前幾天 Google 免費開源了基於 Gemini 模型的程式設計 Agent 工具 Gemini CLI,網路上許多開發者都在玩這個新玩具。今天我們就來好好的介紹並實測一下這個誠意滿滿的開源 AI Agent 工具!
什麼是 Gemini CLI?
Gemini CLI 是一個使用命令列 (Command-Line) 操作的 AI 工作流程工具。我們可以把它想像成一個住在我們終端機裡的 AI 程式設計助理。
它的強大之處在於:
- 自然語言溝通:我們只需要用白話文告訴它任務目標,它就會自行規劃步驟。
- 串連多種工具:它可以讀取、編輯檔案,執行終端機指令,甚至使用 Google 搜尋來蒐集完成任務所需的資訊。
- 理解專案程式碼:得益於 Gemini 高達 100 萬 tokens 的 Context Window,Gemini CLI 可以更完整地理解整個專案的程式碼脈絡。
- 免費使用 Gemini 2.5 Pro:最佛心的一點!雖然 Gemini 2.5 Pro 的 API 已經不提供免費額度,但透過 Gemini CLI,我們竟然可以免費呼叫這個當前最強的大型語言模型之一。
總之,它能極大地加速我們的工作流程,讓我們更專注在核心的開發任務上。
免費額度與限制
當然,天下沒有白吃的午餐。Gemini CLI 的免費使用有其上限:
- 每分鐘 60 次呼叫
- 每日 1000 次呼叫
要注意的是,這個上限是總呼叫次數,與模型無關。實際上,可免費呼叫 Gemini 2.5 Pro 的次數會少上非常多。這個額度雖然不太可能讓我們用來開發大型專案,但相較於完全付費的 Anthropic Claude Code 或 OpenAI Codex,Google 這次可以說是誠意滿滿。
安裝與設定教學
想在自己的電腦上使用 Gemini CLI,需要先安裝 Node.js。
步驟一:安裝 Node.js
Gemini CLI 是基於 Node.js 開發的,所以我們需要先安裝它。
- 前往 Node.js 官網下載頁面。
- 點擊下載最新版的 LTS (長期支援版)。
- 下載後開啟安裝檔,基本上只需要一直點「下一步」即可完成安裝。
安裝完成後,可以打開命令提示字元 (或 Terminal),輸入 node -v,如果成功顯示版本號,就代表 Node.js 已安裝成功。
步驟二:安裝 Gemini CLI
接著,在命令提示字元中輸入以下指令來安裝 Gemini CLI:
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這條指令會將 Gemini CLI 安裝到你的電腦全域環境中。
步驟三:首次啟動與驗證
安裝完畢後,只需在命令提示字元輸入 gemini 就可以開啟 Gemini CLI 的互動介面。
第一次開啟時,它會詢問登入方式:
- Google 帳號登入:推薦一般使用者選擇此項,可以直接享受到免費的 Gemini 2.5 Pro 額度。
- API Key:適合有大量需求且願意付費的使用者。
如果之後想切換驗證方式,可以在 Gemini CLI 介面中輸入 /auth 指令。
接著它會讓你選擇終端機的主題風格,挑一個自己喜歡的就好。一切就緒後,就可以開始使用了!
基本使用與指令
在開始下達任務前,有幾個重點需要知道:
- 工作目錄:Gemini CLI 的工作範圍,取決於你在哪個資料夾路徑下輸入
gemini指令。所以,請先cd到你的專案資料夾再啟動它。 - 常用指令:
/help:查看所有指令與基本用法。/auth:更改驗證方式。@:後面接檔名,可以讓 Gemini CLI 讀取特定檔案的內容。/memory:管理專案記憶功能 (後面會介紹)。Ctrl + C(按兩下):退出 Gemini CLI 介面,並顯示該次任務的 Token 用量。
實戰測試
接下來,我們就來實際玩玩看!
