谷歌发布了新的 Gemini CLI 预览扩展Conductor，为 AI 辅助软件开发引入了结构化、上下文驱动的方法。该扩展旨在解决基于聊天的编码工具的一个常见限制：跨会话丢失项目上下文。
Conductor 将开发上下文从瞬态会话中转移到直接存储在存储库中的持久 Markdown 文件中。这些文件定义了产品目标、架构约束、技术选择和工作流偏好，并作为开发人员和 AI 智能体的共享真相来源。其目的是使 AI 辅助开发随着时间的推移更加可预测、可审查和可重复。
Conductor 鼓励的不是直接从提示到代码的转换，而是规划优先的工作流。开发人员在调用代码生成之前定义规范和实现计划，并且这些构件在特性的整个生命周期中仍然是代码库的一部分。这种方法旨在支持更大的任务，如特性开发、重构和在已建立的项目上工作，在这些任务中，理解现有的结构和约束是至关重要的。
Conductor 的一个核心概念是轨迹，它代表了一个离散的工作单元。每个轨迹包括一个书面规范和一个面向任务的计划，该计划被分解为阶段和子任务。只有在计划被评审之后，实施才能继续进行，并在计划文件中直接跟踪进度。由于状态存储在存储库中，因此可以暂停、恢复或修改工作，而不会丢失上下文。
早期用户强调了基于轨迹的工作流，认为这是对临时提示的实际改进。Forrester 的工程和产品负责人 Devin Dickerson说：
对于这个扩展我最喜欢的特性是轨迹的概念。在这次发布之前，我一直在使用自己构建的 Conductor 开源版本，我最终构建了自己的特性切片。现在轨迹已经内置了，我可以扔掉那个了。
Conductor 还支持团队范围的配置。项目可以一次性定义共享标准配置，如测试策略、编码约定和工作流程偏好，并将它们一致地应用于所有 AI 辅助的贡献。这使得扩展不仅适用于个人开发人员，也适用于寻求跨贡献者和机器一致性的团队。
试用预览版的开发人员指出，它强调了明确的规划和测试驱动的工作流。Navid Farazmand描述道：
当 Gemini CLI 发布时，我立即尝试用.md 文件创建类似的东西。Conductor 要好得多——特别是它采用的测试驱动开发方法。
Conductor 是 Gemini CLI 的预览扩展，可以从其公共GitHub仓库安装。谷歌将这次发布定位为初始步骤，随着开发人员和团队的反馈指导未来的迭代，计划进行进一步的改进。
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