企业官网建设流程全解析

1. 当 Antigravity 遇上 Claude Code，Key 配置成了第一道坎

Antigravity 是 Google 推出的 AI 集成开发环境，基于 VS Code 分支构建，内置 Gemini 3 模型和 MCP 协议支持，适合做项目规划、架构设计和多文件上下文理解。Claude Code 则是 Anthropic 推出的终端执行代理，擅长按步骤落地代码、跑命令、调依赖，逻辑严密且带护栏机制。把这两个工具组合起来用，就是当前全栈开发圈里讨论度很高的“规划-执行”分离工作流：Gemini 3 负责把模糊需求拆成结构化实施计划，Claude Code 负责读计划、写代码、装依赖、调接口。

这套组合适合谁？适合已经在用 AI 辅助编码、但觉得单个模型“要么想得不够远、要么写得不够准”的开发者。尤其是做全栈项目时，前端页面、后端接口、数据库、支付系统要串成一条线，单靠一个模型很容易在中途丢失上下文。

但问题来了：Antigravity 要配 Gemini 的 Key，Claude Code 要配 Anthropic 的 Key，如果再加 MCP Server 调 Firebase 或 Stripe，又是另一套凭证。三个工具、三套 Key、三个计费入口，光是环境变量和配置文件就能耗掉半小时。我试过在三个终端窗口之间来回切换，改完settings.json又去改config.toml，最后发现某个 Key 复制时多了个空格，排查了二十分钟。

TaoToken 解决的正是这个碎片化问题：一个统一 Key、一个 API 入口，同时给 Antigravity 和 Claude Code 提供通道。下面从配置骨架到连通性验证，一步步拆开讲。

2. TaoToken 前置：统一 Key 与通道准备

TaoToken 是一个 AI 模型 API 聚合入口，核心能力是把多家模型的调用统一到一个 API 地址和一套 Key 体系下。对这套工作流来说，它的价值在于：Antigravity 里配的 Gemini 通道和 Claude Code 里配的 Anthropic 通道，可以共用同一个入口地址和同一把 Key，不需要分别去两个平台注册、分别管理额度。

你需要先拿到两样东西：

第一，TaoToken 的 API Key。访问控制台页面（https://taotoken.net/console?utm_source=taotoken_aicg_blog_end&utm_content=console&utm_campaign=rewrite），登录后在 API Keys 管理页创建一个新 Key。建议按项目命名，比如antigravity-claude-fullstack，方便后续区分。

第二，确认 API 入口地址。TaoToken 的 API 基础地址是https://taotoken.net/api，这个地址在后面的settings.json和config.toml里都会用到。注意不要加 UTM 参数，配置文件里写纯地址就行。

如果你还没决定用哪些模型，可以先到模型对话页面（https://taotoken.net/models?utm_source=taotoken_aicg_blog_end&utm_content=models&utm_campaign=rewrite）看看当前支持的模型列表，确认 Gemini 3 和 Claude 系列都在通道内。对于长期跑编码任务和 Agent 工作流的场景，Coding Plan 页面（https://taotoken.net/coding-plan?utm_source=taotoken_aicg_blog_end&utm_content=coding-plan&utm_campaign=rewrite）有更详细的额度说明，适合需要持续调用的开发者。

拿到 Key 之后，先别急着往配置文件里塞。建议在终端里用一条 curl 命令验证 Key 是否有效：

curl -s -o /dev/null -w "%{http_code}" \ -H "Authorization: Bearer sk-你的TaoTokenKey" \ https://taotoken.net/api/v1/models

返回200说明 Key 和通道都正常。返回401检查 Key 是否复制完整，返回403检查该 Key 是否绑定了对应模型权限。这一步花三十秒，能省掉后面在 IDE 里反复重启的麻烦。

3. 可复制配置：settings.json 与 config.toml 骨架

Antigravity 的配置走 VS Code 体系的settings.json，Claude Code 的配置走config.toml。两者格式不同，但指向同一个 API 入口和同一把 Key。

3.1 Antigravity 的 settings.json 配置

Antigravity 基于 VS Code 分支，配置文件位置通常在用户目录下的.antigravity/settings.json或通过 IDE 设置界面打开。核心是配置模型通道的 base URL 和 API Key。以下是一个可复制的骨架：

{ "antigravity.modelProvider": { "provider": "openai-compatible", "baseUrl": "https://taotoken.net/api/v1", "apiKey": "sk-你的TaoTokenKey", "models": [ { "id": "gemini-3-pro", "displayName": "Gemini 3 Pro (规划层)", "maxTokens": 200000, "temperature": 0.3 }, { "id": "claude-sonnet-4-20250514", "displayName": "Claude Sonnet (执行层备用)", "maxTokens": 200000, "temperature": 0.2 } ] }, "antigravity.mcp.enabled": true, "antigravity.mcp.servers": { "firebase": { "command": "npx", "args": ["-y", "@firebase/mcp-server"], "env": { "FIREBASE_PROJECT_ID": "你的Firebase项目ID" } } } }

