命令行工具（CLI）作为开发者日常工作中不可或缺的效率利器，随着AI能力的深度融合，CLI正从传统的命令执行器，演变为更智能、更具交互性的开发助手。Google也推出了其创新的AI命令行代理——Gemini CLI。这款工具旨在将强大的Gemini模型直接引入开发者的终端环境，让AI的强大能力触手可及。

Gemini CLI 不仅仅是一个简单的AI工具，它更像是一个能够理解复杂指令、自主规划并执行多步任务的智能代理，彻底改变了开发者与终端的交互方式，将AI辅助从IDE扩展到了纯命令行界面。

环境准备

在安装Gemini CLI之前，需要确保系统满足以下基本要求：

• • Node.js
  在安装Gemini CLI之前，请务必确保系统已安装Node.js，并且版本为18或更高。可以在终端中运行node -v命令来检查当前Node.js版本。
• • 注册GAC
  在国内使用需要在gacode进行注册，注册完成即可授权使用，如无权限使用，发送任意邮件到gaccode@163.com邮箱即可。

1、安装 Node.js

需要安装Node.js环境，可以通过以下的方式安装：

curl -fsSL https://deb.nodesource.com/setup_22.x | sudo bash -
sudo apt-get install -y nodejs

确认是否安装成功。

node --version
npm --version

出现具体的版本信息则代表环境安装成功，这里需要确保Node.js为18.0 或更高版本，之后就可以继续下一步了。

确保 npm 与 Node.js可用后，就可以通过以下命令安装代理的Gemini Cil，该命令会从配置的源下载并安装程序包。

npm install -g https://gaccode.com/gemini/install

回到终端窗口，愉快的开始使用gemini，

运行后会打开一个网页按流程注册登录后授权，如授权后提示403报错现“No Active Subscription” 提示联系请发送任意邮件到gaccode@163.com即可获取权限。如授权后提示403报错现“No Active Subscription” 提示联系请发送任意邮件到gaccode@163.com即可获取权限。

模型切换

您可以覆盖默认模型（gemini-2.5-pro）以使用不同的 Gemini 模型：

# 例如：使用 gemini-3-pro-preview
gemini --set-model gemini-3-pro-preview

# 清除模型覆盖（使用默认）
gemini --set-model

模型覆盖保存在 ~/.gemini/model_override 文件中，会在会话之间保持。

初识Gemini CLI：你的智能终端助手

什么是Gemini CLI？

Gemini CLI是一款开源的AI代理，它采用独特的“思考-行动”（ReAct）循环机制，结合其内置工具和Model Context Protocol (MCP) 服务器，直接在终端中完成从简单到复杂的各类任务。这意味着它不仅能理解自然语言指令，还能智能地规划并执行一系列操作来达成目标，例如代码生成、文件操作、甚至与外部服务的交互。

尽管Gemini CLI在代码辅助方面表现卓越，能够高效地协助开发者修复bug、创建新功能、甚至提高测试覆盖率，但其功能远不止于此。它是一个极其多功能的本地实用工具，可以广泛应用于内容生成、复杂问题解决、深度研究乃至日常任务管理等多个领域，极大地拓展了终端的可能性。

值得注意的是，Gemini CLI是Google AI编码助手Gemini Code Assist的核心技术支撑。这意味着无论开发者选择在传统的终端环境，还是在VS Code等集成开发环境（IDE）中使用Gemini Code Assist的代理模式，都能享受到一致且强大的AI辅助体验，确保工作流的连贯性和高效性。

