דף זה תורגם על ידי Cloud Translation API.

מאיצים את הפיתוח באמצעות Gemini CLI

1. סקירה כללית

ה-Lab הזה מתמקד בשימוש ב-Gemini CLI, סוכן מבוסס-AI בקוד פתוח ב-Google Cloud. תלמדו איך להשתמש ב-Gemini CLI למשימות שונות, כולל הבנת בסיסי קוד קיימים, יצירת תיעוד ובדיקות יחידה, ושיפור של רכיבי ממשק משתמש ורכיבי קצה עורפי של אפליקציית אינטרנט ב-Python.

מה תלמדו

בשיעור Lab זה תלמדו איך:

איך משתמשים ב-Gemini CLI למשימות נפוצות של מפתחים.

דרישות מוקדמות

ההנחה בשיעור ה-Lab הזה היא שאתם מכירים את הסביבות של Cloud Console ו-Cloud Shell.

2. הגדרה ודרישות

הגדרה של פרויקט ב-Cloud

נכנסים ל-Google Cloud Console ויוצרים פרויקט חדש או משתמשים בפרויקט קיים. אם עדיין אין לכם חשבון Gmail או חשבון Google Workspace, אתם צריכים ליצור חשבון.

שם הפרויקט הוא השם המוצג של המשתתפים בפרויקט הזה. זו מחרוזת תווים שלא נמצאת בשימוש ב-Google APIs. תמיד אפשר לעדכן את המיקום.
מזהה הפרויקט הוא ייחודי לכל הפרויקטים ב-Google Cloud, והוא קבוע (אי אפשר לשנות אותו אחרי שהוא מוגדר). מסוף Cloud יוצר באופן אוטומטי מחרוזת ייחודית. בדרך כלל לא צריך לדעת מה היא. ברוב ה-Codelabs, תצטרכו להפנות למזהה הפרויקט (בדרך כלל מסומן כ-PROJECT_ID). אם אתם לא אוהבים את המזהה שנוצר, אתם יכולים ליצור מזהה אקראי אחר. אפשר גם לנסות שם משתמש משלכם ולבדוק אם הוא זמין. אי אפשר לשנות את הערך הזה אחרי השלב הזה, והוא יישאר כזה למשך הפרויקט.
לידיעתכם, יש ערך שלישי, מספר פרויקט, שחלק מממשקי ה-API משתמשים בו. במאמרי העזרה מפורט מידע נוסף על שלושת הערכים האלה.

בשלב הבא, תצטרכו להפעיל את החיוב במסוף Cloud כדי להשתמש במשאבי Cloud או בממשקי API של Cloud. השלמת ה-codelab הזה לא תעלה לכם הרבה, אם בכלל. כדי להשבית את המשאבים ולמנוע חיובים נוספים אחרי שתסיימו את המדריך הזה, תוכלו למחוק את המשאבים שיצרתם או למחוק את הפרויקט. משתמשים חדשים ב-Google Cloud זכאים לתוכנית תקופת ניסיון בחינם בשווי 300$.

הגדרת הסביבה

פותחים צ'אט עם Gemini.

אפשר גם להקליד 'יש לך שאלה ל-Gemini?' בסרגל החיפוש.

מפעילים את Gemini for Google Cloud API:

במסך הבא מפעילים את GCA.

כדי לנסות את התכונה, לוחצים על 'Start chatting', בוחרים אחת מהשאלות לדוגמה או מקלידים הנחיה משלכם.

הנחיות שאפשר לנסות:

תסביר את Cloud Run ב-5 נקודות עיקריות.
אתה מנהל מוצר ב-Google Cloud Run. תסביר לסטודנט מה זה Cloud Run ב-5 נקודות קצרות.
אתה מנהל מוצר ב-Google Cloud Run. עליך להסביר מהו Cloud Run למפתח Kubernetes מוסמך ב-5 נקודות קצרות.
אתה מנהל מוצר של Google Cloud Run. תסביר למפתח בכיר מתי כדאי להשתמש ב-Cloud Run ומתי ב-GKE, ב-5 נקודות קצרות.

אחרי שמסיימים, סוגרים את חלון הצ'אט עם Gemini Cloud Assist.

