谷歌对其Gemini CLI扩展工具Conductor进行了升级，新增了自动化审核功能。该公司表示，这一更新使Conductor能够从单纯的规划与执行阶段延伸到代码质量验证环节，从而能够检查由AI生成的代码是否具备高质量，并是否符合相关开发规范，进而提升人工智能辅助开发工作流程的可靠性、安全性及可控性。
我们新推出的自动化审核功能为开发生命周期增添了严格的“验证”环节。当你的编码代理完成任务后，Conductor会生成一份全面的实施后的报告。
谷歌表示，这一新功能能够从多个维度自动评估由AI生成的代码，包括代码质量、规划合规性、编程规范的执行情况、集成测试的结果以及基本的安全性审查。
在代码质量方面，Conductor不仅能进行语法分析，还能进行深入的静态分析和逻辑检查，从而发现诸如竞态条件、空指针风险以及逻辑错误这类复杂问题。此外，它还会验证实际代码实现是否与最初的plan.md和spec.md文件内容一致，确保所有计划中的任务都得到了妥善处理。
Conductor还能确保代码遵循你项目所规定的风格指南以及在规划阶段制定的任何自定义规则。它会自动运行单元测试和集成测试，并将测试结果及覆盖范围数据纳入审核报告。在代码合并之前，它还会检查是否存在诸如硬编码的API密钥、潜在的个人信息泄露风险或不安全的输入处理机制等严重安全问题。
Conductor生成的报告会按照问题的严重程度将其分类为高、中、低三个等级，同时会提供具体的文件路径，并允许用户针对这些问题启动相应的修复流程。
这种详细的处理方式确保了“人工智能辅助开发”并不意味着“无人监管的开发”。实际上，它建立了一种工作流程：AI负责执行具体任务，而开发者则负责提供高层次的架构指导，并通过自动化验证机制来保障开发质量。
谷歌指出，Conductor中的自动化审核功能在代码编写完成后增加了验证环节，从而完善了人工智能辅助工程的发展流程。这一功能有助于解决人们对于AI生成代码的质量、安全性和合规性所关心的问题，旨在让基于人工智能的开发变得更加安全、可预测且具有合理的架构设计。
Conductor于去年12月正式推出，它是Gemini CLI的一个扩展工具，该工具通过将项目相关信息（包括开发计划、技术规范和风格指南）存储在受版本控制的Markdown文件中，而非临时的聊天记录中，从而支持基于上下文驱动的开发模式。
在Conductor中，“任务轨道”代表着一个独立的工作单元，它会包含详细的规范说明以及分阶段、分任务的实施计划。只有在对计划进行审核确认无误后，才会开始实际开发工作，而且开发进度会直接记录在相应的计划文件中。
Conductor支持在整个团队范围内进行配置设置，使各项目能够一次性制定出诸如测试策略、编码规范以及工作流程偏好等共享标准，并在所有由人工智能辅助完成的开发工作中一致地应用这些标准。这样一来，无论是单个开发者还是整个团队，都能保证各项工作的规范性与一致性。