谷歌近日发布了一款名为Conductor的开源扩展工具，旨在解决AI编程过程中长期存在的上下文管理难题。作为Gemini命令行工具的延伸，该工具通过结构化工作流设计，将AI代码生成过程转化为可追溯、可复现的自动化流程，为开发团队提供更稳定的协作环境。
传统AI辅助编程依赖即时会话模式，导致项目背景、技术决策等关键信息在会话结束后难以留存。Conductor创新性地将产品知识库、技术规范和开发计划转化为版本化的Markdown文档，直接存储于代码仓库中。这种设计使Gemini代理在每次运行时都能获取完整的上下文信息，确保不同开发者、不同设备间的操作一致性，从根本上避免了因信息断层导致的开发偏差。
该工具的核心机制遵循"上下文构建-规范制定-任务执行"的三阶段流程。开发者通过交互式配置生成包含产品需求、技术选型、代码规范等要素的配置文件后，系统会强制要求对每个功能开发或缺陷修复任务创建独立的"Tracks"追踪单元。每个单元必须包含经人工审核的开发规范（Spec）和实施计划（Plan），才能进入代码编写阶段，这种设计显著提升了开发过程的可控性。
在操作层面，Conductor提供了一套高效的命令体系：通过/conductor:setup可快速完成项目初始化配置，/conductor:implement命令则能自动执行预批准的开发计划。系统还集成了状态查询功能和Git级别的操作回滚机制，使开发者能够实时监控任务进度，并在需要时精准撤销特定更改，避免传统AI编程中常见的"黑箱"操作问题。
目前该项目已采用Apache2.0协议开源，研究团队特别强调其双场景适用性：对于新项目，它能从零构建规范化的开发体系；对于既有代码库，则可通过显性化团队积累的隐性技术决策，配合Git版本管理实现AI与人类开发者的深度协作。这种设计使技术决策的演进过程完全透明化，为大型团队的协同开发提供了新的解决方案。
关键特性速览：
