Einführung
Die Einführung von Conductor für die Gemini CLI hat bei Entwicklern für Aufsehen gesorgt. „Conductor löst die Probleme, die durch fehlenden Kontext entstehen“, sagte ein Entwickler, der die neue Erweiterung getestet hat. Wenn man die Gemini CLI öffnet und eine Funktion beschreibt, beginnt der Agent sofort mit dem Schreiben von Code. Dies geschieht ohne Rückfragen oder Klarstellungen, was oft zu einem Ergebnis führt, das nicht mit der tatsächlichen Architektur übereinstimmt. Nach zehn Minuten hat man möglicherweise hunderte von Zeilen Code, die in vier Dateien verteilt sind, aber nur wenige davon passen zur beabsichtigten Struktur. Das Problem liegt nicht bei Gemini selbst, sondern im fehlenden Kontext.
Conductor, das am 17. Dezember 2025 in der Vorschau veröffentlicht wurde, ist eine Erweiterung der Gemini CLI, die genau dieses Problem angeht. Es führt einen Workflow namens Context-Driven Development (CDD) ein, bei dem der Projektkontext, die Spezifikationen und die Implementierungspläne in Markdown-Dateien innerhalb des Repositories gespeichert werden, anstatt in einem flüchtigen Chatfenster. Der Agent liest diese Dateien bei jedem Zugriff auf das Projekt. Dadurch bleiben Stilrichtlinien, technologische Entscheidungen und Produktziele konsistent und begleiten den Code.
Seit der Einführung hat das Conductor-Repository auf GitHub über 3.600 Sterne und 284 Forks gesammelt. Ein Google Codelab, das ein vollständiges Greenfield-Projekt mit Conductor behandelt, wurde im April 2026 veröffentlicht. Dieser Artikel bietet eine umfassende Anleitung, um von null zur ersten Implementierung zu gelangen.
Was ist Conductor?
Bevor die Befehle erläutert werden, ist es wichtig, das zugrunde liegende Modell von Conductor zu verstehen, da es die Denkweise über KI-unterstützte Entwicklung verändert. Standard-AI-Coding-Workflows sind zustandslos. Man öffnet eine Sitzung, beschreibt, was man möchte, der Agent arbeitet, und schließt die Sitzung. Beim nächsten Öffnen erinnert sich der Agent an nichts von dem, was man gebaut hat. Ein Entwickler von Google Cloud beschrieb das Modell als „vorübergehend, vergesslich und ein wenig cowboyhaft“.
Conductor löst dieses Problem, indem es den Kontext als verwaltetes Artefakt behandelt. Anstatt jedes Mal das Projekt neu zu beschreiben, pflegt man eine Reihe von Markdown-Dateien, die diese Aufgabe dauerhaft übernehmen. Der Agent liest sie bei jedem Lauf. Die Codierungsstandards sind immer geladen, die Produktziele sind immer im Fokus, und der Funktionsplan ist stets sichtbar.
In einem Ankündigungspost von Google wird Benjamin Franklins Zitat „Nicht zu planen, ist zu planen, zu scheitern“ verwendet, um die Philosophie zu beschreiben. Der Workflow von Conductor lautet: Zuerst den Kontext aufbauen, dann die Funktion spezifizieren, die Implementierung planen und schließlich den Code schreiben. Diese Reihenfolge wird bei jeder Sitzung eingehalten.
Architektonisch funktioniert Conductor in drei Schichten:
- Die Befehls-Schicht: Dies ist die Schnittstelle, mit der man interagiert – sechs Slash-Befehle innerhalb der Gemini CLI.
- Die Artefakt-Schicht: Ein conductor/-Verzeichnis in Ihrem Repository, das Markdown- und JSON-Dateien enthält, die den Projektstatus speichern.
- Die Versionskontroll-Schicht: Git, das Conductor verwendet, um pro Aufgabe Commits zu erstellen und die Rückgängig-Funktionalität zu unterstützen.
Dies funktioniert sowohl für Greenfield-Projekte (Neuentwicklungen) als auch für Brownfield-Projekte (bestehende Codebasen). Die Unterstützung für Brownfield-Projekte ist besonders hervorzuheben, da die meisten Tutorials nur saubere Projekte demonstrieren. Wenn Sie /conductor:setup in einem bestehenden Repository ausführen, analysiert Conductor Ihre Codebasis, respektiert Ihre .gitignore- und .geminiignore-Muster und leitet Ihre technologische Architektur ab, sodass Sie den Kontext nicht manuell ausfüllen müssen.
