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看完了 Google 这个新 IDE 的演示，我手里的 Trae 突然就不香了

Wed, 19 Nov 2025 15:32:00 +0800

行吧，又攒了几个想聊的东西，本来想以后再说，但看完 Google 这个新出的演示视频，实在忍不住了，赶紧写下来免得忘了。

是这样的，前两天 DeepMind 居然悄咪咪搞了个大动静，发布了一个叫 Google Antigravity 的东西。

乍一看是个 IDE（集成开发环境），但我越看越觉得不对劲。这玩意儿跟咱们现在用的 Cursor 或者 Copilot 好像不太一样。它给我的感觉，不像是给我手里塞了一把更快的“枪”，而是直接给我配了个能扛事的“观察手”。

我就顺着我的看片思路，跟大伙唠唠这东西到底有点啥意思。

🤨 这界面有点“反直觉”，但我想试试

刚打开视频的时候，我其实是有点懵的。

一般来说 IDE 不就是左边文件树，右边代码框么？Antigravity 居然整出了三个核心界面，它叫“Three Surfaces”。

除了咱们熟悉的 Editor（编辑器），它还硬塞进来一个 Agent Manager（代理管理器）和一个 Browser（浏览器）。

> 居然直接把 Chrome 塞进 IDE 里了？这内存占用真的不会原地爆炸吗……不过转念一想，Chrome 本来就是 Google 自家的，深度集成一下好像也没毛病。

这个 Agent Manager 挺有意思，你可以在这看到好几个 AI 代理在干活。对，不是一个，是一堆。你可以指挥这个去写后端，那个去画图。

而那个内置的 Browser，绝不仅仅是给你预览网页用的。最骚的操作来了：它是给 AI 用的。

AI 写的代码跑起来之后，AI 自己会控制这个浏览器，像个真人测试员一样，去点击按钮、输入文字、滚动页面。这画面真的，看着 AI 在那儿自己点自己写的网页，竟然有一种“孩子长大了会自己穿衣服”的欣慰感。

🤖 别问，问就是“全自动”

现在的 AI 编程工具，大多还是得你一句我一句地聊：“帮我写个函数”、“帮我改个 bug”。

Antigravity 居然搞了个 Auto 模式。

开了这个模式，AI 就放飞自我了。它觉得需要安装依赖，就自己去跑终端命令；觉得需要建个文件，就自己建了。它不会每一步都停下来问你：“哎，大哥，我能跑个 npm install 吗？”

当然，视频里也说了，敏感操作它还是会来请示你的。

> 我现在的状态就是，有时候连 prompt 都懒得敲。这种“我就看着不动手”的感觉，确实有点爽。只要别给我把库删了就行。

而且它支持多任务并行。演示里那个老哥，一边让 AI 写后端 API，一边顺手开了个新对话让它设计 Logo。这俩事儿是同时进行的，互不耽误。这才是多核 CPU 该干的事儿嘛。

📝 拒绝“黑盒”，它居然会写报告

大伙用 AI 写代码最怕啥？最怕它写了一堆不知所云的东西，跑不通还很难 debug。

Antigravity 这里引入了一套叫 Artifacts 的东西，我觉得这个思路特别对。

它在干活之前，会先给你列个 Task List（任务清单），告诉你它打算分几步走。

然后，注意了，它会出个 Implementation Plan（实施计划）。这就像是它先给你交个技术方案文档，你点头了它再动手。

最绝的是干完活之后，它会生成一份 Walkthrough（演练报告）。

> 以前我都是被 Leader 催着写日报，现在好了，AI 给我写日报。

这个报告里不仅有它改了啥代码，甚至还有录屏！就是刚才提到的那个内置浏览器，它会把自己测试的过程录下来给你看：“你看，我输入了航班号，点击了搜索，结果出来了，没毛病。”

这就很让人放心了。

🧠 配合 Gemini 3.0，脑子确实好使

这背后跑的模型，是 Google 最新的 Gemini 3.0。

视频里那个“航班追踪器”的 Demo 确实秀肌肉。

AI 为了搞定数据，居然自己去搜了 “Aviation Stack API” 的文档。它不是瞎编一个 URL，而是真真切切地去读了文档，甚至还在终端里跑了个 curl 命令去验证 API Key 对不对，返回的数据结构长啥样。

甚至连 Logo 都是它现场用 Nano Banana 模型生成的，顺手就给塞到项目里去了。最后还把航班信息集成到了 Google Calendar 里。

这哪是代码补全啊，这完全是一个这就具备初级全栈工程师+测试工程师+UI设计师能力的“数字员工”。

🔧 连 Commit 信息都帮我省了

最后还有一个戳中我痛点的功能：Context-Aware Commit。

我平时写代码提交，Commit Message 经常就是 update、`fix`、`wip` 这种毫无营养的词。

Antigravity 因为全程看着你（和它自己）干了啥，所以它能根据上下文，自动生成非常详细、准确的 Git 提交信息。

> 这个功能简直是解救强迫症。虽然我估计以后 Git Log 里全是 AI 的口吻，看着会不会有点怪怪的？

-–

反正看完这一通演示，我是觉得 Google 这回是有备而来。

Antigravity 加上 Gemini 3.0，它给出的愿景不再是“辅助你写字符”，而是“帮你把事儿办了”。从理解需求，到查文档、写代码、画素材、跑测试，最后提交代码，这一条龙服务确实有点东西。

