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Google Gemini CLI 将 AI 能力直接带入终端,让开发者享受智能编码与文件操作的全新体验。核心内容: 1. Gemini CLI 的核心功能与独特优势 2. 详细安装指南与系统要求 3. 多种安装方式与升级维护方法
最近用 Codex 写公司的 ERP 前端页面还是没啥大问题,结合 DESIGN.md 形成统一设计风格之后还是蛮好的,就是在自己的项目上写前端页面太降智了,审美太无语了。听大家说 Gemini 写前端页面会好很多,然后还有 Google Stitch 可以直接设计原型,试了试确实比 Codex 要有想法,审美也好很多。
Gemini CLI 是 Google 发布的开源 AI Agent,将 Gemini 模型能力直接带入终端。它不是一个简单的聊天工具,而是一个具备 ReAct(推理-行动)循环的智能代理,能够:
核心优势:
验证 Node.js 版本:
node --version # 应输出 v18.x.x 或更高
方式一:npm 全局安装(推荐)
npm install -g @google/gemini-cli
方式二:无需安装,直接使用 npx
npx @google/gemini-cli
方式三:Conda 环境(数据科学场景)
conda create -y -n gemini_env -c conda-forge nodejs
conda activate gemini_env
npm install -g @google/gemini-cli
方式四:安装预览版(最新功能,可能不稳定)
npm install -g @google/gemini-cli@preview
方式五:每日构建版(最前沿,存在未验证问题)
npm install -g @google/gemini-cli@nightly
npm update -g @google/gemini-cli
npm uninstall -g @google/gemini-cli
# 同时清除配置(可选)
rm -rf ~/.gemini
gemini --version
Gemini CLI 的文件分布在以下位置:
~/.gemini/ # 用户全局目录
├── settings.json # 用户级配置
├── GEMINI.md # 全局上下文文件
├── commands/ # 用户自定义斜杠命令
│ └── my-command.toml
├── keybindings.json # 自定义键位绑定
└── agents/ # 本地 Agent 定义
<project>/
├── .gemini/ # 项目级配置
│ ├── settings.json # 项目设置(覆盖用户设置)
│ ├── commands/ # 项目专属命令
│ │ └── review.toml
│ └── sandbox-macos-custom.sb # 自定义沙箱配置
├── GEMINI.md # 项目上下文文件
└── .geminiignore # 忽略文件(类似 .gitignore)
# 系统级(企业管理员使用)
/etc/gemini-cli/settings.json # Linux 系统级强制配置
C:\ProgramData\gemini-cli\settings.json # Windows 系统级
首次运行时,CLI 会自动引导认证:
gemini
# 提示选择认证方式
# 选择 "1. Sign in with Google"
# 浏览器弹出 → 选择 Google 账号 → 点击登录
# 从 Google AI Studio 获取 Key:https://aistudio.google.com/apikey
export GEMINI_API_KEY="your-api-key-here"
gemini
# 配置应用默认凭证(ADC)
gcloud auth application-default login
# 设置项目和区域
export GOOGLE_CLOUD_PROJECT="your-project-id"
export GOOGLE_CLOUD_LOCATION="us-central1"
export GOOGLE_GENAI_USE_VERTEXAI=true
gemini
在 CI/CD 或服务器中,必须通过环境变量认证:
# 方式 A:Gemini API Key
export GEMINI_API_KEY="your-key"
gemini -p "执行任务"
# 方式 B:Vertex AI + ADC
export GOOGLE_APPLICATION_CREDENTIALS="/path/to/service-account.json"
export GOOGLE_CLOUD_PROJECT="your-project"
export GOOGLE_CLOUD_LOCATION="us-central1"
export GOOGLE_GENAI_USE_VERTEXAI=true
gemini -p "执行任务"
⚠️ 重要安全警告:如果你设置了