Voraussetzungen und Installation
Bevor Sie Conductor installieren, benötigen Sie drei Dinge:
- Die Gemini CLI muss installiert und funktionsfähig sein. Installieren Sie sie global mit npm:
# Installieren Sie die Gemini CLI global\nnpm install -g @google/gemini-cli\n# Überprüfen Sie die Installation\ngemini --version- Ein Google API-Schlüssel oder eine Vertex AI-Konfiguration ist erforderlich, um sich bei der Gemini CLI zu authentifizieren. Bei der ersten Ausführung von gemini werden Sie zur Authentifizierung aufgefordert. Wählen Sie Vertex AI und folgen Sie der Anleitung, um Ihre GOOGLE_API_KEY-Umgebungsvariable festzulegen oder den browserbasierten OAuth-Fluss für die persönliche Nutzung abzuschließen.
- Git muss in Ihrem Projektverzeichnis initialisiert sein. Conductor erstellt pro Aufgabe Commits und ist auf Git für seine Rückgängig-Funktionalität angewiesen. Wenn Sie ein neues Projekt starten:
# Initialisieren Sie ein neues Git-Repository, falls Sie dies noch nicht getan haben\nmkdir my-project && cd my-project\ngit init\ngit commit --allow-empty -m "Initial commit"Nachdem diese Voraussetzungen erfüllt sind, installieren Sie Conductor:
# Installieren Sie die Conductor-Erweiterung\ngemini extensions install https://github.com/gemini-cli-extensions/conductor\n# Das --auto-update-Flag hält Conductor automatisch auf dem neuesten Stand.\n# Empfohlen für die meisten Benutzer.\ngemini extensions install https://github.com/gemini-cli-extensions/conductor --auto-updateDie Installation lädt die Erweiterung aus dem GitHub-Repository herunter, registriert die sechs Conductor-Befehle, konfiguriert eine GEMINI.md-Kontextdatei als Einstiegspunkt und setzt /conductor als Planverzeichnis. Der gesamte Prozess dauert nur wenige Sekunden.
Überprüfen Sie, ob die Installation erfolgreich war, indem Sie die Gemini CLI starten und /conductor eingeben:
gemini\n\nDann innerhalb der Gemini CLI-Sitzung:\n/conductorSie sollten die vollständige Liste der Unterbefehle sehen: setup, newTrack, implement, status, revert und review. Wenn diese angezeigt werden, sind Sie bereit.
Einrichtung Ihres Projekts mit /conductor:setup
Führen Sie diesen Befehl einmal pro Projekt aus. Es ist der Befehl, der die Grundlage für alles Weitere schafft. Innerhalb Ihrer Gemini CLI-Sitzung, aus Ihrem Projektverzeichnis:
/conductor:setupConductor beginnt sofort mit der Analyse Ihres Projekts. Bei einem Brownfield-Projekt scannt es Ihre Codebasis, um herauszufinden, womit es arbeitet – dabei wird .gitignore respektiert, um tokenreiche Verzeichnisse wie node_modules oder __pycache__ zu vermeiden. Bei einem neuen Projekt werden Sie gebeten, zu beschreiben, was Sie bauen.
In beiden Fällen führt es Sie durch eine geführte Q&A-Runde, um sechs Artefakte zu erstellen, die in einem neuen conductor/-Verzeichnis gespeichert werden:
conductor/\n├── product.md # Produktvision, Benutzer, Ziele, Hauptmerkmale, Erfolgskriterien\n├── product-guidelines.md # UI-Standards, Stimme und Ton, Fehlerbehandlungsverhalten\n├── tech-stack.md # Sprachen, Frameworks, Datenbanken, Infrastruktur\n├── workflow.md # TDD-Präferenzen, Commit-Strategie, Verifikationsprotokoll\n├── code_styleguides/ # Sprachspezifische Stilrichtlinien (automatisch pro gefundener Sprache generiert)\n│ ├── python.md\n│ ├── typescript.md\n│ └── ...\n└── tracks.md # Master-Registry aller Tracks (beginnt leer)Jedes Artefakt hat eine spezifische Rolle. product.md beantwortet die Frage „Was bauen wir und für wen?“ tech-stack.md stellt sicher, dass der Agent niemals eine Bibliothek oder ein Muster außerhalb Ihres Stacks vorschlägt. workflow.md ist der Ort, an dem Sie definieren, ob Sie testgetriebene Entwicklung (TDD) wünschen, wie Ihre Commit-Strategie aussieht und welche manuellen Verifizierungsschritte erforderlich sind, bevor Phasen fortgesetzt werden. code_styleguides/ enthält sprachspezifische Richtlinien, die Conductor mit vorab ausgefüllten Vorlagen liefert, die Sie dann anpassen können.
Sobald die Einrichtung abgeschlossen ist, sehen Sie das conductor/-Verzeichnis in Ihrem Projekt. Committen Sie es:
# Committen Sie den Conductor-Kontext in Ihr Repository\ngit add conductor/\ngit commit -m "chore: initialize Conductor context-driven development"Von diesem Zeitpunkt an hat jedes Teammitglied, das das Repository klont und die Gemini CLI öffnet, sofort den vollständigen Projektkontext verfügbar – ohne Einarbeitungsgespräch.