既然都看到这儿了，你要是觉得这种新技术分享有点意思，就加个关注点个赞呗，让我知道咱这儿还是有不少喜欢折腾新玩具的朋友的。👋

香港银行线上开户指南：内地居民一日办理五家银行账户的流程

Tue, 28 Oct 2025 23:53:00 +0800

这是一份在香港境内，线上开通银行账户的流程指南。

本指南覆盖五家银行：汇丰银行、中银香港、众安银行、天星银行、蚂蚁银行。按照流程操作，可在一日内完成全部线上申请。

第一部分：准备工作

开户前，需要准备以下材料。缺少任何一项都无法完成线上流程。

证件

* 内地居民身份证。

* 港澳通行证。

* 确保两证有效期均大于六个月。

已开通国际漫游的手机号

此项用于接收香港银行发送的短信验证码，不是为了上网。上网流量可通过支付宝境外流量包或运营商漫游服务解决。

出入境记录证明 (PDF)

这是关键文件。

* 在微信搜索“移民局12367”小程序。

* 进入后，下载“出入境记录查询证明”。

* 将生成的 PDF 文件保存到手机。

* 有一次从内地口岸的出境记录即可。

实体卡收件地址

准备一个用于接收实体卡的内地地址。需提供中英文两个版本。地址过长时，可使用标准缩写，如 Building 缩写为 BLDG。

银行应用 (App)

提前下载以下应用：

* 汇丰HSBC HK

* 中银BOCHK

* 众安ZA Bank

* 天星AIRSTAR Bank

* 蚂蚁银行通过支付宝小程序操作，无需独立 App。

第二部分：操作流程

建议顺序：先办理汇丰和中银，再办理三家虚拟银行。

1. 汇丰银行 (HSBC)

流程全部在线上完成。

打开 HSBC HK 应用，选择“我没有任何汇丰账户”。
身份验证环节，选择“我身处香港，但我没有香港身份证”。
账户类型选择“汇丰one”，此账户无最低存款要求。
填写信息：

* 开户用途建议选择“储蓄/投资”。

* 税务编号填写内地身份证号。

* 填写准备好的中英文收件地址。

上传资料：按提示拍摄身份证件。之后，需要使用手机的 NFC 功能读取港澳通行证芯片信息。将通行证贴近手机背面感应区即可。
设置登录凭证后提交申请。审核结果通常在几分钟内通过邮件通知。

关于收卡：实体卡由制卡商 IDEMIA 通过 EMS 从深圳寄出。建议关注“EMS中国邮政速递物流”微信服务号并绑定手机，以便追踪物流。如超过两周未收到，需联系银行客服。

2. 中银香港 (BOCHK)

流程与汇丰类似。

打开 BOCHK 应用，选择“开立账户”。
身份选择“中国居民身份证”，并确认“我身处香港”。
开户方式选择“我不在分行”，账户类型选择“自在理财”，此账户同样无存款要求。
上传资料：按提示上传身份证、港澳通行证以及准备好的出入境记录 PDF 文件。
完成人脸识别和个人信息填写。开户理由选择“投资理财”或“储蓄”。
提交申请。

3. 虚拟银行：众安、天星、蚂蚁

这三家为虚拟银行，申请流程基本一致：填写资料、上传证件、人脸识别。

注意以下几点：

* 地址：必须提供精确到门牌号的详细地址。

* 税务身份：选择“仅为中国内地税务居民”。

* 税务编号：填写内地身份证号。

* 出入境记录：均需要上传。

第三部分：通用原则

资料真实性：所有提交信息必须真实。银行会进行核查，提供虚假信息会导致申请失败并可能被列入黑名单。
信息一致性：确保在所有银行填写的姓名拼音、地址等信息完全一致。
开户目的：选择“个人理财”、“储蓄”或“港股投资”等简单直接的选项。
操作时间：建议在工作日的工作时间内提交申请，审核速度更快。
账户激活：开户成功后，应立即登录手机银行应用并设置指纹或面容登录。这是证明账户已激活的第一步。

19天上线网站，插件，桌面应用全家桶，一份非主流AI Coding实战报告

Wed, 08 Oct 2025 06:06:00 +0800

还记得我之前发起的AI Coding邀请吗？这些天过去，项目上线了，脑子也清醒了。今天不扯情怀，不聊心路历程，咱们开诚布公，就硬核地聊聊这19天里，我用AI当“结对编程”的“队友”，是怎么把 PromptHub 这个项目从一个想法，变成一堆能跑的代码的。

这份报告，可能跟你想的**“Vibe Coding”**不太一样。这里没有魔法，全是工程、取舍，还有一堆踩坑之后才搞明白的“原来如此”。

架构选型：AI当“脚手架”，我当“决策者”

一开始，我就给 PromptHub 定了个挺变态的目标：Web、Chrome插件、Electron桌面端，三端同步开发。后端用Next.js的API Route，数据库从SQLite起步，随时准备切生产环境。