GOOGLE_API_KEY、GEMINI_API_KEY或GOOGLE_GENAI_USE_VERTEXAI环境变量,即使你选择 Google 账号登录,CLI 也会优先使用这些环境变量并走付费 API 通道。如果只想用免费 OAuth,确保这些环境变量没有被设置。
GEMINI_API_KEY |
|
GOOGLE_API_KEY |
|
GOOGLE_GENAI_USE_VERTEXAI |
true 时使用 Vertex AI 后端 |
GOOGLE_APPLICATION_CREDENTIALS |
|
GOOGLE_CLOUD_PROJECT |
|
GOOGLE_CLOUD_LOCATION |
us-central1) |
GEMINI_CLI_SYSTEM_DEFAULTS_PATH |
/etc/gemini-cli/system-defaults.json |
|
GEMINI_CLI_SYSTEM_SETTINGS_PATH |
/etc/gemini-cli/settings.json |
GEMINI_SANDBOX |
false 可关闭沙箱 |
NO_COLOR |
|
DEBUG |
gemini:* 开启调试日志 |
在配置文件中可以通过 $VAR_NAME 或 ${VAR_NAME:-默认值} 引用:
{
"mcpServers": {
"my-server": {
"env": {
"DATABASE_URL": "$DATABASE_URL",
"API_TOKEN": "${MY_TOKEN:-fallback-value}"
}
}
}
}
gemini [OPTIONS] [PROMPT]
--prompt |
-p |
gemini -p "分析这个文件" |
|
--model |
-m |
gemini -m gemini-2.5-flash |
|
--output-format |
text、json、stream-json |
gemini -p "..." --output-format json |
|
--yolo |
gemini --yolo |
||
--approval-mode |
default、auto_edit、plan |
gemini --approval-mode plan |
|
--sandbox |
gemini --sandbox |
||
--checkpointing |
gemini --checkpointing |
||
--debug |
gemini --debug |
||
--all-files |
gemini --all-files |
||
--include-directories |
gemini --include-directories ./docs |
||
--system-prompt |
gemini --system-prompt ./my-prompt.md |
||
--show-memory-usage |
|||
--telemetry |
enabled/disabled |
gemini --telemetry disabled |
|
--help |
-h |
gemini --help |
|
--version |
-v |
gemini --version |
gemini-3.1-pro-preview |
||
gemini-3.1-flash-lite |
||
gemini-3-flash-preview |
在会话中切换模型:
/model gemini-2.5-flash # 切换到 Flash
/model gemini-2.5-pro # 切换到 Pro
# 交互式会话
gemini
# 非交互式执行(CI 场景)
gemini -p "检查代码中的安全漏洞" --output-format json
# 指定模型
gemini -m gemini-2.5-flash "快速回答这个问题"
# Plan 模式(只读,不执行操作)
gemini --approval-mode plan
# 全自动模式(谨慎使用)
gemini --yolo "按照 TODO.md 完成所有任务"
# 带检查点(重要任务推荐)
gemini --checkpointing "重构整个 src/api 目录"
# 加入额外目录上下文
gemini --include-directories ./docs --include-directories ./specs
# 流式 JSON 输出
gemini -p "运行测试并报告结果" --output-format stream-json
输入 / 打开命令列表,继续输入过滤。
/clear |
|
/chat save [文件名] |
|
/chat resume [文件名] |
|
/compress |
|
/restore |
/restore <id> 恢复到指定检查点 |
/rewind |
|
/quit/exit |
/copy |
|
/export |
/settings |
|
/model [模型名] |
|
/stats |
|
/status |
|
/help |
|
/version |
|
/theme |
|
/auth |
|
/privacy |
|
/vim |
/tools |
|
/tools brief |
