1. Ringkasan
Lab ini berfokus pada penggunaan Gemini CLI, agen open source berteknologi AI di Google Cloud. Anda akan mempelajari cara menggunakan Gemini CLI untuk berbagai tugas, termasuk memahami codebase yang ada, membuat dokumentasi dan pengujian unit, memfaktorkan ulang komponen UI dan backend aplikasi web Python.
Yang akan Anda pelajari
Di lab ini, Anda akan mempelajari cara melakukan hal-hal berikut:
- Cara menggunakan Gemini CLI untuk tugas developer umum.
Prasyarat
- Di lab ini, Anda dianggap telah memahami Konsol Cloud dan lingkungan Cloud Shell.
2. Penyiapan dan Persyaratan
Penyiapan Project Cloud
- Login ke Google Cloud Console dan buat project baru atau gunakan kembali project yang sudah ada. Jika belum memiliki akun Gmail atau Google Workspace, Anda harus membuatnya.
- Project name adalah nama tampilan untuk peserta project ini. String ini adalah string karakter yang tidak digunakan oleh Google API. Anda dapat memperbaruinya kapan saja.
- Project ID bersifat unik di semua project Google Cloud dan tidak dapat diubah (tidak dapat diubah setelah ditetapkan). Cloud Console otomatis membuat string unik; biasanya Anda tidak mementingkan kata-katanya. Di sebagian besar codelab, Anda harus merujuk Project ID-nya (umumnya diidentifikasi sebagai
PROJECT_ID). Jika tidak suka dengan ID yang dibuat, Anda dapat membuat ID acak lainnya. Atau, Anda dapat mencobanya sendiri, dan lihat apakah ID tersebut tersedia. ID tidak dapat diubah setelah langkah ini dan tersedia selama durasi project. - Sebagai informasi, ada nilai ketiga, Project Number, yang digunakan oleh beberapa API. Pelajari lebih lanjut ketiga nilai ini di dokumentasi.
- Selanjutnya, Anda harus mengaktifkan penagihan di Konsol Cloud untuk menggunakan resource/API Cloud. Menjalankan operasi dalam codelab ini tidak akan memakan banyak biaya, bahkan mungkin tidak sama sekali. Guna mematikan resource agar tidak menimbulkan penagihan di luar tutorial ini, Anda dapat menghapus resource yang dibuat atau menghapus project-nya. Pengguna baru Google Cloud memenuhi syarat untuk mengikuti program Uji Coba Gratis senilai $300 USD.
Penyiapan Lingkungan
Buka percakapan Gemini.
Atau, ketik "Tanya Gemini" di kotak penelusuran.
Aktifkan Gemini for Google Cloud API:
Aktifkan GCA di layar berikutnya.
Klik "Start chatting" dan ikuti salah satu contoh pertanyaan atau ketik perintah Anda sendiri untuk mencobanya.
Perintah yang dapat dicoba:
- Jelaskan Cloud Run dalam 5 poin utama.
- Anda adalah Product Manager Google Cloud Run, jelaskan Cloud Run kepada seorang siswa dalam 5 poin penting singkat.
- Anda adalah Product Manager Google Cloud Run, jelaskan Cloud Run kepada Certified Kubernetes Developer dalam 5 poin utama singkat.
- Anda adalah Product Manager Google Cloud Run, jelaskan kapan Anda akan menggunakan Cloud Run versus GKE kepada Senior Developer dalam 5 poin utama singkat.
Tutup jendela chat Gemini Cloud Assist setelah Anda selesai.
Lihat Panduan Perintah untuk mempelajari lebih lanjut cara menulis perintah yang lebih baik.
Cara Gemini untuk Google Cloud menggunakan data Anda
Komitmen privasi Google
Google adalah salah satu yang pertama di industri yang memublikasikan komitmen privasi AI/ML, yang menguraikan keyakinan kami bahwa pelanggan harus memiliki tingkat keamanan dan kontrol tertinggi atas data mereka yang disimpan di cloud.
