구글은 컨텍스트 기반 개발(CDD)이라는 새로운 개발 개념을 도입한 Gemini CLI 확장 프로그램인 Conductor를 출시했습니다. 🚀 핵심 개념: 지휘자란 무엇일까요? 간단히 말해, Conductor는 "로컬 코드 저장소"와 "제미니 모델"을 연결하는 스마트한 다리입니다. 구글은 일상적인 개발 과정에서 AI 응답의 질이 프로젝트 맥락에 대한 이해도에 따라 제한되는 경우가 많다는 사실을 깨달았습니다. 이러한 문제를 해결하기 위해 컨덕터(Conductor)가 개발되었습니다. 컨덕터는 단순한 명령줄 도구가 아니라, 프로젝트 구조를 이해하고 가장 관련성이 높은 코드 조각을 자동으로 추출하여 제미니(Gemini)에 "맥락"으로 제공하는 지능형 도우미입니다. 이를 통해 AI는 더 이상 "코끼리를 더듬어 찾는" 방식이 아니라, 프로젝트 전체에 대한 이해를 바탕으로 프로그래밍을 지원할 수 있게 됩니다. 🛠 개발자들이 겪는 어떤 문제점을 해결해 주나요? 컨덕터가 등장하기 전에는 개발자들이 AI 기반 프로그래밍을 사용할 때 세 가지 주요 과제에 직면했는데, 컨덕터는 이러한 과제 각각에 대한 해결책을 제공했습니다. 1. 지루한 수동 복사 작업은 이제 그만! 과거에는 각 파일을 직접 열고, 코드 조각을 복사한 다음, 논리 코드를 AI에 붙여넣어야 했습니다. 하지만 Conductor는 이 과정을 완전히 자동화합니다. 로컬 파일 시스템을 직접 스캔하여 수많은 수작업을 줄여줍니다. 2. 맥락적 오류 제거: 코드 조각 하나만으로는 심층적인 논리적 오류를 찾아내기 어려운 경우가 많습니다. Conductor는 모델이 단편적인 코드 조각이 아닌 완전한 논리적 연결 고리를 인식하도록 하여 코드 생성 및 버그 수정의 정확도를 크게 향상시킵니다. 3. 정보 과부하 및 누락 문제 해결: 지능형 필터링을 통해 현재 작업과 가장 관련성이 높은 파일만 모델에 전송합니다. 이를 통해 관련 없는 코드가 AI의 판단을 방해하는 것을 방지하고 모델의 컨텍스트 창 제한을 효과적으로 활용할 수 있습니다. 🔄 컨덕터는 어떻게 작동하나요? Conductor의 워크플로는 개발자가 매우 직관적으로 사용할 수 있도록 설계되었으며, 크게 세 가지 단계가 매끄럽게 연결되어 있습니다. 1단계: 스캔 및 구성 도구가 시작되면 프로젝트 루트 디렉터리에 있는 구성 파일(.conductor.yaml)을 읽습니다. 이 파일은 컨덕터 역할을 하여 컨덕터에게 어떤 파일이 주의가 필요한 핵심 코드이고 어떤 파일이 무시해야 하는 종속 라이브러리 또는 node_modules와 같은 민감한 데이터인지 알려줍니다. 2단계: 지능형 캡슐화 개발 요청을 제출하면 Conductor는 관련 소스 파일, 문서 및 종속성 정보를 자동으로 수집하여 풍부한 컨텍스트와 함께 요청으로 패키징합니다. 3단계: 효율적인 상호 작용. 이렇게 구성된 요청이 제미니에게 전송됩니다. 충분한 배경 지식을 갖춘 제미니는 코드 조각, 설명 또는 리팩토링 제안 등 더욱 정확하고 유용한 피드백을 제공합니다. 원문을 읽어보세요
