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Gemini CLI 配置

Gemini CLI 提供多种配置其行为的方式,包括环境变量、命令行参数和设置文件。本文档概述了不同的配置方法和可用设置。

配置层级

配置按以下优先级顺序应用(较低的数字会被较高的数字覆盖):

  1. 默认值: 应用程序内的硬编码默认值。
  2. 用户设置文件: 当前用户的全局设置。
  3. 项目设置文件: 项目特定的设置。
  4. 系统设置文件: 系统范围的设置。
  5. 环境变量: 系统范围或会话特定的变量,可能从 .env 文件加载。
  6. 命令行参数: 启动 CLI 时传递的值。

设置文件

Gemini CLI 使用 settings.json 文件进行持久配置。这些文件有三个位置:

  • 用户设置文件:
    • 位置: ~/.gemini/settings.json(其中 ~ 是您的主目录)。
    • 范围: 适用于当前用户的所有 Gemini CLI 会话。
  • 项目设置文件:
    • 位置: 项目根目录内的 .gemini/settings.json
    • 范围: 仅在从该特定项目运行 Gemini CLI 时适用。项目设置覆盖用户设置。
  • 系统设置文件:
    • 位置: /etc/gemini-cli/settings.json(Linux)、C:\ProgramData\gemini-cli\settings.json(Windows)或 /Library/Application Support/GeminiCli/settings.json(macOS)。可以使用 GEMINI_CLI_SYSTEM_SETTINGS_PATH 环境变量覆盖路径。
    • 范围: 适用于系统上所有用户的所有 Gemini CLI 会话。系统设置覆盖用户和项目设置。对于企业系统管理员控制用户的 Gemini CLI 设置可能很有用。

设置中环境变量的注意事项: settings.json 文件中的字符串值可以使用 $VAR_NAME${VAR_NAME} 语法引用环境变量。这些变量将在加载设置时自动解析。例如,如果您有环境变量 MY_API_TOKEN,您可以在 settings.json 中这样使用:"apiKey": "$MY_API_TOKEN"

项目中的 .gemini 目录

除了项目设置文件外,项目的 .gemini 目录还可以包含与 Gemini CLI 操作相关的其他项目特定文件,例如:

settings.json 中的可用设置:

  • contextFileName(字符串或字符串数组):

    • 描述: 指定上下文文件的文件名(例如 GEMINI.mdAGENTS.md)。可以是单个文件名或接受的文件名列表。
    • 默认值: GEMINI.md
    • 示例: "contextFileName": "AGENTS.md"
  • bugCommand(对象):

    • 描述: 覆盖 /bug 命令的默认 URL。
    • 默认值: "urlTemplate": "https://github.com/google-gemini/gemini-cli/issues/new?template=bug_report.yml&title={title}&info={info}"
    • 属性:
      • urlTemplate(字符串):可以包含 {title}{info} 占位符的 URL。
    • 示例:
      json
      "bugCommand": {
        "urlTemplate": "https://bug.example.com/new?title={title}&info={info}"
      }
  • fileFiltering(对象):

    • 描述: 控制 @ 命令和文件发现工具的 git 感知文件过滤行为。
    • 默认值: "respectGitIgnore": true, "enableRecursiveFileSearch": true
    • 属性:
      • respectGitIgnore(布尔值):发现文件时是否遵循 .gitignore 模式。设置为 true 时,git 忽略的文件(如 node_modules/dist/.env)会自动从 @ 命令和文件列表操作中排除。
      • enableRecursiveFileSearch(布尔值):在提示中完成 @ 前缀时是否启用在当前树下递归搜索文件名。
    • 示例:
      json
      "fileFiltering": {
        "respectGitIgnore": true,
        "enableRecursiveFileSearch": false
      }
  • coreTools(字符串数组):

    • 描述: 允许您指定应提供给模型的核心工具名称列表。这可用于限制内置工具集。有关核心工具列表,请参阅内置工具。您还可以为支持的工具指定命令特定的限制,如 ShellTool。例如,"coreTools": ["ShellTool(ls -l)"] 将只允许执行 ls -l 命令。
    • 默认值: 所有工具都可供 Gemini 模型使用。
    • 示例: "coreTools": ["ReadFileTool", "GlobTool", "ShellTool(ls)"]
  • excludeTools(字符串数组):