測試一:生成貪食蛇小遊戲
我先下了一個簡單的指令:「生成一個貪食蛇的小遊戲」。
可以看到它很快就生成了程式碼,並詢問我是否允許寫入檔案。我選擇一律允許後,遊戲就完成了!但初始的樣式有點陽春,所以我接著要求:「將介面改成復古街機風格,並在遊戲結束時有重新開始的選項。」
稍等一下,它就成功地完成了修改,一個有模有樣的復古貪食蛇遊戲就誕生了!
測試二:結合搜尋功能,生成新聞文章
我想試試它的搜尋能力。我先用 @ 指令讓它讀取一個我寫好的 Hugo 文章模板,然後下達指令:「搜尋並生成一篇關於 Gemini CLI 發佈的新聞文章」。
執行過程中,可以看到它確實有在搜尋網路。最終生成的文章內容基本都正確,但篇幅有點短。我嘗試讓它擴充內容,但長度變化不大。這可能跟 Gemini CLI 內部的提示詞或參數設定有關,表現與直接在 Google AI Studio 中使用 Gemini 2.5 Pro 有些差異。
測試三:使用記憶功能 (gemini.md)
Gemini CLI 有一個很酷的記憶功能。我們可以在專案根目錄建立一個 gemini.md 檔案,在裡面寫下專案的詳細規劃或需求。Gemini CLI 在運作時會自動讀取並套用這些內容。
我建立了一個 gemini.md,內容是製作一個「商品售價與利潤計算機」的 React 網站。
- 使用
/memory show確認記憶是空的。 - 建立
GEMINI.md並貼上開發需求。 - 使用
/memory refresh讓它重新讀取。 - 再次使用
/memory show確認內容已讀入。
接著我讓它開始製作。但很不幸,因為前面測試消耗太多額度,我的模型被從 Gemini 2.5 Pro 降級到了 Gemini 2.5 Flash。而 Flash 的能力在處理這種稍複雜的任務時,表現不盡理想,程式完全跑不起來。
我換了一個帳號,用 Gemini 2.5 Pro 再跑一次,但這次它沒有完全遵循 gemini.md 的指示(沒有創建 React 專案,而是直接寫 HTML/JS),成品也有一些 Bug,差強人意。
但這邊比較有趣的一點是,使用 Google AI Studio 直接生成的版本,反而沒有什麼問題,介面設計也更好看。
測試四:高難度挑戰 - 將設計稿轉換為 Hugo 網站
最後,我給了它一個更複雜的任務:將三個現成的設計稿檔案,轉換為一個完整的 Hugo 個人履歷網站。
這個過程非常漫長,跑了一個多小時。中途模型再次因為用量過多而降級為 Flash,導致後續的修改一直在「鬼打牆」(不斷重複說要修改,卻沒有實際動作)。
但儘管過程艱辛,最終它還是成功地將三頁設計稿轉換為了一個基於 Hugo 的網站!
總結與心得
經過幾天的實測,我對 Gemini CLI 的感受如下:
優點:
- 非常方便:對於將設計稿轉成網站、製作簡單小工具等任務,它能大幅提升效率。
- 免費的 Gemini 2.5 Pro:這是最大的亮點,讓一般開發者也能體驗頂級模型的威力。
缺點:
- 高度依賴 Gemini 2.5 Pro:一旦用量超標被降級到 Gemini 2.5 Flash,其程式設計能力會大幅下降,甚至可以說是「不太可用」的狀態,表現比直接透過 API 呼叫的 Flash 模型還要差。
儘管如此,Google 願意開源 Gemini CLI 並提供如此慷慨的免費額度,已經非常佛心了。它是一個強大且潛力十足的工具,特別適合用來自動化一些重複性高或較單純的開發任務,例如:將舊網站的文章自動轉換成 Hugo 的 Markdown 格式。
強烈推薦大家都下載下來玩玩看,體驗一下 AI Agent 帶來的開發新模式!
影片介紹
如果想看更詳細的實際操作過程,也歡迎參考我的介紹影片: