Wechseln Sie von Conductor? Behalten Sie Ihren Workflow.
Alles, was Sie an der parallelen Arbeit mit mehreren Coding-Agenten geschätzt haben, plus das Engineering-System, das deren Ergebnisse produktionsreif macht. Ihre Worktrees, Skripte und Notizen nehmen Sie einfach mit.
- 4. Nov.Keine neuen Registrierungen oder Downloads für Conductor mehr.
- 13. Nov.Conductor Cloud wird schreibgeschützt: Sie können alte Chats lesen und exportieren, aber keine neuen Nachrichten senden.
- 20. Nov.Conductor Cloud wird abgeschaltet und die Löschung der Cloud-Daten beginnt. Exportieren Sie Ihre Daten vor diesem Datum.
- Anfang 2027Die lokale Mac-App wird schrittweise eingestellt.
Aus der Ankündigung von Conductor. Um Arbeit aus der Cloud zu sichern, klicken Sie vor dem 20. Nov. mit der rechten Maustaste auf einen Cloud-Workspace und wählen Sie „Transfer to local“ oder nutzen Sie „Settings, Account, Export data“.
Wechsel in drei Schritten
Ihr Repository funktioniert unverändert: Palgu liest Ihre Conductor-Einstellungen direkt ein. Der Import übernimmt Ihre Workspaces als Aufgaben.
- Palgu installieren
curl -fsSL https://api.palgu.ai/install.sh | bash
Oder laden Sie Palgu Studio für Mac oder Windows herunter.
- Ihre Conductor-Workspaces importieren
palgu import conductor --dry-run palgu import conductor --apply
Der Probelauf listet zuerst jede Änderung auf. In Palgu Studio finden Sie denselben Import beim Onboarding und in den Einstellungen. Ein erneuter Durchlauf ändert nichts, und weder Daten von Conductor noch Ihre nicht committeten Änderungen werden jemals gelöscht oder verändert.
- Fertig
Jeder Workspace ist eine Palgu-Aufgabe auf demselben Branch, mit unverändertem Diff, seinen .context-Notizen und MCP-Servern. Secrets kommen in den macOS-Schlüsselbund oder in die Windows-Anmeldeinformationsverwaltung, niemals in Dateien.
Im direkten Vergleich
Was Sie in Conductor nutzen, belegt durch die Conductor-Dokumentation, und wo Sie es in Palgu finden.
| In Conductor | In Palgu |
|---|---|
| Ein Workspace pro Git-Worktree mit eigenem Branch (Quelle) | Jede Aufgabe und jeder Agent erhält einen eigenen Git-Worktree und Branch. Ihre bestehenden Conductor-Worktrees werden an Ort und Stelle auf demselben Branch übernommen. |
| Claude Code, Codex, Cursor und OpenCode parallel (Quelle) | Claude Code und Codex laufen über Ihren eigenen Login. palgu runners listet alle Agenten-CLIs auf, die dieser Rechner nutzen kann, einschließlich OpenCode. Cursor: kommt, sobald die Prüfung der Nutzungsbedingungen abgeschlossen ist. |
| .conductor/settings.toml-Skripte: Setup, Run-Aktionen, Archivierung, run_mode (Quelle) | Wird unverändert eingelesen, einschließlich der älteren conductor.json. Keine Konvertierung nötig. |
| CONDUCTOR_WORKSPACE_PATH, CONDUCTOR_ROOT_PATH, CONDUCTOR_WORKSPACE_NAME, zehn Ports ab CONDUCTOR_PORT (Quelle) | Dieselben Variablen plus PALGU_-Pendants sowie ein Block von zehn Ports pro Worktree. |
| Zu kopierende Dateien wie .env.local (Quelle) | Zu kopierende Dateien und .worktreeinclude werden beim Einrichten eines Worktrees gleichermaßen berücksichtigt. |
| Notizen und Übergaben im Ordner .context des Workspaces (Quelle) | Werden in das Aufgabengedächtnis importiert, sodass der nächste Agent direkt darauf aufbauen kann. |
| Diff-Viewer mit Zeilenkommentaren, danach PR erstellen (Quelle) | Review in Studio: das Diff, Kommentare zurück an den Agenten, PR erstellen und mergen. |
| Checks: Git-Status, PR, CI, Review-Threads, Todos (Quelle) | Genauso, ergänzt durch Tests, Screenshots und ein unabhängiges Gremien-Review, bevor eine Arbeit als erledigt gilt. |