    • 描述: 允许您指定应从模型中排除的核心工具名称列表。同时列在 excludeToolscoreTools 中的工具将被排除。您还可以为支持的工具指定命令特定的限制,如 ShellTool。例如,"excludeTools": ["ShellTool(rm -rf)"] 将阻止 rm -rf 命令。
    • 默认值: 不排除任何工具。
    • 示例: "excludeTools": ["run_shell_command", "findFiles"]
    • 安全注意事项: excludeTools 中对 run_shell_command 的命令特定限制基于简单的字符串匹配,容易被绕过。此功能不是安全机制,不应依赖它来安全执行不受信任的代码。建议使用 coreTools 明确选择可以执行的命令。
  • allowMCPServers(字符串数组):

    • 描述: 允许您指定应提供给模型的 MCP 服务器名称列表。这可用于限制要连接的 MCP 服务器集。注意,如果设置了 --allowed-mcp-server-names,这将被忽略。
    • 默认值: 所有 MCP 服务器都可供 Gemini 模型使用。
    • 示例: "allowMCPServers": ["myPythonServer"]
    • 安全注意事项: 这对 MCP 服务器名称使用简单的字符串匹配,可以修改。如果您是系统管理员,希望防止用户绕过此限制,请考虑在系统设置级别配置 mcpServers,这样用户将无法配置自己的任何 MCP 服务器。这不应用作密不透风的安全机制。
  • excludeMCPServers(字符串数组):

    • 描述: 允许您指定应从模型中排除的 MCP 服务器名称列表。同时列在 excludeMCPServersallowMCPServers 中的服务器将被排除。注意,如果设置了 --allowed-mcp-server-names,这将被忽略。
    • 默认值: 不排除任何 MCP 服务器。
    • 示例: "excludeMCPServers": ["myNodeServer"]
    • 安全注意事项: 这对 MCP 服务器名称使用简单的字符串匹配,可以修改。如果您是系统管理员,希望防止用户绕过此限制,请考虑在系统设置级别配置 mcpServers,这样用户将无法配置自己的任何 MCP 服务器。这不应用作密不透风的安全机制。
  • autoAccept(布尔值):

    • 描述: 控制 CLI 是否自动接受并执行被认为安全的工具调用(例如只读操作),而无需明确的用户确认。如果设置为 true,CLI 将绕过被认为安全的工具的确认提示。
    • 默认值: false
    • 示例: "autoAccept": true
  • theme(字符串):

    • 描述: 设置 Gemini CLI 的视觉主题
    • 默认值: "Default"
    • 示例: "theme": "GitHub"
  • vimMode(布尔值):

    • 描述: 启用或禁用输入编辑的 vim 模式。启用时,输入区域支持带有 NORMAL 和 INSERT 模式的 vim 风格导航和编辑命令。vim 模式状态显示在页脚中,并在会话间持续存在。
    • 默认值: false
    • 示例: "vimMode": true
  • sandbox(布尔值或字符串):

    • 描述: 控制是否以及如何使用沙盒化进行工具执行。如果设置为 true,Gemini CLI 使用预构建的 gemini-cli-sandbox Docker 镜像。有关更多信息,请参阅沙盒化
    • 默认值: false
    • 示例: "sandbox": "docker"
  • toolDiscoveryCommand(字符串):

    • 描述: 定义用于从项目中发现工具的自定义 shell 命令。shell 命令必须在 stdout 上返回函数声明的 JSON 数组。工具包装器是可选的。
    • 默认值:
    • 示例: "toolDiscoveryCommand": "bin/get_tools"
  • toolCallCommand(字符串):

    • 描述: 定义用于调用使用 toolDiscoveryCommand 发现的特定工具的自定义 shell 命令。shell 命令必须满足以下条件:
    • 默认值:
    • 示例: "toolCallCommand": "bin/call_tool"
  • mcpServers(对象):

