準備

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網(wǎng)卡

準備好后，寫到 ~/.bashrc，如下：

安裝gemini code

這里使用的是windows 11 WSL下的 ubuntu 24.04子系統(tǒng)

$ 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安裝后運行時會報錯

運行 gemini 命令，首次是要登錄的，它默認是按 “Login with Google”用谷歌賬戶登錄，按 Esc取消會出來下圖，上下鍵選擇"Gemini API Key"，回車就完成登錄

試用一下

使用場景一：

上一個版本已經(jīng)對接了一個replicate模型api，這次需要對接5個新的模型api，現(xiàn)在的思路是讓 gemini code 按照我自己寫的對接第一個模型api的代碼風格去完成其他5個模型的對接代碼（忘記錄屏了，看截圖吧）

提示詞有點長，就不在gemini的終端對話框中寫了，寫到 task.md 中，提示詞結構要合理，h1是重點

中午出去吃個飯，回來看來gemini code 已經(jīng)完成工作了。

讓抄我的作業(yè)，ai出錯很少，后續(xù)的代碼語法也沒有問題，調(diào)試過程中我只補強了一處代碼、調(diào)整了一個接口的參數(shù)

場景二，從上面場景一衍生出一個任務，需要了解這5個模型生成圖片的比例對應的實際圖片寬高的像素值

提示詞依然有點長，不方便寫在gemini code的終端，寫在task2.md，提示詞以偽代碼的思路去寫，寫清楚了request、respose，ai 生成的代碼一次就可以正常工作

可以看到我讓 gemini code 切換到 python3.8的虛擬環(huán)境（我知道不會成功的），gemini code經(jīng)歷幾次失敗后，竟然知道問我的目的是不是在 python3.8 下運行剛才生成的腳本（正確）

到此這篇關于Gemini code cli使用場景小結的文章就介紹到這了,更多相關Gemini code cli使用內(nèi)容請搜索腳本之家以前的文章或繼續(xù)瀏覽下面的相關文章，希望大家以后多多支持腳本之家！

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