为了解决 AI 编程中上下文难以持久化的痛点，谷歌近日推出了一款名为 Conductor 的开源预览扩展程序。作为 Gemini CLI 的功能延伸，Conductor 能够将 AI 代码生成转化为结构化、由上下文驱动的自动化工作流。
传统的 AI 辅助编程通常基于会话模式，一旦会话结束，相关的产品背景和技术决策往往会随之丢失。Conductor 的创新之处在于，它将产品知识、技术约束和工作计划以版本化的 Markdown 文件形式存储在代码仓库内部。这意味着 Gemini 代理在每次运行时都能读取这些持久化的上下文，从而保证了 AI 行为在不同机器、不同成员间的一致性和可重复性。
在实际操作中，Conductor 遵循“上下文 → 规范与计划 → 执行”的严谨生命周期。通过简单的交互式设置，系统会自动生成包括产品指南、技术栈、工作流及代码规范在内的配置文件。此外，Conductor 引入了“Tracks”（任务追踪）概念，将每一个功能开发或 Bug 修复视为独立单元，并在执行代码更改前强制生成明确的执行计划。
目前，该工具已采用 Apache2.0协议开源。谷歌研究团队表示，Conductor 不仅适用于新项目，也能帮助存量代码库将团队中隐含的技术决策显性化，通过 Git 管理实现 AI 与人类开发者之间更深层的协作透明化。
链接：https://developers.googleblog.com/conductor-introducing-context-driven-development-for-gemini-cli/
划重点:
● 📂 持久化上下文:Conductor 将 AI 所需的背景信息存储为 Markdown 并纳入 Git 管理，彻底终结了“会话式编程”导致的上下文丢失问题。
● 📑 规范化工作流:引入任务追踪（Tracks）机制，要求 AI 在编写代码前必须先制定并通过人类审核的规范(Spec)与计划(Plan)。
● 🚀 高效命令驱动:支持通过
/conductor:setup 进行项目初始化，/conductor:implement 自动执行任务，并提供状态查询与 Git 级别的撤销功能。via AI新闻资讯 (author: AI Base)
