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创建一个AI辅助开发工具，能够分析谷歌ANTIGRAVITY工具的公开技术文档和演示视频，提取关键算法特征。使用深度学习模型模拟其反重力物理引擎，生成可编辑的Python代码框架。包含以下功能：1) 视频帧分析提取运动轨迹 2) 物理参数逆向推导 3) 生成等效算法伪代码 4) 提供参数调优界面。输出格式为Jupyter Notebook，包含可视化分析图表和可运行代码示例。- 点击'项目生成'按钮，等待项目生成完整后预览效果
最近在研究谷歌那个很酷的ANTIGRAVITY工具时，发现用AI辅助开发可以大大提升逆向工程效率。这里分享下我的实践过程，特别适合想快速验证物理引擎原理的朋友。
视频分析提取运动特征首先收集了官方演示视频，用OpenCV逐帧分析物体运动轨迹。这里有个小技巧：通过背景差分法分离移动物体，再用光流算法计算速度矢量。AI模型会自动标注关键帧，生成位移-时间曲线图，比手动测量效率高10倍不止。
物理参数逆向推导根据运动轨迹数据，训练了一个LSTM网络来预测物理参数。输入加速度和旋转数据，输出推测的质量分布、力场强度等参数。这里要注意设置合理的损失函数，我用了MAE+物理约束项（比如能量守恒），避免模型给出违反物理定律的结果。
算法结构重建用图神经网络分析参数关系，自动生成算法框架。比如识别到周期性位移变化时，会建议采用谐波振荡模型；当出现突变速度时则推荐脉冲力场算法。这个阶段会输出伪代码和模块依赖图，方便后续细化。
交互式调优界面在Jupyter Notebook里集成了滑块控件，可以实时调整参数看效果。比如修改重力补偿系数时，3D可视化会立即显示新轨迹。这个功能对理解参数敏感性特别有帮助，我经常用它做教学演示。
整个开发过程在InsCode(快马)平台上完成，它的AI辅助编程功能帮我省去了很多样板代码。比如描述需求后，平台能自动补全数据预处理管道，连Matplotlib可视化代码都生成好了。最惊喜的是可以直接部署成Web应用，把调参界面分享给同事测试。
几点实用建议： - 视频素材建议用60fps以上画质，低帧率会影响轨迹精度 - 物理参数推导时先固定易测变量（如初始高度） - 调参界面要设置合理范围，避免出现数值爆炸 - 多保存中间结果，反向传播有时需要多次迭代
这种AI辅助的逆向工程方法，相比传统方式能节省约70%的前期分析时间。虽然最终效果和原版还有差距，但作为原理验证和教学工具已经足够。下次准备尝试加入多体相互作用模拟，有兴趣可以一起在InsCode上协作开发。
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