Gemini-Flow: KI-Code-Entwicklungs- und Systemoptimierungstool für die Zusammenarbeit mehrerer Intelligenzen

gemini-flow ist ein Open-Source-KI-gesteuertes Entwicklungswerkzeug, das auf der Google Zwillinge CLI-Build, angepasst an das Projekt Claude-Flow von rUvnet. Es ermöglicht effiziente Code-Entwicklung, Systemdesign und Optimierung auf Unternehmensebene durch Zusammenarbeit mehrerer Intelligenzen (mit Unterstützung von bis zu 66 spezialisierten Intelligenzen). Das Projekt verwendet das A2A-Protokoll (Agent-to-Agent) und das MCP-Protokoll (Model Context Protocol), um eine nahtlose Kommunikation und Modellkoordination zwischen den Intelligenzen zu unterstützen. gemini-flow bietet sowohl einen leichtgewichtigen als auch einen Betrieb auf Unternehmensebene und eignet sich für Szenarien, die vom schnellen Prototyping bis zur komplexen Systemmigration reichen. Der Code wird auf GitHub unter der MIT-Lizenz gehostet und ist für Entwickler, Teams und Unternehmensanwender geeignet.

Funktionsliste

• Unterstützung für bis zu 66 spezialisierte Intelligenzen, die zusammenarbeiten und Architekturdesign, Codeerstellung, Tests und Optimierung abdecken.
• Implementierung des A2A-Protokolls zur Unterstützung der Echtzeitkommunikation zwischen Intelligenzen mit einer Latenzzeit von unter 25 ms.
• integriert (wie in integrierter Schaltung) MCP Protokolle, um zu gewährleisten, dass die Modellkontexte synchronisiert und das Wissen über die verschiedenen Intelligenzen hinweg geteilt wird.
• Es gibt den Lightweight-CLI-Modus (mit nur 15 MB Boot-Speicher) und den Enterprise-Modus (der komplexe Funktionen unterstützt).
• Unterstützung für mehrsprachige Entwicklung, einschließlich TypeScript, JavaScript, Python und Go.
• Die integrierte byzantinische Fehlertoleranz gewährleistet, dass die 33%-Intelligenz im Falle eines Ausfalls normal weiterarbeitet.
• Bietet VSCode-Erweiterungen und integriert Gemini Code Assist zur Verbesserung der Entwicklungserfahrung.
• Unterstützt Echtzeit-Leistungsüberwachung und SQLite-Betriebsgeschwindigkeiten von bis zu 396.610 Operationen/Sekunde.
• Enthält eine umfassende Testsuite, die Unit-Tests, Integrationstests und End-to-End-Tests abdeckt.

Hilfe verwenden

Einbauverfahren

gemini-flow basiert auf Node.js und dem Gemini CLI, ist einfach zu installieren und unterstützt mehrere Authentifizierungsmethoden. Hier sind die detaillierten Schritte:

1. Installation von Node.js
   Stellen Sie sicher, dass Node.js auf Ihrem System installiert ist (empfohlene Version 20 oder höher). Besuchen Sie die offizielle Node.js-Website, um es herunterzuladen und zu installieren. Führen Sie den folgenden Befehl aus, um dies zu überprüfen:

   node --version
   

2. Installation der Gemini CLI
   Führen Sie den folgenden Befehl in einem Terminal aus, um die Gemini CLI global zu installieren:

   npm install -g @google/gemini-cli
   

   Nach der Installation führen Sie gemini --version Bestätigen Sie die Version.

3. Installation von gemini-flow
   gemini-flow wurde für npm freigegeben und kann mit dem folgenden Befehl installiert werden:

   npm install -g @clduab11/gemini-flow
   

   Nach der Installation führen Sie gemini-flow --version Prüfen Sie den Erfolg.

4. Konfigurieren der Authentifizierung
   gemini-flow unterstützt zwei Authentifizierungsmethoden:
   • Google-Konto-Anmeldung : Führen Sie den folgenden Befehl aus und melden Sie sich nach Aufforderung an:

   gemini-flow init --protocols a2a,mcp
   

   Diese Methode bietet kostenlosen Zugang zu Gemini 2.5 Pro (mit einem Limit von 60 Anfragen pro Minute, 1000 pro Tag).

   • API-Schlüssel-Authentifizierung : Von Google AI Studio gewinnen Zwillings-API Taste, Umgebungsvariablen setzen:

   export GEMINI_API_KEY="your-api-key-here"
   

   API-Schlüssel eignen sich für hohe Gleichzeitigkeit oder Anforderungen auf Unternehmensebene.