几个关键点说明。baseUrl填https://taotoken.net/api/v1，这是 OpenAI 兼容格式的入口，Antigravity 通过这个地址路由到 Gemini 3。apiKey填刚才创建的 TaoToken Key。models数组里把 Gemini 3 设为规划层主力，Claude 作为执行层备用，这样在 Antigravity 内部也能直接调用 Claude 做代码审查。

MCP 部分先配一个 Firebase Server 作为示例。command和args按 MCP Server 的实际包名填写，env里放 Firebase 项目 ID。Antigravity 启动时会自动拉起这个 MCP Server，后续在对话里就能直接让 AI 操作 Firebase 资源。

3.2 Claude Code 的 config.toml 配置

Claude Code 的配置文件通常在~/.claude/config.toml或项目根目录的.claude/config.toml。以下是统一走 TaoToken 通道的骨架：

[api] base_url = "https://taotoken.net/api" api_key = "sk-你的TaoTokenKey" timeout = 120 [model] default = "claude-sonnet-4-20250514" planning = "gemini-3-pro" max_tokens = 200000 [guardrails] require_confirmation = true allowed_commands = ["npm", "npx", "git", "node", "python3", "pip"] blocked_paths = ["/etc", "/usr/local/bin", "~/.ssh"] [mcp] enabled = true [mcp.servers.firebase] command = "npx" args = ["-y", "@firebase/mcp-server"]

base_url填https://taotoken.net/api，注意这里不带/v1，Claude Code 的 TOML 配置里基础地址和路径是分开处理的。api_key和 Antigravity 用同一把。guardrails部分建议保留require_confirmation = true，这样 Claude Code 在执行删除文件、修改系统路径等危险操作前会先问你，避免 AI 代理跑飞。

allowed_commands列出允许自动执行的命令白名单，blocked_paths列出禁止写入的路径。这两个参数是 Claude Code 护栏机制的核心，配置好之后你既能享受自动化，又不会一觉醒来发现 home 目录被清空。

3.3 CC Switch 切换通道

如果你同时有多个 API 通道（比如官方通道和 TaoToken 通道），可以用 CC Switch 做快速切换。CC Switch 是一个 Claude Code 的配置切换工具，安装后通过命令行管理多套配置：

# 安装 CC Switch npm install -g cc-switch # 添加 TaoToken 通道配置 cc-switch add taotoken \ --base-url "https://taotoken.net/api" \ --api-key "sk-你的TaoTokenKey" \ --model "claude-sonnet-4-20250514" # 切换到 TaoToken 通道 cc-switch use taotoken # 查看当前激活的通道 cc-switch current

执行cc-switch use taotoken后，Claude Code 会自动读取 CC Switch 管理的配置，不需要手动改config.toml。这个工具的好处是通道切换变成一条命令，测试不同通道的延迟和稳定性时特别方便。

4. 验证请求：从连通性到全栈工作流跑通

配置写完之后，分三步验证：先验通道连通性，再验 Antigravity 规划能力，最后验 Claude Code 执行能力。

4.1 通道连通性验证

在终端里分别用两个工具发一条最小请求。Antigravity 这边，打开 IDE 的终端，用 curl 模拟一次模型调用：

curl -s https://taotoken.net/api/v1/chat/completions \ -H "Authorization: Bearer sk-你的TaoTokenKey" \ -H "Content-Type: application/json" \ -d '{ "model": "gemini-3-pro", "messages": [{"role": "user", "content": "回复 OK 两个字母"}], "max_tokens": 10 }' | jq -r '.choices[0].message.content'

如果返回OK，说明 Antigravity 侧的通道正常。Claude Code 这边，直接在项目目录下运行：

claude "读取当前目录结构，用一句话描述这个项目"

Claude Code 会通过config.toml里的 TaoToken 通道调用模型，返回项目描述。如果卡住不动，检查base_url是否写成了https://taotoken.net/api/v1（多了/v1会导致 404）。

4.2 Antigravity 规划层验证

在 Antigravity 里新建一个对话，输入以下 Prompt 测试规划能力：

我要做一个卡路里追踪应用，用户可以上传食物照片，系统分析卡路里和宏量营养素（蛋白质、碳水、脂肪），并记录到每日统计中。请生成一个实施计划，包含： 1. 项目文件夹结构 2. 前端页面清单 3. 后端接口清单 4. 数据库表设计 5. 分阶段任务列表 不要写代码，只输出计划文档。

Gemini 3 会返回一份结构化的实施计划。把这份计划保存为项目根目录下的AI_PLAN.md，这就是两个模型之间的“中间件”。规划层不写代码，只输出结构化文档，这样执行层读文档时不会丢失上下文。

4.3 Claude Code 执行层验证

切换到 Claude Code，让它读取AI_PLAN.md并开始执行：

claude "读取 AI_PLAN.md，按照第一阶段任务列表初始化项目。先创建文件夹结构，再初始化 npm 项目，安装依赖。每完成一步告诉我结果。"

