告别“手写”时代：Antigravity 与 Claude Code 组合出的全栈开发“作弊码”

在 AI 辅助编程工具层出不穷的今天，开发者们往往面临一个两难选择：是追求拥有超长上下文窗口、擅长宏观规划的模型，还是选择逻辑严密、代码执行力极强的模型？

目前的答案可能不再是“二选一”。一种新兴的开发范式正在重塑我们构建软件的方式——将 Antigravity（一种集成 AI 的开发环境）与 Claude Code（具备高级护栏的执行代理）结合，利用 Gemini 3 进行宏观规划，再由 Claude 进行微观执行。这种组合被称为开发界的“作弊码”（Cheat Code）。

本文将深入剖析这套全栈开发工作流，探讨其背后的逻辑，以及它如何通过 MCP（模型上下文协议）打通前端、后端与支付系统的“最后一公里”。

核心策略：模型分工的艺术

这套工作流的精髓不在于单一模型的强大，而在于基于模型特性的精准分工。

1. 规划层：Gemini 3 的大局观

在项目启动阶段，直接编写代码往往效率低下。这套方案利用 Gemini 3 充当“架构师”的角色。凭借其庞大的上下文窗口（文中提及 200,000 context window）和极快的响应速度，Gemini 3 非常适合处理大量的需求文档和上下文信息。

在这个阶段，我们不要求模型写一行代码，而是要求它生成一个详尽的实施计划（Implementation Plan）。通过 Prompt 指令，让 Gemini 3 理解产品逻辑（例如：一个用户上传食物图片、分析卡路里并记录数据的应用），并生成具体的文件夹结构和任务列表。

2. 执行层：Claude Code 的精准落地

一旦计划成型，接力棒就交给了 Claud