Starten einer Funktion mit /conductor:newTrack
Ein Track ist die Art und Weise, wie Conductor eine Arbeitseinheit darstellt. Eine Funktion, ein Bugfix, eine architektonische Änderung – ein Track. Tracks geben dem Agenten einen definierten Arbeitsbereich, was das Kernmechanismus ist, der verhindert, dass er vom Kurs abkommt.
Starten Sie einen Track, indem Sie beschreiben, was Sie bauen möchten:
/conductor:newTrack "Fügen Sie einen Dunkelmodus-Schalter auf der Einstellungsseite hinzu, der die Präferenz in localStorage speichert"Sie können auch /conductor:newTrack ohne Argument aufrufen und die Funktion interaktiv beschreiben, wenn Conductor Sie dazu auffordert.
Conductor nimmt Ihre Beschreibung auf, liest den vollständigen Projektkontext aus conductor/ und generiert drei Dateien in einem neuen conductor/tracks/
conductor/tracks/\n└── dark_mode_20260614/\n ├── spec.md # Das "Was und Warum" -- Anforderungen, Ziele, technische Einschränkungen, nicht im Umfang\n ├── plan.md # Die phasenweise, aufgabenbasierte Implementierungscheckliste\n └── metadata.json # Track-ID, Erstellungsdatum, aktueller StatusDas Format der Track-ID ist shortname_YYYYMMDD, also dark_mode_20260614 für einen Dunkelmodus-Track, der am 14. Juni 2026 erstellt wurde. Dies hält die Tracks chronologisch in Ihrem Dateisystem sortiert.
spec.md enthält die Spezifikation: welches Problem damit gelöst wird, welche Ziele verfolgt werden, die technischen Anforderungen und explizit, was nicht im Umfang enthalten ist. Der Abschnitt über den nicht im Umfang enthaltenen Bereich ist wichtiger, als es scheint – er verhindert, dass der Agent eine Funktion übermäßig aufbläht, wenn sie eigentlich ausgeliefert werden sollte.
plan.md ist die Implementierungscheckliste, die in Phasen organisiert ist. Eine Dunkelmodus-Funktion könnte folgendermaßen aussehen:
# Implementierungsplan - Dunkelmodus-Schalter\n## Phase 1: Grundlage\n- [ ] Aufgabe: Fügen Sie den `theme`-Schlüssel zum localStorage-Schema hinzu und dokumentieren Sie ihn im Projekt-README\n- [ ] Aufgabe: Erstellen Sie einen `useTheme`-Hook, der den `theme`-Wert liest/schreibt und standardmäßig auf die Systemeinstellung setzt\n- [ ] Aufgabe: Schreiben Sie Unit-Tests für `useTheme` -- überprüfen Sie das Standardverhalten, das Lesen von localStorage, das Schreiben in localStorage\n- [ ] Aufgabe: Conductor - Benutzerhandbuch-Verifizierung 'Grundlage' (Protokoll in workflow.md)\n## Phase 2: UI-Komponente\n- [ ] Aufgabe: Erstellen Sie die `ThemeToggle`-Komponente mit einem zugänglichen Schalter (aria-label, Tastaturunterstützung)\n- [ ] Aufgabe: Wenden Sie bedingte CSS-Klassen basierend auf dem aktuellen Themenwert von `useTheme` an\n- [ ] Aufgabe: Schreiben Sie Komponententests für `ThemeToggle` -- rendert korrekt, löst Umschaltung bei Klick aus\n- [ ] Aufgabe: Conductor - Benutzerhandbuch-Verifizierung 'UI-Komponente' (Protokoll in workflow.md)\n## Phase 3: Integration in die Einstellungsseite\n- [ ] Aufgabe: Importieren Sie `ThemeToggle` in die Einstellungsseitenkomponente\n- [ ] Aufgabe: Überprüfen Sie, dass die Präferenz über Seitenaktualisierungen und neue Browser-Tabs hinweg erhalten bleibt\n- [ ] Aufgabe: Schreiben Sie einen Integrationstest für die gesamte Einstellungsseite mit aktiviertem Dunkelmodus\n- [ ] Aufgabe: Conductor - Benutzerhandbuch-Verifizierung 'Integration in die Einstellungsseite' (Protokoll in workflow.md)Lesen Sie diesen Plan, bevor Sie /conductor:implement ausführen. Dies ist der Moment, in dem der Mensch im Loop steht, um den Conductor zu gestalten. Wenn die Phasen falsch sind, wenn eine Aufgabe fehlt oder wenn der Umfang größer ist als beabsichtigt, bearbeiten Sie plan.md jetzt. Sobald Sie implementieren, committet Conductor den Code gemäß diesem Plan. Ein Kurswechsel während der Implementierung ist möglich, aber teurer als hier zu reagieren.