Data yang Anda kirim dan terima
Pertanyaan yang Anda ajukan kepada Gemini, termasuk informasi input atau kode yang Anda kirimkan ke Gemini untuk dianalisis atau diselesaikan, disebut perintah. Jawaban atau penyelesaian kode yang Anda terima dari Gemini disebut respons. Gemini tidak menggunakan perintah Anda atau responsnya sebagai data untuk melatih modelnya.
Enkripsi perintah
Saat Anda mengirimkan perintah ke Gemini, data Anda dienkripsi selama pengiriman sebagai input ke model dasar di Gemini.
Data program yang dihasilkan dari Gemini
Gemini dilatih dengan kode Google Cloud pihak pertama serta kode pihak ketiga tertentu. Anda bertanggung jawab atas keamanan, pengujian, dan efektivitas kode Anda, termasuk penyelesaian, pembuatan, atau analisis kode apa pun yang ditawarkan Gemini kepada Anda.
Pelajari lebih lanjut cara Google menangani perintah Anda.
3. Opsi untuk menguji perintah
Jika ingin mengubah perintah yang ada, Anda memiliki beberapa opsi untuk melakukannya.
Vertex AI Studio adalah bagian dari platform Vertex AI Google Cloud, yang dirancang khusus untuk menyederhanakan dan mempercepat pengembangan serta penggunaan model AI generatif.
Google AI Studio adalah alat berbasis web untuk membuat prototipe dan bereksperimen dengan teknik perintah dan Gemini API.
- Aplikasi Web Gemini (gemini.google.com)
Aplikasi web Google Gemini (gemini.google.com) adalah alat berbasis web yang dirancang untuk membantu Anda menjelajahi dan memanfaatkan kecanggihan model AI Gemini dari Google.
- Aplikasi seluler Google Gemini untuk Android dan aplikasi Google di iOS
4. Mendownload dan memeriksa aplikasi
Aktifkan Cloud Shell dengan mengklik ikon di sebelah kanan kotak penelusuran.
Jika diminta untuk memberikan otorisasi, klik "Beri otorisasi" untuk melanjutkan.
Di terminal, jalankan perintah di bawah untuk meng-clone repositori Git secara lokal.
git clone https://github.com/gitrey/calendar-app-lab
cd calendar-app-lab
Mulai "Cloud Shell Editor".
Buka folder "calendar-app-lab".
Mulai terminal baru di Cloud Shell Editor.
Lingkungan Anda akan terlihat seperti screenshot di bawah.
5. Pengantar Gemini CLI
Gemini CLI adalah agen AI open source yang terintegrasi dengan model Gemini Google Cloud. Dengan alat ini, developer dapat melakukan berbagai tugas langsung dari terminal mereka, seperti memahami codebase, membuat dokumentasi dan pengujian unit, serta merestrukturisasi kode. Manfaat utama Gemini CLI adalah kemampuannya untuk menyederhanakan alur kerja pengembangan dengan menghadirkan kecanggihan AI generatif langsung ke lingkungan command line developer, sehingga mengurangi pengalihan konteks dan meningkatkan produktivitas.
Langkah ini, untuk menetapkan variabel lingkungan, tidak diperlukan untuk lingkungan Qwiklabs. Lanjutkan dengan langkah berikutnya.
Di lingkungan lokal, jika Anda menggunakan Lisensi Code Assist berbayar dari organisasi, jangan lupa untuk menyetel Project Google Cloud di terminal. Detail selengkapnya
export GOOGLE_CLOUD_PROJECT="YOUR_PROJECT_NAME"
Pastikan Anda berada di root folder project:
cd ~/calendar-app-lab
Mulai Gemini CLI di jendela terminal:
gemini
Lingkungan Anda akan terlihat seperti screenshot di bawah.
Jika Anda mengikuti langkah-langkah di lingkungan lokal, Anda dapat mengaktifkan integrasi dengan IDE.
Anda dapat mengubahnya kapan saja dengan menjalankan /ide disable | enable.
Jika Anda menjalankan lab di lingkungan Qwiklabs, pilih "Use Cloud Shell user credentials".
Atau, lakukan autentikasi Gemini CLI dengan menjalankan perintah berikut dan pilih "Login with Google":
/auth
Setelah memulai ulang CLI, Anda akan diminta untuk mengizinkan aplikasi dengan mengikuti link yang diberikan.
