Gemini CLI チートシート

最も基本的なコマンド。Gemini モデルにプロンプトを送信し、応答を印刷します。

例：gemini "世界で最も大きい5つの都市は何ですか？"

永続的なインストールなしで Gemini CLI を実行。クイックテストや頻繁でない使用に最適。

例：npx @google/generative-ai "テックブログの良い名前を提案して。"

ファイルの内容をプロンプトコンテキストの一部として含めます。ファイルの内容がプロンプトの前に追加されます。

例：gemini -f readme.md "この README ファイルを要約して。"

ファイルの内容（または任意の標準出力）を直接 Gemini CLI にコンテキストとしてパイプします。

例：cat package.json | gemini 'これらの依存関係の目的を説明して。'

複数のファイルを Gemini に送信して分析。

例：gemini --files="v1.js,v2.js" "バージョン間で何が変わりましたか？"

スクリプトでの解析を容易にするため、JSON 形式での出力を要求。

例：gemini --json "次から名前、メール、電話を抽出：田中太郎、tanaka@example.com、555-1234"

Markdown 形式での出力を要求。

例：gemini --markdown "REST API のドキュメントを書いて"

説明テキストなしで、コードブロックのみを出力。

例：gemini --code-only "フィボナッチ数を計算する Python 関数を書いて"

使用する Gemini モデルを指定。

例：gemini --model=gemini-1.5-flash "この段落を要約して"

応答のランダム性を制御（0.0-1.0）。低い値はより決定論的。

例：gemini --temperature=0.9 "SF短編小説を書いて"

応答の長さを制限。

例：gemini --max-tokens=100 "この記事を要約して"

モデルの動作を導くシステムプロンプトを設定。

例：gemini --system="あなたは Python エキスパートです" "このコードを手伝って"

後で続けるために会話を保存。

例：gemini --save=project-planning "新しいウェブアプリを計画しましょう"

以前に保存した会話を続行。

例：gemini --load=project-planning "議論した主要機能は何でしたか？"

`ls` コマンドを実行し、その出力を理解します。特定の形式や分析を要求できます。

例：gemini 'src フォルダの内容を再帰的に表示し、.css ファイルを特定して'

ファイル内のコンテンツに対して `grep` 検索を実行。コード分析と発見に有用。

例：gemini 'すべての `.ts` ファイルで `TODO:` テキストを検索して。'

glob パターンを使用してパスでファイルを検索。エージェントは通常これらのファイルを読み取りまたは分析します。

例：gemini 'ブログからすべての `.md` ファイルを読み取り、それぞれの要約を教えて。'

Google 検索を使用してウェブ検索を実行し、時事問題や最新情報に関する質問に回答。

例：gemini '最後の Google I/O イベントの主な発表は何でしたか？'

エージェントが将来のやり取りのために特定の事実や好みを記憶できるようにします。

例：gemini '今後、パッケージのインストールを提案するときは pnpm を使って。' 'はい、pnpm を使うことを覚えておきます。'

任意のシェルコマンドを実行し、その出力を分析。これは非常に強力ですが、潜在的に危険なツールです。

例：gemini 'npm を使って `is-odd` パッケージをインストールし、それを使用する node スクリプトを書いて。'

API キーを環境変数として設定することで、毎回のコマンドで提供する必要がなくなります。

例：永続化のために .bashrc または .zshrc ファイルに追加してください。

プロンプトを使用して出力形式を制御。'生のコード'を要求することで、出力を直接新しいファイルにパイプしたい場合に役立ちます。

例：gemini -f old.py "..." > new.py