|
/tools schema <工具名> |
|
/mcp |
|
/mcp desc |
|
/mcp brief |
|
/mcp reload |
|
/mcp enable <名称> |
|
/mcp disable <名称> |
|
/mcp auth <名称> |
|
/extensions |
/memory show |
|
/memory add <文本> |
|
/memory refresh |
|
/memory list |
/agent list |
|
/agent reload |
|
/agent enable <名称> |
|
/agent disable <名称> |
|
/agent config <名称> |
/directory add <路径> |
~ 引用) |
/directory list |
|
/shells |
/init |
GEMINI.md 文件 |
/bug |
在 ~/.gemini/commands/ 或 .gemini/commands/ 目录下创建 .toml 文件:
# ~/.gemini/commands/plan.toml
# 使用 /plan 调用
description = "先规划,不立即实现"
prompt = """
分析需求后,只输出一个详细的分步执行计划,不要开始实现。
等待用户反馈后再继续。
"""
嵌套目录创建命名空间命令:
.gemini/commands/git/commit.toml → /git:commit
.gemini/commands/db/migrate.toml → /db:migrate
在提示词中使用 @路径 将文件或目录内容注入上下文:
# 引用单个文件
@src/api/users.ts 分析这个文件的结构
# 引用目录(自动过滤 .gitignore 和 .geminiignore 中的内容)
@src/utils/ 重构这个目录下的所有工具函数
# 引用图片
@screenshot.png 解释这个截图中的 UI 问题
# 引用 PDF
@spec.pdf 根据这个规格书生成实现代码
# 同时引用多个文件
@package.json @tsconfig.json 检查这两个配置是否有冲突
支持的文件类型:文本文件、代码文件、图片(PNG/JPG/WebP/GIF)、PDF、音频、视频
Git 感知:引用目录时,自动跳过 .gitignore 和 .geminiignore 中指定的内容。
在提示词中用 ! 前缀直接执行 Shell 命令:
# 执行并显示结果
!ls -la src/
# 执行并让 Gemini 分析结果
!git log --oneline -20
根据上面的提交历史,总结最近的工作进展
# 进入持久 Shell 模式(单独输入 ! 切换)
!
# 现在在 Shell 模式中,直接输入命令
ls
git status
# 再次输入 ! 退出 Shell 模式
!
Ctrl+C |
|
Ctrl+L |
|
Ctrl+Z |
fg 恢复) |
Escape |
Enter |
|
Shift+Enter\ + Enter |
|
↑↓ |
|
Ctrl+A |
|
Ctrl+E |
|
Ctrl+U |
|
Ctrl+K |
|
Ctrl+W |
|
Ctrl+Z |
|
Ctrl+Shift+Z |
|
Tab |
Ctrl+T |
|
? |
|
Alt+ZCmd+Z |
启用后支持完整 Vim 键位(/vim 命令启用):
Esc |
|
i |
|
aA, I, o, O |
|
. |
|
hjkl
|
|
wbe
|
|
ddyyp
|
在 ~/.gemini/keybindings.json 中配置(类似 VS Code 格式):
[
{
"command": "workbench.action.files.save",
"key": "ctrl+s"
},
{
"command": "-clearInput",
"key": "ctrl+u"
}
]
配置文件位于 ~/.gemini/settings.json(用户级)或 .gemini/settings.json(项目级)。
1. 内置默认值
2. 系统默认文件(/etc/gemini-cli/system-defaults.json)
3. 用户配置文件(~/.gemini/settings.json)
4. 项目配置文件(.gemini/settings.json)
5. 系统强制配置(/etc/gemini-cli/settings.json,企业级强制覆盖)
6. 环境变量
7. 命令行参数
{
"general": {
"preferredEditor": "code",
"vimMode": false,
"defaultApprovalMode": "auto_edit",
"enableAutoUpdate": true,
"devtools": false
},
"model": {
"model": "gemini-2.5-pro",
"temperature": 1.0,
"topP": 0.95,
"topK": 64,
"thinkingBudget": 8192
},
"sandbox": {
"sandbox": false
