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EGM 大象金鱼模型|Google 开源 AI 设计评审工作流

EGM 大象金鱼模型|Google 开源 AI 设计评审工作流 苏哲管理咨询
2026-11-03
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导读:编者摘要:EGM 是 Google 开源、内部几千工程师在用的 AI 插件,核心思路一句话:让懂全项目信息的
编者摘要:EGM 是 Google 开源、内部几千工程师在用的 AI 插件,核心思路一句话:让懂全项目信息的 AI 写设计方案,让完全不知道前期讨论的独立 AI 来挑毛病,最后由人拍板做架构决策,定好设计再写代码。大象 AI 掌握全部代码、需求和沟通历史,先和人一起梳理想法,产出设计草稿。金鱼 AI 是全新独立会话,只能看到最终文档和引用代码,看不到前面沟通记录,相当于一个陌生评审人,专门揪出方案里没说出口的默认前提、边界漏洞、模糊需求和落地风险。它有一套可单独调用的技能:头脑风暴、写设计稿、评审、修改意见、存量代码补文档、循环评审、检查代码和文档是否脱节。标准流程是先头脑风暴形成简要思路,再写成正式设计文档,交给金鱼 AI 盲审,人筛选问题、确认方案,归档后再开发。它适合有架构选择的新功能开发,简单小 bug 修复没必要用。最大门槛是 AI 工具必须支持新建隔离子 Agent;它只是设计辅助手段,不能替代人工判断、单元测试和代码审核。这套模式本质是强制设计文档做到独立自洽,避免 AI 和人在对话里脑补一堆没写下来的隐藏假设,减少后期返工。

10 关键问题 Q&A

Q1:EGM 是一个大模型吗?A:不是,它是跑在 Claude Code、Antigravity 等编码 Agent 上的插件工作流,不自带基座大模型。

Q2:为什么金鱼 AI 要清空之前对话?A:模拟第一次读文档的陌生人,专门找出大家心里默认、但文档没写出来的隐性假设。

Q3:所有 AI 编程工具都能直接用 EGM 吗?A:官方原生只支持 Antigravity、Claude Code、Codex,且工具必须支持创建隔离的独立子 Agent。

Q4:EGM 和普通 AI 代码评审差别在哪?A:普通评审在同一个会话里,带着历史信息;金鱼是全新会话,只能看文档,评审更苛刻。

Q5:必须走完完整流程吗?A:不用,技能可以单独调用,手上已有设计文档可以直接执行评审。

Q6:drift-report 是干嘛的?A:对比归档的旧设计文档和当前代码,检查实际开发有没有偏离当初设计。

Q7:它适合后端微服务、接口设计吗?A:很适合,幂等、重试、异常流程这类边界场景,正是金鱼评审擅长发现问题的地方。

Q8:能不能拿来写产品需求文档?A:原生面向软件技术设计文档;思路可以借鉴,但插件能力偏向读取源码、技术评审。

Q9:EGM 产出的 md 文档格式是强制的吗?A:concepts_brief.md、design_draft.md 是默认文件,团队可以自定义归档路径和格式。

Q10:EGM 能替代测试和人工代码审查吗?A:不能。它只是设计阶段的风险排查工具,无法替代测试、安全审计和人工终审。

附录  🐘🐠 EGM(Elephant-Goldfish Model,大象金鱼模型)

Design with an elephant. Review with a goldfish.(用大象做设计,用金鱼做评审)它是 Google 内部数千工程师在用、现已开源的 AI Coding Agent 插件,核心范式:先写设计规格,再写代码;用「带全上下文 Agent 起草 + 零上下文独立子 Agent 盲审」来揪出隐性假设与设计盲区⚠️ 声明:不是 Google 官方正式支持产品

一、三大角色分工

关键前提:Goldfish 必须是

全新独立子 Agent 会话;如果你的编码 Agent 不支持派生独立子 Agent,EGM 的评审能力无法运行。评审不能替代单元测试、人工终审。

适用场景:新增功能、需要做架构决策的改动;小 Bug 修复不适合,直接走正常编码流程。

二、标准工作流(示例:增加 Webhook 投递能力)

  1. egm-brainstorm 头脑风暴
    命令:/egm:egm-brainstorm Add webhook delivery to this project.和 Agent 讨论需求、边界 case(投递失败、重复事件)、方案取舍;输出 concepts_brief.md概念简报。
  2. egm-draft 起草设计文档
    命令:/egm:egm-draft基于简报分段生成 design_draft.md,每写完一段停下来等你反馈。
  3. egm-review 金鱼盲审
    命令:/egm:egm-review design_draft.md启动一批独立 Goldfish 子 Agent,从 5 个维度评审设计清晰度、代码适配性、落地风险;你选择哪些问题要修改。
  4. 你确认审批设计 → 交给编码 Agent 基于定稿设计文档开发;定稿文档归档到 docs/designs/

不是必须走完全链路:每个 Skill 可以单独按需调用。

三、全部 Skill 能力清单(可单独调用)

  • egm-brainstorm
    验证想法,产出概念简报
  • egm-draft
    把简报 / 零散笔记转为正式设计文档
  • egm-resolve
    处理评审发现的问题,对齐修改方案
  • egm-bootstrap
    给存量代码库批量生成 / 补全文档
  • egm-review
    多阶段独立子 Agent 盲审设计稿
  • egm-review-loop
    可配置的批量评审组,定向评审任务
  • egm-drift-report
    比对代码库和已归档设计文档,识别文档与代码漂移不一致

四、支持的运行载体(Harness)& 安装命令

不同载体命令前缀不一样:Antigravity / Claude Code 需要加 /egm:前缀;Codex 在技能面板选择;安装后重启会话生效

  1. Antigravity CLI

bash

agy plugin install https://github.com/google/elephant-goldfish-model

  1. Claude Code

bash

claude plugin marketplace add google/elephant-goldfish-model
claude plugin install egm@egm

  1. Codex

bash

codex plugin marketplace add google/elephant-goldfish-model
codex plugin add egm@egm

Antigravity App / VSCode 插件版:输入 /plugin;Claude Cowork、ChatGPT Work 参考 harnesses.md

五、核心价值与解决的痛点

现在 AI 编码最常见问题:

  • Agent 带着上下文 “脑补” 大量隐性假设,写出来的方案在作者脑子里自洽,但文档缺失、别人看不懂、边界 case 漏掉;
  • 人在和 AI 对话时,自己也会把一些前提当成不言自明;
  • 直接上手写代码,后期才发现架构缺陷,返工成本极高。

EGM 的解法本质是一种规格驱动开发 SDD(Spec-Driven Development):

用失忆式盲审,强制设计文档做到自包含、自解释,脱离原始对话也能被看懂、评估。

六、局限

  1. 强依赖 Agent 平台支持创建隔离独立子会话;很多轻量 Agent 不支持,直接废掉 Goldfish 评审;
  2. 它是设计评审工具,不是测试工具,不替代 UT、集成测试、安全审计;
  3. 适合有设计决策的功能迭代,微小修复属于过度流程;
  4. 输出质量依然受底层大模型能力影响。

七、配套资源

  • 官网:https://egm.dev/
  • GitHub:https://github.com/google/elephant-goldfish-model
  • 入门文档:docs/getting_started.md
  • 架构说明:docs/designs/architecture.md
  • 背景文章:《Elephants, Goldfish, and the New Golden Age of Software Engineering》


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