5. Initialisierungsprojekt
   Im Projektverzeichnis ausführen:

   gemini-flow init --protocols a2a,mcp --topology hierarchical
   

   Dies erzeugt die Konfigurationsdatei .gemini-flow/config.tsmit der die Anzahl der Intelligenzen, Protokolle und Topologien festgelegt wird.

Verwendung

gemini-flow bietet eine Vielzahl von Funktionen für die Codegenerierung, Systemmigration und Leistungsoptimierung. Im Folgenden finden Sie einen detaillierten Leitfaden zu den wichtigsten Funktionen:

1. die Codegenerierung und -entwicklung

gemini-flow unterstützt die kollaborative Codegenerierung durch Intelligenzen. Zum Beispiel kann die Generierung eines Reagieren Sie Anwendungen:

gemini-flow hive-mind spawn --objective "build a React app" --agents "coder,tester" --protocols a2a,mcp

• Verfahren ::
  • Geben Sie ein Ziel ein, z. B. "Erstellen Sie eine React-App".
  • Geben Sie die Art der Intelligenzen (z. B. Codierer und Tester) und Protokolle (A2A und MCP) an.
  • Die Coder-Intelligenz wird aufgerufen, um Code zu erzeugen, und die Tester-Intelligenz erzeugt automatisch Testfälle.
  • Die Ausgabe wird in dem angegebenen Verzeichnis gespeichert (z. B. src/app/).
• auf etw. aufmerksam machen Um die Qualität des Codes zu verbessern, kann der Befehl mit einem Zusatz versehen werden --specialization full-stack Spezifizieren Sie spezialisierte Intelligenzen.

2. die Systemmigration

gemini-flow ist auf die Migration von Altsystemen auf moderne Architekturen spezialisiert. Zum Beispiel die Migration von monolithischen Java-Anwendungen zu Microservices:

gemini-flow sparc orchestrate --mode migration --source "legacy-java" --target "kubernetes-microservices" --agents 50

• Verfahren ::
  • Geben Sie den Migrationsmodus an (migration), Quellcode (legacy-java) und Zielarchitektur (kubernetes-microservices).
  • Das System weist 50 Intelligenzen zu, die an der Analyse des Codes, dem Entwurf der Microservices-Architektur und der Erstellung von Deployment-Skripten mitarbeiten.
  • Die Ausgabe besteht aus der Kubernetes-Konfigurationsdatei und dem Microservice-Code, die in der Datei output/ Katalog.
• zur Kenntnis nehmen Es wird empfohlen, überflüssige Dateien im Voraus zu löschen, um sicherzustellen, dass die Verzeichnisstruktur des Quellcodes übersichtlich ist.

3. die Optimierung und Überwachung der Leistung

gemini-flow bietet Funktionen zur Leistungsüberwachung in Echtzeit. Zum Beispiel für die Optimierung von Datenbankabfragen:

gemini-flow optimize database --target "sqlite" --protocols mcp

• Verfahren ::
  • Geben Sie das Optimierungsziel an (z. B. SQLite-Datenbank).
  • Das System analysiert die Abfrageleistung und erstellt Optimierungsempfehlungen (z. B. Indexergänzungen oder Umschreiben von Abfragen).
  • in Bewegung sein gemini-flow monitor --performance Anzeige von Leistungsdaten in Echtzeit (SQLite-Betriebsgeschwindigkeit, Latenzzeit usw.).
• auf etw. aufmerksam machen : Verwendung --log-level debug Aktivieren Sie die detaillierte Protokollierung, um die Fehlersuche zu erleichtern.

4. die Integration von VSCode

gemini-flow bietet VSCode-Erweiterungen zur Verbesserung der Entwicklungserfahrung. Schritte zur Installation:

• Suche auf dem VSCode Extended Marketplace gemini-flow oder manuelle Installation:

  npm install -g @clduab11/gemini-flow-vscode
  

• Führen Sie den Befehl in VSCode aus Gemini Flow: Initialize Konfigurationselemente.
• Verwendung von Erweiterungen (z. B. Code-Vervollständigung, Testgenerierung):
  • Öffnen Sie die Datei und drücken Sie Ctrl+Shift+P Einfuhr Gemini Flow: Generate Tests Erzeugen Sie Testfälle.
  • ausnutzen Gemini Flow: Optimize Code Optimieren Sie den ausgewählten Code.