这套技术栈，换以前，光是把package.json配平、各个环境的tsconfig.json搞定，就够我喝一壶的。

我的做法是，把AI当成一个超高级的脚手架生成器。我不是问它“我该用什么技术”，而是直接下命令：

“我要一个Next.js项目，用TypeScript。集成Drizzle ORM，数据库用SQLite。给我加上JWT认证，实现Google和GitHub的OAuth登录。再把Stripe的计费框架搭起来，给我留好接口。”

9月17号，AI花了大概一个下午，基于简易的多语言模板项目，给我吐出了一个基本可用的后端框架。这不是简单的代码片段，这是架构的实例化。它把那些最繁琐、最重复的“胶水代码”给干完了，让我能直接开始写核心业务。

第一个感悟：在项目启动阶段，AI最大的价值是消除“启动摩擦力”。

开发方法论：告别“Vibe Coding”，拥抱“原子任务”

网上那种“Vibe Coding”（一句话开发）的视频，看看就行了，谁信谁天真。企业级的项目开发，靠的是严谨的工程学。我摸索出的模式，我称之为**“原子任务”或者说“搭积木”**。

开发一个功能，我会把流程拆解到极致，然后开好几个AI对话窗口，并行推进：

• 窗口A（数据库专家）：“根据我的需求，设计prompts表结构，用Drizzle ORM的语法写出来。”
• 窗口B（后端专家）：“这是表结构，给我写出对应的增删改查API，用Next.js的API Route实现，做好权限校验。”
• 窗口C（前端专家）：“这是API接口，用React和Tailwind给我写一个能调用这些接口的管理页面组件。”

这种模式的好处是：

1. 上下文隔离：每个窗口的AI都只专注于一件事，不会因为上下文过长而“精神错乱”。
2. 职责单一：代码解耦做得特别好，AI很少会写出前后端混杂的意大利面条代码。
3. 并行效率：我在等后端API写好的时候，已经可以开始构思前端组件了。

第二个感悟：别把AI当成一个无所不能的大神，把它当成一个由多个“领域专家”组成的小团队。

硬核踩坑：那些AI也救不了我的瞬间

AI Coding不是银弹。在某些领域，特别是底层和配置相关的，它犯的错比我还离谱。

1. 数据库选型：Turso vs Supabase

我一开始为了尝鲜，用了分布式的 Turso 数据库。听起来很酷，对吧？结果数据同步延迟高到离谱，用户创建一个提示词，刷新好几次都出不来。我尝试加了consistency=strong参数，屁用没有。

最后果断弃坑，换回了基于PostgreSQL的 Supabase。这个决策，AI给不了你。你必须懂数据库的一致性模型，才能明白Turso的异步特性跟我的业务场景是根本冲突的。

2. Next.js的`useEffect`死循环

这是个经典问题。在管理页面，接口被无限循环调用。我把代码丢给Qwen3，它给我改了半天，还是没解决。

最后还是得靠自己。我分析了useEffect的依赖项，发现里面混入了太多动态的状态，导致了连锁反应。我手动重构了它，只保留了最核心的user?.personalSpaceId作为依赖。问题解决。

然后，我把正确的解决方案喂给AI，告诉它：“以后遇到类似问题，要这样改。” 这其实是在反向训练AI，让它学习我的最佳实践。

3. Chrome插件的权限黑洞

插件开发，AI基本就是个小白。content.js死活不加载、localStorage数据不通……这些问题，AI给的答案全是错的。

最后还是老老实实去翻Chrome开发者文档，搞明白了host_permissions和scripting权限的区别，才把问题解决。

第三个感悟：AI擅长“实现”，但不擅长“决策”和“调试”。特别是在涉及底层原理、平台特性和性能瓶颈的地方，最终拍板和debug的还得是你自己。

我的模型“工具箱”

我从不迷信任何一个模型。我的策略是动态切换，把合适的工具用在合适的地方。

• 架构设计 & 复杂Bug修复：首选 Gemini 2.5 Flash。免费，而且在解决像Next.js水合错误这种疑难杂症时有奇效。
• UI/UX代码实现：Claude 4.1 是不二之选。它的CSS审美和代码实现能力是最好的，但也是最贵的，我只在关键页面用它。
• 日常CRUD和组件开发：Qwen3 Coder Plus 性价比最高，干体力活儿任劳任怨。
• 数据处理和脚本生成：在逆向Google AI Studio的API，做数据迁移时，我用了 Kilo 配合Gemini，让它分析JSON结构，自动生成Python脚本，效率极高。

总而言之，这19天的开发，与其说是“AI编程”，不如说是一场“人机协同的极限编程”。AI是那个敲代码飞快的实习生，而我，是那个需要时刻把控方向、做出关键决策、并在他搞砸时能出手救场的架构师。

这种模式下，开发者的核心价值，从“写代码”，转向了**“提问题”、“做决策”和“系统设计”**。

这可能，就是我们开发者未来的样子吧。

这是网站链接，有兴趣的可以去试试: https://prompt.hubtoday.app/

也可加我微信进群交流：justlikemaki