谷歌开源神器Gemini CLI
Gemini CLI 是 Google 推出的一款免费、开源的 AI 命令行助手，基于 Gemini 2.5 Pro 模型，支持百万 Token 超长上下文，每天 1000 次调用额度，集成文本、图像（Imagen）、视频（Veo）多模态能力，支持 MCP协议 连接外部工具，可以极大提升开发和自动化效率。
注意与其他 UI 形式的 Agent 不同，它是一个命令行的 Agent。
1 前置条件
- 操作系统：支持 Windows、macOS、Linux
- Node.js：需安装 20 版本或更高（如果你本地有其他 node 需求，可以使用 nvm 管理 Node 版本）
1.1 使用 nvm 安装 Node（以 macOS/Linux 为例）
安装 nvm（Node 版本管理器）
curl -o- https://raw.githubusercontent.com/nvm-sh/nvm/v0.40.3/install.sh | bash
source ~/.nvm/nvm.sh
curl -o- https://raw.githubusercontent.com/nvm-sh/nvm/v0.40.3/install.sh | bash
source ~/.nvm/nvm.sh
1.2 安装 Node.js 22
nvm install 22
# 验证 Node.js 和 npm 版本
node -v # 应输出 v22.x.x
npm -v
nvm install 22
# 验证 Node.js 和 npm 版本
node -v # 应输出 v22.x.x
npm -v2 安装 Gemini CLI
使用 npm（ Node.js 的包管理器，用于安装、管理和共享 Node.js 的代码包）全局安装（“-g” 代表全局安装，意味着安装后该工具在系统的任何目录下都可使用） “@google/gemini-cli” 的软件包
npm install -g @google/gemini-cli
3 启动和认证
选择主题：根据提示选择喜欢的终端主题。
登录方式：
推荐【Google 账号登录】，免费额度高（60次/分钟，1000次/天）。
也可使用 API Key，通过环境变量设置：export GEMINI_API_KEY="你的_API_KEY"
浏览器认证：首次登录会自动弹出浏览器，完成 Google 账号授权。
认证过程的常见问题（如果没有遇到忽略）：
网络问题，解决办法：
- 因为默认情况下终端可能没有走代理软件，因此需要复制你代理软件的命令，让终端的网络请求也走代理（命令视代理软件决定）
- 比如我本地的使用
export https_proxy=http://127.0.0.1:7890 http_proxy=http://127.0.0.1:7890 all_proxy=socks5://127.0.0.1:7890 - 也可以把这个放在 shell 的初始化文件中，比如我使用的是
zsh，那么把上面这段代理命令放到～./zshrc中，可以避免每次启动都需要输出。 某些情况下可能需要指定
GOOGLE_CLOUD_PROJECT，解决办法：搜索 Gemini API 开启 API 调用功能；
打开 Google Cloud 平台，创建项目（可能之前已经创建过了，则不需要重新创建）；
3. 将项目 ID 指定到环境变量中。
export GOOGLE_CLOUD_PROJECT="xxxx"
4 三大操作符
Gemini CLI 的三大操作符是 /、!、@，分别对应会话控制、Shell 交互、文件注入功能。以下是详细解析：
4.1 / 内置功能
用于管理 CLI 的交互行为和设置。
/help：显示所有可用命令的说明。/chat save/resume/list：保存、恢复或列出对话历史（支持标签管理）。/memory show/refresh：查看或重新加载GEMINI.md中的自定义规则记忆。/theme：切换终端主题（如暗黑/亮色模式）。/stats：查看当前会话的 Token 消耗和时长统计。/clear（快捷键Ctrl+L）：清空终端屏幕。适用场景：管理长对话、优化 Token 使用（如/compress可压缩上下文节省资源）。
4.2 ! shell 命令
执行系统命令。
- 单条命令：如
!git status或!ls -la。 - Shell 模式：输入
!进入临时 Shell 环境（提示符变色），再次输入!返回对话。 - 自动化整合：例如
git diff | gemini "总结代码变更"通过管道符结合 AI 分析。
典型用途：快速执行脚本、检查文件系统状态或启动服务。
4.3 @ 引用文件
将本地文件内容作为上下文注入对话，支持精准分析或修改：
@文件名：注入单个文件（如@src/utils.js优化代码）。@目录名：递归注入目录下所有文本文件（忽略.gitignore配置）。- 结合提问：例如
@report.md 总结这份文档的核心观点，AI 会基于文件内容生成回答。
5 使用场景示例
5.1 文件批处理
1.创建文件
2.文件重命令
* 文件操作：“创建一个名为 src 的目录，并把所有 .js 文件移动进去。” 或 “把所有以 .txt 结尾的文件后缀名改为 .md。”
* 运行脚本：“运行测试。” 或 “启动开发服务器。”
* 使用系统工具：“查找当前目录下所有大于 1MB 的文件。” 或 “使用 pip 安装 requests 库。”
* 自动化流程：“读取 users.csv 文件中的数据，为每个用户创建一个以其名字命名的文件夹。”
5.2 解释和优化代码
* 解释代码：“解释一下 create_site 这个函数是做什么的。”
* 总结文件：“总结 main.py 这个文件的主要功能。”
* 查找代码：“get_auth_token 函数是在哪个文件里定义的？” 或 “查找所有引用了 requests 库的文件。”
* 项目探索：“列出 tests/ 目录下的所有测试文件。”
* 编写新代码：“创建一个 Python 函数，输入一个数字列表，返回它们的平均值。”
* 添加新功能：“为我的 Express 服务器添加一个处理 /api/users POST 请求的新接口。”
* 重构代码：“将这个函数从使用 Promise 改为使用 async/await。”
* 修复 Bug：“utils.js 里的代码抛出了一个 TypeError，帮我找到并修复它。”
* 编写测试：“为 billing.py 文件里的 calculate_discount 函数编写单元测试。”
5.3 阅读和总结网页内容
5.4 信息检索
Gemini CLI 内置了 Goolge Search，让 Gemini 能够访问并搜索互联网，以获取最新的信息。当我们咨询一些具有时效性的问题时能够有效解答。
5.5 MCP 扩展
Gemini CLI 可以通过 MCP Server 集成 Imagen、Veo、Lyria 等多模态模型。
6 总结
Gemini CLI 像是一个安装在电脑终端里的、拥有超强能力的 AI 开发助手。在交互形式上确实有点“新”。除了需要走代理访问，有点点慢，其他表现还是比较超预期。
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