Day 3: Gemini CLI 安裝與基本操作

延續昨天的 API 體驗，今天我們將學習使用 Gemini CLI 工具，讓 AI 互動變得更加便捷！CLI 工具特別適合快速測試、原型開發和日常的 AI 輔助工作。

🛠 在現有虛擬環境中安裝 CLI

首先，確保我們在昨天建立的虛擬環境中：

# 啟動虛擬環境
cd ai-assistant-30days
source venv/bin/activate  # Windows: venv\Scripts\activate

# 確認環境已啟動（應該看到 (venv) 前綴）
which python  # 確認使用的是虛擬環境中的 Python

安裝 Gemini CLI 工具：

# 安裝官方 CLI 工具
pip install google-generativeai[cli]

# 或者安裝增強版 CLI（推薦）
pip install gemini-cli

# 驗證安裝
gemini --version

⚙️ CLI 初始配置

1. 設定 API 金鑰

# 方法一：直接設定環境變數
export GEMINI_API_KEY="your_api_key_here"

# 方法二：使用 CLI 配置命令
gemini config set api-key your_api_key_here

# 驗證配置
gemini config show

2. 選擇預設模型

# 設定預設使用的模型
gemini config set model gemini-2.5-flash

# 查看可用模型列表
gemini models list

💬 基本 CLI 操作

1. 簡單對話

# 單次問答
gemini chat "請用繁體中文介紹什麼是機器學習"

# 互動式對話模式
gemini chat --interactive

# 指定特定模型
gemini chat --model gemini-2.5-pro "解釋量子運算的基本原理"

2. 文件處理

# 分析本地文件
gemini analyze ./example.py "請分析這個 Python 程式並提供改進建議"

# 處理文字文件
gemini "Please translate this Chinese text to English: 這是一段需要翻譯的文字"

# 批次處理多個文件
gemini batch process *.md "為每個 Markdown 文件生成摘要"

🎨 進階 CLI 功能

1. 自訂系統提示

建立 system_prompt.txt 文件：

你是一位經驗豐富的 Python 開發專家，專門協助開發者解決程式設計問題。
請用清晰、實用的方式回答問題，並提供可執行的程式碼範例。
回答請使用繁體中文。

使用自訂提示：

# 使用系統提示文件
gemini "@./system_prompt.txt 如何優化 Python 程式的效能？"

設定對話溫度（創意程度）

1. 使用 settings.json 設定檔
   在你的專案目錄下創建一個 settings.json 檔案：

{
  "model": {
    "temperature": 0.3
  },
  "generation": {
    "temperature": 0.3
  }
}

:::info
溫度參數通常的含義：

0.0-0.3: 保守、一致、事實性強
0.4-0.7: 平衡的創意和準確性
0.8-1.0: 高創意、多樣化、較不可預測
:::
2. 在 prompt 中明確要求創意程度
直接在你的問題中指定你想要的回應風格：

# 低創意（保守、事實性）
gemini "請用保守、精確的方式寫一個排序演算法"

# 中等創意
gemini "請寫一個排序演算法，並提供一些有趣的變化"

# 高創意（創新、多樣化）
gemini "請創造性地實現一個排序演算法，可以包含獨特的方法或解釋"

2. 輸出格式控制

# 輸出為 JSON 格式
gemini "請以 JSON 格式列出 5 個 Python 最佳實踐"

# 輸出為 Markdown
gemini "請以 Markdown 格式建立一個學習 AI 的週計劃"

# 儲存輸出到文件
gemini "請以 Markdown 格式建立一個學習 AI 的週計劃" > ai_learning_plan.md

🚀 今日實作練習

1. 環境測試：確保 CLI 工具在虛擬環境中正常運作
2. 配置個人化：設定符合你需求的系統提示

測試指令：

# 測試基本功能
gemini chat "今天是第三天的學習，請為我加油打氣！"

# 測試文件分析
echo "print('Hello, AI!')" > test.py
gemini analyze test.py "這個程式做了什麼？"

🎯 今日總結

透過今天的學習，你已經掌握：

• 在虛擬環境中安裝和配置 Gemini CLI
• 基本的命令列操作和參數設定
• 進階功能如系統提示、格式控制

CLI 工具讓我們能夠快速驗證想法、處理文件，是 AI 開發者的得力助手。明天我們將結合今天學到的技巧，建立第一個完整的對話機器人！