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Gemini CLI conductor

目次

Gemini_Conductor_readme_japan

Context-Driven_Development:AI時代の「文脈」と「主導権」の再 設計

WARNING

「コンテキスト負債」のリスク
コンテキスト(GEMINI.md等)を更新せずにコードだけ変えると、AIの認識と現実が乖離する。
コードのリファクタリングと同様に、「コンテキストのリファクタリング」も日常業務に組み込む必要がある。

Gemini_CLI_Conductor_VS_Github_Spec_KIT

TIP

Context-Driven Developmentは、開発者がプロジェクトのコンテキストを明示的に定義し、それをAIに伝えることで、より正確で制御されたコード生成を可能にします。
Spec-Driven Developmentは、開発者が高レベルな仕様を記述するだけで、AIが詳細な実装を生成するため、開発の初期段階での生産性を向上させます。

あなたは絶対的な精度を求めるなら、Gemini Conductorを。
あなたはスピードと簡便さを求めるなら、Copilot Workspaceを。

Gemini_Conductor_Full_Tutorial_For_Beginners

IMPORTANT

Gemini Conductorは、大規模で複雑な既存のプロジェクト(brownfield projects)におけるAIコーディングの精度と効率を向上させるためのツールである。

設定が完了すると、リポジトリ内にconductorという新しいフォルダが作成される。

Gemini_Conductor_Google's_SUPER-AGENT_Planner_is_GREAT_for_CODING!

重要なのは、Conductorがチームコラボレーションを促進する点です。
product.mdplan.mdなどのファイルはリポジトリに保存され、GitHubにコミットできます。
これにより、チームメンバーは同じコンテキストを共有し、AIの「脳」を共有することができます。

Gemini_Conductor_NEW_Context-Driven_Tool_100x_Better_Than_Vibe_Coding,_BMAD_and_SpecKit

アンドゥ機能:トラック、フェーズ、タスク単位で変更を元に戻すことができます。

トークン消費について

Conductorは、コンテキストファイルを毎回読み込むため、通常のチャットよりも多くのトークンを消費します。
しかし、コードの品質が向上し、バグ修正の時間を削減できるため、トークン消費の増加は十分に価値があります。

IMPORTANT

Conductorは、特にチームで開発を行う場合や、複雑なプロジェクトに取り組む場合に、大きなメリットをもたらします。

Gemini_Conductor_NEW_Google_Toolkit_Ends_Vibe_Coding!_100x_Better_Than_Vibe_Coding_(Full_Tutorial)

コードベースをAIエージェントのための単一の信頼できる情報源(Single Source of Truth)にすることができます。

Conductor は、AI 支援による開発において、開発者の時間とリソースを節約し、より効率的な開発を支援します。
Conductor を活用することで、AI がコードの実行を処理する一方で、開発者は常にコントロールを維持できます。

Gemini_Conductor_The_BEST_Way_To_Code_With_Gemini

Gemini Conductorは、既存のコードベースを持つブラウンフィールドプロジェクトもサポートします。

NOTE

ブラウンフィールドプロジェクトとは、既存のインフラやシステム、コードベースなど、既に何らかの資産が存在する状態から開発を行うプロジェクトを指します。
対義語は、完全に新しい環境で開発を行うグリーンフィールドプロジェクトです。

NEW_Gemini_Conductor_AI_Update_is_INSANE!_🤯

AIを盲信せず、自分のビジョンと一致しているかを確認する。
既存のコードベースで作業する場合は、最初は小さな領域から始める。
全体を一度に分析させるのではなく、一部分から始めて、慣れてきたら徐々に範囲を広げていく。

IMPORTANT

Gemini Conductorを最大限に活用するには、良い仕様書を作成し、生成された計画とコードをすべてレビューすることが重要である。