במדריך לכתיבת הנחיות אפשר לקרוא מידע נוסף על כתיבת הנחיות טובות יותר.

איך Gemini for Google Cloud משתמש בנתונים שלכם

המחויבות של Google לפרטיות

‫Google הייתה אחת מהחברות הראשונות בתעשייה שפרסמו התחייבות לפרטיות בנושא AI/ML. במסגרת ההתחייבות הזו, אנחנו מצהירים שאנחנו מאמינים שללקוחות צריכה להיות רמת האבטחה והשליטה הגבוהה ביותר על הנתונים שלהם שמאוחסנים בענן.

נתונים שאתם שולחים ומקבלים

השאלות שאתם שואלים את Gemini, כולל כל מידע או קוד שאתם שולחים ל-Gemini כדי שינתח או ישלים אותם, נקראות הנחיות. התשובות או השלמות הקוד שאתם מקבלים מ-Gemini נקראות תגובות. ‫Gemini לא משתמש בהנחיות שלכם או בתשובות שלו כנתונים לאימון המודלים שלו.

הצפנה של הנחיות

כששולחים הנחיות ל-Gemini, הנתונים מוצפנים במהלך ההעברה כקלט למודל הבסיסי ב-Gemini.

נתוני תוכנית שנוצרו על ידי Gemini

‫Gemini מאומן על קוד של Google Cloud וגם על קוד נבחר של צד שלישי. אתם אחראים לאבטחה, לבדיקה וליעילות של הקוד, כולל השלמה, יצירה או ניתוח של קוד ש-Gemini מציע לכם.

מידע נוסף על אופן הטיפול של Google בהנחיות שלכם

3. אפשרויות לבדיקת הנחיות

אם רוצים לשנות הנחיות קיימות, יש כמה אפשרויות לעשות את זה.

Vertex AI Studio

‫Vertex AI Studio הוא חלק מפלטפורמת Vertex AI של Google Cloud, והוא מיועד במיוחד לפשט ולהאיץ את הפיתוח והשימוש במודלים של AI גנרטיבי.

‫Google AI Studio

‫Google AI Studio הוא כלי מבוסס-אינטרנט ליצירת אב טיפוס ולניסויים בהנדסת הנחיות וב-Gemini API.

‫Gemini בדפדפן (gemini.google.com)

אפליקציית האינטרנט של Google Gemini‏ (gemini.google.com) היא כלי מבוסס-אינטרנט שנועד לעזור לכם לחקור את היכולות של מודלים של AI מבית Google ולנצל אותן.

אפליקציית Google Gemini לנייד ל-Android ואפליקציית Google ב-iOS

4. הורדה ובדיקה של האפליקציה

לוחצים על הסמל משמאל לסרגל החיפוש כדי להפעיל את Cloud Shell.

אם מתבקשים לאשר, לוחצים על 'אישור' כדי להמשיך.

במסוף, מריצים את הפקודות הבאות כדי לשכפל את מאגר Git באופן מקומי.

git clone https://github.com/gitrey/calendar-app-lab
cd calendar-app-lab

מפעילים את Cloud Shell Editor.

פותחים את התיקייה calendar-app-lab.

פותחים טרמינל חדש ב-Cloud Shell Editor.

הסביבה שלכם צריכה להיראות כמו בצילום המסך שלמטה.

5. מבוא ל-Gemini CLI

‫Gemini CLI הוא סוכן AI בקוד פתוח שמשולב עם מודלי Gemini של Google Cloud. הוא מאפשר למפתחים לבצע משימות שונות ישירות מהטרמינל שלהם, כמו הבנת בסיסי קוד, יצירת תיעוד ובדיקות יחידה ושיפור קוד. היתרון העיקרי של Gemini CLI הוא היכולת שלו לייעל את תהליכי העבודה של הפיתוח. הוא עושה זאת על ידי שילוב היכולות של AI גנרטיבי ישירות בסביבת שורת הפקודה של המפתח, וכך מצמצם את הצורך בהחלפת הקשר ומשפר את הפרודוקטיביות.

בסביבת Qwiklabs, לא צריך להגדיר את משתנה הסביבה. ממשיכים לשלב הבא.

בסביבה המקומית, אם אתם משתמשים ברישיון בתשלום ל-Code Assist מהארגון, חשוב להגדיר את פרויקט Google Cloud במסוף. פרטים נוספים.

export GOOGLE_CLOUD_PROJECT="YOUR_PROJECT_NAME"

בודקים שאתם נמצאים בתיקיית השורש של הפרויקט:

cd ~/calendar-app-lab

מפעילים את Gemini CLI בחלון הטרמינל:

gemini

הסביבה שלכם צריכה להיראות כמו בצילום המסך שלמטה.

אם אתם מבצעים את השלבים בסביבה המקומית, אתם יכולים להפעיל שילוב עם סביבת הפיתוח המשולבת (IDE).

תמיד אפשר לשנות את זה באמצעות הפעלת הפקודה /ide disable | enable.

אם אתם מריצים את ה-Lab בסביבת Qwiklabs, בוחרים באפשרות Use Cloud Shell user credentials.

אחרת, מאמתים את Gemini CLI על ידי הרצת הפקודה הבאה ובחירה באפשרות Login with Google:

/auth

אחרי שתפעילו מחדש את ה-CLI, תתבקשו לאשר את האפליקציה באמצעות קישור שיוצג לכם.

פותחים את הקישור ופועלים לפי השלבים כדי להיכנס באמצעות פרטי הכניסה של התלמיד ב-Qwiklabs.

מעתיקים את קוד האימות וחוזרים למסוף כדי להדביק את הקוד ולהשלים את התהליך.

כדי לאמת את שיטת האימות, מריצים את הפקודה הבאה:

/about

6. הבנת ה-codebase

אתם יכולים להשתמש ב-Gemini CLI כדי להבין במהירות את בסיס הקוד. לשם כך, אתם יכולים לבקש ממנו לסכם את המטרה של קבצים או ספריות ולהסביר פונקציות מורכבות או קטעים של קוד. כך מפתחים יכולים להצטרף במהירות לפרויקטים חדשים או להבין חלקים לא מוכרים בקוד קיים בלי לבצע בדיקה ידנית מעמיקה.

כדי לקבל מידע נוסף על בסיס הקוד, שולחים את ההנחיה הבאה ב-Gemini CLI:

Don't suggest any changes. Explain this codebase to me.

בודקים את הפלט:

7. הפעלת האפליקציה באופן מקומי

ממשק Gemini CLI יכול לפשט באופן משמעותי את ההפעלה של אפליקציית Python באופן מקומי. הוא עוזר ליצור באופן אוטומטי קובצי הגדרה חיוניים כמו requirements.txt או Dockerfile בסיסי. בנוסף, הוא מצוין לניהול תלות של Python ולפתרון בעיות, כי הוא יכול להסביר במהירות שגיאות של מעקב אחר ביצוע (traceback) שנובעות מחבילות חסרות או מגרסאות לא תואמות, ולעתים קרובות הוא מציע את פקודת pip install המדויקת לתיקון הבעיה.

כדי להפעיל את האפליקציה באופן מקומי, מזינים את ההנחיה הבאה בטרמינל של Gemini CLI:

Run this app locally

פועלים לפי ההנחיות כדי להתחיל את תהליך הגשת הבקשה:

לוחצים על הקישור כדי לראות תצוגה מקדימה של הבקשה:

פלט לדוגמה:

8. הוספת תיעוד

ממשק Gemini CLI יעיל ליצירת תיעוד והערות, כי הוא מאפשר ליצור באופן מיידי מחרוזות תיעוד לפונקציות או למחלקות. אפשר גם להשתמש בו כדי להוסיף במהירות הערות מוסברות בשורות לקטעי קוד מורכבים או לא מוכרים, וכך לשפר משמעותית את הבהירות והתחזוקה של בסיס הקוד.

כדי להוסיף הערות לכל קובץ Python באפליקציה, משתמשים במסוף Gemini CLI ומזינים את ההנחיה הבאה:

Add docstrings to all files

מאשרים את השינויים שהוצעו. אם השילוב של IDE מופעל, אפשר לאשר ולהמשיך באמצעות אמצעי הבקרה בממשק המשתמש או על ידי הקשה על Enter בטרמינל. אפשר גם להפעיל את מצב האישור האוטומטי(YOLO) באמצעות "ctrl+y".

מעדכנים את הקובץ .gitignore באמצעות ההנחיה הבאה:

update .gitignore and add __pycache__ folder

עוברים לתצוגה 'בקרת מקורות' ובודקים את השינויים שביצעתם עד עכשיו:

9. הוספת בדיקות יחידה

ממשק Gemini CLI מצוין לכתיבת בדיקות יחידה, כי הוא מאפשר למפתחים ליצור פונקציות בדיקה על סמך החתימה והלוגיקה של פונקציה קיימת, כולל טענות ראשוניות והגדרת mock. עם זאת, המפתחים עדיין צריכים לבדוק ולאמת את הבדיקות שנוצרו כדי לוודא שהן מכסות באופן משמעותי את כל המקרים הקיצוניים הנדרשים, ולא רק ביצוע פשוט של נתיב.

כדי ליצור בדיקות יחידה, משתמשים בהנחיה הבאה:

Generate unit tests for @calendar.py

בודקים את השינויים ומאשרים אותם.

מתקינים יחסי תלות חדשים ומריצים את הבדיקות. ממשק Gemini CLI יתבונן בקוד שנוצר, יתקן אותו ויריץ אותו מחדש בלולאה עד שהבדיקות יעברו והקוד יאומת.

10. חיפוש באגים

ה-CLI של Gemini יכול לעזור לכם לבדוק אם יש באגים בלוגיקה. אתם יכולים להנחות אותו לבדוק ולנתח קטעי קוד, לזהות פגמים לוגיים פוטנציאליים, שגיאות מסוג off-by-one או טיפול שגוי בתנאים. אם תסבירו את ההתנהגות המיועדת של הקוד ותבקשו מ-CLI לזהות אי-התאמות, תוכלו לזהות במהירות פגמים קלים לפני הפעלת הקוד.

כדי לבדוק אם יש באגים בלוגיקת ההמרה, שולחים את ההנחיה הבאה ב-Gemini CLI:

Are there any bugs in the conversion logic? Check if negative numbers are handled properly.

בודקים את השינויים המוצעים ומאשרים אותם בצ'אט:

11. ממשק משתמש של Refactor

ה-CLI של Gemini יכול לעזור לכם לשכתב את קוד ה-UI באופן משמעותי. הוא יכול לתרגם דפוסי UI ישנים (כמו רכיבי מחלקה) לפרדיגמות פונקציונליות חדשות ומודרניות יותר (כמו hooks ב-React), או להציע שיפורים מבניים כדי להקל על התחזוקה. אפשר להשתמש בו כדי לנתח ולשכתב קוד קיים של ממשק משתמש לרכיבים מודולריים יותר שניתן לעשות בהם שימוש חוזר, וכך ליצור עיצוב נקי ותקני יותר של ממשק המשתמש.

כדי לשנות את מבנה ממשק המשתמש באמצעות ספריית Bootstrap, שולחים את ההנחיה הבאה אל Gemini CLI:

Refactor UI to use Bootstrap library

בודקים ומאשרים את השינויים:

כדי להתחיל, מפעילים את האפליקציה. אם הוא כבר פועל, פשוט טוענים מחדש את הדף.

python3 main.py

טוענים מחדש את הדף ובודקים את השינויים.

כדאי להטמיע טיפול בשגיאות כדי להבטיח שדף שגיאה יוצג כשמתעוררות בעיות.

Implement error handling to display an error page when issues occur.

כדי לראות את העדכונים, צריך לרענן את הדף.

שולחים מספר שלילי כדי לאשר את דף השגיאה.

12. Refactor Backend

‫Gemini CLI יעיל לשינוי מבנה של קוד בקצה העורפי, כי הוא עוזר להעביר קוד של מסגרות מדור קודם לחלופות מודרניות, או לעזור לשנות את המבנה של שירותים מונוליטיים לרכיבי מיקרו-שירותים שקל יותר לנהל. הוא יכול לנתח לוגיקה בצד השרת כדי להציע דפוסי שאילתות משופרים במסד הנתונים או עיצובים יעילים יותר של נקודות קצה ב-API, וכך לוודא שהביצועים וההתאמה לשינויים נשמרים או משתפרים.

