协调多阶段 RAG 迁移工作

对使用 Gemini CLI 协调复杂多阶段云迁移项目的流程进行梳理。

具体怎么做

作者使用 Conductor 扩展运行了 Gemini CLI。Markdown 文件定义了产品、技术栈和工作流。针对每个任务，智能体编写了规范与计划，并在实施前获得批准。随后采用“先测试后实现”的方式，编写 Terraform 代码，并在每个阶段结束时进行检查。他在 Yolo 模式下通过通知脚本在沙箱环境中运行该流程，并在收到通知时返回。

做到了什么

该项目花了数天时间进行人工智能辅助处理。使用了约1900万输入数据、6600万缓存输入数据以及40万输出词元，在Vertex AI上花费了约30美元。原文未提供任何失败细节。

上手要点

缓存的输入令牌占主导地位，作者表示成本有所不同。如在执行应用前运行 terraform plan 以及覆盖率目标这类规则，应写入工作流文件.md中。