    • 描述: 配置到一个或多个模型上下文协议(MCP)服务器的连接,用于发现和使用自定义工具。Gemini CLI 尝试连接到每个配置的 MCP 服务器以发现可用工具。如果多个 MCP 服务器公开同名工具,工具名称将以您在配置中定义的服务器别名为前缀(例如 serverAlias__actualToolName)以避免冲突。注意,系统可能会从 MCP 工具定义中删除某些架构属性以保持兼容性。
    • 默认值:
    • 属性:
      • <SERVER_NAME>(对象):命名服务器的服务器参数。
        • command(字符串,必需):启动 MCP 服务器要执行的命令。
        • args(字符串数组,可选):传递给命令的参数。
        • env(对象,可选):为服务器进程设置的环境变量。
        • cwd(字符串,可选):启动服务器的工作目录。
        • timeout(数字,可选):对此 MCP 服务器请求的超时时间(毫秒)。
        • trust(布尔值,可选):信任此服务器并绕过所有工具调用确认。
        • includeTools(字符串数组,可选):要从此 MCP 服务器包含的工具名称列表。指定时,只有此处列出的工具才能从此服务器使用(白名单行为)。如果未指定,默认启用服务器的所有工具。
        • excludeTools(字符串数组,可选):要从此 MCP 服务器排除的工具名称列表。此处列出的工具将不可用于模型,即使它们由服务器公开。注意: excludeTools 优先于 includeTools - 如果工具在两个列表中,它将被排除。
    • 示例:
      json
      "mcpServers": {
        "myPythonServer": {
          "command": "python",
          "args": ["mcp_server.py", "--port", "8080"],
          "cwd": "./mcp_tools/python",
          "timeout": 5000,
          "includeTools": ["safe_tool", "file_reader"],
        },
        "myNodeServer": {
          "command": "node",
          "args": ["mcp_server.js"],
          "cwd": "./mcp_tools/node",
          "excludeTools": ["dangerous_tool", "file_deleter"]
        },
        "myDockerServer": {
          "command": "docker",
          "args": ["run", "-i", "--rm", "-e", "API_KEY", "ghcr.io/foo/bar"],
          "env": {
            "API_KEY": "$MY_API_TOKEN"
          }
        }
      }
  • checkpointing(对象):

    • 描述: 配置检查点功能,允许您保存和恢复对话和文件状态。有关更多详情,请参阅检查点文档
    • 默认值: {"enabled": false}
    • 属性:
      • enabled(布尔值):设置为 true 时,/restore 命令可用。
  • preferredEditor(字符串):

    • 描述: 指定用于查看差异的首选编辑器。
    • 默认值: vscode
    • 示例: "preferredEditor": "vscode"
  • telemetry(对象)

    • 描述: 配置 Gemini CLI 的日志记录和指标收集。有关更多信息,请参阅遥测
    • 默认值: {"enabled": false, "target": "local", "otlpEndpoint": "http://localhost:4317", "logPrompts": true}
    • 属性:
      • enabled(布尔值):是否启用遥测。
      • target(字符串):收集的遥测数据的目标。支持的值为 localgcp
      • otlpEndpoint(字符串):OTLP 导出器的端点。
      • logPrompts(布尔值):是否在日志中包含用户提示的内容。
    • 示例:
      json
      "telemetry": {
        "enabled": true,
        "target": "local",
        "otlpEndpoint": "http://localhost:16686",
        "logPrompts": false
      }
  • usageStatisticsEnabled(布尔值):

    • 描述: 启用或禁用使用统计信息的收集。有关更多信息,请参阅使用统计信息
    • 默认值: true
    • 示例:
      json
      "usageStatisticsEnabled": false
  • hideTips(布尔值):

    • 描述: 启用或禁用 CLI 界面中的有用提示。

    • 默认值: false

    • 示例:

      json
      "hideTips": true
  • hideBanner(布尔值):

    • 描述: 启用或禁用 CLI 界面中的启动横幅(ASCII 艺术标志)。

    • 默认值: false

    • 示例:

      json
      "hideBanner": true
  • maxSessionTurns(数字):

