Antigravity CLI를 통해 개발자는 Angular 프런트엔드, Firebase의 Hybrid Web SDK, 그리고 온디바이스 Gemini Nano 모델을 결합하여 클라우드에 접속하지 않고도 Chrome에서 실행되는 이미지 분석 앱을 구축할 수 있습니다. Nano 모델을 실행할 수 없는 브라우저의 경우, 동일한 코드가 Gemini 3.5 Flash로 전환되어 모든 환경에서 기능이 유지됩니다.

이 조합이 중요한 이유

AI 기반 이미지 태깅, 대체 텍스트(alt-text) 생성 및 CSS 제안은 접근성과 디자인을 개선하지만, 모든 프레임을 원격 모델로 전송하면 비용이 빠르게 증가합니다. Gemini Nano를 브라우저에서 직접 실행함으로써, 이 데모는 대부분의 사용자에게 토큰 기반 과금이 발생하지 않도록 합니다. Safari나 다른 비 Chrome 브라우저를 사용할 때만 클라우드 폴백(fallback)이 트리거되어 비용이 발생합니다.

구현을 가능하게 한 요소들

  • Antigravity CLI – 개발자의 터미널에서 작동하는 AI 기반 어시스턴트입니다. 커맨드 라인을 벗어나지 않고도 문서 생성, 도메인 모델링 또는 코드 리뷰와 같은 특화된 "스킬(skills)"을 호출할 수 있습니다.
  • Stitch MCP Server – 자연어 프롬프트를 대화형 UI 화면으로 변환해 주는 Google 제공 서비스입니다. 데모에서는 초기 디자인을 생성했으며, CLI는 이를 DESIGN.md 토큰 파일로 내보냈습니다.
  • Angular MCP Server – Angular 개발 서버를 위한 베스트 프랙티스 스캐폴딩(scaffolding)과 툴링을 제공하여, 프로젝트가 Signals와 같은 최신 패턴을 따르도록 보장합니다.
  • Firebase Hybrid Web SDK – 프런트엔드를 Firebase의 AI Logic 레이어 및 Gemini 모델 호출에 사용되는 Prompt API와 연결합니다.

Prompt API는 요청을 기기 내에서 처리할지(Gemini Nano) 아니면 클라우드로 보낼지(Gemini 3.5 Flash)를 결정합니다. Chrome 148 이상 버전에는 Nano 모델에 필요한 런타임이 포함되어 있으며, 다른 브라우저는 자동으로 클라우드 경로를 트리거합니다.

개발자가 높은 품질을 유지한 방법

네 가지 AI 스킬이 반복적으로 실행되었습니다:

  1. grill-with-docs – 상위 수준의 디자인과 트레이드오프(trade-offs)를 기록한 아키텍처 결정 기록(ADR)을 생성합니다.
  2. domain-modeling – 이미지 분석 파이프라인에 입력되는 데이터 구조를 정의합니다.
  3. code-review – 한 쌍의 서브 에이전트가 리포지토리를 스캔하여 코드 스멜(smells), ADR과의 불일치, 또는 원래 사양에서의 이탈 여부를 확인합니다.
  4. angular / firebase – 코드가 최신 Angular 관용구(idioms)를 따르는지, Firebase AI Logic 호출이 올바르게 구성되었는지 확인합니다.

두 가지 워크플로우가 나타났습니다. 첫째, /grill-with-docs를 통해 ADR을 자동으로 생성한 다음, /goal을 사용하여 AI가 결정 기록을 엔드 투 엔드(end-to-end)로 구현하도록 지시하는 방식입니다. 둘째, 개발자가 ADR을 수동으로 작성하고 /code-review를 실행하여 AI가 구현 내용을 검토하게 하는 방식입니다. 수동 방식은 회귀(regression)를 조기에 발견하면서도 "근육 기억(muscle memory)"을 쌓는 데 도움이 됩니다.

실제 UI 파이프라인 작동 방식

개발자가 Stitch에 원하는 화면에 대한 짧은 설명을 입력하면, Stitch가 목업(mockup)을 반환합니다. Antigravity CLI는 이 목업을 파싱하여 디자인 토큰을 추출하고 이를 DESIGN.md에 작성합니다. 이 토큰들은 디자인을 프로덕션 준비가 된 Angular 컴포넌트로 매핑합니다.

프런트엔드는 Chrome 148 이상에서 Gemini Nano 모델을 로컬로 로드하며, 필요한 런타임이 없는 경우 Firebase를 통해 Gemini 3.5 Flash로 폴백되어 토큰 비용이 발생합니다.

트레이드오프

온디바이스 모델은 Nano의 용량에 맞는 작업(단순 분류, 캡셔닝, 스타일 제안 등)으로 제한됩니다. 더 복잡한 비전 작업에는 여전히 클라우드 모델이 필요합니다.

시사점

Antigravity CLI는 개발자가 대부분의 추론 호출에 비용을 지불하지 않고도 Angular UI, Firebase 백엔드, 온디바이스 Gemini 추론을 포함한 풀스택 AI 이미지 분석 흐름을 구축할 수 있음을 보여줍니다. 이 접근 방식은 Chrome의 온디바이스 모델 지원에 달려 있지만, 예외적인 상황에 대해 클라우드 폴백을 허용할 수 있는 비용 민감형 앱을 위한 명확한 청사진을 제공합니다.