大家好，我是吴哥，专注AI编程、AI智能体。立志持续输出、帮助小白轻松上手AI编程和AI智能体。

• AI 编程落地难，往往不是模型不行，而是你缺一套可验收闭环。本文我用 Antigravity 的 Rules / Workflows / 多 Agent / 浏览器子代理，把“会写”变成“能交付”。照着做 16 招，30–60 分钟跑通一次“需求→改码→验证→证据→复盘”。
• 阅读信息：预计 8–10 分钟｜适用人群：小白/进阶

为什么现在必须解决这个问题

• 痛点：
  1. 你用 AI 写完代码，最累的还是你：跑环境、补依赖、对齐风格、复现 bug、截图录屏、写总结——AI 只负责“码字”。
  2. 你不敢放手：AI 一旦跨文件大改，信任成本爆炸，最后回到“我自己来”。

别再问“AI 能不能写”，先问“你能不能验收”。

核心问题清单

• Q1：为什么很多人觉得 AI 编程“不能落地”？ 因为缺少**治理（规则/流程）+ 执行（终端/浏览器）+ 验证（可复核产物）**的闭环。
• Q2：Antigravity 真正强在哪？ 不是“更聪明”，而是把 IDE 变成任务编排台：你派活，它干活，还能给你交出证据包。
• Q3：怎么用 16 个技巧，把它从“玩具”调成“生产力”？ 核心就一句话：先立规矩，再跑流程，最后用证据验收。

AI 编程的分水岭，提示词固然重要，核心还得在闭环。

工具卡（用途/适合）

• Google Antigravity

  • 用途：在编辑器内编排 Agent，让它跨文件执行，并在需要时调用浏览器子代理做验证，产出任务清单、实现计划、总结报告等“可复核产物”。
  • 适合：需要跨文件改动、UI/联调、希望把“写代码”升级为“交付任务”的人。

• 兜底工具（任意选其一）

  • 用途：当 Antigravity 不稳定、网络受限、或你更习惯终端工作流时，用另一个 AI 编程工具兜底完成关键交付。
  • 适合：对稳定性/可回滚强依赖；不想把项目压在单一平台上。

工程世界里，没有“唯一正确工具”，只有“随时可切换的兜底”。

底层逻辑

• 判断： Antigravity 的优势不是“更会写代码”，而是把 AI 变成可被管理的执行者：你能规定标准、固化流程、并要求它提交证据。

• 证据： 你的实测里最有说服力的不是“它写得多快”，而是它能交：

  • Task List（任务清单）
  • Implementation Plan（实现计划）
  • Walkthrough（验证/总结报告）
  • 以及 UI 场景的截图/录屏

• AI 编程落地靠三件事：

  1. 把“隐性标准”写进 Rules
  2. 把“高频动作”固化为 Workflows
  3. 把“是否完成”交给可复核证据，而不是聊天记录 两步落地 = 写 Rules → 跑一次闭环（计划→改码→验证→证据→复盘）。

让 AI 交付的不是答案，是证据链。

上菜：16 个实用小技巧

我按“治理→执行→验证→并行→兜底”排序。每招都给你一个“检查点”，照着勾就行。

01）先汉化，但别把汉化当核心

汉化是降门槛，不是提效率。效率来自后面的 Rules/Workflows。 检查点： 不看英文也能跑通闭环，但你仍把精力放在“验收标准”上。

02）把它当 VS Code：插件生态先补齐

你写 Java 就把 Java 相关插件装齐；写 Python/Go 同理。 检查点： 语法高亮、跳转、格式化、调试至少满足你原来 80% 的工作流。

03）第一条 Rules：强制“可验收格式”

别只写“请用中文”。更狠一点：要求每次输出都带清单 + 验收 + 验证步骤。 检查点： 你随便丢任务，它不会直接上代码，而是先给 checklist 和验收口径。

04）Rules 分两层：全局管风格，工作区管工程约束

全局 Rules 管：语言、输出结构、默认行为；工作区 Rules 管：分层、依赖、测试门槛。 检查点： 换项目不需要重写全部，只需要替换工作区约束。

05）Planning / Fast：复杂任务必须先规划

复杂任务（跨文件、新功能、重构）一律 Planning；小修小补 Fast。 检查点： 跨 3 个以上文件的改动，你能看到清晰的计划与风险点。

06）快捷键不是花活，是节省“切换成本”

你要减少“鼠标点来点去”。把最常用的三件事练熟：打开对话、编辑选中、管理 Agent。 检查点： 你能在 10 秒内从“看到问题”到“把指令发出去”。

07）快速对话只做“派活”，不要在里面“吵架”