Buka link dan ikuti langkah-langkah untuk login dengan kredensial siswa Qwiklabs Anda. 
Salin kode verifikasi dan kembali ke terminal untuk menyelesaikan proses dengan menempelkan kode.
Untuk memverifikasi metode Auth Anda, jalankan perintah berikut:
/about
6. Pemahaman codebase
Anda dapat menggunakan Gemini CLI untuk memahami codebase dengan cepat dengan memintanya meringkas tujuan file atau direktori dan menjelaskan fungsi atau bagian kode yang kompleks. Hal ini memungkinkan developer melakukan orientasi dengan cepat ke project baru atau memahami bagian kode yang tidak dikenal dalam kode yang ada tanpa eksplorasi manual yang mendalam.
Untuk mempelajari lebih lanjut codebase, kirim perintah berikut di Gemini CLI:
Don't suggest any changes. Explain this codebase to me.
Tinjau output:
7. Mulai aplikasi secara lokal
CLI Gemini dapat menyederhanakan secara signifikan cara menjalankan aplikasi Python Anda secara lokal dengan membantu Anda membuat file konfigurasi penting secara otomatis seperti requirements.txt atau Dockerfile dasar. Selain itu, alat ini sangat baik untuk mengelola dependensi dan pemecahan masalah Python, karena dapat dengan cepat menjelaskan error traceback yang dihasilkan dari paket yang tidak ada atau konflik versi, dan sering kali menyarankan perintah pip install yang tepat untuk memperbaiki masalah tersebut.
Untuk meluncurkan aplikasi secara lokal, masukkan perintah berikut di terminal Gemini CLI:
Run this app locally
Ikuti perintah untuk memulai aplikasi:
Klik link untuk melihat pratinjau aplikasi:
Contoh output:
8. Menambahkan dokumentasi
Gemini CLI efektif untuk dokumentasi dan pemberian komentar karena memungkinkan Anda membuat docstring untuk fungsi atau class secara instan. Anda juga dapat memanfaatkannya untuk menambahkan komentar inline penjelasan dengan cepat ke blok kode yang rumit atau tidak dikenal, sehingga meningkatkan kejelasan dan kemudahan pemeliharaan codebase secara signifikan.
Untuk menambahkan komentar ke setiap file Python dalam aplikasi, gunakan terminal Gemini CLI dan masukkan perintah berikut:
Add docstrings to all files
Menyetujui perubahan yang telah disarankan. Jika integrasi IDE diaktifkan, Anda dapat menyetujui dan melanjutkan dengan menggunakan kontrol UI atau menekan Enter di terminal. Anda juga dapat mengaktifkan mode persetujuan otomatis(YOLO) dengan "ctrl+y".
Perbarui file .gitignore dengan perintah berikut:
update .gitignore and add __pycache__ folder
Beralih ke tampilan Kontrol Sumber dan tinjau perubahan yang telah Anda buat sejauh ini:
9. Menambahkan Pengujian Unit
Gemini CLI sangat bagus untuk menulis pengujian unit dengan memungkinkan developer membuat fungsi pengujian berdasarkan tanda tangan dan logika fungsi yang ada, lengkap dengan pernyataan awal dan penyiapan tiruan. Developer tetap harus meninjau dan memvalidasi pengujian yang dihasilkan untuk memastikan pengujian tersebut secara bermakna mencakup semua kasus ekstrem yang diperlukan dan bukan hanya eksekusi jalur yang sederhana.
Menggunakan perintah di bawah ini, untuk membuat pengujian unit:
Generate unit tests for @calendar.py
Setujui perubahan setelah meninjaunya.
Instal dependensi baru dan jalankan pengujian. CLI Gemini akan mengamati, memperbaiki, dan menjalankan kembali kode yang dibuat dalam loop hingga pengujian lulus dan kode divalidasi.
10. Memeriksa bug
CLI Gemini dapat membantu memeriksa bug dalam logika dengan memungkinkan Anda meminta Gemini meninjau dan menganalisis cuplikan kode, mengidentifikasi potensi kekurangan logika, kesalahan off-by-one, atau penanganan bersyarat yang salah. Dengan menjelaskan perilaku yang diinginkan dari kode dan meminta CLI untuk menemukan perbedaan, Anda dapat dengan cepat menemukan kerusakan kecil sebelum menjalankan kode.
