多模型协作
暂无相关教程内容。
Gemini 虽好，但真的没必要着急放弃 ChatGPT
Gemini 在某些高阶场景下确实很强，尤其是在精巧提示词和结构化任务中，深受高级用户喜爱。但这并不意味着普通用户需要立刻放弃 ChatGPT。对大多数人来说，真正重要的是一个工具能否稳定、高效地完成日常事务，而不是在极限能力上领先多少。哪怕都是大语言模型，不同平台在用法、工作流和迁移成本上的差异都真实存在。普通用户也正在从盲目追随“高手推荐”，转向基于自身日常体验做选择。Gemini 的 nano banana 在设计领域是神器，但在高频文字与日常表达上，ChatGPT 依然是更顺手、更稳妥的选择。多模型并行，而非仓促站队，才是当下更理性的使用方式。
如何使用 Google 的 AI 编程工具 AntiGravity：独立开发者的新时代武器
在 2025 年生成式 AI 全面进入生产力工具的背景下，Google 推出了新一代 AI 编程工具 AntiGravity。如果说 Gemini 3 是底层大模型能力的集大成者，那么 AntiGravity 则是其在开发者领域的「超级应用层」——一个真正能读懂整个项目、自动创建文件、执行命令、运行与调试程序，并通过对话持续完善应用的 AI 工程师。 文章系统性地介绍了 AntiGravity 的定位、核心能力与实际工作方式：它融合了自然语言对话、IDE 编辑、文件系统理解、命令行执行和多模型协作（Gemini 3 Pro / Flash / Codex），使得不会写代码的人也能做出应用，而有经验的开发者效率可提升 10–50 倍。 通过一个 2 分钟创建 ToDo App 的实战示例，作者展示了 AntiGravity 如何从一句需求出发，自动生成完整项目结构、SwiftUI 界面、数据模型、逻辑连接，并在报错时自行调试修复。与 ChatGPT 或 GitHub Copilot 相比，AntiGravity 的本质差异在于：它不仅“给建议”，而是真正“把活干完”。 文章最后指出，AntiGravity 代表的是一种全新的软件生产模式： 人类负责定义需求与判断方向，AI 负责实现、测试、修复与迭代。 对于独立开发者、产品经理、设计师和内容创作者而言，学习 AntiGravity，等同于学习未来两年的主流开发方式。