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为了狠狠嫖Google Antigravity 24 小时,我竟然做这个....

发布日期:2026-03-20 05:58:46 浏览次数: 1566
作者:FishAI

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这篇文章揭秘了如何24小时白嫖Google Antigravity的终极技巧,技术宅的快乐就是这么简单粗暴!

核心内容:
1. 突破Google Antigravity使用限制的骚操作
2. 开发Antigravity Mobility CLI工具的全过程
3. 实现移动端随时编程的三大创新功能

杨芳贤
53AI创始人/腾讯云(TVP)最具价值专家

 

事情是这样的,最近一直在蹬大善人的车,3 个月半价的 Ultra + 多人共享,成本降到 200 人民币,给谷歌交保护费了

连我最白嫖的 GitHub Copilot Pro+都不再钟情了,花钱的感觉就是爽.. 目前 Github Copilot 还有 80% 的 Credit。

大家都知道 Google Antigravity Ultra 每6 个小时刷新一次配额,基本实现非龙虾的 Opus 自由,且还有较多的 Google 3.1 Pro,Gmeini 3 的配额。

我作为一个白嫖起家的Up 主,一定是要将白嫖进行到底的,没有嫖满 24 小时,不行的,这一点都不行。

于是我在 Google Antigravity 以及道德感为 0 的 Claude Opus 4.6 的协作下狠狠的 NTR 了 Google Antigravity。

忙活了几个晚上终于搞定了这款让我随时随地白嫖谷歌的利器~ 我取名叫 Antigravity Mobility CLI 。

让他 24 小时给我打 !黑 !工 !

包含以下场景:

随时随地通过移动端写代码,就是这么任性!从此出门写代码,24 小时不要停,女朋友上洗手间,你就可以立马偷偷写代码,她觉得她比代码重要。

配合 Google Antigravity + 项目文件夹 + Memory + Obsidian 妥妥的 24 小时类龙虾工作台,喜欢就再做点 cron 定期执行下你的OpenClaw 何必是 OpenClaw

实在不行,让小龙虾用垃圾模型调用 Google Antigravity 嘛当成 SubAgent 好好给小龙虾干活!

自己玩自己,再也不担心降智了你就不会写个 Workflow 让分发任务调用 Antigravity 调用自己吗?


真的可不能太爽啦。

我就是担心会不会被封,原理上是利用原来的接口,做的也是原来的活儿,并不是反代出来给其他软件调用的,应该是不会的,还是通过正经的 Google Language 服务器...

项目地址:

https://github.com/pikapikaspeedup/Antigravity-Mobility-CLI

欢迎大家交流使用。

~以下是项目介绍~

项目 3 大 目标

Antigravity 是 Google DeepMind 推出的强大 AI 编程代理 — 但它被锁在桌面 IDE 中。本项目有三个野心:

1. 🔓 自由使用 — 随时随地访问 Antigravity

打破桌面束缚。从任何设备 — 手机、平板、另一台笔记本、无头服务器 — 访问你的 AI 编程代理。全功能 Web UI 可在任何浏览器中运行。

2. 🤖 子代理模式 — 让其他工具调用 Antigravity

将 Antigravity 暴露为标准 REST + WebSocket API。任何工具、脚本或自动化平台(n8n、Make、Zapier、cron)都可以创建对话、发送提示、消费 AI 回复。

3. ⚡ Workflow 随处执行 — 按需触发自定义工作流

从命令行触发任何 Antigravity Skill 或 Workflow。在 IDE 中使用的 AI 流程 — 选题发现、内容生成、代码审查 — 都可以无头运行、定时运行、或从 CI/CD 触发。

# 示例:从终端触发 workflow
python3 scripts/call_workflow.py   # → 创建对话,执行 /ai-topic-discovery,打印结果

核心功能

功能
说明
🌐 远程 Web UI
完整聊天界面,支持 Markdown 渲染、工具卡片、模型选择器、停止/回退/审批
🤖 REST API
17 个端点,覆盖对话、模型、技能、工作流、规则、分析
⚡ 实时 WebSocket
代理 StreamAgentStateUpdates 为 JSON — 订阅即可实时获取 AI 回复
🔍 自动发现
零配置。通过 ps+lsof 自动发现所有运行中的 language_server 实例
🔀 智能路由
将每个对话路由到正确的 workspace 匹配服务器(非随机)
📱 移动优先
基于 shadcn/ui + Tailwind CSS 4,从手机到桌面全面响应
🎯 Skill/Workflow 支持
聊天输入框中 @skill-name 和 /workflow-name 自动补全