},
"auth": {
"account": "your@gmail.com"
},
"telemetry": {
"enabled": false,
"logPromptsToConsole": false
},
"mcpServers": {
"github": {
"command": "npx",
"args": ["-y", "@modelcontextprotocol/server-github"],
"env": {
"GITHUB_PERSONAL_ACCESS_TOKEN": "$GITHUB_TOKEN"
},
"timeout": 30000,
"trust": false
},
"my-python-server": {
"command": "python",
"args": ["-m", "my_mcp_server"],
"cwd": "./mcp_tools",
"env": {
"DATABASE_URL": "$DB_URL"
},
"includeTools": ["safe_tool_1", "safe_tool_2"],
"excludeTools": ["dangerous_tool"]
}
}
}
defaultApprovalMode:
default |
|
auto_edit |
|
plan |
|
yolo |
--yolo 开启,不能写入配置文件) |
thinkingBudget:Gemini 3 扩展思考的最大 Token 数,设为 0 禁用思考,-1 为动态分配。
Gemini CLI 合并多层级的 GEMINI.md 文件,具体目录越深,优先级越高:
~/.gemini/GEMINI.md # 全局:适用于所有项目
<项目根>/GEMINI.md # 项目级:整个项目通用
<项目根>/src/GEMINI.md # 子目录:src 相关规则
<项目根>/src/api/GEMINI.md # 更精细的 API 规则
查看当前加载的所有文件:/memory list
查看合并后的完整内容:/memory show
cd my-project
gemini
> /init
# Gemini 分析项目结构后生成 GEMINI.md
# 项目名称 GEMINI.md
## 项目概述
一个基于 Next.js 15 + TypeScript 的 SaaS 应用。
后端:Node.js + Prisma + PostgreSQL。
部署:Vercel。
## 技术栈
- 框架:Next.js 15(App Router)
- 语言:TypeScript(严格模式)
- 数据库:PostgreSQL + Prisma ORM
- 测试:Jest + React Testing Library
- 样式:Tailwind CSS v4
## 关键命令
- 开发:`pnpm dev`
- 测试:`pnpm test`
- 构建:`pnpm build`
- 数据库迁移:`pnpm prisma migrate dev`
## 代码规范
- 函数式组件,禁止 Class 组件
- 所有新文件必须使用 TypeScript,禁止 any
- 测试覆盖率要求 ≥ 80%
- 使用 async/await,不用 .then() 链
## 文件组织
- 按功能分组:src/features/<feature>/<component>
- API 路由:src/app/api/
- 共享工具:src/lib/
## 禁止操作
- 不要直接修改 prisma/migrations/ 目录
- 不要删除 .env.example 中的字段
- 不要绕过 TypeScript 类型检查
## 导入其他说明文件
@./src/frontend/react-guidelines.md
@./src/backend/api-conventions.md
类似 .gitignore,排除不应被 Gemini 读取的文件:
# .geminiignore
/node_modules/
/dist/
*.log
.env
.env.local
*.secret
/backups/
coverage/
只读、只规划,不执行任何写操作:
# 启动时开启
gemini --approval-mode plan
# 或在 settings.json 中设置
# "defaultApprovalMode": "plan"
使用场景:重构前先看执行计划,大型任务分析,不想意外修改文件。
每次工具调用前自动保存项目快照:
gemini --checkpointing "重构整个认证模块"
# 会话中查看检查点
/restore
# 回滚到指定检查点
/restore <checkpoint_id>
强烈推荐:进行重大代码变更前开启,等效于自动 git stash。
# 基础用法
gemini -p "生成项目文档" --output-format text
# JSON 结构化输出
gemini -p "分析代码架构" --output-format json
# 流式 JSON(适合长时间任务的实时监控)
gemini -p "运行测试并修复失败用例" --output-format stream-json
# 管道输入
echo "解释这段代码" | gemini -p -
