痛点：AI 直出的内容不够用

直接让 AI 生成落地页文案，效果往往不稳定——要么太泛，要么跟产品实际卖点对不上。配图更是另一个麻烦事。根本原因在于，AI 缺少足够的行业上下文作为输入素材。

第一步：用 Google Antigravity 搜集素材

先给 AI 喂够料。使用 Google Antigravity 搜集目标关键词相关的行业资料，它会自动整理出一份详尽的素材文档，作为后续文案生成的基础。

示例提示词：

搜索 AI Video Generator 相关资料，并放到 docs/ai-video-generator.md

这一步测试过多个 IDE，搜索出身的 Google Antigravity 在资料搜集的全面性上确实更胜一筹。素材的质量直接决定了后续文案的质量，这步值得多花一点时间。

第二步：配置文生图 Skills

准备一个文生图的 Skills，建议选自带提示词润色功能的版本，生成的配图质量会明显更好。

具体做法是用 Claude Code 官方的 skill-creator，把文生图接口的 API 文档和 Key 提供给它，描述清楚你的需求，让它自动生成对应的 Skills。这一步看起来有点麻烦，但配置一次后续可以反复使用。

第三步：结构化生成落地页

素材和工具都就位后，就可以用 Claude Code 或 Antigravity 根据素材文档生成完整的落地页内容了。

示例提示词，根据自己的业务场景调整：

根据 docs/ai-video-generator.md 中的内容，编写 index.tsx 页面，从以下方面逐个展开：

1. 功能特点与优势 (Features / Why Choose Us)
2. 使用场景 (Use Cases / Solutions)
3. 操作指南 (How it Works)
4. 常见问题 (FAQ)

要求：
- 部分 UI 模块需要配图，使用文生图 Skills 完成
- 图片统一放到 public/images/ 目录下

这个提示词的关键在于给出了清晰的页面结构，AI 会按模块逐一生成内容，而不是一股脑输出一堆没有层次的文案。

工作流的延伸

落地页生成只是起点。拿到初版之后，可以继续让 AI IDE 处理两件事：一是国际化——把内容翻译成多语言版本；二是调整关键词密度，优化 SEO 表现。整个流程串起来，一个人就能完成从素材调研到多语言落地页上线的全过程。

这套方案的核心思路其实很简单：先用搜索工具给 AI 足够的上下文，再用结构化的提示词控制输出质量。比起直接让 AI "写一个落地页"，多了一步素材准备，但最终产出的可用性完全不是一个量级。