    • 描述: 设置会话的最大轮数。如果会话超过此限制,CLI 将停止处理并开始新的聊天。
    • 默认值: -1(无限制)
    • 示例:
      json
      "maxSessionTurns": 10
  • summarizeToolOutput(对象):

    • 描述: 启用或禁用工具输出的摘要。您可以使用 tokenBudget 设置指定摘要的令牌预算。
    • 注意:目前只支持 run_shell_command 工具。
    • 默认值: {}(默认禁用)
    • 示例:
      json
      "summarizeToolOutput": {
        "run_shell_command": {
          "tokenBudget": 2000
        }
      }
  • excludedProjectEnvVars(字符串数组):

    • 描述: 指定应排除从项目 .env 文件加载的环境变量。这防止项目特定的环境变量(如 DEBUG=true)干扰 gemini-cli 行为。来自 .gemini/.env 文件的变量永远不会被排除。
    • 默认值: ["DEBUG", "DEBUG_MODE"]
    • 示例:
      json
      "excludedProjectEnvVars": ["DEBUG", "DEBUG_MODE", "NODE_ENV"]

settings.json 示例:

json
{
  "theme": "GitHub",
  "sandbox": "docker",
  "toolDiscoveryCommand": "bin/get_tools",
  "toolCallCommand": "bin/call_tool",
  "mcpServers": {
    "mainServer": {
      "command": "bin/mcp_server.py"
    },
    "anotherServer": {
      "command": "node",
      "args": ["mcp_server.js", "--verbose"]
    }
  },
  "telemetry": {
    "enabled": true,
    "target": "local",
    "otlpEndpoint": "http://localhost:4317",
    "logPrompts": true
  },
  "usageStatisticsEnabled": true,
  "hideTips": false,
  "hideBanner": false,
  "maxSessionTurns": 10,
  "summarizeToolOutput": {
    "run_shell_command": {
      "tokenBudget": 100
    }
  },
  "excludedProjectEnvVars": ["DEBUG", "DEBUG_MODE", "NODE_ENV"]
}

Shell 历史

CLI 保留您运行的 shell 命令的历史记录。为了避免不同项目之间的冲突,此历史记录存储在用户主文件夹内的项目特定目录中。

  • 位置: ~/.gemini/tmp/<project_hash>/shell_history
    • <project_hash> 是从项目根路径生成的唯一标识符。
    • 历史记录存储在名为 shell_history 的文件中。

环境变量和 .env 文件

环境变量是配置应用程序的常见方式,特别是对于 API 密钥等敏感信息或可能在不同环境之间变化的设置。

CLI 自动从 .env 文件加载环境变量。加载顺序是:

  1. 当前工作目录中的 .env 文件。
  2. 如果未找到,它会在父目录中向上搜索,直到找到 .env 文件或到达项目根目录(由 .git 文件夹标识)或主目录。
  3. 如果仍未找到,它会查找 ~/.env(在用户的主目录中)。

环境变量排除: 某些环境变量(如 DEBUGDEBUG_MODE)会自动从项目 .env 文件的加载中排除,以防止干扰 gemini-cli 行为。来自 .gemini/.env 文件的变量永远不会被排除。您可以使用 settings.json 文件中的 excludedProjectEnvVars 设置自定义此行为。