Gemini CLI 的核心亮点

Gemini CLI的推出，带来了多项引人注目的特性，使其成为开发者工具箱中的新宠：

• • 慷慨的免费使用额度与强大的模型支持
  对于个人开发者而言，Gemini CLI提供了一个极具吸引力的免费使用层级。只需使用个人Google账户登录，即可免费获得Google最先进的Gemini 2.5 Pro模型支持，并享受高达100万个Token的巨大上下文窗口。在预览期间，Google还提供了每分钟60次请求和每天1000次请求的免费额度，这对于绝大多数日常开发和探索性工作来说，是绰绰有余的。
  Google选择为个人开发者提供如此慷慨的免费使用额度，包括强大的Gemini 2.5 Pro模型和百万级Token上下文窗口，这极大地降低了开发者尝试和采纳 Gemini CLI 的门槛，使得大量用户能够无成本地体验其强大功能。这种广泛的用户基础有助于快速形成社区效应，收集反馈，并培养用户对Google AI工具的粘性。这表明Google可能更看重通过免费策略快速占领市场，建立用户生态，而非短期内直接从个人用户身上获取高额利润，为未来更深层次的商业化或企业级解决方案奠定基础。
• • 终端内的全能AI能力
  Gemini CLI的独特之处在于它将强大的AI能力直接带入终端，允许用户使用自然语言进行编码、调试、文件操作和命令执行，从而极大地简化了开发工作流。它能够通过集成Google搜索来“接地气”，利用实时网络信息增强提示的准确性和相关性；同时，它还支持高度自定义的提示和指令，甚至能够自动化复杂的开发任务并无缝集成到现有的工作流中，实现真正的智能自动化。
• • 高度可扩展与定制化
  Gemini CLI被设计为高度可扩展和可定制的工具。它基于Model Context Protocol (MCP) 等新兴开放标准构建，支持通过项目中的GEMINI.md文件进行系统提示和行为配置，以及个人用户和团队级别的设置。作为一个完全开源的项目（采用Apache 2.0许可证），它邀请开发者查看其源代码，理解其内部运作机制，并积极贡献力量，共同报告bug、提出功能建议、增强安全性，使其成为一个真正由社区驱动、个性化的开发环境。
  Gemini CLI作为开源项目并采用开放标准，这不仅仅是技术上的开放，更是一种生态系统建设的信号。开源特性鼓励开发者深入了解代码、提出改进建议并直接贡献代码，从而加速了工具的迭代速度和功能丰富度。同时，基于开放标准的扩展性意味着第三方开发者可以更容易地为Gemini CLI开发插件或集成，进一步拓宽其应用场景，最终可能形成一个充满活力的、自生长的AI开发工具生态系统。
• • 丰富的内置工具与Shell模式
  Gemini CLI内置了多种实用工具，极大地增强了其在终端中的能力。这些工具包括但不限于：grep（用于在文件中进行文本搜索）、terminal（直接执行终端命令）、file read/write（进行文件内容的读写操作）、Web search（执行网页搜索以获取实时信息）、Web fetch（抓取网页内容进行分析）等。此外，通过其独特的Shell模式，用户可以直接用自然语言向Gemini提问或发出指令，Gemini会智能地将其转换为可执行的Shell命令，并根据需要执行，极大地简化了复杂的命令行操作。

玩转Gemini CLI：基础与进阶使用

基础命令与交互

• • 启动
  在完成安装和配置后，只需在终端中简单输入gemini，即可启动Gemini CLI，进入其交互式会话模式。
• • 提问与任务
  启动后，可以直接输入自然语言指令来与AI进行交互，提出问题或分配任务。例如：

• • • > What does the file index.js do?：让Gemini解释指定文件的功能和内容。
  • • > Add error handling to index.js：指示Gemini修改文件，例如添加错误处理逻辑。
  • • > Write Python code using the turtle module to draw a blue circle with a radius of 100 pixels on a white background. Save it as 'draw_circle.py'.：让Gemini生成特定功能的代码，并将其保存到指定文件中。

• • 执行Shell命令
  Gemini CLI允许无缝地在AI会话中执行本地Shell命令。只需在命令前加上感叹号!，例如：!ls -al将列出当前目录下的所有文件和文件夹的详细信息。

代码生成与文件操作

Gemini CLI在代码生成方面表现出色，能够根据自然语言描述，生成各种编程语言的代码片段或完整应用。例如，可以指示它生成HTML、CSS和JavaScript代码来快速构建一个简单的To-Do应用原型。

除了生成代码，Gemini CLI还内置了强大的文件操作工具。WriteFile工具可以根据用户提供的内容创建新文件，例如生成README.md文档。Edit工具则允许AI预览并建议代码更改，并在用户批准后应用这些修改，整个过程如同一个智能的代码审查员。