Untuk memeriksa apakah ada bug dalam logika konversi, kirim perintah berikut di Gemini CLI:
Are there any bugs in the conversion logic? Check if negative numbers are handled properly.
Meninjau saran perubahan dan menyetujuinya dalam chat:
11. Refaktor UI
CLI Gemini dapat sangat membantu dalam refactoring UI dengan membantu Anda menerjemahkan pola UI lama (seperti komponen class) ke paradigma fungsional yang lebih baru dan modern (seperti hook di React) atau menyarankan peningkatan struktural untuk pemeliharaan yang lebih baik. Anda dapat menggunakannya untuk menganalisis dan memfaktorkan ulang kode UI yang ada menjadi komponen yang lebih modular dan dapat digunakan kembali, sehingga memastikan desain antarmuka yang lebih bersih dan lebih standar.
Refaktorkan UI menggunakan library Bootstrap dengan mengirimkan perintah berikut ke Gemini CLI:
Refactor UI to use Bootstrap library
Tinjau dan setujui perubahan:
Untuk memulai, luncurkan aplikasi. Jika sudah berjalan, cukup muat ulang halaman.
python3 main.py
Muat ulang halaman dan periksa perubahan.
Terapkan penanganan error untuk memastikan halaman error ditampilkan saat terjadi masalah.
Implement error handling to display an error page when issues occur.
Muat ulang halaman untuk melihat pembaruan.
Kirim angka negatif untuk mengonfirmasi halaman error.
12. Memfaktorkan Ulang Backend
Gemini CLI efektif untuk pemfaktoran ulang backend dengan membantu migrasi kode framework lama ke alternatif modern atau membantu menyusun ulang layanan monolitik menjadi komponen microservice yang lebih mudah dikelola. Alat ini dapat menganalisis logika sisi server untuk menyarankan pola kueri database yang lebih baik atau desain endpoint API yang lebih efisien, sehingga memastikan performa dan skalabilitas tetap terjaga atau ditingkatkan.
Ubah backend untuk menyimpan permintaan konversi dalam memori.
Store requests in memory and create a page to display conversion history. Add links on all pages to view the history.
Tinjau dan setujui perubahan dalam chat:
Kirim beberapa permintaan ke aplikasi, lalu tinjau halaman histori.
Tinjau histori permintaan konversi.
Untuk memperbarui file README.md dengan status codebase saat ini, kirim perintah ini melalui Gemini CLI:
analyze README.md file and update it with latest codebase state
Tinjau output-nya. Jika mengaktifkan integrasi Cloud Shell, Anda dapat menggunakan kontrol UI untuk mengakses perubahan atau melakukannya dari terminal.
13. Alat Bawaan Gemini CLI
Gemini CLI menyertakan alat bawaan yang digunakan model Gemini untuk berinteraksi dengan lingkungan lokal Anda, mengakses informasi, dan melakukan tindakan. Alat ini meningkatkan kemampuan CLI, sehingga dapat melakukan lebih dari sekadar menghasilkan teks dan membantu berbagai tugas.
Kirim perintah ini di Gemini CLI untuk melihat alat yang tersedia:
/tools
Tinjau output-nya.
Gemini CLI secara cerdas memilih alat bawaan yang paling sesuai berdasarkan tugas yang Anda berikan, sehingga dapat menjalankan operasi yang kompleks dengan memanfaatkan pemahamannya tentang permintaan Anda dan fungsi yang tersedia. Pelajari lebih lanjut alat bawaan.
14. Perintah Inisialisasi Repo Gemini CLI
Gemini CLI menyertakan perintah untuk menganalisis project dan membuat file GEMINI.md yang disesuaikan.
Untuk membuat file GEMINI.md, kirim perintah berikut menggunakan Gemini CLI:
/init
Tinjau output-nya. Perintah ini akan membuat file GEMINI.md, yang merangkum tujuan project, teknologi, petunjuk build/run, dan konvensi pengembangan untuk konteks mendatang.