  • GEMINI_API_KEY(必需):
    • 您的 Gemini API 密钥。
    • 对操作至关重要。 没有它,CLI 将无法运行。
    • 在您的 shell 配置文件中设置(例如 ~/.bashrc~/.zshrc)或 .env 文件中。
  • GEMINI_MODEL
    • 指定要使用的默认 Gemini 模型。
    • 覆盖硬编码默认值
    • 示例:export GEMINI_MODEL="gemini-2.5-flash"
  • GOOGLE_API_KEY
    • 您的 Google Cloud API 密钥。
    • 在快速模式下使用 Vertex AI 时必需。
    • 确保您拥有必要的权限。
    • 示例:export GOOGLE_API_KEY="YOUR_GOOGLE_API_KEY"
  • GOOGLE_CLOUD_PROJECT
    • 您的 Google Cloud 项目 ID。
    • 使用 Code Assist 或 Vertex AI 时必需。
    • 如果使用 Vertex AI,请确保您在此项目中拥有必要的权限。
    • Cloud Shell 注意事项: 在 Cloud Shell 环境中运行时,此变量默认为为 Cloud Shell 用户分配的特殊项目。如果您在 Cloud Shell 的全局环境中设置了 GOOGLE_CLOUD_PROJECT,它将被此默认值覆盖。要在 Cloud Shell 中使用不同的项目,您必须在 .env 文件中定义 GOOGLE_CLOUD_PROJECT
    • 示例:export GOOGLE_CLOUD_PROJECT="YOUR_PROJECT_ID"
  • GOOGLE_APPLICATION_CREDENTIALS(字符串):
    • 描述: 您的 Google 应用程序凭据 JSON 文件的路径。
    • 示例: export GOOGLE_APPLICATION_CREDENTIALS="/path/to/your/credentials.json"
  • OTLP_GOOGLE_CLOUD_PROJECT
    • 您在 Google Cloud 中用于遥测的 Google Cloud 项目 ID
    • 示例:export OTLP_GOOGLE_CLOUD_PROJECT="YOUR_PROJECT_ID"
  • GOOGLE_CLOUD_LOCATION
    • 您的 Google Cloud 项目位置(例如 us-central1)。
    • 在非快速模式下使用 Vertex AI 时必需。
    • 示例:export GOOGLE_CLOUD_LOCATION="YOUR_PROJECT_LOCATION"
  • GEMINI_SANDBOX
    • settings.jsonsandbox 设置的替代方案。
    • 接受 truefalsedockerpodman 或自定义命令字符串。
  • SEATBELT_PROFILE(macOS 特定):
    • 在 macOS 上切换 Seatbelt(sandbox-exec)配置文件。
    • permissive-open:(默认)限制对项目文件夹的写入(以及其他一些文件夹,请参阅 packages/cli/src/utils/sandbox-macos-permissive-open.sb),但允许其他操作。
    • strict:使用默认拒绝操作的严格配置文件。
    • <profile_name>:使用自定义配置文件。要定义自定义配置文件,请在项目的 .gemini/ 目录中创建名为 sandbox-macos-<profile_name>.sb 的文件(例如 my-project/.gemini/sandbox-macos-custom.sb)。
  • DEBUGDEBUG_MODE(通常由底层库或 CLI 本身使用):
    • 设置为 true1 以启用详细的调试日志记录,这对故障排除很有帮助。
    • 注意: 默认情况下,这些变量会自动从项目 .env 文件中排除,以防止干扰 gemini-cli 行为。如果您需要专门为 gemini-cli 设置这些变量,请使用 .gemini/.env 文件。
  • NO_COLOR
    • 设置为任何值以禁用 CLI 中的所有颜色输出。
  • CLI_TITLE
    • 设置为字符串以自定义 CLI 的标题。
  • CODE_ASSIST_ENDPOINT
    • 指定代码辅助服务器的端点。
    • 这对开发和测试很有用。

