Google hat Open Source gestellt: das Elephant-Goldfish Model (EGM) plugin, eine Design- und Review-Schicht für AI-Coding-Agents. Das Elephant-Goldfish Model Plugin bringt einen Agent dazu, vor dem Schreiben von Code zunächst eine Spezifikation zu verfassen. Anschließend greifen neue Subagents ohne Konversationsverlauf diese Spec an. Google sagt , Tausende seiner Ingenieure nutzen es. Es ist ziemlich einfach: falsche Annahmen in einer Markdown-Datei abfangen, nicht in einem Pull Request.
TL;DR
- Größe: 7 Skills, 9 Reviewer-Personas, 6 Brainstorm-Linsen, 5 Review-Stufen. Keine Modellgewichte; Ihr Agent stellt das LLM.
- Läuft auf: jedem Harness, der neue Subagents erzeugen kann: Antigravity, Claude Code 2.1.271+, Claude Cowork, Codex, ChatGPT. Nutzt Ihr vorhandenes Modellkontingent.
- Performance: kein Genauigkeits-Benchmark veröffentlicht. Die Belege sind Adoption und End-to-End-Harness-Testläufe.
- Bestes Ergebnis: Codex 0.163.0 führte 15 native Fresh-Context-Reviewer der Reihe nach aus. 2 Live-Tests bestanden in 573.13s.
- Schlechtestes Ergebnis: der Claude-Cowork-Lauf brach nach den Stufen 5 bis 7 wegen eines Nutzungslimits ab. Issue #237 berichtet von
AGENTS.mdim Codex-Reviewer. - Fazit: das Beste: erzwungenes unabhängiges Review vor dem Code. Das Schlechteste: hoher Token-Verbrauch und auf manchen Hosts nicht verifizierte Isolation.
Was ist Googles Elephant-Goldfish Model Plugin?
EGM ist ein Apache 2.0 Plugin aus Skills, Reviewer-Personas und Dokumentstandards. Es ist kein neues Sprachmodell. Die Methode stammt aus Dave Rensins Essay über Elefanten und Goldfische. Der Google Open Source Blog rahmt es als Mittel gegen AI-„Slop“ und den Kollaps des Sitzungskontexts. Die README stellt fest, dass es kein offiziell unterstütztes Google-Produkt ist.
Wie funktioniert der Elephant-Goldfish-Workflow?
Das Elephant ist eine lange Session, die Projektkontext und frühere Entscheidungen festhält. Sie entwirft die Spezifikation und schreibt keinen Code. Jede Goldfish ist ein zustandsloser Subagent. Sie liest nur den Entwurf und die Dateien, auf die er verweist. Du löst Kompromisse auf und gibst das Design frei.
Die Core Loop hat 3 Befehle:
/egm-brainstormklärt die Idee und startet dann einen 6-Linsen-Goldfish-Schwarm. Die Linsen decken YAGNI, Token-Kosten, UX, Migration, Observability und Tech Debt ab. Ausgabe:concepts_brief.md./egm-draftverwandelt das Briefing unterdocs/designs/in ein Design-Dokument, Abschnitt für Abschnitt./egm-reviewführt die Goldfish-Prüfung durch.
/egm-drift-report vergleicht später Code mit der Spezifikation. Die Dokumentation empfiehlt, dies wöchentlich auszuführen.
Was passiert in der 5-stufigen Goldfish-Prüfung?
Die Review-Fähigkeit durchläuft 5 sequenzielle Stufen:
- Initial Zoom Out: prüft das gesamte Dokument auf hoher Ebene.
- Comprehension Test: eine Goldfish paraphrasiert das Design. Eine falsche Paraphrase bedeutet, dass das Dokument mehrdeutig ist.
- Critic Review: Design-, Struktur- und Stil-Rezensenten suchen nach Lücken und Randfällen.
- Intermediate Zoom Out: prüft die Architektur nach den Korrekturen erneut.
- Implementation Readiness: prüft Dateipfade, Datenstrukturen und Signaturen.
Jede Stufe erlaubt höchstens 1 erneute Prüfung. Funde werden als Blocker, Major oder Nit eingestuft. Wenn ein Host kein Subagent-Werkzeug hat, stoppt EGM. Eine Review im selben Kontext ist keine Goldfish-Review.
Welche Coding-Agents unterstützt EGM?
Die Berichterstattung zum Launch beschrieb Unterstützung nur für Antigravity, mit weiteren in Arbeit. Der aktuelle Harness-Leitfaden deckt Antigravity CLI und App, Claude Code, Claude Cowork, Codex, ChatGPT, omp und Muse ab. Antigravity CLI, Claude Code und Codex bestehen automatisierte End-to-End-Fixtures.
Claude Code benötigt Version 2.1.271 oder höher. Prüfer dort erhalten nur die Tools Read, Grep und Glob. CLAUDE.md Dateien werden aus ihrem Kontext ausgeschlossen.
Die Testaufzeichnung liefert konkrete Laufzeitdaten:
- Antigravity CLI 1.4.5: 16 native Reviewer liefen, Stufen in Reihenfolge.
- Codex 0.163.0: 15 native Reviewer, 2 Live-Tests in 573.13s.
- Codex CLI mit der v0.1.0 ZIP: komplette Suite bestanden in 482.30s.
Wie schneidet EGM im Vergleich zu Spec Kit, Kiro und Superpowers ab?
| Feature | Google EGM | GitHub Spec Kit | Kiro Specs | Superpowers |
|---|---|---|---|---|
| Typ | Plugin (Skills + Personas) | Toolkit + Specify CLI | Feature einer agentischen IDE/CLI/Web | Skills-Plugin |
| Lizenz | Apache 2.0 | MIT | Kommerziell (Preise) | MIT |
| Workflow | Brainstorming, Entwurf, Review, Drift-Bericht | Constitution, specify, plan, tasks, implement, converge | Anforderungen, Design, Aufgaben | Brainstorming, Planung, Subagent-Build, TDD, Review |
| Spec geprüft von Subagents mit frischem Kontext | Ja, 5 Stufen vor dem Code | Nicht offengelegt | Nicht offengelegt (Analyze-Requirements-Durchlauf) | Nein; frische Subagents prüfen den Code pro Aufgabe |
| Harness | Antigravity, Claude Code, Codex, ChatGPT, mehr | Copilot und andere Agenten | Nur Kiro | 16 Harnesses aufgelistet |
| Einrichtung | Plugin-Installation | Python 3.11+, uv | Kiro-Konto | Plugin-Installation |
| Kosten | Kostenloses Plugin; Nutzung des Host-Modells | Kostenloses Toolkit; Nutzung des Host-Modells | Abonnement | Kostenloses Plugin; Nutzung des Host-Modells |
EGMs eigener Ansatz ist die Überprüfung der Spezifikation durch Zero-Context-Agenten. Spec Kit und Kiro setzen auf menschliche Überprüfung zwischen den Phasen. Superpowers isoliert Subagenten hauptsächlich zur Implementierungszeit.
Kernerkenntnisse
- EGM ist ein Plugin, kein Modell: Elephant entwirft, Goldfish überprüft.
- Spezifikationen durchlaufen 5 Zero-Context-Überprüfungsstufen, bevor Code geschrieben wird.
- Funktioniert mit Antigravity, Claude Code, Codex und ChatGPT.
- Codex-Testläufe: 15 Fresh-Context-Reviewer wurden vollständig durchlaufen.
- Die Isolation der Reviewer leitet auf einigen CLIs weiterhin Host-Instruktionsdateien weiter.
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