משנים את הקצה העורפי כדי לשמור בקשות המרה בזיכרון.

Store requests in memory and create a page to display conversion history. Add links on all pages to view the history.

קוראים את השינויים בצ'אט ומאשרים אותם:

שולחים כמה בקשות לאפליקציה, ואז בודקים את דף ההיסטוריה.

בודקים את ההיסטוריה של בקשות ההמרה.

כדי לעדכן את הקובץ README.md במצב הנוכחי של בסיס הקוד, שולחים את ההנחיה הבאה באמצעות Gemini CLI:

analyze README.md file and update it with latest codebase state

בודקים את הפלט. אם הפעלתם את השילוב של Cloud Shell, אתם יכולים להשתמש בכלי השליטה בממשק המשתמש כדי לגשת לשינויים, או לעשות זאת מהטרמינל.

13. כלים מובנים ב-Gemini CLI

‫Gemini CLI כולל כלים מובנים שמשמשים את מודל Gemini לאינטראקציה עם הסביבה המקומית, לגישה למידע ולביצוע פעולות. הכלים האלה משפרים את היכולות של ממשק שורת הפקודה, ומאפשרים לו לעשות יותר מסתם יצירת טקסט ולעזור במגוון רחב של משימות.

כדי לראות את הכלים הזמינים, שולחים את ההנחיה הזו ב-Gemini CLI:

/tools

בודקים את הפלט.

ממשק Gemini CLI בוחר בצורה חכמה את הכלים המובנים המתאימים ביותר על סמך המשימה שאתם מספקים, וכך הוא יכול לבצע פעולות מורכבות על ידי מינוף ההבנה שלו לגבי הבקשה שלכם והפונקציות הזמינות. מידע נוסף על הכלים המובנים

14. פקודת Gemini CLI Repo Init

ממשק Gemini CLI כולל פקודה לניתוח הפרויקט וליצירת קובץ GEMINI.md מותאם.

כדי ליצור את הקובץ GEMINI.md, שולחים את ההנחיה הבאה באמצעות Gemini CLI:

/init

בודקים את הפלט. הפקודה הזו תיצור קובץ GEMINI.md, שכולל סיכום של מטרת הפרויקט, הטכנולוגיות, הוראות הבנייה וההרצה והמוסכמות לפיתוח להקשר עתידי.

כדי להבין אילו הוראות או הקשר צריך לכלול בקובץ GEMINI.md של הפרויקט, מומלץ לעיין בקובץ GEMINI.md שנמצא בgemini-cli מאגר.

15. פקודות מותאמות אישית ב-Gemini CLI

אתם יכולים לייעל את תהליך העבודה של הפיתוח ולשמור על עקביות באמצעות פקודות מותאמות אישית ב-Gemini CLI. הפקודות האלה פועלות כקיצורי דרך אישיים להנחיות שבהן אתם משתמשים הכי הרבה. אתם יכולים ליצור פקודות שספציפיות לפרויקט יחיד, או להפוך אותן לזמינות באופן גלובלי בכל הפרויקטים שלכם.

המאגר כולל כמה פקודות בהתאמה אישית שנמצאות בתיקייה .gemini/commands.

פקודה מותאמת אישית ליצירת תרשים

שולחים את ההנחיה הזו ב-Gemini CLI כדי ליצור תרשים של זרימת בקשות בפורמט Mermaid.

לקבל קריאות לכלים, כמו יצירת תיקייה ושמירת קובץ.

/diagram:new request flow for this app

בודקים את הפלט.

אם רוצים לראות תצוגה מקדימה של התרשים, צריך להתקין את התוסף Mermaid Chart מ-Marketplace.

פותחים את הקובץ ובוחרים באפשרות 'תצוגה מקדימה' בתפריט ההקשר.

פקודה בהתאמה אישית ליצירת חפיסת כרטיסים

שולחים את ההנחיה הזו ב-Gemini CLI כדי ליצור מצגת עם נקודות מרכזיות בפורמט Marp.

לקבל קריאות לכלים, כמו יצירת תיקייה ושמירת קובץ.

