Gemini 3 Pro 杀疯了!!!
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前端交互逻辑正在被重构
,现在理解 Generative UI 能帮你抢占下一代产品的定义权 Google 刚把 AI 从「生成内容」推进到了「生成界面」,别只盯着文字对话了,这才是应用层的真正机会。 原理秒懂:以前问 AI 怎么算房贷,它给你公式或文本(Text);现在 Generative UI 直接现场写代码,渲染出一个带 Slider、图表和复选框的可交互计算器(App)。 🔹 核心差异 基于 Gemini 3 Pro 的 Dynamic View 不再套用死模板,而是根据你的 Prompt(如“给五岁孩子解释微生物” vs “做个硬核旅行规划”)动态生成完全不同的 UI 布局和组件。 🔹 开发者 MVP 建议 ◦ 数据基准:Google 已发布 PAGEN 数据集,想做动态前端的可以先去跑一下基准。 ◦ 性能指标:虽然 ScreenSpot-Pro 跑分 72.7% 表现不错,但目前生成耗时可能超过 1 分钟,设计产品时必须考虑“加载中”的体验优化,暂不适合高频实时场景。 🔹 新手怎么玩 美区 Google Search 开启 AI Mode -> 下拉选 "Thinking"。试着输入“生成一个对比 5 款手冲咖啡风味的互动网页”,体验它如何把信息结构化为视觉组件。 #GenerativeUI #Gemini3 #产品设计 #AI工作流 #前端开发

Gemini 3 Pro免费用|领取最强Vibe Coding工具
Google Antigravity 把 IDE 变成了“智能体指挥中心”,你不再是码农,而是指挥 Gemini 3 多线程干活的技术总监。 🔹 原理秒懂:以前 Copilot 是你的“副驾”,现在 Antigravity 直接给你配了一个完整的“敏捷开发小组”。 1️⃣ 并行协作(Agent-first) 你在 Mission Control 下达需求,后台自动拆解任务:Agent A 写后端逻辑,Agent B 跑单元测试,Agent C 处理前端交互。多线程并行,速度比单人手撸快几个量级。 2️⃣ 所见即所得的工件(Artifacts) 它解决了 AI 编程最大的痛点——信任。它不只吐代码,还输出“工件”:实施计划、UI 截图、甚至运行录屏。哪里不对?直接在图上圈出来(Grounding),Agent 自动微调,无需重新写 Prompt。 3️⃣ 全自动闭环验证 集成了 Chrome 扩展,Agent 能调用 Computer Use 模型模拟真实用户在浏览器里点击、输入、测试,自己发现 Bug 自己修。 💡 开发者建议: 底层基于 VS Code(插件生态无缝迁移),目前 Mac/Win/Linux 全平台免费开放。对于复杂项目重构,建议利用其长上下文优势进行端到端测试,这是目前比 Cursor 更激进的尝试。 🔗 官网下载: antigravity.google 📄 技术文档: deepmind.google/gemini-3 #AI工作流 #GoogleAntigravity #全栈开发 #Gemini3 #生产力工具

claude申诉失败了。
订阅费也没法儿退,我甚至怀疑申诉邮件就是钓鱼的,有追踪IP地址。 dhh是美国开发者,前段时间来深圳交流,演示了自己怎么用claude code。 目前最稳妥的方式就是参考dhh方法,把Claude code放在海外机器上,用tailscale远程连接使用。 那就得租一台有家宽的海外机器,在那台机器上注册和登录claude。

分享下现在的纯手机端工作流。
九月底前我都是坐在电脑前开着terminal指挥着pi,跑多subagent,最后再自己看diff,提pr,经常一坐就是一天。 九月底,我工作流改成在手机端用hermes指挥pi,完全解决了久坐电脑前的痛苦,用到现在还挺舒服。 Hermes用旗舰模型(gpt-6-astra/opus-5.5),pi尽量不装插件,用中端模型(ds-v4.1-flash/sonnet/terra),二者间用a2a通讯。 hermes负责分析issues,拆分成多个小任务,然后给每个小任务创建worktree,并在里面派遣pi去完成小任务。 每个pi完成任务都会通知hermes,由它判断提pr还是返工给pi。基本逛一天景点,或一觉醒来十几个pr搞好了,舒服得很。 就是过程太黑盒了,心路历程有点像早期的vibe coding,那会diff至少自己会看一下,现在diff也黑盒,完全交给旗舰模型,属于盒中盒了。 如果没数据焦虑,其实可以直接用grok-bot或者chatgpt-dot,开箱即用,里面内置了grok-cli和codex,原生agents通讯。弊端就是数据不在本地,有监管,万一被封号一切归零。