# 管道与文件结合
cat error.log | gemini -p "分析这个错误日志,找出根本原因" -
# 图片分析
gemini
> @screenshot.png 这个界面有哪些可以改进的地方
> @architecture-diagram.jpg 解释这个架构图,指出潜在的性能瓶颈
# PDF 处理
> @requirements.pdf 根据这份需求文档生成技术设计方案
# 多文件
> @before.png @after.png 对比这两个界面设计,哪个更好
Gemini CLI 内置 Google Search 工具,可以直接联网获取最新信息:
> 搜索最新的 React 19 breaking changes 并告诉我如何迁移
> 查找 Next.js 15 的最新版本发布说明
> 搜索 "Node.js 22 performance improvements" 并总结要点
> 读取 https://docs.example.com/api-reference 并生成对应的 TypeScript 类型定义
> 抓取 https://github.com/vercel/next.js/releases/latest 并总结新功能
对于重复使用相同大型上下文的场景,开启 Token 缓存可降低成本(仅 API Key 认证时有效):
// settings.json
{
"tokenCaching": {
"enabled": true
}
}
在 Docker 容器或 macOS Seatbelt 中隔离执行 Shell 命令:
# 命令行开启
gemini --sandbox
# settings.json 开启
{
"sandbox": {
"sandbox": true
}
}
# 自定义 macOS 沙箱规则
# 创建:.gemini/sandbox-macos-custom.sb
# 自定义 Docker 沙箱
# 创建:.gemini/sandbox.Dockerfile
# 保存会话
/chat save my-session.md # 保存为 Markdown
/chat save my-session.json # 保存为 JSON
# 恢复会话
/chat resume my-session.md
# 列出历史会话(通过文件管理)
ls ~/.gemini/sessions/
回退到上一次工具调用前的状态,不需要知道具体检查点 ID:
# 在会话中使用
/rewind
{
"mcpServers": {
"github": {
"command": "npx",
"args": ["-y", "@modelcontextprotocol/server-github"],
"env": {
"GITHUB_PERSONAL_ACCESS_TOKEN": "$GITHUB_TOKEN"
}
},
"filesystem": {
"command": "npx",
"args": ["-y", "@modelcontextprotocol/server-filesystem", "/home/user"]
},
"postgres": {
"command": "npx",
"args": ["-y", "@modelcontextprotocol/server-postgres"],
"env": {
"POSTGRES_CONNECTION_STRING": "$DATABASE_URL"
}
},
"remote-server": {
"url": "https://mcp.example.com/sse",
"headers": {
"Authorization": "Bearer $MCP_TOKEN"
},
"timeout": 30000
}
}
}
配置好 MCP Server 后,在提示词中用 @server-name 调用:
# GitHub MCP
> @github 列出我最近 10 个未关闭的 PR
> @github 查找所有带有 "bug" 标签的 issues
# 数据库 MCP
> @postgres 查询 users 表中最近 7 天注册的用户数量
# Slack MCP
> @slack 把今天的代码变更摘要发送到 #dev 频道
如果 MCP Server 定义了 Prompts,它们会自动成为斜杠命令:
# MCP Server 的 "code-review" prompt 变成
/code-review --pr=123
# 带参数调用
/research --topic="React Server Components" --depth="detailed"
/mcp # 列出所有 MCP 服务器及工具
/mcp desc # 显示详细描述
/mcp reload # 重新加载所有服务器
Gemini CLI 还提供 Extension 系统,作为比 MCP 更高层的封装:
# 浏览官方扩展:https://geminicli.com/extensions/
# 通过 settings.json 安装扩展(示例)
{
"extensions": {
"github-extension": {
"path": "~/.gemini/extensions/github"