架构

┌───────────────────────────────────────────────────┐
│       浏览器 / cURL / Python / CI/CD               │
│         (手机、平板、笔记本、服务器)                   │
└──────────────┬────────────────────────────────────┘
               │ HTTP :3000 + WebSocket /ws
               ▼
┌──────────────────────────────────────────────────┐
│           Antigravity Gateway(单端口)             │
│  ┌─────────────────────────────────────────────┐ │
│  │         Next.js 16 + 自定义服务器              │ │
│  │  ┌──────────┐  ┌──────────┐  ┌──────────┐  │ │
│  │  │ React UI │  │ API 路由  │  │WebSocket │  │ │
│  │  │ (SSR)    │  │ (REST)   │  │(ws 代理)  │  │ │
│  │  └──────────┘  └──────────┘  └──────────┘  │ │
│  │              Bridge 层                       │ │
│  │  discovery.ts — 进程扫描 + 文件系统解码         │ │
│  │  statedb.ts   — SQLite 读取 (state.vscdb)    │ │
│  │  grpc.ts      — gRPC-Web 客户端 (HTTPS)      │ │
│  │  gateway.ts   — Owner 路由 + 连接管理          │ │
│  └──────────────────┬──────────────────────────┘ │
└─────────────────────┼────────────────────────────┘
                      │ gRPC-Web (HTTPS, 127.0.0.1)
                      ▼
┌──────────────────────────────────────────────────┐
│      Antigravity 语言服务器(多实例)                │
│   (每个 workspace 一个,通过 ps 自动发现)            │
│   共享 .pb 文件,隔离的内存状态                      │
└──────────────────────────────────────────────────┘

快速开始

前提条件

  • • Antigravity 桌面应用已安装并运行(至少打开一个 workspace)
  • • Node.js ≥ 20

安装 & 启动

git clone https://github.com/pikapikaspeedup/Antigravity-Mobility-CLI.git
cd
 Antigravity-Mobility-CLI

npm install
npm run dev

就这样!打开 http://localhost:3000 即可使用。

如需从局域网其他设备访问,使用 http://<你的IP>:3000

验证

# 检查已发现的服务器
curl http://localhost:3000/api/servers

# 检查用户信息

curl http://localhost:3000/api/me

# 列出可用模型

curl http://localhost:3000/api/models | jq '.clientModelConfigs[] | {label, model: .modelOrAlias.model}'

API 速览

完整文档:docs/GATEWAY_API.md

对话接口

方法
端点
说明
GET/api/conversations
列出所有对话(gRPC + SQLite + .pb 合并)
POST/api/conversations
新建对话。Body: {"workspace": "file:///path"}
POST/api/conversations/:id/send
发送消息。Body: {"text": "...", "model": "MODEL_ID"}
GET/api/conversations/:id/steps
获取所有步骤(checkpoint)
POST/api/conversations/:id/cancel
停止 AI 生成
POST/api/conversations/:id/proceed
审批并继续
POST/api/conversations/:id/revert
回退到第 N 步

环境接口

方法
端点
说明
GET/api/servers
运行中的 language_server 实例
GET/api/workspaces
所有已知 workspace + playground
GET/api/me
用户信息
GET/api/models
可用模型及配额
GET/api/skills
所有技能(全局+工作空间)
GET/api/workflows
所有工作流
GET/api/rules
自定义规则
GET/api/analytics
使用分析
GET/api/MCP
MCP 服务器配置

WebSocket

# 连接并订阅
wscat -c ws://localhost:3000/ws
> {"type": "subscribe", "cascadeId": "conversation-uuid"}
# ← {"type": "steps", "cascadeId": "...", "data": {"steps": [...], "status": "CASCADE_RUN_STATUS_RUNNING"}}

可用模型

内部 ID
显示名称
MODEL_PLACEHOLDER_M37
Gemini 3.1 Pro (High)
MODEL_PLACEHOLDER_M36
Gemini 3.1 Pro (Low)
MODEL_PLACEHOLDER_M47
Gemini 3 Flash
MODEL_PLACEHOLDER_M35
Claude Sonnet 4.6 (Thinking)
MODEL_PLACEHOLDER_M26
Claude Opus 4.6 (Thinking)
MODEL_OPENAI_GPT_OSS_120B_MEDIUM
GPT-OSS 120B (Medium)

快速示例

一行命令:提问

CID=$(curl -sX POST http://localhost:3000/api/conversations \
  -H 'Content-Type: application/json' \
  -d '{"workspace":"file:///Users/you/project"}' | jq -r .cascadeId) && \
curl -sX POST "http://localhost:3000/api/conversations/$CID/send" \
  -H 'Content-Type: application/json' \
  -d '{"text":"解释这个项目的架构"}' && \
sleep
 15 && \
curl -s "http://localhost:3000/api/conversations/$CID/steps" | \
  jq -r '[.steps[] | select(.plannerResponse)] | last | .plannerResponse.modifiedResponse'