Untuk memahami petunjuk atau konteks yang harus disertakan dalam file GEMINI.md project Anda, titik awal yang baik adalah meninjau file GEMINI.md yang ada di repositori gemini-cli.
15. Perintah Kustom Gemini CLI
Anda dapat menyederhanakan alur kerja pengembangan dan mempertahankan konsistensi dengan menggunakan perintah kustom di Gemini CLI. Perintah ini berfungsi sebagai pintasan pribadi untuk perintah yang paling sering Anda gunakan. Anda memiliki fleksibilitas untuk membuat perintah yang khusus untuk satu project atau membuatnya tersedia secara global di semua project Anda.
Repositori ini dilengkapi dengan beberapa perintah kustom yang terletak di folder .gemini/commands.
Perintah Kustom untuk Membuat Diagram
Kirim perintah ini di Gemini CLI untuk membuat diagram alur permintaan dalam format Mermaid.
Menerima panggilan alat, seperti membuat folder dan menyimpan file.
/diagram:new request flow for this app
Tinjau output-nya.
Jika Anda ingin melihat pratinjau diagram, instal ekstensi Mermaid Chart dari Marketplace.
Buka file dan pilih pratinjau dari menu konteks.
Perintah Kustom untuk Membuat Slide
Kirim perintah ini di Gemini CLI untuk membuat presentasi dengan poin-poin penting dalam format Marp.
Menerima panggilan alat, seperti membuat folder dan menyimpan file.
/deck:new key points and details for this app
Tinjau output-nya.
Langkah ini tidak kompatibel dengan Cloud Shell, karena ekstensi Marp memerlukan penginstalan browser Web.
Instal ekstensi Marp untuk VS Code dari Marketplace untuk menyimpan slide.
Jika tidak, Anda akan membuka file yang dihasilkan di editor dan dari palet perintah, pilih "Marp: Export Slide Deck".
Perintah Kustom Untuk Merencanakan Penerapan Fitur Baru
Kirim perintah ini di Gemini CLI untuk memfaktorkan ulang UI.
Menerima panggilan alat, seperti membuat folder dan menyimpan file.
/plan:new refactor UI to use Materialize CSS
Tinjau output-nya.
Mulai proses refactoring UI dengan mengirimkan perintah ini melalui Gemini CLI, berdasarkan rencana yang dibuat sebelumnya.
Menerima panggilan alat, seperti membuat folder dan menyimpan file. Anda dapat mengaktifkan mode persetujuan otomatis alat(YOLO mode) menggunakan "ctrl+y".
/plan:impl implement the plan to refactor the app
Mulai/muat ulang aplikasi dan tinjau output:
16. Mode Non-interaktif Gemini CLI
Saat menjalankan Gemini CLI dalam mode non-interaktif dalam pipeline CI/CD, Anda dapat mengotomatiskan berbagai tugas dengan meneruskan perintah dan perintah langsung ke CLI tanpa memerlukan intervensi manual. Hal ini memungkinkan integrasi yang lancar ke dalam alur kerja otomatis untuk analisis kode, pembuatan dokumentasi, dan tugas pengembangan lainnya.
Buka terminal baru atau tutup sesi Gemini CLI yang ada dan jalankan perintah ini.
gemini -p "Explain the architecture of this codebase"
Tinjau output-nya.
Jika tugas Anda memerlukan persetujuan alat, Anda dapat mengaktifkan mode YOLO dengan tanda -y.
gemini -p "Explain the architecture of this codebase and save the file in the markdown format in the docs folder" -y
Tinjau output-nya.
Dengan memanfaatkan Gemini CLI dalam mode non-interaktif, Anda dapat meningkatkan kemampuan otomatisasi pipeline CI/CD secara signifikan, sehingga menghasilkan siklus pengembangan yang lebih efisien dan kualitas kode yang lebih baik.
17. Mode Shell Gemini CLI
Meskipun LLM menangani tugas yang kompleks, perintah langsung lebih efisien untuk tindakan yang sederhana. ! prefix memungkinkan peralihan yang lancar antara antarmuka command line AI dan tradisional.
!ls
Tinjau output-nya. Tekan Escape untuk keluar dari mode shell.