}
}
}
cd unknown-project
gemini
> 分析这个项目的整体架构,说明主要模块、数据流和关键依赖
> @src/core/ 这个核心模块是做什么的,有什么设计模式
> 找出这个项目中最复杂的 3 个文件,并解释复杂性的来源
gemini --checkpointing --approval-mode plan
# Step 1:先规划
> 我需要为用户系统添加双因素认证(TOTP),参考 @src/auth/ 的现有实现,
给我一个详细的实现计划
# 确认计划后,切换到实现模式
/settings # 修改 defaultApprovalMode 为 auto_edit
# Step 2:实现
> 按照上面的计划,先实现 TOTP 生成和验证的核心逻辑,
放在 src/lib/totp.ts,并为其编写单元测试
# Step 3:集成
> 将 TOTP 集成到 @src/auth/login.ts 的登录流程中
# Step 4:验证
> 运行测试并确认所有用例通过
gemini --checkpointing
> 我在生产环境遇到了以下错误:
[粘贴完整错误堆栈]
请分析根本原因,查看相关的 @src/payment/ 代码
> 修复这个 bug,并为它添加一个回归测试,防止未来再次出现
gemini --checkpointing
> 分析 @src/utils/ 目录,找出所有违反 DRY 原则的代码,
列出重构计划(不要立即修改)
# 审查计划
> 开始执行重构,每次只改一个文件,改完告诉我再继续
# 验证
> 运行测试,确保重构没有破坏任何功能
gemini
> 读取 @src/api/ 目录下所有路由文件,生成 OpenAPI 3.0 规范文档,
保存为 docs/openapi.yaml
> 读取 @src/components/ 目录,为每个组件生成 Storybook 故事文件
> 根据 @src/ 的代码结构,更新 README.md 中的安装和使用说明
# .github/workflows/gemini-review.yml
- name: AI Code Review
env:
GEMINI_API_KEY: ${{ secrets.GEMINI_API_KEY }}
run: |
gemini -p "审查 PR 中的代码变更,重点关注安全漏洞和性能问题" \
--output-format json \
> review-results.json
# 本地自动化脚本
gemini -p "运行测试,修复所有失败用例,不要修改测试文件本身" \
--output-format stream-json \
--yolo # 只在 CI 环境中使用
gemini
> @data/sales-2023.csv @data/sales-2024.csv
合并这两个 CSV 文件,按月份对齐,输出为包含年度对比的新文件
> 读取 @Financial/Invoices/ 目录中所有 PDF,
提取发票日期并将文件重命名为 YYYY-MM-DD_原文件名.pdf 格式
> @images/ 目录下的图片,使用 EXIF 数据将文件重命名为 YYYYMMDD_HHMMSS_原文件名.jpg 格式,
没有 EXIF 数据的使用文件修改时间
ℹ️ 注意:配额在 Google Code Assist 和 Gemini CLI 之间共享。
gemini
> /stats # 当前会话 Token 使用量
# 或在 Google AI Studio 查看账号级配额
# https://aistudio.google.com/usage
认证安全:
.env 文件.geminiignore 中排除所有包含凭证的文件环境变量陷阱:
GOOGLE_API_KEY、GEMINI_API_KEY、GOOGLE_GENAI_USE_VERTEXAI 会覆盖 OAuth 登录unset GOOGLE_API_KEY GEMINI_API_KEY GOOGLE_GENAI_USE_VERTEXAIYolo 模式风险:
--yolo 会跳过所有确认提示,可能删除文件、执行危险命令--yolo--checkpointing 使用--checkpointing)进行大范围文件修改--approval-mode plan 先看执行计划.geminiignore 排除不应被修改的目录(如 node_modules、dist、.git).gitignore 规则,不会读取被忽略的文件/compress 压缩历史,节省 Token/stats 监控当前 Token 使用量@ 引入,保持上下文精准/privacy 命令了解并配置数据收集选项--telemetry disabled 关闭遥测\ 或 / 均可# ❌ 模糊
> 修复登录 bug
# ✅ 精确,带完成标准
> 修复 src/auth/login.ts 中的登录 bug。
完成标准:
1. `pnpm test -- auth` 全部通过
2. 没有新的 TypeScript 错误
3. 不要修改 auth.test.ts 中的测试用例
# 进入项目后第一件事
/init
# 然后根据实际情况编辑生成的 GEMINI.md
主文件保持简洁,用 @ 导入各模块的详细规范:
# GEMINI.md 主文件
@./docs/coding-standards.md
