Google Finance Engineering团队在将遗留数据层迁移到Spanner时，面临手动重写双写逻辑的挑战。每个Data Access Object (DAO) 都需要添加MutationConverter类、双写分支处理和单元测试。30多个DAO的人工迁移需要数月。

他们构建了一套自动化重构管线，核心是Antigravity CLI的headless模式。先标准化了一个MutationConverter接口，将Spanner schema翻译与业务逻辑解耦。然后编写编排脚本，在headless模式下运行Antigravity，根据可版本控制的提示模板批量生成迁移代码和单元测试。脚本在生成后自动运行blaze test，若出错则把错误日志反馈给Antigravity进行自修正。工程师可在下班前排队10个DAO，第二天早上就得到10个经过测试验证的待审变更列表。

这种方法的三个关键实践：1) 先解耦schema翻译，定义严格接口让AI代理可靠生成；2) 跨多个文件时从交互式聊天转向headless自动化脚本；3) 将AI生成循环直接接入构建测试系统，在人工审查前自动修复编译和断言错误。

结果：显著缩短了迁移工时（从数月降到几天），因所有生成代码遵循统一模式并通过Spanner测试替身自动测试，保持了高数据一致性。工程师得以专注于数据建模、架构弹性等更高价值工作。