أتاح Antigravity CLI للمطور دمج واجهة أمامية مبنية بـ Angular، وFirebase’s Hybrid Web SDK، ونماذج Gemini Nano التي تعمل على الجهاز، لإطلاق تطبيق لتحليل الصور يعمل في Chrome دون الحاجة للاتصال بالسحابة. ويعود الكود نفسه لاستخدام Gemini 3.5 Flash في المتصفحات التي لا يمكنها تشغيل نموذج Nano، مما يحافظ على فاعلية التجربة في كل مكان.
لماذا يمثل هذا المزيج أهمية؟
تعمل ميزات مثل وسم الصور المدعوم بالذكاء الاصطناعي، وتوليد النص البديل (alt-text)، واقتراحات CSS على تحسين إمكانية الوصول والتصميم، ولكن إرسال كل إطار إلى نموذج بعيد يؤدي سريعًا إلى تراكم التكاليف. ومن خلال تشغيل Gemini Nano مباشرة في المتصفح، يتجنب العرض التجريبي نظام الفوترة القائم على الرموز (tokens) لمعظم المستخدمين. فقط متصفح Safari أو المتصفحات الأخرى غير Chrome هي التي تُفعل خيار العودة للسحابة، مما يترتب عليه رسوم.
المكونات التي جعلت الأمر ينجح
- Antigravity CLI – مساعد مدعوم بالذكاء الاصطناعي يعمل داخل واجهة الأوامر (terminal) الخاصة بالمطور. يقوم باستدعاء "مهارات" متخصصة مثل توليد التوثيق، أو نمذجة النطاق (domain modeling)، أو مراجعة الكود دون مغادرة سطر الأوامر.
- Stitch MCP Server – خدمة مقدمة من Google تحول الأوامر المكتوبة بلغة طبيعية إلى شاشات واجهة مستخدم تفاعلية. في العرض التجريبي، أنتجت هذه الخدمة التصميم الأولي، والذي قام Antigravity CLI بتصديره كملف رموز
DESIGN.md. - Angular MCP Server – يوفر الهياكل البرمجية (scaffolding) والأدوات المتبعة كأفضل الممارسات لخادم تطوير Angular، مما يضمن اتباع المشروع لأنماط حديثة مثل Signals.
- Firebase Hybrid Web SDK – يربط الواجهة الأمامية بطبقة AI Logic الخاصة بـ Firebase وPrompt API المستخدم لاستدعاء نماذج Gemini.
يقرر Prompt API ما إذا كان الطلب سيبقى على الجهاز (Gemini Nano) أو سيُرسل إلى السحابة (Gemini 3.5 Flash). يتضمن Chrome 148+ بيئة التشغيل (runtime) اللازمة لنموذج Nano؛ بينما تقوم المتصفحات الأخرى تلقائيًا بتفعيل مسار السحابة.
كيف حافظ المطور على جودة عالية
تم تشغيل أربع مهارات ذكاء اصطناعي بشكل متكرر:
- grill-with-docs – أنتج سجل قرارات الهندسة المعمارية (ADR) الذي لخص التصميم رفيع المستوى والمقايضات.
- domain-modeling – حدد هياكل البيانات التي تغذي مسار تحليل الصور.
- code-review – قام زوج من الوكلاء الفرعيين (sub-agents) بفحص المستودع بحثًا عن العيوب البرمجية (smells)، وعدم التطابق مع الـ ADR، وأي انحراف عن المواصفات الأصلية.
- angular / firebase – تحقق من أن الكود يتبع أساليب Angular الحديثة وأن استدعاءات Firebase AI Logic قد تمت صياغتها بشكل صحيح.
ظهر مساران للعمل. الأول: يتم إنشاء الـ ADR تلقائيًا باستخدام /grill-with-docs؛ ثم يقوم الأمر /goal بتوجيه الذكاء الاصطناعي لتنفيذ سجل القرارات من البداية إلى النهاية. الثاني: يكتب المطور الـ ADR يدويًا ويشغل /code-review ليسمح للذكاء الاصطناعي بالتحقق من التنفيذ. هذا المسار اليدوي يبني "ذاكرة عضلية" مع الاستمرار في اكتشاف التراجعات (regressions) مبكرًا.
مسار واجهة المستخدم في الممارسة العملية
كتب المطور وصفًا قصيرًا للشاشة المطلوبة في Stitch، فأعاد Stitch نموذجًا أوليًا (mockup). قام Antigravity CLI بتحليل النموذج واستخراج رموز التصميم (design tokens) وكتابتها في DESIGN.md. قامت هذه الرموز بربط التصاميم بمكونات Angular الجاهزة للإنتاج.
تقوم الواجهة الأمامية بتحميل نموذج Gemini Nano محليًا على Chrome 148+، وتنتقل إلى Gemini 3.5 Flash عبر Firebase عند فقدان بيئة التشغيل المطلوبة، مما يترتب عليه رسوم رموز (tokens).
المقايضات
تحد النماذج التي تعمل على الجهاز من المهام التي يمكنك القيام بها لتناسب قدرة نموذج Nano، مثل التصنيف البسيط، وكتابة التعليقات التوضيحية، واقتراحات الأنماط. أما مهام الرؤية الحاسوبية الأكثر تعقيدًا فلا تزال تتطلب نموذجًا سحابيًا.
الخلاصة
يوضح Antigravity CLI أن المطورين يمكنهم الآن تجميع تدفق كامل لتحليل الصور بالذكاء الاصطناعي — واجهة Angular، وخلفية Firebase، واستدلال Gemini على الجهاز — دون دفع تكاليف معظم عمليات الاستدلال. يعتمد هذا النهج على دعم Chrome للنماذج التي تعمل على الجهاز، ولكنه يقدم مخططًا واضحًا للتطبيقات الحساسة للتكلفة والتي يمكنها تحمل العودة للسحابة في الحالات الاستثنائية.