5. der Betrieb des A2A- und MCP-Protokolls

Das A2A-Protokoll unterstützt die Kommunikation zwischen intelligenten Körpern, und das MCP-Protokoll gewährleistet die Synchronisierung des Modellkontexts. Zum Beispiel bei der Ausführung einer Aufgabe mit mehreren intelligenten Körpern:

gemini-flow hive-mind spawn --objective "enterprise digital transformation" --agents "architect,coder,analyst" --protocols a2a,mcp

• Verfahren ::
  • Geben Sie das Missionsziel und die Art der Intelligenz an.
  • Das A2A-Protokoll koordiniert die Kommunikation der intelligenten Körper und das MCP-Protokoll synchronisiert den Kontext (z. B. Architekturentwurf und Code-Implementierung).
  • Die Ausgabe besteht aus Entwurfsdokumentation, Code und Optimierungsberichten, die in der Datei docs/ im Gesang antworten src/ Katalog.
• zur Kenntnis nehmen Konfiguration sicherstellen .gemini-flow/config.ts Die Protokollparameter in der Datei a2a.messageTimeout im Gesang antworten mcp.contextSyncInterval.

6. benutzerdefinierte Konfiguration

Entwickler editierbar .gemini-flow/config.ts Passen Sie die Einstellungen an. Beispiel:

export default {
protocols: {
a2a: { enabled: true, messageTimeout: 5000, encryption: 'AES-256-GCM' },
mcp: { enabled: true, contextSyncInterval: 100, modelCoordination: 'intelligent' }
},
swarm: { maxAgents: 66, topology: 'hierarchical', consensus: 'byzantine-fault-tolerant' }
}

• Verfahren ::
  • Änderungen maxAgents Stellt die Anzahl der Intelligenzen ein (max. 66).
  • aufstellen topology wegen hierarchical(Hierarchie) oder mesh(Masche).
  • Speichern und ausführen gemini-flow init Anwendungskonfiguration.

Andere Überlegungen

• Protokollierung und Fehlersuche : Lauf gemini-flow monitor --log-level debug Detaillierte Protokolle anzeigen, die in der Datei logs/ Katalog.
• Sicherung und Wiederherstellung Konfigurationsdateien und Sitzungsdaten werden im Verzeichnis .gemini-flow/Die Website des Unternehmens ist eine gute Quelle für Informationen über die Produkte und Dienstleistungen des Unternehmens und wird regelmäßig gesichert, um Verluste zu vermeiden.
• Beiträge der Gemeinschaft Um einen PR oder ein Problem über GitHub einzureichen, siehe CONTRIBUTING.md Verständnis der Beitragsrichtlinien.

Anwendungsszenario

1. Migration von Unternehmenscode
   Unternehmen müssen alte Java-Systeme auf Kubernetes-Microservices migrieren. gemini-flow reduziert die Bereitstellungszeit um 67%, indem 50 Intelligenzen gemeinsam den Code analysieren, die Architektur entwerfen und Bereitstellungsskripte generieren.
2. Schnelles Prototyping
   Startup-Teams müssen FinTech-MVPs innerhalb von 48 Stunden entwickeln. gemini-flow nutzt A2A- und MCP-Protokolle, um eine ganze Reihe von Intelligenzen zu orchestrieren und Code, Tests und Marktanalysen zu generieren, um die Produkteinführung zu beschleunigen.
3. Optimierung der Systemleistung
   Entwickler optimieren die Datenbankleistung. gemini-flow analysiert SQLite-Abfragen, gibt Indizierungsempfehlungen und überwacht die Leistung in Echtzeit, um 396.610 Operationen/Sekunde zu gewährleisten.
4. Bildung und Lernen
   Studenten lernen Microservice Design mit gemini-flow. Intelligentsia generiert Architekturdokumentation und Codebeispiele, um die Entwicklung komplexer Systeme zu verstehen.

QA

1. Welche Programmiersprachen werden von gemini-flow unterstützt?
   Unterstützung von TypeScript, JavaScript, Python, Go usw., d. h. 17 Sprachen für Front-End-, Back-End- und Full-Stack-Entwicklung.
2. Welche Rolle spielen die A2A- und MCP-Protokolle?
   Das A2A-Protokoll ermöglicht die Kommunikation mit geringer Latenz (<25ms) zwischen den Intelligenzen, und das MCP-Protokoll synchronisiert die Modellkontexte, um den Wissensaustausch und die Konsistenz der Aufgaben zu gewährleisten.
3. Muss ich für die Nutzung von gemini-flow bezahlen?
   Der Zugriff ist mit einer Google-Kontoanmeldung kostenlos (es gelten Einschränkungen). Unternehmensfunktionen sind über Google verfügbar AI-Studio Die Beschaffung eines API-Schlüssels kann gebührenpflichtig sein.
4. Wie gehe ich mit Laufzeitfehlern um?
   in Bewegung sein gemini-flow monitor --log-level debug Protokolle anzeigen, Konfigurationsdateien und Abhängigkeiten prüfen. Community-Support ist über GitHub Issues verfügbar.