/deck:new key points and details for this app

בודקים את הפלט.

השלב הזה לא תואם ל-Cloud Shell, כי התוסף Marp דורש התקנה של דפדפן אינטרנט.

כדי לשמור את חבילת השקפים, מתקינים את התוסף Marp for VS Code מ-Marketplace.

אחרת, פותחים את הקובץ שנוצר בכלי העריכה, ובחלונית הפקודות בוחרים באפשרות Marp: Export Slide Deck.

פקודה בהתאמה אישית לתכנון הטמעה של תכונה חדשה

שולחים את ההנחיה הזו ב-Gemini CLI כדי לשנות את המבנה של ממשק המשתמש.

לקבל קריאות לכלים, כמו יצירת תיקייה ושמירת קובץ.

/plan:new refactor UI to use Materialize CSS

בודקים את הפלט.

מתחילים את תהליך שינוי המבנה של ממשק המשתמש על ידי שליחת ההנחיה הזו דרך Gemini CLI, על סמך התוכנית שנוצרה קודם.

לקבל קריאות לכלים, כמו יצירת תיקייה ושמירת קובץ. אפשר להפעיל את מצב האישור האוטומטי של כלי(YOLO mode) באמצעות "ctrl+y".

/plan:impl implement the plan to refactor the app

מפעילים או טוענים מחדש את האפליקציה ובודקים את הפלט:

16. מצב לא אינטראקטיבי ב-Gemini CLI

כשמריצים את Gemini CLI במצב לא אינטראקטיבי בצינור CI/CD, אפשר להעביר הנחיות ופקודות ישירות ל-CLI כדי להפוך משימות שונות לאוטומטיות, בלי צורך בהתערבות ידנית. כך אפשר לשלב אותו בצורה חלקה בתהליכי עבודה אוטומטיים לניתוח קוד, ליצירת תיעוד ולמשימות פיתוח אחרות.

פותחים טרמינל חדש או סוגרים את הסשן הקיים של Gemini CLI ומריצים את הפקודה הזו.

gemini -p "Explain the architecture of this codebase"

בודקים את הפלט.

אם המשימה שלכם תדרוש אישור של כלים, תוכלו להפעיל את מצב YOLO באמצעות הדגל -y.

gemini -p "Explain the architecture of this codebase and save the file in the markdown format in the docs folder" -y

בודקים את הפלט.

שימוש ב-Gemini CLI במצב לא אינטראקטיבי מאפשר לשפר משמעותית את יכולות האוטומציה של צינורות ה-CI/CD, וכך להגיע למחזורי פיתוח יעילים יותר ולאיכות קוד משופרת.

17. מצב Shell ב-Gemini CLI

מודלים של שפה גדולה (LLM) יכולים לבצע משימות מורכבות, אבל פקודות ישירות יעילות יותר לפעולות פשוטות. האפשרות ! prefix מאפשרת לעבור בקלות בין ממשקי שורת פקודה מבוססי-AI לבין ממשקי שורת פקודה רגילים.

!ls

בודקים את הפלט. לוחצים על Escape כדי לצאת ממצב Shell.

18. תמיכה ב-Gemini CLI ב-MCP

ממשק Gemini CLI יכול להשתלב עם מערכות של צד שלישי כמו Jira,‏ Confluence או GitHub, באמצעות פרוטוקול הקשר של המודל (MCP). השילוב הזה מתבצע באמצעות שילובים מותאמים אישית של כלי שרת MCP, שמאפשרים ל-Gemini CLI ליצור או לעדכן כרטיסי JIRA, לאחזר מידע מדפי Confluence, ליצור בקשות משיכה (pull requests) ועוד.

כדי ליצור את קובץ ההגדרות, מריצים את הפקודה הזו בטרמינל או משתמשים במצב Shell.

echo '{
    "mcpServers": {
        "context7": {
            "httpUrl": "https://mcp.context7.com/mcp"
        }
    }
}' > .gemini/settings.json

מתחילים סשן של Gemini CLI:

gemini

אימות שרתי MCP שהוגדרו:

/mcp

בדיקת הפלט

שולחים את ההנחיה כדי לבדוק את שרת ה-MCP שהוגדר:

use context7 tools to look up how to implement flex grid in react mui library

מאשרים את הכלים ובודקים את הפלט.

