「Gemini CLI」で“コンテキスト駆動開発”を実現する「Conductor」拡張機能

仕様（Specs）と計画（Plan）を定めてからAIにコーディングしてもらう“コンテキスト駆動開発”を実現する「Conductor」

　米Googleは12月17日（現地時間）、AIコーディングエージェント「Gemini CLI」のアップデートを発表した。「Conductor」と呼ばれる新しい拡張機能が、プレビューとして提供される。

　「Conductor」は、Markdownドキュメントで書かれた仕様書・計画書を中心に開発を進める“コンテキスト駆動開発”を実現する「Gemini CLI」拡張機能。事前の計画なしにチャットAIと相談しながら場当たり的なコードを量産する“チャット駆動開発”から脱却するためのツールで、すでに歴史と実績のあるプロジェクト（Brownfield）と相性がよい。プロジェクトのアーキテクチャー、開発のガイドライン、マイルストーンや目標といったドキュメントを整備し、それを“コンテキスト”（文脈）としてAIに理解させ、それに沿ったコードを生成させることができる。

　コンテキストの定義は、「Conductor」のセットアップ（/conductor:setup）で行う。プロダクトに関する情報、採用する技術スタック、開発スタイル（テスト駆動など）などがMarkdownドキュメントとして保存されるため、チーム内での意識統一にも役立つだろう。このセットアップ作業は、自分やチームメンバーが新しいコンポーネントや機能を実装する際にも実施する。

　それぞれの開発タスクは、“トラック”で管理する。すぐにコードを書き始めるのではなく、トラックを作成（/conductor:newTrack）して仕様（Specs）と計画（Plan）を生成し、計画が承認されて初めて実際の作業を実施（/conductor:implement）する流れだ。進捗もMarkdownドキュメントに記録され、いつでも中断・再開が行える。

それぞれの開発タスクは、“トラック”で管理

　こうしてコンテキストとしてのMarkdownドキュメントが整備されれば、新規メンバーの参加（オンボーディング）も容易になるだろう。AI開発ではアイデアを素早く具現化する手法が注目されがちだが、既存プロジェクトの改善、拡張、メンテナンスなども重要な課題だ。「Conductor」はその一つの解決策として期待できる。