编排多阶段 RAG 迁移
发布于 4 月 28 日 • 最初发表于 Medium。任务：作者使用 Gemini CLI 和 Conductor 扩展编排了一个多阶段 RAG 迁移项目。工作流程包括在 Markdown 文件中定义项目规范（产品、技术栈、轨道）以提供系统级上下文。智能体通过“计划-行动-验证”循环执行任务，生成 Terraform 基础设施以及 Python/Next.js 代码。人类在实施开始前审查并批准 spec.md 和 plan.md 文件，确保与技术策略保持一致。；工具：Gemini。人工角色：在把结果当作最终结论之前，需要有人复核。；局限：来源未明确说明硬性限制，但工作流程依赖于 Conductor 扩展和 Gemini CLI。实施前必须获得人类批准，这可能会影响速度。令牌成本因使用模式而异，30 美元仅适用于此项目规模。与现有 CI/CD 管道的集成以及轨道中途规范演变的处理细节未完全披露。。
工具
Agent Work Atlas 发布日期:
概述
发布于 4 月 28 日 • 最初发表于 Medium
工作流程
作者使用 Gemini CLI 和 Conductor 扩展编排了一个多阶段 RAG 迁移项目。工作流程包括在 Markdown 文件中定义项目规范（产品、技术栈、轨道）以提供系统级上下文。智能体通过“计划-行动-验证”循环执行任务，生成 Terraform 基础设施以及 Python/Next.js 代码。人类在实施开始前审查并批准 spec.md 和 plan.md 文件，确保与技术策略保持一致。
原文报告的结果
项目实现了新代码测试覆盖率超过 80% 的目标，迫使智能体验证功能而不仅仅是生成语法正确的代码。几天的工作总 Vertex AI 令牌成本约为 30 美元，缓存输入令牌带来了显著节省。该工作流程成功管理了基础设施、后端和前端组件，并通过规范驱动开发保持了技术决策的一致性。
人工角色
在把结果当作最终结论之前，需要有人复核。
局限
来源未明确说明硬性限制，但工作流程依赖于 Conductor 扩展和 Gemini CLI。实施前必须获得人类批准，这可能会影响速度。令牌成本因使用模式而异，30 美元仅适用于此项目规模。与现有 CI/CD 管道的集成以及轨道中途规范演变的处理细节未完全披露。
试一试
我想使用 Gemini CLI 和 Conductor 扩展编排一个新的云项目。首先，运行 /conductor:setup 初始化项目并定义 product.md 和 tech-stack.md。然后，使用 /conductor:newTrack 为 [可替换的功能名称] 创建一个新轨道。智能体应生成 spec.md 和 plan.md。我将在你运行 /conductor:implement 之前审查并批准这些文件。确保遵循 TDD 协议：编写失败的测试，实现代码以通过测试，并在提交前验证覆盖率超过 80%。使用 Terraform 进行基础设施管理，并在 apply 之前运行 terraform plan。在所有批准环节保持我在回路中。
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