
付费顶流(Fable 5、Codex GPT 5.6)固然强悍,硬核推理确实牛逼,或者说,相比他们前几代的模型,有许多断层的差距。你只要直接和它提问,告诉它「说人话」,它本身的智力就能把事情完成得极好,直接迎来了一次极大的效率提升。
当然,对于某些极其复杂的超难任务,让顶级模型思考很久、做很久,那是完全合理的。
但两个顶级模型都挺慢的,走走停停,创作和协作的心流连不起来。
然后的话,就是两个字:贵和封号的问题。
在我们日常 80% 的高频使用里,有一个很需要的其实是「心流连贯」。我不知道怎么和大家说,但是我极其享受这个过程。
就像我本地已经开了 Claude Code,但我还是会用 ChatGPT 网页端一样。一个是模型的反应,一个是产品维度的那种用户体验。
今天想说的也是这个,一个是它模型挺不错,一个是它 Agent 的应用,进行这个模型回复的这些东西。
我最近撞见了 Antigravity 2.0 (Gemini 3.5 Flash)。

我发现这里有一个被它融合得极好的体验上的甜点区。核心就是免费和极速。当然,这必须是在保证智力的前提下,能帮我完成许多复杂任务,而不是像某些智力一般、体验也差的模型。
其实它本身的能力水平就不差,除了谷歌的模型,还有 Claude 等模型在里面支撑,解决问题的能力非常到位。
大善人,额度过分爽
它的额度很仁慈,用不完。有 Gemini 3.5 flash,还有 Claude 4.6 Opus等大模型。尤其是对于谷歌自己的模型,就算是免费版的额度都很难用得完,更何况很多人自己本身就有 Pro 账号。


这种极速心流,以前真的是完全没有体验过。
他叫 Antigravity 2.0,是和 Codex 一样的应用。不是Antigravity IDE 或者 CLI;以前的 Antigravity IDE ,原来谷歌是封过许多号,后面即便恢复了,我感觉我自己用的时候还是用不了。但是这个 Antigravity 2.0 直接就可以用,没有老 IDE 那么多的用不了的问题。

反复反馈和死磕
比如这次,我想用手机远程控制电脑终端,配置 QuickTUI,结果在 Windows 上各种报错、局域网死活连不上。

Antigravity 2.0 它自己跑命令行做物理隔离测试,一路探到 Hyper-V 端口被系统排挤,挖出后台暗中拦截端口的驱动,再撕开代理环境变量的劫持。我们最终找到了问题的根因,原来是我以前折腾 2.4G/5G 频段拆分、开了一堆代理之后,搞过「网络重置」,导致 Windows 自动把网络防线降级成了默认拦截一切的「公用」。

以前兜兜转转断断续续,因为这个问题 Windows 电脑有不少别的问题,每次让 Agent 搞几轮没解决,就一直遗留着。
快速和连贯的实时反馈,我确实很享受。
如果是一些复杂的情况,每次转圈都要等好几十分钟,搞了三四轮还不解决,我就改不下去,本能地会认为那个东西肯定很复杂、很难搞定,直接就放弃了。而能让我快速搞一下,立刻确定它这个解法到底能不能成,非常节省时间。
这样一轮接一轮地反复反馈和死磕,用户给予这个 Agent 反馈的次数,其实比原来那种慢吞吞的模型,要多得多。这种高频次的碰撞,确实是很Vibe,是我很想要做的。因为用手机控制电脑的次数也越来越多。
越用越懂我,文件系统
配合我自己的工具链,我和它极速快跑,构建这种越用越懂我的文件系统,来和我协作快速处理许多事情。
以前传统的 AI 辅助,都是临时的、碎片化的。而我跟它极速快跑,在多轮高频的交流中,自然涌现出了一套「三层神经元架构」:根目录是高密度规则的灵魂主干,sandbox 文件夹是新灵感发散的前额叶沙盒,而 tasks 则是冷归档的海马体记忆。

这种认知框架不是凭空套模板套出来的。它是在极速快跑的同频碰撞中,把卡帕西(Andrej Karpathy)提倡的那个 LLM Wiki 模式,活生生地在本地给跑了出来。


另一个可以探索玩的就是它这个Antigravity SDK了,和自己的工作流链路 、Skills 搭配也可以。

最后,哈基米虽然相比那两个拉是拉了点。都被戏称美版豆包了,不过用还是能用的。3.5 Pro 应该也要来了,AI Studio里面的哈基米用起来是越发不习惯了,在 Antigravity 里用,交互效果还是可以的。
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