Gemini-Flow: desenvolvimento de código de IA e ferramenta de otimização de sistema para colaboração com várias inteligências

O gemini-flow é uma ferramenta de desenvolvimento de código aberto orientada por IA, baseada no Google Gêmeos Construção de CLI, adaptada do projeto Claude-Flow da rUvnet. Ele permite o desenvolvimento eficiente de códigos, o design de sistemas e a otimização em nível empresarial por meio da colaboração de várias inteligências (com suporte para até 66 inteligências especializadas). O projeto usa o protocolo A2A (Agent-to-Agent) e o protocolo MCP (Model Context Protocol) para dar suporte à comunicação contínua e à coordenação de modelos entre inteligências. O gemini-flow oferece operação leve e de nível empresarial e é adequado para cenários que vão desde a prototipagem rápida até a migração de sistemas complexos. O código está hospedado no GitHub sob a licença MIT e é adequado para desenvolvedores, equipes e usuários corporativos.

Lista de funções

• Suporte para até 66 inteligências especializadas trabalhando em conjunto, abrangendo projeto de arquitetura, elaboração de código, testes e otimização.
• Implementar o protocolo A2A para dar suporte à comunicação em tempo real entre inteligências com latência inferior a 25 ms.
• integrado (como em um circuito integrado) MCP protocolos para garantir que os contextos dos modelos sejam sincronizados e que o conhecimento seja compartilhado entre as inteligências.
• Estão disponíveis o modo CLI leve (com apenas 15 MB de memória de inicialização) e o modo empresarial (com suporte a funcionalidades complexas).
• Suporte para desenvolvimento em várias linguagens, incluindo TypeScript, JavaScript, Python e Go.
• A tolerância a falhas bizantinas integrada garante que as inteligências 33% continuarão a operar normalmente em caso de falha.
• Fornece extensões de VSCode e integra o Gemini Code Assist para aprimorar a experiência de desenvolvimento.
• Oferece suporte ao monitoramento de desempenho em tempo real e velocidades de operação do SQLite de até 396.610 operações/segundo.
• Inclui um conjunto abrangente de testes que abrange testes unitários, testes de integração e testes de ponta a ponta.

Usando a Ajuda

Processo de instalação

O gemini-flow depende do Node.js e da CLI do Gemini, é fácil de instalar e oferece suporte a vários métodos de autenticação. Veja a seguir as etapas detalhadas:

1. Instalação do Node.js
   Certifique-se de que o Node.js esteja instalado em seu sistema (versão recomendada 20 ou superior). Visite o site oficial do Node.js para fazer o download e instalá-lo. Execute o seguinte comando para verificar:

   node --version
   

2. Instalação da CLI do Gemini
   Execute o seguinte comando em um terminal para instalar globalmente a CLI do Gemini:

   npm install -g @google/gemini-cli
   

   Após a instalação, execute gemini --version Confirme a versão.

3. Instalação do gemini-flow
   O gemini-flow foi lançado no npm e pode ser instalado com o seguinte comando:

   npm install -g @clduab11/gemini-flow
   

   Após a instalação, execute gemini-flow --version Verificação de sucesso.

4. Configuração da autenticação
   O gemini-flow oferece suporte a dois métodos de autenticação:
   • Login na conta do Google Execute o seguinte comando e faça login conforme solicitado:

   gemini-flow init --protocols a2a,mcp
   

   Esse método fornece acesso gratuito ao Gemini 2.5 Pro (com um limite de 60 solicitações por minuto, 1.000 por dia).

   • Autenticação de chave de API : De Estúdio de IA do Google ganho API Gemini definir variáveis de ambiente:

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

   As chaves de API são adequadas para requisitos de alta simultaneidade ou de nível empresarial.

5. Projeto de inicialização
   Execute no diretório do projeto:

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

   Isso gera o arquivo de configuração .gemini-flow/config.tsque é usado para definir o número de inteligências, protocolos e topologias.

Uso

O gemini-flow oferece uma variedade de recursos que abrangem a geração de código, a migração do sistema e a otimização do desempenho. A seguir, um guia detalhado dos principais recursos:

1. geração e desenvolvimento de código

O gemini-flow oferece suporte à geração de código colaborativo por meio de inteligências. Por exemplo, a geração de um Reagir Aplicativos:

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

• procedimento ::
  • Insira um objetivo, como "Criar um aplicativo React".
  • Especifique o tipo de inteligência (por exemplo, codificador e testador) e os protocolos (A2A e MCP).
  • A inteligência do codificador é chamada para gerar código e a inteligência do testador gera automaticamente casos de teste.
  • A saída é salva no diretório especificado (por exemplo src/app/).
• chamar a atenção para algo Para melhorar a qualidade do código, o comando pode ser anexado a um --specialization full-stack Especificar as inteligências especializadas.

2. migração do sistema

A gemini-flow é especializada na migração de sistemas legados para arquiteturas modernas. Por exemplo, migração de aplicativos monolíticos Java para microsserviços:

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

• procedimento ::
  • Especifique o modo de migração (migration), código-fonte (legacy-java) e arquitetura de destino (kubernetes-microservices).
  • O sistema atribui 50 inteligências para colaborar na análise do código, projetar a arquitetura de microsserviços e gerar scripts de implantação.
  • A saída consiste no arquivo de configuração do Kubernetes e no código do microsserviço, salvos no arquivo output/ Catálogo.
• tomar nota de Verifique se a estrutura de diretórios do código-fonte está clara; é recomendável limpar os arquivos inúteis com antecedência.

