在終端機（Terminal）中與 AI 協作的開發者，現在將迎來更為流暢與強大的工作體驗。Google 近日宣布為 Gemini CLI（命令列介面）進行功能升級，導入了全新的互動模式，讓指令列不再只是單向的指令—回應循環，而成為能夠與 AI 進行持續對話的開發環境。
告別單向指令，擁抱即時互動
過去，開發者在使用 Gemini CLI 時，大部分是透過單次指令來獲取 AI 的回應。這種模式雖然直接，但在處理複雜問題或需要多步驟操作的情境下，往往顯得效率不高，開發者需要不斷重新輸入指令並提供上下文，才有辦法完成專案。
新推出的互動模式徹底改變了這一點。開發者現在可以在終端機中與 Gemini CLI 進行可延續脈絡的對話，AI 能記住前一次的內容並持續協作。這意味著開發者不再需要反覆輸入上下文，Gemini 會自動記住先前的對話內容、理解專案的脈絡而延續對話，也因此能提供更精準的回應與建議。
三大核心功能提升開發效率
這次的更新主要有三大核心功能，每一項都設法解決開發者在命令列環境中遇到的部分過往問題：
即時程式編修 (Live Code Iteration)：在新的互動模式下，開發者可以直接透過 Gemini CLI 編寫、修改與測試程式碼，並即時獲得 AI 的建議與回饋，無論是語法修正、程式碼優化建議，還是單元測試的自動生成，都能在這裡完成，不再需要頻繁切換視窗或工具。
檔案系統感知 (Filesystem Awareness)： Gemini CLI 現在具備了能夠存取與理解本機端專案檔案的能力。開發者可以直接引用專案中的檔案或目錄，要求 Gemini 讀取、分析甚至修改檔案內容。例如，你可以直接要求 Gemini「讀取 main.py 檔案並找出其中的潛在 bug」，或是「幫我為 api/v1/ 目錄下的所有端點產生 OpenAPI 規格文件」，這項功能可減少複製貼上程式碼的繁瑣步驟。
多檔案變更與預覽 (Multi-file Changes & Diff View)：對於涉及多個檔案的複雜任務，例如重構（refactoring）或功能開發，Gemini 現在能夠一次性提出跨越多個檔案的變更建議，而且所有修改會以類似 Git Diff 的格式顯示，並透過「proposed changes」的方式讓開發者審閱與套用，確保每一次修改都在掌控之中。
底層技術的實現
這種高度互動的體驗，背後的關鍵技術在於「偽終端 (Pseudoterminal, PTY)」。它允許一個應用程式（如 Gemini CLI）能夠模擬並控制一個真正的終端機會話。在 Node.js 生態系中，像 node-pty 這樣的函式庫便扮演了核心角色，讓 Gemini CLI 能夠與系統 Shell 互動。
Gemini CLI 透過整合 MCP 與 Zed 編輯器全面強化擴充性
除了自身功能的增強，Gemini CLI 也支援 Model Context Protocol (MCP)，讓開發者能連結外部工具與 API，或整合自訂的 prompt 與資料來源。像 FastMCP 這類開源套件，就能幫助開發者快速建立相容的 MCP AI 伺服器。
此外，Gemini CLI 也已整合至高效能程式碼編輯器 Zed 中，讓開發者可以在熟悉的編輯器環境內，無縫地呼叫 Gemini 的強大能力，無論是解釋程式碼、除錯，還是在多個檔案間執行 AI 去執行的修改，都能一氣呵成。
命令列成為 AI 互動的一級戰場
這次 Gemini CLI 的更新，不僅僅是功能上的增加，更象徵著一個重要的趨勢，命令列工具正從單純的指令執行者，演變為具備高度智慧與互動能力的開發夥伴。
這次的功能升級對於習慣在終端機環境中工作的開發者與維運人員而言，是工作方式的根本轉變。透過將 AI 的能力深度整合至最核心的工作流程中，Google 讓開發者得以更專注於解決問題的邏輯與創意，減少一些重複性工作。未來，我們可能會看到更多以 AI 為核心的開發工具，持續影響我們開發者既有的工作模式。
本文題圖及配圖由 Google Gemini AI 生成