Python:完整对话

import requests, time

BASE = "http://localhost:3000"

# 创建对话

cid = requests.post(f"{BASE}/api/conversations",
    json={"workspace": "file:///path/to/your/project"}).json()["cascadeId"]

# 发送消息

requests.post(f"{BASE}/api/conversations/{cid}/send",
    json={"text": "审查这个代码库", "model": "MODEL_PLACEHOLDER_M26"})

# 等待并获取结果

time.sleep(20)
steps = requests.get(f"{BASE}/api/conversations/{cid}/steps").json()["steps"]
ai_reply = [s for s in steps if s.get("plannerResponse")][-1]
print
(ai_reply["plannerResponse"]["modifiedResponse"])

触发 Workflow

python3 scripts/call_workflow.py
# 创建对话 → 发送 /ai-topic-discovery → 监控进度 → 打印结果

项目结构

Antigravity-Mobility-CLI/
├── server.ts                     # 自定义服务器:Next.js + WebSocket 单端口
├── src/app/
│   ├── page.tsx                  # 主聊天页面
│   └── api/                      # 17 个 REST API 路由处理器
│       ├── conversations/        # CRUD + send/cancel/revert/proceed
│       ├── models/               # 模型列表及配额
│       ├── skills/               # 技能发现
│       └── ...
├── src/lib/bridge/               # 核心桥接层
│   ├── discovery.ts              # 自动发现 language_server (ps + lsof + fs 解码)
│   ├── grpc.ts                   # gRPC-Web 客户端
│   ├── statedb.ts                # 从 SQLite 读取 API key、workspace
│   └── gateway.ts                # Owner 路由、连接管理
├── scripts/
│   └── call_workflow.py          # 示例:无头 workflow 执行
├── docs/                         # 📚 技术文档
│   ├── GATEWAY_API.md            # 对外 API 参考(CLI/集成用)
│   ├── API_REFERENCE.md          # 内部 gRPC 协议参考
│   ├── STATE_DB_DATA_MAP.md      # SQLite state.vscdb 数据结构
│   ├── CDP_REVERSE_ENGINEERING.md # 如何逆向工程 Antigravity
│   └── GAP_ANALYSIS.md           # 功能覆盖 vs 原生 Agent Manager
├── PITFALLS.md                   # 🚧 13 个已记录的深坑及解决方案
└── package.json

技术栈

层级
技术
服务器
Next.js 16(自定义服务器)、WebSocket (ws)、TypeScript
前端
React 19、shadcn/ui、Tailwind CSS 4、Lucide Icons、Marked
桥接
gRPC-Web over HTTPS、SQLite (better-sqlite3)、进程发现 (ps + lsof)
协议
逆向工程 exa.language_server_pb.LanguageServerService

🐛 已知缺陷 (Known Limitations)

“缺陷比特性多…” —— 这是目前版本的一些无伤大雅(且懒得修)的折衷:

  1. 1. 🔒 Agent Manager 侧不可见 (One-way Visibility):在 Gateway Web 端新建的对话,在官方桌面的 Agent Manager 侧边栏是看不到的。但反过来,桌面端新建的对话在 Web 可见,且双方聊天记录双向同步。(深坑详见 PITFALLS.md §16)。
  2. 2. 🏗️ Playground 新建限制:Playground 无路径的寻址逻辑较繁琐,目前在 Web 端已隐蔽 / 禁止了直接在 Playground 中新建对话。
  3. 3. ⚠️ Action 解析与异常拦截不完整:目前大量 Action 被默认当作了自动 Approval 处理,解析不完整(比如访问特定 URL 行不行未知)。有时到了最后一步会意外出现一个滞留的 Proceed 和 reject 按钮,AI 没改好,顺其自然吧。
  4. 4. ↩️ 撤回 (Revert) 功能缺陷:目前的撤回好像只成功撤回了 AI 的回应,我们自己发出的 Prompt 居然还在屏幕上。
  5. 5. ⚙️ CLI 无头模式的自动审批:并没有对 CLI 模式做 Plan 和 Fast 的区分。如果 CLI 中途遇到了需要人工审批的阻塞可能不知所措。建议尽量只运行能够一路畅通的成熟 Workflow 脚本,我自己有一个脚本示意好像可以的。
  6. 6. 🔄 当它 hmm 得时候…:如果多端同步或 Web 通信偶尔出现抽风异常,请用最原始的方法——强制刷新整个页面。

 


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