# 项目理念

## 产品主张

AI 编程工具最需要的不是一次性塞满整个仓库，而是能围绕当前问题读取一个新鲜、
可验证的仓库模型。Antigravity 就是这层 repository knowledge layer。

核心工作流刻意保持很小：

1. `ag-refresh` 扫描 workspace，构建 `.antigravity/` 知识产物。
2. `ag-ask` 将问题路由到正确模块上下文，并用源码证据回答。
3. 插件、CLI、上下文文件与 MCP 把同一层知识暴露给不同 AI 开发环境。

## 设计原则

### 一份知识库，多种宿主

生成的 `.antigravity/` 是可移植项目状态。Claude Code、Codex CLI、Cursor、
Windsurf、Gemini CLI、Cline、Aider 和其他宿主都应该读取同一份仓库模型，
而不是各自维护割裂的上下文系统。

### 有证据的回答优于宽泛上下文

大段 prompt 很容易创建，但很难信任。Antigravity 偏向模块级知识、源码路径、
行号证据和可选图谱上下文支撑的路由式回答。

### 插件只是交付渠道

Claude Code 与 Codex CLI 有原生 slash commands，是因为这对这些宿主最顺手。
产品边界仍然是知识引擎：`ag-refresh`、`ag-ask`，以及它们生成的产物。

### 兼容而不锁定供应商

`ag-setup` 写入 OpenAI-compatible `.env` 契约：`OPENAI_BASE_URL`、
`OPENAI_API_KEY`、`OPENAI_MODEL`。这样可以覆盖 OpenAI、DeepSeek、Groq、
DashScope、NVIDIA NIM、Ollama 和自定义 provider，而不把任何一个模型写成产品默认值。

## 什么应该留在这里

Antigravity 应优先改进：

- 更好的仓库扫描和模块分组
- 更可靠的带证据问答和事实验证
- 原生插件用户的清晰安装路径
- 稳定的 CLI 与 MCP 契约
- 让产品叙事保持一致的文档和 CI 检查

把仓库变成泛用 agent OS、工作流管理器或无关 scaffold 的功能，除非能明确提升
repository knowledge engine，否则应拆到产品边界之外。

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