18. Dukungan MCP Gemini CLI
Gemini CLI, melalui Model Context Protocol (MCP), dapat berintegrasi dengan sistem pihak ketiga seperti Jira, Confluence, atau GitHub. Hal ini dicapai melalui integrasi alat kustom server MCP, yang memungkinkan Gemini CLI membuat atau memperbarui tiket JIRA, mengambil informasi dari halaman Confluence, membuat pull request, dll.
Jalankan perintah ini di terminal untuk membuat file konfigurasi atau menggunakan mode shell.
echo '{
"mcpServers": {
"context7": {
"httpUrl": "https://mcp.context7.com/mcp"
}
}
}' > .gemini/settings.json
Mulai sesi Gemini CLI:
gemini
Verifikasi server MCP yang dikonfigurasi:
/mcp
Meninjau output
Kirim perintah untuk menguji server MCP yang dikonfigurasi:
use context7 tools to look up how to implement flex grid in react mui library
Setujui alat dan tinjau outputnya.
19. Contoh konfigurasi server MCP untuk lingkungan lokal Anda
Anda dapat mengonfigurasi beberapa server MCP di lingkungan lokal menggunakan konfigurasi berikut.
{
"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": "******"
}
}
}
}
Server MCP dalam konfigurasi ini mengubah agen Gemini CLI Anda menjadi alat pengembangan dan kolaborasi yang dinamis dengan menyediakan akses standar ke sistem eksternal. Secara khusus, server Snyk Security Scanner memungkinkan agen memeriksa kode dan dependensi untuk menemukan kerentanan tanpa meninggalkan ruang kerja Anda saat ini, sementara server Atlassian terhubung ke Jira dan Confluence, sehingga memungkinkan Gemini CLI membuat, menelusuri, dan memperbarui masalah atau dokumentasi menggunakan bahasa alami. Selain itu, server Playwright memberikan kemampuan otomatisasi browser agen, sehingga agen dapat menjelajahi dan berinteraksi dengan web untuk tugas seperti pengujian atau ekstraksi data. Terakhir, server GitHub memberikan akses kontekstual langsung ke repositori Anda kepada agen, sehingga agen dapat mengelola PR, menyeleksi masalah, dan menganalisis codebase, yang secara signifikan mengurangi pengalihan konteks dan meningkatkan produktivitas di seluruh alur kerja pengembangan Anda.
20. Kesimpulan Gemini CLI
Kesimpulannya, Gemini CLI hadir sebagai agen AI open source yang canggih dan serbaguna yang terintegrasi dengan lancar dengan model Gemini Google Cloud, sehingga meningkatkan produktivitas developer secara signifikan. Selama lab ini, kita telah mempelajari kemampuannya dalam menyederhanakan berbagai tugas pengembangan umum, mulai dari memahami codebase yang kompleks dan membuat dokumentasi serta pengujian unit penting hingga memfaktorkan ulang komponen frontend dan backend aplikasi web Python secara efisien. Dengan memanfaatkan Gemini CLI, developer dapat mengurangi peralihan konteks, mengotomatiskan proses berulang, dan pada akhirnya menghasilkan kode berkualitas lebih tinggi dengan efisiensi yang lebih besar. Kemampuannya untuk menghadirkan kecanggihan AI generatif langsung ke command line benar-benar merevolusi alur kerja pengembangan.
21. Selamat!
Selamat, Anda telah menyelesaikan codelab!
Yang telah kita bahas:
- Menggunakan Gemini CLI untuk tugas developer umum
Langkah berikutnya:
- Sesi praktik lainnya akan segera hadir.
Pembersihan
Agar tidak menimbulkan biaya pada akun Google Cloud Anda untuk resource yang digunakan dalam tutorial ini, hapus project yang berisi resource tersebut, atau simpan project dan hapus setiap resource.
Menghapus project
Cara termudah untuk menghilangkan penagihan adalah dengan menghapus project yang Anda buat untuk tutorial.
©2024 Google LLC. Semua hak dilindungi undang-undang. Google dan logo Google adalah merek dagang dari Google LLC. Semua nama perusahaan dan produk lain mungkin adalah merek dagang masing-masing perusahaan yang bersangkutan.