内置工具的妙用

通过在Gemini CLI会话中输入/tools命令，可以查看所有可用的内置工具列表，这些工具极大地扩展了Gemini CLI的能力边界。

• • 文件系统操作: 包含ReadFolder（类似于ls，列出目录内容）、ReadFile（读取单个文件内容）、ReadManyFiles（批量读取多个文件，支持通配符）、FindFiles（按模式搜索文件）和SearchText（类似于grep，在文件中搜索文本内容）等，让AI能够深入理解项目结构和文件内容。
• • 网络操作: WebFetch工具能够抓取网页内容（HTML或JSON），使Gemini能够分析外部数据。GoogleSearch工具则允许Gemini执行Google搜索，以最新的实时信息来“接地气”其回答，尤其在解释错误或进行深度研究时非常有用。
• • 会话管理: /memory工具允许Gemini在会话期间存储关键信息或用户偏好，以提高后续交互的一致性。/stats命令则可以显示当前会话的Token使用量，帮助用户管理配额。
• • Yolo模式: 一种高级模式，允许AI在没有用户明确确认的情况下执行某些操作，适用于信任AI判断且追求极致效率的场景。

高级功能探索

• • Model Context Protocol (MCP) 服务器
  MCP是一个开放标准，它允许开发者通过运行外部服务器来为Gemini CLI添加新的工具或能力。可以在.gemini/settings.json配置文件中轻松配置MCP服务器。例如，设置一个GitHub MCP服务器，Gemini CLI就能与GitHub进行深度交互，从而解锁诸如自动分析Pull Request、生成Commit信息、甚至管理仓库等高级自动化功能。
  MCP协议的引入意味着Gemini CLI的能力不再仅仅局限于其内置功能，而是可以无限扩展，通过集成外部服务和自定义工具来适应任何特定的开发环境和工作流。例如，通过集成GitHub MCP，AI可以实现自动关闭垃圾PR、生成Commit消息等复杂任务。这预示着AI工具将从通用的辅助角色，发展成为高度专业化、与现有系统深度融合的智能代理，极大地提升了开发工作的自动化水平和效率。
• • 多步工作流 (Chain Prompts)
  利用/mcp命令，可以实现强大的多步提示链，让Gemini CLI执行一系列相互关联、层层递进的任务。例如，可以一次性指示Gemini完成生成后端代码、编写相应的测试用例、创建OpenAPI文档，并最终将所有更改推送到GitHub分支的复杂工作流。
  多步工作流（Chain Prompts）允许AI连续执行一系列相互依赖的任务，这将开发者的工作流从手动执行离散任务转变为自动化、端到端的流程，极大地减少了人工干预和上下文切换。这种能力显著提升了从原型开发到部署的整体效率，尤其适用于微服务脚手架、内容管道生成或处理重复性开发任务，从而将AI从简单的辅助工具提升为能够驱动项目级自动化的强大引擎。
• • 项目级配置
  除了用户全局配置外，还可以在每个项目的根目录创建.gemini/settings.json文件。这个文件中的配置将仅适用于当前项目及其子目录，确保团队成员在特定项目中的AI行为和偏好保持一致，避免因个人配置差异导致的问题。
• • 智能代码分析与架构图生成
  Gemini CLI不仅能够解释复杂的代码逻辑，还能深入分析代码结构，并生成可视化的架构图。这对于新加入团队的开发者快速理解现有代码库、为系统编写清晰的文档，或在调试复杂代码时快速定位问题，都提供了极大的帮助。
• • YouTube教程转命令
  这是一个非常实用的高级功能。Gemini CLI能够分析YouTube教程的视频内容，并将其转换为清晰可操作的Shell命令或带有详细注释的笔记，极大地提高了开发者学习新技术的效率，省去了在视频和终端之间频繁切换的麻烦。

