費用與額度管理
免費能用多少?什麼時候該付費?
四種方案一覽
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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。
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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。
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AI Ultra(高階付費,2.0 新增定價)
隨 2.0 推出的 $100/月方案,官方說明其在 Antigravity 的使用額度為 AI Pro 的 5 倍,適合重度使用者或把 Antigravity 當成主力工作平臺的人。發表時曾對新舊 Ultra 訂戶提供限時 $100 credits(已於 5/25 截止)。
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Organization plan(組織方案)
適合團隊或企業導入。
免費版的實際體驗
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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。
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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。
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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。
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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。
免費版拿來學習和實驗很夠用;但如果你已經要靠它交付正式專案,建議至少升到 AI Pro。因為一旦你開始頻繁碰到額度限制,卡住的不是工具費,而是你的工作節奏。很多時候,等額度恢復所耗掉的時間成本,會比每月 20 美元的訂閱費更高。
https://www.vista.tw
10
使用技巧與最佳實踐
讓 Agent 做對事、做好事
Prompt 撰寫技巧
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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」
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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。
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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。
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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。
安全使用守則(上)
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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。
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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。
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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。
安全使用守則(下)
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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。
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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。
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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」。
效率最大化的工作流程(上)
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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。
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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。
效率最大化的工作流程(下)
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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。
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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。
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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。
11
常見問題
新手最容易卡的地方
Q1:Antigravity 跟 VS Code 是什麼關係?
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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。
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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。
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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。
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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。
Q2:免費版真的夠用嗎?(上)
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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。
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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。
Q2:免費版真的夠用嗎?(下)
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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。
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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。
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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。
Q3:不會寫程式也能用嗎?
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可以!
這正是 Antigravity 最吸引新手的地方——你描述目標,Agent 幫你做。
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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)
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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。
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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。
Q4:我的程式碼會被 Google 看到嗎?
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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。
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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。
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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。
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合規資訊別自己猜
企業使用前,最好向官方再確認。
Q5:Agent 做錯了怎麼辦?
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先用 Request Review 或 Strict Mode
重要操作先審查,再執行。
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先看 diff
用 Review Changes 檢查修改內容。
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需要時用 Git 回溯
回到前一個穩定版本。
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直接留言修正
可在 artifacts 或 file diffs 上給回饋。
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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。
Q6:我之前裝的是 1.0,需要重裝嗎?
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編輯器不用丟
原本的 Antigravity IDE 還在、持續維護,你可以繼續用,不一定要立刻換。
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想要 2.0 新能力再裝 App
若想用動態子代理、排程任務、新斜線指令,到 antigravity.google 另裝新的桌面 App,或把版本更新到 2.0.x。
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注意對話不會自動搬
舊對話歷史不會自動進入 2.0 的「專案制 context」,需要在新環境手動建立專案。
-
用 Gemini CLI 的人
官方正引導改用 Antigravity CLI,建議開始規劃遷移。
12
想更進一步?
Vista 的 AI 實戰工作坊帶你從會裝到會用
工具會用只是開始
今天你學會了 Google Antigravity 的安裝和基本操作。但就像學開車不等於會跑山路——裝好工具跟「用它做出有價值的東西」之間,還有一段實戰經驗要累積。
接下來推薦兩門 Vista 親自帶的小班實戰工作坊,每一門都是 3 小時、限額制、現場帶你從零完成一個真實成果。不是看投影片聽講——是你自己動手做出來帶回家。
AI 內容產製系統工作坊
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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。
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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。
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限 16 人小班
確保每位學員都能得到即時指導,不會落單。
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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。
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課程頁面
Vibe Coding 實戰工作坊
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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。
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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。
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限 12 人小班
手把手教學,卡關立即排解,沒有人會被丟下。
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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。
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課程頁面
兩門課怎麼選?
AI 內容產製系統
- ✓ 你已經有網站或平臺
- ✓ 痛點是「內容產不夠快」
- ✓ 想建立可複製的 AI 內容流程。
- ✓ 適合創作者、編輯、行銷人。
- ✓ 16 人班,3 小時。
Vibe Coding 實戰
- ✓ 你還沒有自己的網站
- ✓ 痛點是「不會做網頁」
- ✓ 想用 AI 從零做出銷售頁。
- ✓ 適合講師、顧問、教練。
- ✓ 12 人班,3 小時。
開始你的 AI 開發之旅!
Google Antigravity 完全攻略
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