一、引言：为什么是 Gemini CLI？
还记得第一次听到“命令行驱动 AI”的时候，我的第一反应是：
“这不就是把 ChatGPT 放到终端里吗？”
但当我真正接触到 Gemini CLI 后，发现它并不是简单的 Web 版搬运，而是一个可以无缝嵌入到开发者日常工作流的高效工具。
这篇文章是我 Gemini CLI 系列测评的第一篇，聚焦它的基础功能与用户体验：
- 核心功能体验
- 开发者友好度
- 典型应用场景
- 优缺点速览
二、核心功能体验拆解
每一部分我会先展示一个命令，再给出运行效果截图，并简述我的体验感受。
2.1 文本生成能力
最基础的调用方式非常直接，例如：
gemini "写一个 Python 脚本，实现批量重命名文件"
Gemini CLI 会在几秒钟内返回完整代码。
如果想调整输出的创造性，可以使用temperature参数：
gemini generate --text "生成一首七言绝句" --temperature 0.9
gemini generate --text "生成一首七言绝句" --temperature 0.2
这种对比非常直观：低温度更严谨，内容贴近常规模式；高温度更富创造性。
2.2 多模态初探
Gemini CLI 支持图片输入，可以这样调用：
gemini "描述一下这张图片的内容: /Users/tony/girl.jpg"
我的感受是：图片描述对快速标注、生成 alt 文本等场景很方便，但多模态能力可能还需要进一步测试其在精确性上的表现。
2.3 流式输出与一次性输出对比
在生成长文档时，流式输出会逐字显示结果，让人有“实时对话”的感觉：
gemini --stream "写一篇 800 字的技术随笔"
相比一次性输出，流式输出在等待时的心理感受更好，也便于中途打断。
2.4 会话与上下文管理
使用 Gemini CLI 无法直接获取历史记录或继续对话，因为 Gemini CLI 默认是无状态的。
如果需要这样的功能，可能需要自己手动实现，比如：
- 手动拼接上下文
- 使用环境变量存储对话历史
这些方式都比较麻烦，如果需要频繁进行有上下文的对话，使用 CLI 并不是最理想的方式。
2.5 配置与环境适配
先访问和登录 Google AI Studio(https://aistudio.google.com/prompts/new_chat)，来获取 API Key。
API Key 设置：支持环境变量和配置文件两种方式
export GEMINI_API_KEY="your_api_key"
为了让这个环境变量在每次打开新终端时都生效，建议将这行添加到你的 shell 配置文件中，比如 ~/.bashrc, ~/.zshrc 或 ~/.profile
代理支持（如有）：
gemini --proxy http://127.0.0.1:7890 "翻译下面的文字"
2.6 实用工具特性
文件输入：
gemini --file readme.md "帮我总结这个文件的主要内容"
输出格式控制：
gemini --format markdown "解释什么是 HTTP 协议"
这些特性在脚本化和自动化中非常实用。
三、开发者体验 & 易用性评估
3.1 安装与初始化体验
我用 brew 安装（macOS 环境） 的时候，全程不需要我的干预。网速快的情况下，几分钟就好了。
brew install gemini-cli
首次运行会提示使用谷歌账号进行登录。
3.2 命令行参数设计
参数命名直观，例如 --temperature 就一目了然，但部分参数稍长，不适合频繁输入。
3.3 帮助系统与错误提示
gemini --help 会列出全部命令和示例，覆盖面较全。
当 API Key 失效时，会明确提示错误原因，并附带解决方法。
3.4 可扩展性
Gemini CLI 支持脚本化调用，例如：
echo "写一首关于猫的短诗。" | xargs -0 gemini models generate
以后，我可以很轻松地将它和 Shell 脚本结合。
3.5 社区与资源
官方文档覆盖到位，但社区讨论氛围一般，Github 上的 Issue 回复速度中等。
四、典型应用案例精选
4.1 开发提效
代码骨架生成
gemini "生成一个 Node.js Express 服务器模板"
测试用例生成
gemini "为这个库生成一些测试用例"
4.2 内容创作
文章大纲
gemini "帮我写一篇 AI 安全的文章大纲"
多语言翻译
gemini models generate "请将 'Hello, how are you?' 翻译成中文。"
4.3 自动化脚本集成
日志摘要
tail -n 500 app.log | gemini "帮我总结日志中的错误类型"
数据格式转换
cat data.csv | gemini "将数据转换为 JSON 格式"
五、优缺点速览
| 优点 | 缺点 |
|---|---|
| 响应快、免 GUI | 高级功能可能缺失 |
| 跨平台支持 | 命令行门槛对新人不友好 |
| 易于自动化集成 | 输出格式可能不够灵活（视版本而定） |
六、总结与展望
总体来说，Gemini CLI 让我感受到一种轻量、高效、易于整合的 AI 使用方式。它可能并不适合所有人，但对于开发者、运维工程师来说，它的价值很大。下一篇我会深入聊它的性能表现和一些高级玩法。
