Antigravity CLI дозволив розробнику поєднати Angular front-end, Firebase Hybrid Web SDK та локальні моделі Gemini Nano, щоб створити додаток для аналізу зображень, який працює в Chrome без звернення до хмари. Той самий код перемикається на Gemini 3.5 Flash у браузерах, які не можуть запускати модель Nano, забезпечуючи функціональність усюди.

Чому це поєднання має значення

Тегування зображень за допомогою ШІ, генерація alt-текстів та пропозиції щодо CSS покращують доступність і дизайн, але надсилання кожного кадру до віддаленої моделі швидко призводить до зростання витрат. Завдяки запуску Gemini Nano безпосередньо в браузері, демо-версія дозволяє більшості користувачів уникнути оплати за використання токенів. Лише Safari або інші браузери, крім Chrome, активують резервний перехід у хмару, що передбачає витрати.

Компоненти, що забезпечили успіх

  • Antigravity CLI – ШІ-асистент, що працює в терміналі розробника. Він викликає спеціалізовані «навички» (skills), такі як генерація документації, моделювання доменів або перевірка коду, не залишаючи командного рядка.
  • Stitch MCP Server – сервіс від Google, який перетворює запити природною мовою на інтерактивні інтерфейси користувача. У демо-версії він створив початковий дизайн, який CLI експортував як файл токенів DESIGN.md.
  • Angular MCP Server – надає найкращі практики структурування та інструментарій для сервера розробки Angular, гарантуючи, що проєкт відповідає сучасним патернам, таким як Signals.
  • Firebase Hybrid Web SDK – поєднує front-end із рівнем Firebase AI Logic та Prompt API, що використовується для виклику моделей Gemini.

Prompt API вирішує, чи залишиться запит на пристрої (Gemini Nano), чи буде надісланий у хмару (Gemini 3.5 Flash). Chrome 148+ містить середовище виконання, необхідне для моделі Nano; інші браузери автоматично перемикаються на хмарний шлях.

Як розробник підтримував високу якість

Чотири ШІ-навички запускалися неодноразово:

  1. grill-with-docs – створював архітектурний запис про прийняті рішення (ADR), який фіксував високорівневий дизайн та компроміси.
  2. domain-modeling – описував структури даних, які живлять конвеєр аналізу зображень.
  3. code-review – пара субагентів сканувала репозиторій на наявність «запахів» коду, невідповідностей ADR та будь-яких відхилень від оригінальної специфікації.
  4. angular / firebase – перевіряли, чи відповідає код сучасним ідіомам Angular і чи правильно сформовані виклики Firebase AI Logic.

Виникло два робочі процеси. По-перше, ADR генерувався автоматично за допомогою /grill-with-docs; потім команда /goal давала ШІ вказівку реалізувати запис про рішення від початку до кінця. По-друге, розробник писав ADR вручну та запускав /code-review, щоб дозволити ШІ перевірити реалізацію. Ручний шлях формує «м'язову пам'ять», водночас дозволяючи виявляти регресії на ранніх етапах.

UI-конвеєр на практиці

Розробник ввів короткий опис бажаного екрана в Stitch. Stitch повернув макет. Antigravity CLI розпарсив макет, витягнув дизайн-токени та записав їх у DESIGN.md. Ці токени зіставили дизайн із готовими до використання компонентами Angular.

Front-end завантажує модель Gemini Nano локально в Chrome 148+ і перемикається на Gemini 3.5 Flash через Firebase, якщо необхідне середовище виконання відсутнє, що передбачає витрати на токени.

Компроміси

Локальні моделі обмежують вас завданнями, що вписуються в можливості Nano — проста класифікація, створення підписів та пропозиції щодо стилю. Більш складні завдання з комп'ютерного зору все ще потребують хмарної моделі.

Висновок

Antigravity CLI демонструє, що розробники тепер можуть збирати повностековий процес аналізу зображень за допомогою ШІ — Angular UI, Firebase backend та локальний інференс Gemini — не платячи за більшість викликів інференсу. Підхід базується на підтримці локальних моделей у Chrome, але він пропонує чіткий план для чутливих до вартості додатків, які можуть дозволити собі резервний перехід у хмару для граничних випадків.