Gemini3全栈开发能力体验分享

Gemini3作为一款强大的AI模型，其全栈开发能力在多平台上的表现引起了广泛的关注。本文将基于用户在AI Studio、LMArena、Antigravity以及Gemini Web端的体验，分析Gemini3的优势与不足，并探讨如何更好地利用这一模型进行开发。

AI Studio的build功能

在AI Studio中，Gemini3表现出了令人惊喜的能力。，即使使用口语化的表达，模型也能生成精致优秀的内容。然而，偶尔会出现模型陷入无限auto fix的情况，影响开发效率。此外，System instructions template中的React表现不佳，经常导致首次完成的代码无法正常运行。

LMArena的表现

在LMArena上，Gemini3的口语化要求表述实现效果中上，但似乎对Prompt的依赖较大。这意味着，为了获得最佳效果，用户可能需要投入更多时间来优化Prompt。

Antigravity(谷歌家新推出的AI IDE)

Antigravity中的Gemini3表现不尽如人意，尤其是在planning阶段。用户指出，在High模式下，Gemini3的规划能力与4.5版本相比存在明显差距。这表明，在规划方面，4.5版本可能仍然更胜一筹。

Gemini Web端

在Web端，Gemini3在简单口语化表达下仍能提供不错的结果，但整体表现中规中矩。值得注意的是，前端效果较为领先，这可能为其他开发应用提供参考。

总结

Gemini3是一个强大的模型，但其能力的发挥并不稳定，类似于开盲盒。与2.5pro相比，Gemini3有显著提升，但与ClaudeSonnet4.5相比，在规划能力和稳定性方面仍有不足。为了充分发挥Gemini3的能力，可能需要更详细专业的Prompt进行规划约束。

从零开始使用Gemini3进行开发时，个人建议要么直接说明最终实现需求，要么提供非常完整的需求文档。如果需求加上部分片面的特性要求，产出的内容效果可能不太理想。

结语

以上分析基于用户截至2025年11月20日对Gemini3 Pro Preview模型的使用体验，发言完全主观，仅供参考，不代表模型真实能力。