Implementierung mit /conductor:implement
Sobald Sie mit dem Plan zufrieden sind:
/conductor:implementHier zeigt Conductor, was es kann. Es liest plan.md, nimmt die erste nicht abgehakte Aufgabe und arbeitet die Liste ab. Wenn es mit einer Aufgabe beginnt, aktualisiert es das Kontrollkästchen von [ ] auf [~] (in Bearbeitung). Wenn es die Aufgabe abschließt, aktualisiert es auf [x] und erstellt einen Git-Commit – ein Commit pro abgeschlossener Aufgabe. Nicht pro Phase, nicht pro Sitzung, sondern pro Aufgabe.
Sie werden sehen, wie die Commits sich ansammeln, während Conductor arbeitet:
git log --onelineBeispielausgabe:
a3f9c12 feat(theme): schreibe Integrationstest für die Einstellungsseite Dunkelmodus\nb7e2d45 feat(theme): importiere ThemeToggle in die Einstellungsseite\nc1a8f90 feat(theme): füge zugänglichen Schalter mit aria-label hinzu\nd4b3e21 feat(theme): erstelle ThemeToggle-Komponente mit bedingtem CSS\ne5c6d78 test(theme): schreibe Unit-Tests für den useTheme-Hook\nf7d9a34 feat(theme): erstelle useTheme-Hook mit localStorage-PersistenzAm Ende jeder Phase pausiert Conductor zur manuellen Verifizierung. Sie fahren nicht mit der nächsten Phase fort, bis Sie bestätigen, dass die aktuelle funktioniert. Dies ist das Prinzip „Beweis über Versprechen“ aus dem Workflow – der Agent sagt nicht einfach, dass es funktioniert, Sie verifizieren, dass es funktioniert, bevor der Plan fortschreitet.
Wenn Sie in einem TDD-Workflow (konfiguriert in workflow.md) arbeiten, folgt Conductor dem Zyklus automatisch: Schreiben Sie zuerst den Test, bestätigen Sie, dass er fehlschlägt, implementieren Sie den Code, bestätigen Sie, dass der Test besteht, und gehen Sie dann zur nächsten Aufgabe. Sie müssen es ihm nicht sagen; die Workflow-Datei kümmert sich darum.
Der Zustand von Conductor wird zwischen den Aufgaben auf der Festplatte gespeichert, was bedeutet, dass Sie jederzeit anhalten, Ihren Laptop schließen, die Maschine wechseln, am nächsten Tag zurückkommen und /conductor:implement erneut ausführen können. Es setzt den ersten nicht abgehakten Task fort. Die Implementierung lebt nicht in Ihrem Chatverlauf. Sie lebt in plan.md.
Wenn Sie während der Implementierung den Kurs ändern müssen, können Sie plan.md direkt bearbeiten. Fügen Sie eine Aufgabe hinzu, entfernen Sie eine, ändern Sie die Reihenfolge der Phasen. Conductor liest die Datei bei jedem Lauf neu, sodass Ihre Änderungen sofort erfasst werden.
Sobald alle Phasen verifiziert und alle Aufgaben abgehakt sind, bietet Conductor an, den Track zu archivieren – indem es conductor/tracks/dark_mode_20260614/ nach conductor/tracks/archive/dark_mode_20260614/ verschiebt und tracks.md aktualisiert, um ihn als abgeschlossen zu kennzeichnen. Ihre Git-Historie behält den vollständigen Implementierungsverlauf.
Die unterstützenden Befehle
Die drei Kernbefehle – setup, newTrack, implement – decken den Hauptworkflow ab. Diese vier Befehle behandeln alles, was damit zusammenhängt.
- /conductor:status
Führen Sie diesen Befehl jederzeit aus, um den aktuellen Stand Ihres Projekts über alle aktiven Tracks hinweg zu sehen:
/conductor:statusConductor liest conductor/tracks.md und den Plan jeder aktiven Spur und gibt eine Zusammenfassung zurück:
Aktuelles Datum/Uhrzeit: Samstag, 14. Juni 2026\nProjektstatus: 🟡 Aktiv\nAktive Tracks:\n * dark_mode_20260614 -- Phase 2 von 3 | 7/12 Aufgaben abgeschlossen (58%)\n * api_auth_20260610 -- Phase 1 von 4 | 3/5 Aufgaben abgeschlossen (60%)\nNächste erforderliche Aktion:\n * Führen Sie /conductor:implement aus, um mit dark_mode_20260614 fortzufahren (aktueller Track)Quellen: kdnuggets
Bildquelle: KI generiert
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