Gemini CLI vs. Cursor：谁更适合你？

在AI辅助编程工具领域，Gemini CLI和Cursor代表了两种不同的产品哲学和使用体验。了解它们的异同，有助于开发者根据自身需求做出明智选择。

核心定位与设计理念对比

• • Gemini CLI: 其核心定位是“命令行AI代理”，旨在将强大的AI能力直接融入传统的终端环境。其设计理念强调提供一个轻量、灵活且高度可扩展的AI助手，让开发者在熟悉的命令行界面中高效完成各类任务。它尤其注重开放性、社区贡献以及与现有命令行工具链的无缝集成。
• • Cursor: 则定位为“AI优先的集成开发环境（IDE）”，它基于流行的VS Code构建，将AI能力深度集成到整个开发工作流的方方面面。其设计理念是通过AI驱动的智能代码补全、聊天交互、代理模式和内联编辑等功能，提供一个高度集成、直观且无缝的AI编码体验。Cursor更侧重于提供一个一体化的、功能丰富的开发平台。
  Gemini CLI强调“终端优先”和“开放性”（通过命令行交互和开源生态），而Cursor则强调“IDE优先”和“深度集成”（通过图形界面和AI内嵌）。这反映了两种截然不同的工具哲学：一种旨在增强和自动化现有命令行工作流，另一种则旨在彻底重塑和优化整个IDE开发体验。用户的最终选择将深刻取决于他们对开发环境的个人偏好：是更喜欢在终端中保持轻量、灵活和高度可控，还是更倾向于在功能丰富的IDE中获得一体化、可视化且高度智能的AI辅助。

AI集成深度与上下文理解

• • Gemini CLI: 通过其内置工具（如文件读写、grep、Web搜索）和可配置的MCP服务器，Gemini CLI能够获取并理解项目内部上下文以及外部实时信息。它通过ReAct循环处理复杂任务，但其核心交互仍主要基于文本和命令，对于代码库的整体理解需要通过工具调用来实现。
• • Cursor: 拥有业界领先的“项目级上下文理解”能力，这意味着它能够理解整个代码库的结构和逻辑，而不仅仅是单个文件或代码片段。这种深度理解使得Cursor在执行多文件编辑和复杂代码重构时表现尤为出色。它内置了AI聊天窗口，可以直接引用代码、查询网页信息，并支持通过
  .cursorrules文件来精细指导AI的行为，实现更深层次的上下文感知和高度定制化。
  Cursor的“项目级上下文理解”能力明显超越了传统CLI工具或仅限于文件层面的AI辅助。这种全局视角使得AI能够进行更智能、更全面、更少错误的跨文件修改和复杂重构，显著减少了开发者手动提供上下文的负担。从而极大地提高了AI辅助的准确性、相关性和整体效率，尤其是在处理大型、复杂或多模块项目时，AI能够更好地“理解”代码库的整体结构和设计意图，提供更具洞察力的建议。

工作流与用户体验差异

• • Gemini CLI: 专注于纯粹的命令行工作流，开发者通过自然语言和特定的命令前缀!直接在终端中执行任务。对于那些习惯于终端操作、追求极致轻量和高效的开发者来说，Gemini CLI提供了一个无缝且强大的AI体验。它更像是一个智能的“代理”，在幕后默默地处理复杂的逻辑和任务。
• • Cursor: 提供了一个与VS Code高度相似的图形用户界面，并深度集成了AI功能，包括内置的AI聊天侧边栏、AI辅助内联编辑（通过Ctrl+K快捷键）、多行智能补全和智能重写等。它将AI融入到编辑器的每一个角落，让编码过程感觉更像是一场与AI的流畅对话。对于已经习惯使用IDE，特别是VS Code，并追求可视化和一体化开发体验的开发者来说，Cursor的切换成本极低，几乎是无缝过渡。
  Gemini CLI的纯终端交互模式对于已经熟练掌握命令行操作的开发者而言，学习曲线非常平缓，能够迅速融入现有工作流；但对于不熟悉终端操作的用户，可能存在一定的入门门槛。相反，Cursor的IDE模式对于VS Code用户而言几乎是无缝切换，提供了更直观的可视化交互体验，但其高级AI功能可能对系统资源要求更高 。这两种截然不同的交互范式决定了它们各自的适用人群和潜在的学习曲线，开发者应根据个人习惯和项目需求进行权衡。

 

适用场景与优劣势分析

Gemini CLI 优势:

• • 轻量与便携: 无需启动完整的IDE，可在任何支持Node.js的终端环境中快速启动和使用，极大地提升了便携性。
• • 高度自动化: 擅长通过自然语言驱动Shell命令和执行复杂的多步工作流，是实现开发任务自动化的理想选择。
• • 开放与灵活: 作为开源项目，它易于扩展和定制，非常适合那些喜欢DIY、集成现有工具链以及贡献社区的开发者。
• • 免费额度慷慨: 个人开发者可免费获得Google强大Gemini Pro模型的大量使用额度，降低了使用门槛。

Gemini CLI 劣势:

