Gemini CLI 的作用是将AI从一个“聊天网站”变成一个能实际“动手干活”的开发助手。它远不止是一个在黑窗口里聊天的小工具。它是一个智能 AI 代理（Agent），被设计为深度集成在本地开发环境（终端）中。

为了详细讲解它的作用，需要先理解一个核心区别：AI 聊天（Chatbot）与 AI 代理（Agent）：

• AI 聊天（Web UI，例如网页版 Gemini 或 ChatGPT）：

  • 作用： 作为一个“对话伙伴”。

  • 工作流： 把问题和上下文（代码、文本）复制粘贴给它，它给答案后再复制粘贴回去。

  • 限制： 它是一个“ walled garden”（围墙花园），它看不见本地文件，无法在电脑上执行任何命令，也无法访问本地的工具。

• AI 代理（Gemini CLI）：

  • 作用： 作为一个“工作助手”或“开发者搭档”。

  • 工作流： 它“坐”在电脑的终端里，与我们在同一个工作环境中。不需要复制粘贴，只需要给它授权和任务，它就能直接操作文件和工具。

  • 能力： 它可以读取本地文件、执行本地命令、搜索网络，并自主规划多步骤任务来达成目标。

🚀 Gemini CLI 的四大核心作用（详细讲解）

Gemini CLI 的真正威力在于它如何将 AI 的“大脑”与电脑的“手脚”连接起来。

1. 具备“执行力”的 AI 代理 (Agentic Capabilities)

这是 Gemini CLI 最核心、最强大的功能。它使用一种名为 ReAct (Reason + Act) 的模式来工作。当给它一个复杂任务时，它会：

1. Reason (思考)： "我需要做什么来完成这个任务？"

2. Act (行动)： 执行一个工具（如本地命令或搜索）。

3. Observe (观察)： "这个工具的返回结果是什么？"

4. Repeat (重复)： "根据新结果，我的下一步思考是什么？"

具体体现在：

• 本地命令执行： 可以授权它在电脑的终端中运行命令。

  • 示例任务： "帮我找出 src 目录下所有 .js 文件中包含 'TODO' 的行。"

  • Gemini CLI (代理)： 它会自己思考并执行 grep -r "TODO" ./src/ --include="*.js"，然后把结果总结。

  • 网页版 AI (聊天)： 它只会告诉提问者："您可以使用 grep 命令来..."

• 内置工具（Google 搜索）： 它集成了 Google 搜索。

  • 示例任务： "最新的 React 19 有哪些特性？并帮我写一个使用新 'use' Hook 的例子。"

  • Gemini CLI (代理)： 它会先[Act]搜索“React 19 features”，[Observe]阅读结果，[Reason]提炼特性，然后[Act]基于新知识编写代码。

• 多步骤任务规划：

  • 示例任务： "我的项目构建失败了，帮我看看。"

  • Gemini CLI (代理)： 它可能会规划出：

    1. "我先运行 npm run build 来复现错误。"

    2. (观察到错误日志) "错误在 utils.ts 文件的第 42 行。"

    3. "让我读取 utils.ts 文件的内容。" (执行 cat src/utils.ts)

    4. (分析代码) "我发现了一个类型错误。我来帮您生成修复后的代码..."

2. 与本地环境的无缝集成

Gemini CLI 像一个本地工具（如 git 或 docker）一样，完全融入了终端的工作流。

• 读取本地文件 (使用 @)：

  • 可以直接把文件作为上下文"喂"给它。

  • 命令： gemini "解释一下这段代码是做什么的" @ main.py

• 管道流 (Piping)：

  • 可以将其他命令的输出直接“流”给 Gemini。

  • 命令： cat error.log | gemini "总结一下这个日志中的核心错误"

  • 命令： git diff | gemini "帮我写一个 Git commit message 来描述这些更改"

• 多模态能力 (处理图片)：

  • 它可以"看"图片。

  • 命令： gemini "这是我画的网页草图，帮我生成对应的 HTML 和 CSS 代码" @ sketch.png

• 输出重定向：

  • 可以将 AI 生成的内容直接保存为文件。

  • 命令： gemini "用 Python 写一个快速排序算法" > quick_sort.py

3. 强大的上下文（Context）管理

复杂的开发任务不是一次对话就能完成的。Gemini CLI 提供了强大的会话管理功能。

• 长期记忆： 它会记住当前会话的上下文，您可以连续提问和迭代。

• 会话保存 (Checkpointing)： 您可以把一个复杂的调试会话保存下来，明天再加载（load）回来继续工作。

• 上下文控制： 您可以轻松地添加或删除上下文（比如 @ file.js），或者使用 gemini -c 清空上下文，开始一个全新的话题。

4. 高度可定制与扩展

它不仅仅是一个工具，更是一个平台。

• 自定义斜杠命令 (Slash Commands)： 可以创建自己的"快捷方式"。

  • 示例： 您可以创建一个 /commit 命令，它自动执行 git diff | gemini "为我写 commit message" 的复杂流程。

• 插件生态（MCP）： 它支持“模型上下文协议”（Model Context Protocol），这意味着开发者可以编写插件，让 Gemini CLI 连接到任何第三方服务，例如：

  • GitHub（"帮我检查这个 PR"）

  • Postman（"帮我测试这个 API 端点"）

  • 数据库（"帮我查询上周的用户数据"）

总结

Gemini CLI 的核心作用是缩短“AI 思考”与“本地执行”之间的距离。

它把 Gemini 强大的智能，从一个被动的、需要“喂”数据的网页，变成了一个主动的、可以操作本地环境的开发者助手。这对于开发者、DevOps 工程师、SRE（网站可靠性工程师）以及任何重度使用终端的用户来说，都是一个效率的革命。