@./docs/api-conventions.md
@./docs/testing-requirements.md
对于复杂任务,先用 Plan 模式确认方向:
gemini --approval-mode plan
> 重构整个支付模块
# 看到计划后确认无误,再切换到执行模式
/settings # 改为 auto_edit
# 长会话中,定期压缩
/compress
# Gemini 用摘要替换完整历史,继续任务
gemini --checkpointing
# 出现问题时
/rewind # 回退到上一步
# 或
/restore # 查看所有检查点,选择回退点
gemini
> /directory add ~/shared-libs
> /directory add ~/docs-repo
# 现在可以跨仓库引用
> @~/shared-libs/auth-utils/ 参考这个共享库,实现我们项目的认证功能
# ~/.gemini/commands/commit.toml
description = "生成 Conventional Commits 格式的提交信息"
prompt = """
分析当前 git diff(运行 git diff --staged),
生成符合 Conventional Commits 规范的提交信息。
格式:<type>(<scope>): <subject>
types: feat, fix, docs, style, refactor, test, chore
要求:主题行不超过 72 字符,用中文描述
"""
Gemini 的训练数据有截止日期,使用内置搜索工具获取最新内容:
> 搜索 Prisma 6 的最新迁移指南,然后帮我把项目从 Prisma 5 升级
# 探索阶段用 Flash(便宜快速)
gemini -m gemini-2.5-flash "帮我理解这个项目的整体结构"
# 复杂实现用 Pro
gemini -m gemini-2.5-pro "实现这个复杂的算法"
# 配置 GitHub MCP 后,直接操作 PR
> @github 列出所有带 "needs-review" 标签的 PR,
对每个 PR 做一个简短的代码评审摘要
# 配置数据库 MCP 后,直接查询
> @postgres 找出最近 7 天活跃的用户,
分析他们的行为模式,生成一份报告
# 安装
npm install -g @google/gemini-cli
# 启动(首次会引导认证)
gemini
# 使用 API Key
export GEMINI_API_KEY="your-key"
gemini
gemini -p "单次任务" # 无交互执行
gemini -m gemini-2.5-flash # 指定模型
gemini --approval-mode plan # 规划模式
gemini --checkpointing # 开启检查点
gemini --yolo # 全自动(危险)
gemini --output-format json # JSON 输出
/clear 清空对话和屏幕
/compress 压缩对话历史
/model 切换模型
/memory show 查看当前上下文
/memory add 添加记忆
/restore 回滚到检查点
/rewind 撤销上一次工具操作
/checkpoints 列出检查点
/mcp 查看 MCP 服务器
/tools 查看可用工具
/stats 查看 Token 用量
/settings 打开配置编辑器
/init 生成 GEMINI.md
/help 显示帮助
/quit 退出
@文件路径 引用文件内容
@目录路径 引用目录内容(Git 感知)
!命令 执行 Shell 命令
! 切换持久 Shell 模式
/命令 斜杠命令
GEMINI_API_KEY # Gemini API Key
GOOGLE_API_KEY # Google Cloud API Key
GOOGLE_GENAI_USE_VERTEXAI # 使用 Vertex AI 后端
GOOGLE_CLOUD_PROJECT # GCP 项目 ID
GOOGLE_APPLICATION_CREDENTIALS # ADC 凭证路径
~/.gemini/GEMINI.md 全局
<项目根>/GEMINI.md 项目
<子目录>/GEMINI.md 模块
文档整理自 Gemini CLI 官方文档[1] 及 GitHub 仓库[2] · 最后更新:2026 年 4 月
[1] Gemini CLI 官方文档: https://geminicli.com/docs/[2] GitHub 仓库: https://github.com/google-gemini/gemini-cli
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2026-01-28
2026-01-26
2026-01-23
2026-04-03
2026-01-26
2026-04-15
2026-04-09
2026-04-01
2026-03-17
2026-03-13
2026-03-02
2026-02-05
2026-01-28