Claude Code 会按计划逐步执行：创建目录、运行npm init、安装依赖、生成基础文件。每完成一步会在终端输出结果。如果某一步报错，它会读取错误信息并尝试修复，修复前会询问你是否允许执行修复命令。

4.4 MCP 后端自动化验证

当项目需要 Firebase 后端时，在 Antigravity 对话里输入：

使用 Firebase MCP Server，为当前项目创建一个带用户认证和实时数据库的后端。认证方式先配 Email/Password。

Antigravity 会通过 MCP 协议调用 Firebase Server，自动创建 Auth 服务和数据库实例。注意：Firebase 默认不启用 Email/Password 登录方式，AI 会诊断出这个问题并给出控制台链接，需要你手动去 Firebase 控制台开启该选项。这是人机协作的边界——AI 能操作资源，但关键安全设置仍需人工确认。

开启后回到对话，继续让 AI 完成数据库规则配置和前端对接。整个流程下来，从规划到后端部署，人工介入点只有两三个，其余步骤由 AI 代理自动完成。

5. 本篇常见错排查

配置过程中最容易踩的坑集中在 Key 格式、地址路径和 MCP 启动三个方面。

Key 复制不完整或带空格。TaoToken Key 通常以sk-开头，复制时容易漏掉末尾字符或带入换行符。在settings.json和config.toml里粘贴后，用cat -A检查是否有^M或$符号。更稳妥的做法是把 Key 存在环境变量里，配置文件里引用变量：

export TAOTOKEN_API_KEY="sk-你的TaoTokenKey"

然后在config.toml里写api_key = "${TAOTOKEN_API_KEY}"。Antigravity 的settings.json不支持环境变量插值，需要手动填。

base_url 路径写错。Antigravity 的settings.json里baseUrl要带/v1，写成https://taotoken.net/api/v1。Claude Code 的config.toml里base_url不带/v1，写成https://taotoken.net/api。两者格式不同，混用会导致 404 或 401。如果报错信息里出现404 page not found，先检查这个。

MCP Server 启动失败。常见原因是npx找不到包或 Node 版本过低。先手动运行一次 MCP Server 命令看报错：

npx -y @firebase/mcp-server --help

如果提示 Node 版本不满足，升级到 Node 20 以上。如果提示包不存在，检查包名是否正确。MCP Server 启动失败时，Antigravity 会在输出面板里显示错误日志，按日志提示排查。

Claude Code 执行命令被护栏拦截。如果 Claude Code 提示某条命令不在allowed_commands白名单里，把对应命令加进去。比如项目需要docker命令，就在config.toml的allowed_commands数组里追加"docker"。不要为了省事把require_confirmation设为false，护栏机制是防止 AI 代理误操作的最后一道防线。

CC Switch 切换后配置未生效。CC Switch 修改的是它自己管理的配置文件，Claude Code 读取的是~/.claude/config.toml。如果切换后没生效，运行cc-switch current确认当前通道，然后检查~/.claude/config.toml是否被 CC Switch 正确覆盖。必要时手动对比两个文件的内容。

6. 一次配置，两个工具共用同一入口

回到最初的问题：Antigravity 和 Claude Code 各自配 Key 的碎片化，本质上是多个 API 入口、多套凭证体系带来的管理成本。TaoToken 的统一 Key 方案把这个问题收敛成一次配置：一把 Key、一个入口地址，分别写进settings.json和config.toml，两个工具就都能跑起来。

这套配置的实际收益在长期使用中更明显。当你需要切换模型、调整额度、或者增加新的 MCP Server 时，只需要在 TaoToken 控制台操作一次，两个工具同时生效。不用再分别登录两个平台、分别改两套配置、分别排查两个通道的连通性。

如果你正在跑长期编码任务或 Agent 工作流，建议到 Coding Plan 页面（https://taotoken.net/coding-plan?utm_source=taotoken_aicg_blog_end&utm_content=coding-plan&utm_campaign=rewrite）看看额度方案，确认通道能支撑持续调用。接入过程中遇到报错，先到 API Keys 管理页（https://taotoken.net/api-keys?utm_source=taotoken_aicg_blog_end&utm_content=api-keys&utm_campaign=rewrite）确认 Key 状态，再对照接入文档（https://taotoken.net/doc?utm_source=taotoken_aicg_blog_end&utm_content=doc&utm_campaign=rewrite）检查参数格式。需要快速验证模型响应是否正常，模型对话页面（https://taotoken.net/models?utm_source=taotoken_aicg_blog_end&utm_content=models&utm_campaign=rewrite）可以直接发测试消息，不用改配置文件。

配置完成后，建议把AI_PLAN.md加入项目的.gitignore，因为它是规划层的中间产物，每次重新规划都会覆盖。执行层的代码和配置才需要提交到仓库。另外，Claude Code 的guardrails配置建议随项目走，放在项目根目录的.claude/config.toml里，这样团队其他成员拉取代码后自动继承同一套护栏规则，避免有人本地把require_confirmation关掉导致误操作。