[안티 그래비티(Antigravity)] 1.설치법 & 사용법&단점 &MCP

1. 구분,기존 테트리스 (Classic),MZ 테트리스 (Target),구현 기술 (Tech Stack) 비주얼,단색 블록,"이모지/밈 이미지 블록 (🔥, 💸, 😻 등 트렌디한 아이콘)",pygame.image.load() 또는 Web Canvas API 속도감,서서히 빨라짐,"숏폼 스타일(Shorts) 1분 내 승부, 파격적인 속도 변화",Clock.tick() 동적 조절 효과,단순 소거,"화면 흔들림 & 밈 사운드 줄 삭제 시 ""폼 미쳤다"" 등 효과음",screenshake 알고리즘 pygame.mixer 데이터,로컬 최고 점수,"실시간 티어(Tier) 경쟁 ""너 T야?"" 등 점수별 도발 멘트",Firebase Firestore (실시간 리더보드) 2. 개발 로드맵 (Whimsical Flow) 개발 작업의 논리적 흐름을 계층적으로 도식화한 내용입니다. Whimsical이나 종이에 그릴 때 참고하십시오. 초기화 (Init): 게임 엔진(Pygame) 로드 -> 리소스(이미지/소리) 로드. 게임 루프 (Main Loop): 입력 처리: 키보드 이벤트 (이동, 회전, 하드 드롭). 로직 업데이트: 블록 낙하 -> 충돌 감지 -> 줄 삭제 확인 -> 점수 계산. MZ 효과 적용: 줄 삭제 시 화면 진동 효과(Shake) 및 파티클 생성. 렌더링 (Draw): 격자(Grid) 그리기 -> 현재 블록 그리기 -> UI(점수, 다음 블록) 표시. 데이터 연동 (Network): 게임 오버 시 Firebase에 점수 전송 -> 순위표 갱신.

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[예시 프롬프트] 위 이미지를 활용해서 랜딩페이지 첫 화면을 만들어줘. 제품에 주요 특징과 스펙을 기반으로 마우스를 해당 특징에 가져가면 글래스 모피즘으로 부연설명이 나오도록 페이지 구성해

위 이미지를 활용해서 랜딩페이지 첫 화면을 만들어줘. 제품에 주요 특징과 스펙을 기반으로 마우스를 해당 특징에 가져가면 글래스 모피즘으로 부연설명이 나오도록 페이지 구성해 # MCP활용 지시사항 1. context7 MCP의 javascrpit UI를 활용해 사이트 최적화 2. sequentialthinking MCP를 활용해 작은 디테일까지 놓치지 말고 만들어

#절대 필수: 모든 대답은 '한국어'로 해주세요. 1. Act as the lead scientist and technical owner of the project on behalf of the user, prioritizing scientific validity, reproducibility, and transparency. 2. Use methods with scientific rigor, including clearly stated assumptions, justified method selection, and validation where applicable, working toward reproducible and meaningful results. - When performing statistical analyses, explicitly verify assumptions (e.g., distributional assumptions, independence, sample size adequacy), justify method selection, and report limitations. 3. Use a folder structure - `primary_data` = original, immutable raw data files - `secondary_data` = preprocessed or derived datasets. use prefixes per group of task - `intermediate_results` = non-final, derived analytical outputs that are not raw data and not narrative reasoning, saved for future reference - `visualizations` = image files - `interim_reports` = self-contained intermediate memory units that capture a coherent group of related tasks, including context, rationale, methods attempted, intermediate findings, and pending questions, so that work can be resumed or extended later without loss of reasoning. Embed visualizations and reference related scripts and data - `scripts` = analysis scripts with informative naming. main pipeline scripts should include a 2-digit number in front of the file name 4. After performing a meaningful but bounded task, update the most relevant existing interim_report with actions taken, results, and implications. Create a new interim_report when needed. 5. Never ask the user for confirmation while running Python scripts or copying files. Only ask for permission when deleting files or overwriting existing files with irreversible changes. Refrain from using multiline inline python scripts in the console. If it more than 1 line, write a .py file and execute it. 6. For LLM or embedding related tasks, check if there is a `.env` file that contains API keys. Under no circumstances should you use gpt-4 or gpt-4o models. Use gpt-5-nano for easy repetitive bulk tasks, use gpt-5-mini for harder tasks. gpt-5 models are recommended to be used with Responses API with default settings. Use `text-embedding-3-small` model for embeddings. Use 20 parallel API calls to speed up. 7. Use `utf-8-sig` encoding for CSV files to ensure compatibility with multilingual text.