在選擇要於 2026 鐵人賽中撰寫的主題時，我遇到了一些困難。我最終選擇了這個主題，因為在 2026 年，我使用 Antigravity CLI 和 Gemini 徹底改變了我的開發流程。

在 2025 年的前 8 個月，我沒有使用任何 AI 開發代理或模型來進行程式碼生成。我聽說過 MCP 伺服器，但並未將其應用在我的開發工作流中。在 2025 年，AI 技能（AI skill）甚至還沒有被推出。當我使用 Gemini Studio（在啟用 VPN 的情況下）來解答 Angular 問題或生成新的 Angular 程式碼時，Gemini 給出了錯誤的回答，或者生成了沒有採用現代 Angular 架構的程式碼。這些糟糕的程式碼包含了 NgModule 和裝飾器（decorators），而不是獨立元件（standalone components）與訊號（signals）。

我建立 Angular 應用程式時，完全依賴我的 Angular 專業知識（畢竟我是一位 Angular GDE）以及官方 Angular 文件。

事情在 2025 年 9 月大中華區的 GDE（谷歌開發專家）飛往峇里島參加 AI 社群峰會（AI Community Summit）時開始有了轉變。他們對 Gemini CLI 讚譽有加，並鼓勵我嘗試將其應用於應用程式開發中。與此同時，Angular 團隊發布了可以與 Gemini CLI 整合的 Angular CLI MCP 伺服器。在開發過程中，我在 VS Code 終端機中啟動了該 CLI，並呼叫 Angular CLI MCP 伺服器的工具來生成程式碼。雖然當時的程式碼品質不是特別好，但我體驗到了 AI 開發工作流。不幸的是，Google 在 2026 年 6 月退役了 Gemini CLI，於是我從 Gemini CLI 遷移到了 Antigravity CLI。

時間快轉到 2026 年，我已經累積了使用 Antigravity CLI、Gemini 模型、MCP 伺服器和 AI 技能（AI Skills）的經驗。現在，我使用這個技術棧來協助我為 Angular 和 Firebase AI Logic 副專案（side projects）開發功能。接著，我會使用技能（skills）來進行程式碼審查（code review）並撰寫測試案例（test cases）以確保 100% 的正確性。例如，我從未學習過 Angular 中的 PWA 與 a11y（無障礙輔助功能），但 AI 幫助我生成了這兩個特性的 PRD（產品需求文件）和 ADR（架構決策記錄）。然後，我使用 AI 技能和 Gemini Flash 模型在 Angular 中實現了這些功能。

在這次競賽中，我想展示我是如何利用 AI 來建立 Firebase AI Logic 和 Angular 網頁應用程式。當啟動一個全新的（greenfield）網頁應用程式時，我安裝了依賴項、新增了專案級別的技能（我的偏好設定），並設定了 MCP 伺服器。接著，我建立了 Firebase 基礎架構，並在我的專案中實現了各種不同的 AI 與 UI 功能。

第一天到此結束，明天我們將正式開啟我們的 Firebase AI Logic x Angular 旅程。

相關資源：
下載 Antigravity CLI
Angular CLI MCP 伺服器
Angular 官方網站
Firebase AI Logic 文件