3. otimização e monitoramento do desempenho

O gemini-flow oferece recursos de monitoramento de desempenho em tempo real. Por exemplo, a otimização de consultas a bancos de dados:

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

• procedimento ::
  • Especifique o alvo da otimização (por exemplo, banco de dados SQLite).
  • O sistema analisa o desempenho da consulta e gera recomendações de otimização (como adições de índices ou reescritas de consultas).
  • estar em movimento gemini-flow monitor --performance Visualize dados de desempenho em tempo real (velocidade de operação do SQLite, latência, etc.).
• chamar a atenção para algo : Uso --log-level debug Ative o registro detalhado para facilitar a solução de problemas.

4. integração do VSCode

O gemini-flow fornece extensões de VSCode para aprimorar a experiência de desenvolvimento. Etapas de instalação:

• Pesquisar o VSCode Extended Marketplace gemini-flow ou instalação manual:

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

• Execute o comando no VSCode Gemini Flow: Initialize Itens de configuração.
• Use extensões (por exemplo, conclusão de código, geração de testes):
  • Abra o arquivo e pressione Ctrl+Shift+P importação Gemini Flow: Generate Tests Gerar casos de teste.
  • fazer uso de Gemini Flow: Optimize Code Otimizar o código selecionado.

5. operação dos protocolos A2A e MCP

O protocolo A2A oferece suporte à comunicação entre corpos inteligentes e o protocolo MCP garante a sincronização do contexto do modelo. Por exemplo, a execução de uma tarefa de corpo com várias inteligências:

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

• procedimento ::
  • Especifique o objetivo da missão e o tipo de inteligência.
  • O protocolo A2A coordena a comunicação do corpo inteligente e o protocolo MCP sincroniza o contexto (por exemplo, projeto arquitetônico e implementação de código).
  • O resultado consiste em documentação de projeto, código e relatórios de otimização, salvos no arquivo docs/ responder cantando src/ Catálogo.
• tomar nota de Configuração: Garanta a configuração .gemini-flow/config.ts Os parâmetros de protocolo no a2a.messageTimeout responder cantando mcp.contextSyncInterval.

6. configuração personalizada

Desenvolvedor editável .gemini-flow/config.ts Ajuste as configurações. Exemplo:

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' }
}

• procedimento ::
  • modificações maxAgents Ajusta o número de inteligências (máximo de 66).
  • configurar topology por causa de hierarchical(hierarquia) ou mesh(malha).
  • Salvar e executar gemini-flow init Configuração de aplicativos.

Outras considerações

• Registro e depuração : Executar gemini-flow monitor --log-level debug Veja os registros detalhados, que são salvos no logs/ Catálogo.
• Backup e recuperação Arquivos de configuração e dados de sessão são armazenados no .gemini-flow/O site da empresa é uma boa fonte de informações sobre os produtos e serviços da empresa, e o backup é feito regularmente para evitar perdas.
• Contribuições da comunidade Para enviar um PR ou problema via GitHub, consulte CONTRIBUTING.md Compreensão das diretrizes de contribuição.

cenário do aplicativo

1. Migração de código empresarial
   As empresas precisam migrar sistemas Java legados para microsserviços Kubernetes. O gemini-flow reduz o tempo de implementação em 67% com 50 inteligências analisando o código de forma colaborativa, projetando a arquitetura e gerando scripts de implementação.
2. Prototipagem rápida
   As equipes de startups devem desenvolver MVPs de FinTech em 48 horas. A gemini-flow utiliza os protocolos A2A e MCP para orquestrar uma pilha completa de inteligências para gerar códigos, testes e análises de mercado para acelerar o lançamento do produto.
3. Otimização do desempenho do sistema
   Os desenvolvedores otimizam o desempenho do banco de dados. O gemini-flow analisa as consultas SQLite, fornece recomendações de indexação e monitora o desempenho em tempo real para garantir 396.610 operações/segundo.
4. Educação e aprendizado
   Os alunos aprendem o design de microsserviços usando o gemini-flow. A Intelligentsia gera documentação de arquitetura e amostras de código para ajudar a entender o desenvolvimento de sistemas complexos.

QA

1. Quais linguagens de programação são compatíveis com o gemini-flow?
   Suporte a TypeScript, JavaScript, Python, Go etc., abrangendo 17 linguagens para desenvolvimento front-end, back-end e full-stack.
2. Qual é a função dos protocolos A2A e MCP?
   O protocolo A2A permite a comunicação de baixa latência (<25 ms) entre inteligências, e o protocolo MCP sincroniza contextos de modelos para garantir o compartilhamento de conhecimento e a consistência das tarefas.
3. Preciso pagar para usar o gemini-flow?
   O acesso é gratuito com um login na Conta do Google (aplicam-se limites). Os recursos empresariais estão disponíveis por meio do Google Estúdio de IA A obtenção de uma chave de API pode implicar em uma taxa.
4. Como faço para lidar com erros de tempo de execução?
   estar em movimento gemini-flow monitor --log-level debug Veja os registros, verifique os arquivos de configuração e as dependências. O suporte da comunidade está disponível por meio do GitHub Issues.