命令行参数

直接在运行 CLI 时传递的参数可以覆盖该特定会话的其他配置。

  • --model <model_name>-m <model_name>):
    • 指定此会话要使用的 Gemini 模型。
    • 示例:npm start -- --model gemini-1.5-pro-latest
  • --prompt <your_prompt>-p <your_prompt>):
    • 用于直接向命令传递提示。这会以非交互模式调用 Gemini CLI。
  • --prompt-interactive <your_prompt>-i <your_prompt>):
    • 以提供的提示作为初始输入启动交互式会话。
    • 提示在交互式会话内处理,而不是在会话之前。
    • 从 stdin 管道输入时不能使用。
    • 示例:gemini -i "解释这段代码"
  • --sandbox-s):
    • 为此会话启用沙盒模式。
  • --sandbox-image
    • 设置沙盒镜像 URI。
    • --debug-d):
    • 为此会话启用调试模式,提供更详细的输出。
  • --all-files-a):
    • 如果设置,递归地将当前目录中的所有文件作为提示的上下文包含。
  • --help(或 -h):
    • 显示关于命令行参数的帮助信息。
  • --show-memory-usage
    • 显示当前内存使用情况。
  • --yolo
    • 启用 YOLO 模式,自动批准所有工具调用。
  • --telemetry
  • --telemetry-target
    • 设置遥测目标。有关更多信息,请参阅遥测
  • --telemetry-otlp-endpoint
    • 设置遥测的 OTLP 端点。有关更多信息,请参阅遥测
  • --telemetry-log-prompts
    • 启用遥测的提示日志记录。有关更多信息,请参阅遥测
  • --checkpointing
  • --extensions <extension_name ...>-e <extension_name ...>):
    • 指定会话要使用的扩展列表。如果未提供,将使用所有可用的扩展。
    • 使用特殊术语 gemini -e none 禁用所有扩展。
    • 示例:gemini -e my-extension -e my-other-extension
  • --list-extensions-l):
    • 列出所有可用扩展并退出。
  • --proxy
    • 设置 CLI 的代理。
    • 示例:--proxy http://localhost:7890
  • --include-directories <dir1,dir2,...>
    • 在工作区中包含额外目录以支持多目录功能。
    • 可以多次指定或作为逗号分隔的值。
    • 最多可以添加 5 个目录。
    • 示例:--include-directories /path/to/project1,/path/to/project2--include-directories /path/to/project1 --include-directories /path/to/project2
  • --version
    • 显示 CLI 的版本。

上下文文件(分层指令上下文)

虽然严格来说不是 CLI 行为 的配置,但上下文文件(默认为 GEMINI.md,但可通过 contextFileName 设置配置)对于配置提供给 Gemini 模型的 指令上下文(也称为"内存")至关重要。这个强大的功能允许您向 AI 提供项目特定的指令、编码风格指南或任何相关的背景信息,使其响应更加定制和准确地满足您的需求。CLI 包含 UI 元素,如页脚中显示已加载上下文文件数量的指示器,让您了解活动上下文。

  • 目的: 这些 Markdown 文件包含您希望 Gemini 模型在交互过程中了解的指令、指导原则或上下文。系统设计为分层管理此指令上下文。

上下文文件内容示例(例如 GEMINI.md

以下是 TypeScript 项目根目录下上下文文件可能包含内容的概念示例:

markdown
# 项目:我的出色 TypeScript 库

## 通用指令:

- 生成新 TypeScript 代码时,请遵循现有的编码风格。
- 确保所有新函数和类都有 JSDoc 注释。
- 在适当的地方优先使用函数式编程范式。
- 所有代码应与 TypeScript 5.0 和 Node.js 20+ 兼容。

## 编码风格:

- 使用 2 个空格进行缩进。
- 接口名称应以 `I` 为前缀(例如 `IUserService`)。
- 私有类成员应以下划线(`_`)为前缀。
- 始终使用严格相等(`===``!==`)。

## 特定组件:`src/api/client.ts`

- 此文件处理所有出站 API 请求。
- 添加新的 API 调用函数时,确保它们包含强大的错误处理和日志记录。
- 对所有 GET 请求使用现有的 `fetchWithRetry` 实用程序。

## 关于依赖项:

- 除非绝对必要,否则避免引入新的外部依赖项。
- 如果需要新依赖项,请说明原因。

此示例演示了如何提供一般项目上下文、特定编码约定,甚至关于特定文件或组件的注释。您的上下文文件越相关和精确,AI 就能更好地协助您。强烈建议使用项目特定的上下文文件来建立约定和上下文。

