經過前面的分析與比較，我們明確知道了為什麼放棄 LM Studio 與 Ollama，並選擇 Codex + Antigravity 作為開發的核心。今天我們將這套 AI 輔助開發體系進行整體匯整，梳理出一套完整的「每日開發工作流」！

1. 完整 AI 開發協同架構

在我們的開發體系中，每一個 AI 工具都有其明確的職責分工：

1. 基礎後端架構（Spring Boot AI 規範）：
   建立嚴格的三層式架構（Controller, Service, Repository），確保 AI 生成的代碼有跡可循。
2. 單點代碼與前後端串接（Codex）：
   負責讀取專案 Codebase、生成單元邏輯、將 Java DTO 轉換為 Swift Codable，並搞定 UI 元件化。
3. 全局自動化與架構巡檢（Antigravity）：
   憑藉 Gemini 的長上下文與視覺能力，負責設計圖轉代碼、全專案架構健檢與自動化測試部署。

2. 每日開發四步驟工作流

在實際開發專案的每一天，我們推薦遵循以下高效步驟：

• Step 1：需求定義與圖像分析（Antigravity）
  將 UI 設計圖或需求草圖交給 Antigravity，讓其解析並自動生成前端畫面骨架與 ViewModel 介面。
• Step 2：核心邏輯與 API 串接（Codex）
  利用 Codex 讀取後端 Controller 與前端 View，給定詳細的 Prompt 指令，自動完成 API 網絡請求與資料庫寫入邏輯。
• Step 3：程式碼品質與防呆優化（Codex / IDE AI）
  要求 AI 針對產出的邏輯加上邊界條件防呆、錯誤處理與繁體中文註解。
• Step 4：全專案檢查與文件自動化（Antigravity）
  在完成階段開發後，讓 Antigravity 掃描整個專案，自動更正不符合規範的程式碼，並自動更新 API 說明文件與開發日誌。

💡 總結

選對 AI 工具，能讓你事半功倍。避開本地模型造成的電腦卡頓（LM Studio）與複雜指令門檻（Ollama），善用 Codex 與 Antigravity 的組合，你就能擁有兼具「輕量順暢」、「聰明精準」與「高度自動化」的現代化 AI 開發環境！