19. דוגמה להגדרת שרתי MCP בסביבה המקומית

אפשר להגדיר כמה שרתי MCP בסביבה המקומית באמצעות ההגדרה הבאה.

{
    "mcpServers": {
        "Snyk Security Scanner": {
            "command": "snyk",
            "args": [
                "mcp",
                "-t",
                "stdio",
                "--experimental"
            ],
            "env": {}
        },
        "atlassian": {
            "command": "npx",
            "args": [
                "-y",
                "mcp-remote",
                "https://mcp.atlassian.com/v1/sse"
            ]
        },
        "playwright": {
            "command": "npx",
            "args": [
                "@playwright/mcp@latest"
            ]
        },
        "github": {
            "command": "npx",
            "args": [
                "-y",
                "@modelcontextprotocol/server-github"
            ],
            "env": {
                "GITHUB_PERSONAL_ACCESS_TOKEN": "******"
            }
        }
    }
}

שרתי ה-MCP בהגדרה הזו הופכים את סוכן Gemini CLI לכלי דינמי לפיתוח ולשיתוף פעולה, על ידי מתן גישה סטנדרטית למערכות חיצוניות. באופן ספציפי, השרת של Snyk Security Scanner מאפשר לסוכן לבדוק קוד ותלות כדי לזהות נקודות חולשה בלי לצאת מסביבת העבודה הנוכחית, בעוד שהשרת של Atlassian מתחבר ל-Jira ול-Confluence, ומאפשר ל-Gemini CLI ליצור, לחפש ולעדכן בעיות או מסמכים באמצעות שפה טבעית. בנוסף, שרת Playwright מעניק לסוכן יכולות אוטומציה של דפדפן, ומאפשר לו לנווט באינטרנט ולבצע אינטראקציה איתו למשימות כמו בדיקה או חילוץ נתונים. בנוסף, שרת GitHub מעניק לסוכן גישה ישירה להקשר של המאגרים שלכם, ומאפשר לו לנהל בקשות למשיכת קוד, לתעדף בעיות ולנתח את בסיס הקוד. כך אפשר לצמצם באופן משמעותי את הצורך בהחלפת הקשר ולשפר את הפרודוקטיביות בכל תהליך הפיתוח.

20. מסקנה בנושא Gemini CLI

לסיכום, Gemini CLI הוא סוכן AI רב-עוצמה ורב-תכליתי בקוד פתוח, שמשתלב בצורה חלקה עם מודלי Gemini של Google Cloud, ומשפר משמעותית את הפרודוקטיביות של המפתחים. במהלך שיעור ה-Lab הזה, בחנו את היכולות של Gemini לזרז משימות פיתוח נפוצות שונות, החל מהבנת בסיסי קוד מורכבים ויצירת תיעוד חיוני ובדיקות יחידה, ועד לשינוי יעיל של רכיבי frontend ו-backend של אפליקציית אינטרנט ב-Python. בעזרת Gemini CLI, מפתחים יכולים לצמצם את הצורך במעבר בין הקשרים, להגדיר אוטומציה של תהליכים חוזרים ובסופו של דבר לספק קוד באיכות גבוהה יותר וביעילות רבה יותר. היכולת שלו להביא את הכוח של AI גנרטיבי ישירות לשורת הפקודה משנה את תהליך העבודה של הפיתוח.

21. מעולה!

כל הכבוד, סיימתם את ה-Codelab!

הנושאים שדיברנו עליהם:

שימוש ב-Gemini CLI למשימות נפוצות של מפתחים

השלב הבא:

בקרוב נוסיף עוד סשנים מעשיים.

הסרת המשאבים

כדי להימנע מחיובים בחשבון Google Cloud בגלל השימוש במשאבים שנעשה במסגרת המדריך הזה, אפשר למחוק את הפרויקט שמכיל את המשאבים, או להשאיר את הפרויקט ולמחוק את המשאבים בנפרד.

מחיקת הפרויקט

הדרך הקלה ביותר לבטל את החיוב היא למחוק את הפרויקט שיצרתם בשביל המדריך.