| Plan Mode und Fast Mode (Quelle) | Plan-Checkpoints in jeder Aufgabe und palgu --fast für einen schnellen Durchlauf, der sie beibehält. |
| Skills für Codex, Claude Code und OpenCode (Quelle) | CLAUDE.md, AGENTS.md, Skills und .mcp.json werden direkt übernommen; MCP-Server aus Conductor werden importiert. |
| Cloud-Workspaces: jeder Agent in seiner eigenen Cloud-Sandbox (Quelle) | Noch nicht: Palgu bietet keine gehostete Rechenleistung für Agenten. Übertragen Sie den Workspace auf Ihr lokales System, damit die Agenten auf Ihrem eigenen Mac oder PC laufen, während Aufgaben, Nachweise und Code-Wissen im gehosteten Workspace Ihrer Organisation liegen. |
Und was Palgu zusätzlich bietet:
- Unabhängige Verifizierung, bevor etwas als erledigt gilt
- Ein gemeinsamer Code-Graph und Produktgedächtnis für jeden Agenten
- Multi-Modell-Routing mit Budgets, wann immer Sie es brauchen
- Richtlinien, ein Sicherheits-Heartbeat und ein Audit-Trail
- Palgu Studio für Mac und Windows sowie die palgu-CLI
Studio, die palgu-CLI, parallele Agenten, Verifizierung, Review und Aufgaben sind kostenlos, wenn Ihre Agenten über Ihr eigenes Claude Code-, Codex- oder OpenCode-Abo laufen (Cursor: kommt, sobald die Prüfung der Nutzungsbedingungen abgeschlossen ist); dies gilt für Konten, die über diese Seite erstellt werden. Jeder Agent läuft wie in Conductor über seine eigene, auf Ihrem Rechner angemeldete CLI. Palgu speichert Ihr Abo-Token niemals, leitet es nicht über einen Proxy und verwendet es nicht erneut.
Über Palgu geroutete Modelle (Mixture of Models und Modellgruppen) sind optional und kostenpflichtig: Anbieterkosten plus 10 % Gateway-Gebühr, ohne Lizenzgebühr pro Nutzer. Siehe Preise.
Ein Tag mit Palgu
Ihre gewohnten Abläufe aus Conductor, Schritt für Schritt, in Studio oder im Terminal.
Starten Sie in Studio drei Aufgaben; jede erhält einen eigenen Worktree und Branch. Im Terminal starten Sie sie im Hintergrund und behalten sie in einer Ansicht im Blick.
palgu agents run implementer "add the search endpoint" --worktree --detach palgu agents run implementer "fix the login redirect" --worktree --detach palgu agents run implementer "write the export docs" --worktree --detach palgu agents
Öffnen Sie eine Aufgabe in Studio, um das Diff zu sehen, und kommentieren Sie eine Zeile, um sie an den Agenten zurückzugeben. palgu review sendet den Branch an das Review-Gremium, das jeden Befund gegen Ihren Code prüft, bevor es ihn meldet.
palgu review main
Erstellen Sie den Pull Request und mergen Sie direkt aus dem Review in Studio. palgu ship zeigt Ihnen vorab, ob der Commit bereit für das Deployment ist.
palgu ship
Setzen Sie Ihre letzte Sitzung oder eine pausierte Aufgabe über ihre ID fort. Eine Claude Code- oder Codex-Sitzung aus Ihrem Conductor-Workspace läuft auf derselben CLI weiter.
palgu --continue palgu resume <id> palgu --continue-claude
Palgu schreibt zuerst den Test und führt ihn aus. Schlägt ein Test fehl, sieht der Agent den Fehler in derselben Aufgabe und korrigiert den Code; die Aufgabe geht erst weiter, wenn die Tests bestehen.
palgu -p "the checkout total test fails: fix it"
Bevor eine Aufgabe als erledigt gilt, prüft Palgu sie unabhängig: mit Tests, Screenshots für alles mit Benutzeroberfläche, einem Council-Review und direkt an den Commit geknüpften Nachweisen. Sie sehen genau, was geprüft wurde.
palgu agents run verifier "check the search endpoint does what the task says" palgu check quality
Mehr dazu in der Dokumentation.