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谷歌推出 Gemini CLI Extension ~ Conductor，带来全新开发理念——上下文驱动开发 (Context-Driven Development, CDD) 🚀 核心概念：什么是 Conductor？ 简单来说，Conductor 是连接你“本地代码仓库”与 “Gemini 模型” 的一座智能桥梁。 Google 意识到，在日常开发中，AI 的回答质量往往受限于它对项目背景的了解程度。Conductor 的出现就是为了解决这个问题。它不仅仅是一个简单的命令行工具，更是一个智能助手，负责理解你的项目结构，自动提取最相关的代码片段，并将其作为“上下文”喂给 Gemini。这样，AI 就不再是“盲人摸象”，而是能基于对整个项目的理解来协助你编程。 🛠 它解决了开发者的哪些痛点？ 在 Conductor 出现之前，开发者在使用 AI 辅助编程时，主要面临三个难题，而 Conductor 逐一给出了解决方案： 1. 告别繁琐的手动复制 以往你需要手动打开一个个文件，复制这一段代码、粘贴那一段逻辑给 AI。Conductor 则全自动处理这一过程，它能直接扫描你的本地文件系统，省去了大量机械劳动。 2. 消除上下文缺失 单独看一段代码往往很难发现深层逻辑错误。Conductor 能够确保模型看到的是完整的逻辑链条，而不是孤立的代码碎片，从而极大地提升了代码生成和 Bug 修复的准确性。 3. 突破信息过载与遗漏 通过智能筛选，它只将与当前任务最相关的文件发送给模型。这既避免了无关代码干扰 AI 的判断，也有效利用了模型的上下文窗口限制。 🔄 Conductor 是如何工作的？ Conductor 的工作流设计得非常符合开发者的直觉，主要包含三个自然衔接的步骤： 第一步：扫描与配置 工具启动后，会读取项目根目录下的配置文件（.conductor.yaml）。这个文件就像是一个指挥棒，告诉 Conductor 哪些文件是核心代码需要关注，哪些是如 node_modules 这样的依赖库或敏感数据需要忽略。 第二步：智能封装 当你提出一个开发需求时，Conductor 会自动汇集相关的源文件、文档和依赖信息，将它们打包成一个包含丰富上下文的请求。 第三步：高效交互 这个打包好的请求被发送给 Gemini。由于拥有了充足的背景知识，Gemini 给出的反馈——无论是代码片段、解释还是重构建议——都会更加精准且即插即用。 阅读原文
邵猛，中年失业程序员 😂 专注 - Context Engineering, AI Agents. 分享 - AI papers, apps and OSS. ex Microsoft MVP 合作 - 私信/邮箱：shaomeng@outlook.com 📢 公众号/小红书: AI 启蒙小伙伴
冷知识： 1. 常在新闻站点看到《中国最牛兄弟缔造寒武纪，市值5000亿》、《沐曦敲钟，和暄资本迎来三千亿IPO》这种标题，你会以为好像赚钱很容易似的。 但是你如果深入去看他们的招股说明书财务报表，你会发现这些公司估值定得高得吓人，如果是3000倍市销率，意味着卖货要卖3000年才能抵回市值。 2. 如果你在创业，你发现别人（包括自媒体老师和自媒体新闻人）口中赚钱很容易，而你自己赚钱很难，请不要怀疑自己的直觉。 但凡你看一看A股上市公司财报，你会发现好多公司在2025年经营基本面都是下滑的。 很多产品卖的ROE如果在15%以上就已经很了不起了。净经营现金流基本上和营收相当，也是很了不起了。 甚至有些上市公司做早期风险投资，2-3年赚1倍已经算是很好的投资业绩了，毕竟现在银行存款利率才1.5%，放贷利率都不到3%。 千万不要相信新媒体人讲的，创业（或者投资后）也就1-2年赚500倍。同样轻松暴利故事之前《黑神话》火的时候已经用过一遍，现在用在芯片造富神话上了。 这些暴利秀投资业绩的，很多都是行贿受贿的钱（譬如基金用股民的钱搞老鼠仓，阴阳合同。典型套路是譬如投资的钱，对方公司拿百分之多少返投回来撑股价【或买理财】，左脚踩右脚，股价就飞升了，但已经脱离了基本面）。
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