聊天框用于下发任务与验收标准；争论细节会稀释目标。 检查点： 你每次提问不超过 6 行：目标/范围/约束/验收/风险。

08）发图片：让 UI/bug “降维”

UI 问题最怕描述不清。截图 + 一句话验收标准，效率暴涨。 检查点： 你不再说“这里有点怪”，而是说“按钮对齐到 X，间距 12px，截图为准”。

09）切模型：不要用大炮打蚊子

“快模型”做改名、补注释、局部重构；“强模型”做架构拆解、跨模块设计。 检查点： 你知道为什么换模型：为了速度/为了稳定/为了推理深度。

10）Tab 补全：把“写代码”变成“选代码”

Tab 的价值是减少手敲，不是让你失去判断。你要做的是让它更懂你项目风格（靠 Rules）。 检查点： 补全出来的命名/日志/异常风格与你项目一致。

11）选中代码再发指令：把 AI 当“批处理器”

不要让 AI 猜你想改哪段。选中范围，指令就清晰。 检查点： 你做到“一次指令只改一类问题”：只重构/只加日志/只补测试。

12）引用上下文：少打字，但别一口气塞全仓库

引用 1–3 个关键文件最稳。上下文越大，越容易跑偏。 检查点： 你能用最少上下文让它完成任务，并在必要时再追加。

13）Workflows：把高频任务变成一键 SOP

把“代码审查”“新增接口”“补测试”“生成变更说明”做成 Workflow。 检查点： 你每周至少用 Workflow 触发 5 次以上，真正省时间。

14）盯住三件套：任务清单 / 实现计划 / 总结报告

这三件套就是你的验收面板。不要被“说得很像”骗了。 检查点： 没有验证步骤/没有测试结果/没有证据，就当没做完。

15）Agent Manager：用并行换等待

一个 Agent 改业务代码；另一个补测试/文档/变更说明。 检查点： 你同时推进 2 条线，最终合成一个可交付结果。

16）浏览器子代理：把“我本地跑一下看看”交给 AI

让它去点页面、复现流程、截证据。你只做最终确认。 检查点： 每次 UI 改动都要“截图/录屏 + 验证步骤”，否则不合格。

你不是在用 AI 写代码，你是在用 AI 跑交付流水线。

对比表：什么时候 Antigravity，什么时候要兜底

工具选型只有一个标准——交付当天别掉链子。

可复制：Rules 与闭环提示词（无链接版）

1）全局 Rules（风格与输出结构）

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# Global Rules  
- 一律使用简体中文输出（除非我要求英文）。  
- 任何任务必须先给：任务清单（3-10条）+ 验收标准（3-5条）。  
- 任何改动必须给：变更摘要 + 关键文件列表 + 如何验证（命令/步骤）。  
- 若涉及 UI/交互：必须提供截图/录屏的验证说明（做不到要说明原因与替代验证）。  

2）工作区 Rules（Java 项目工程约束示例）

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# Workspace Rules (Java)  
- 不随意升级大版本依赖；新增依赖必须说明原因与替代方案。  
- 分层不打破：Controller/Service/Repository 清晰；新增类按包路径归位。  
- 修复 bug 必须补回归用例；新功能必须带单测或说明原因。  
- 输出必须包含：mvn test / 启动命令 + 预期结果。  

3）一次跑通闭环的提示词（强制交付证据）

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目标：实现【XXX】并做到可验收交付。  
要求：  
1) 先输出：任务清单 + 实现计划（含风险点与回滚策略）。  
2) 完成后输出：变更摘要、关键文件、验证命令与结果。  
3) 若涉及 UI/联调：给截图/录屏说明（或写明为何无法，并给替代验证）。  
验收标准：  
- …  
- …  
- …  

写 Rules 不是限制 AI，而是把你的标准变成它的默认动作。

两步/三步落地（最短闭环）

1. 第一步：立规矩（检查点｜产出｜预计时长）

   • 检查点：全局 Rules + 工作区 Rules 写好
   • 产出：两份规则文件
   • 预计时长：10–15 分钟

2. 第二步：跑一次可验收任务（检查点｜产出｜预计时长）

   • 检查点：必须拿到任务清单/计划/验证结果（最好带截图或日志）
   • 产出：可复核的“证据包”
   • 预计时长：20–45 分钟

3. [可选] 第三步：把高频动作做成 Workflow

   • 检查点：至少固化 2 个 SOP（代码审查/新增接口）
   • 产出：你自己可重复、团队也能复用的流程模板

先跑通一次闭环，再谈“效率倍增”。

这是今天分享内容，希望整理内容对你有所帮助，感谢阅读。

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