  • 分层加载和优先级: CLI 通过从多个位置加载上下文文件(例如 GEMINI.md)实现复杂的分层内存系统。来自此列表中较低位置(更具体)的文件内容通常会覆盖或补充来自较高位置(更一般)的文件内容。确切的连接顺序和最终上下文可以使用 /memory show 命令检查。典型的加载顺序是:
    1. 全局上下文文件:
      • 位置:~/.gemini/<contextFileName>(例如,用户主目录中的 ~/.gemini/GEMINI.md)。
      • 范围:为您的所有项目提供默认指令。
    2. 项目根目录和祖先上下文文件:
      • 位置:CLI 在当前工作目录中搜索配置的上下文文件,然后在每个父目录中搜索,直到项目根目录(由 .git 文件夹标识)或您的主目录。
      • 范围:提供与整个项目或其重要部分相关的上下文。
    3. 子目录上下文文件(上下文/本地):
      • 位置:CLI 还在当前工作目录 下方 的子目录中扫描配置的上下文文件(遵循常见的忽略模式,如 node_modules.git 等)。此搜索的广度默认限制为 200 个目录,但可以通过在 settings.json 文件中使用 memoryDiscoveryMaxDirs 字段进行配置。
      • 范围:允许针对项目的特定组件、模块或子部分的高度特定指令。
  • 连接和 UI 指示: 所有找到的上下文文件的内容都会连接(带有指示其来源和路径的分隔符)并作为系统提示的一部分提供给 Gemini 模型。CLI 页脚显示已加载上下文文件的计数,为您提供关于活动指令上下文的快速视觉提示。
  • 导入内容: 您可以通过使用 @path/to/file.md 语法导入其他 Markdown 文件来模块化您的上下文文件。有关更多详情,请参阅内存导入处理器文档
  • 内存管理命令:
    • 使用 /memory refresh 强制重新扫描和重新加载所有配置位置的所有上下文文件。这会更新 AI 的指令上下文。
    • 使用 /memory show 显示当前加载的组合指令上下文,允许您验证 AI 使用的层次结构和内容。
    • 有关 /memory 命令及其子命令(showrefresh)的完整详情,请参阅命令文档

通过理解和利用这些配置层以及上下文文件的分层性质,您可以有效地管理 AI 的内存并定制 Gemini CLI 的响应以满足您的特定需求和项目。

沙盒化

Gemini CLI 可以在沙盒环境中执行潜在不安全的操作(如 shell 命令和文件修改),以保护您的系统。

沙盒化默认禁用,但您可以通过几种方式启用它:

  • 使用 --sandbox-s 标志。
  • 设置 GEMINI_SANDBOX 环境变量。
  • --yolo 模式下默认启用沙盒。

默认情况下,它使用预构建的 gemini-cli-sandbox Docker 镜像。

对于项目特定的沙盒需求,您可以在项目根目录的 .gemini/sandbox.Dockerfile 创建自定义 Dockerfile。此 Dockerfile 可以基于基础沙盒镜像:

dockerfile
FROM gemini-cli-sandbox

# 在此处添加您的自定义依赖项或配置
# 例如:
# RUN apt-get update && apt-get install -y some-package
# COPY ./my-config /app/my-config

.gemini/sandbox.Dockerfile 存在时,您可以在运行 Gemini CLI 时使用 BUILD_SANDBOX 环境变量来自动构建自定义沙盒镜像:

bash
BUILD_SANDBOX=1 gemini -s

使用统计信息

为了帮助我们改进 Gemini CLI,我们收集匿名使用统计信息。这些数据帮助我们了解 CLI 的使用方式,识别常见问题,并优先考虑新功能。

我们收集的内容:

  • 工具调用: 我们记录被调用的工具名称、它们是成功还是失败,以及执行所需的时间。我们不收集传递给工具的参数或工具返回的任何数据。
  • API 请求: 我们记录每个请求使用的 Gemini 模型、请求的持续时间以及是否成功。我们不收集提示或响应的内容。
  • 会话信息: 我们收集关于 CLI 配置的信息,如启用的工具和批准模式。

我们不收集的内容:

  • 个人身份信息(PII): 我们不收集任何个人信息,如您的姓名、电子邮件地址或 API 密钥。
  • 提示和响应内容: 我们不记录您的提示内容或来自 Gemini 模型的响应。
  • 文件内容: 我们不记录 CLI 读取或写入的任何文件的内容。

如何选择退出:

您可以随时通过在 settings.json 文件中将 usageStatisticsEnabled 属性设置为 false 来选择退出使用统计信息收集:

json
{
  "usageStatisticsEnabled": false
}

基于 MIT 许可证发布