Gemini code cli 使用场景总结
准备
1:GEMINI_API_KEY,在 https://aistudio.google.com/app/apikey
可以
2:用export http_proxy的方式,可以不需要配置TUN网卡
准备好后,写到 ~/.bashrc,如下:

安装gemini code
这里使用的是windows 11 WSL下的 ubuntu 24.04子系统
$ curl -fsSL https://deb.nodesource.com/setup_24.x -o nodesource_setup.sh $ sudo bash nodesource_setup.sh $ sudo apt install nodejs npm
$ sudo npm install -g @google/gemini-cli # 不要使用pnpm,pnpm安装后运行时会报错
运行 gemini 命令,首次是要登录的,它默认是按 “Login with Google”用谷歌账户登录,按 Esc取消会出来下图,上下键选择"Gemini API Key",回车就完成登录

试用一下

使用场景一:
上一个版本已经对接了一个replicate模型api,这次需要对接5个新的模型api,现在的思路是让 gemini code 按照我自己写的对接第一个模型api的代码风格去完成其他5个模型的对接代码(忘记录屏了,看截图吧)
提示词有点长,就不在gemini的终端对话框中写了,写到 task.md 中,提示词结构要合理,h1是重点


中午出去吃个饭,回来看来gemini code 已经完成工作了。


让抄我的作业,ai出错很少,后续的代码语法也没有问题,调试过程中我只补强了一处代码、调整了一个接口的参数
场景二,从上面场景一衍生出一个任务,需要了解这5个模型生成图片的比例对应的实际图片宽高的像素值
提示词依然有点长,不方便写在gemini code的终端,写在task2.md,提示词以伪代码的思路去写,写清楚了request、respose,ai 生成的代码一次就可以正常工作








可以看到我让 gemini code 切换到 python3.8的虚拟环境(我知道不会成功的),gemini code经历几次失败后,竟然知道问我的目的是不是在 python3.8 下运行刚才生成的脚本(正确)

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