• • 可视化程度低: 纯命令行界面，不适合那些需要大量图形化反馈、复杂UI操作或可视化调试的开发场景。
• • 学习曲线: 对于不熟悉命令行操作或习惯图形界面的用户，可能需要一定的适应和学习时间。
• • 仍在发展中: 作为相对较新的工具，部分功能可能仍在完善中，用户体验可能偶尔显得“粗糙”，需要持续的迭代和改进。

Cursor 优势:

• • AI深度集成IDE: 提供一体化的AI编码体验，包括智能代码补全、内置AI聊天、代理模式和内联编辑等，极大地提升了开发效率。
• • 项目级上下文: 能够理解整个代码库，从而进行更智能、更准确的多文件修改和复杂重构。
• • 用户体验友好: 界面与VS Code高度相似，使得VS Code用户能够几乎无缝切换，学习成本极低，且提供了更直观的可视化交互。
• • 调试增强: 通过AI辅助调试，Cursor能够更快地分析代码问题并建议修复方案，简化了调试流程。

Cursor 劣势:

• • 资源消耗: 作为一个功能丰富的IDE，Cursor可能比轻量级CLI占用更多的系统资源，尤其在处理大型文件或复杂项目时，可能会出现轻微的延迟。
• • 潜在的AI错误: 尽管AI能力强大，但其生成或修改的代码并非总是百分之百准确，有时可能会引入错误或进行不必要的修改。
• • 过度依赖风险: 对于初学者而言，存在过度依赖AI生成解决方案而忽视自身编程基础和逻辑思维能力培养的风险。
• • 付费模式: 核心功能提供免费层级，但其高级AI功能和多模型支持通常需要付费订阅才能解锁。

• 

 

表2: Gemini CLI vs. Cursor：功能对比

特性	Gemini CLI	Cursor
产品形态	命令行AI代理	AI优先的IDE (基于VS Code)
AI集成方式	终端内自然语言交互，内置工具，MCP扩展	内置AI聊天、智能补全、内联编辑、代理模式
上下文理解	通过文件读取、Web搜索、MCP获取上下文	项目级上下文理解，支持.cursorrules文件指导AI行为
工作流	终端驱动，擅长自动化多步任务，轻量高效	IDE驱动，可视化编码与调试，一体化体验
可扩展性	完全开源，支持MCP协议，鼓励社区贡献	兼容大部分VS Code扩展，支持.cursorrules进行AI行为定制
资源消耗	相对轻量，对系统资源要求较低	可能更高，处理大文件时有潜在延迟
免费额度	个人免费，提供高请求量和上下文窗口	核心功能免费，高级AI功能通常需要付费
目标用户	偏爱命令行、追求自动化、喜欢开放生态、对资源占用敏感的开发者	偏爱IDE、追求一体化、注重可视化体验、习惯VS Code的开发者

通过表格，读者可以一目了然地识别Gemini CLI和Cursor在产品形态、AI集成方式、上下文处理能力、工作流偏好以及资源消耗等方面的本质区别，从而能够更高效、更明智地根据自己的开发习惯和项目需求，选择最适合的AI辅助工具，极大地提升了决策效率。

 

总结与未来展望

Google推出的Gemini CLI，作为AI时代命令行工具的先锋，以其强大的AI能力、开放的生态系统和慷慨的免费使用额度，为开发者提供了一种前所未有的、高效且智能的终端交互体验。它不仅能够显著提升个人开发者的生产力，通过自动化复杂任务，也为团队协作和项目管理带来了全新的可能性。

在选择Gemini CLI或Cursor时，开发者应根据自身的工作习惯、项目需求以及对工具集成度的偏好进行权衡。如果偏爱轻量、灵活、高度可定制的命令行环境，并希望通过AI实现开发流程的自动化，那么Gemini CLI无疑是理想之选。而如果更倾向于在功能丰富、可视化且高度集成的IDE中进行开发，并追求AI在代码编辑、调试和项目理解方面的深度辅助，那么Cursor将是更合适的选择。

随着人工智能技术的不断成熟和普及，我们可以预见未来的命令行工具将变得更加智能、更加个性化。它们将不再仅仅是执行预设命令的接口，而是能够理解复杂意图、自主学习、甚至主动预测并提供解决方案的智能伙伴。Gemini CLI正是这一发展趋势中的重要一环，它预示着AI将无缝融入开发者日常工作的每一个环节，让编程变得更加直观、高效和富有创造力。