Google, içerikleri tercih ettiğiniz dile çevirmek için yapay zeka teknolojisini kullanır. Yapay zeka çevirilerinde hata olabilir.

Gemini CLI ile geliştirme sürecini hızlandırma

1. Genel Bakış

Bu laboratuvarda, Google Cloud'daki açık kaynaklı, yapay zeka destekli bir ajan olan Gemini CLI'nin kullanımı üzerinde durulmaktadır. Mevcut kod tabanlarını anlama, doküman ve birim testleri oluşturma, Python web uygulamasının hem kullanıcı arayüzü hem de arka uç bileşenlerini yeniden düzenleme gibi çeşitli görevler için Gemini CLI'ı kullanmayı öğreneceksiniz.

Öğrenecekleriniz

Bu laboratuvarda şunları nasıl yapacağınızı öğreneceksiniz:

Gemini CLI'ı yaygın geliştirici görevlerinde kullanma

Ön koşullar

Bu laboratuvarda, Cloud Console ve Cloud Shell ortamlarına aşina olduğunuz varsayılır.

2. Kurulum ve Gereksinimler

Cloud projesi kurulumu

Google Cloud Console'da oturum açın ve yeni bir proje oluşturun veya mevcut bir projeyi yeniden kullanın. Gmail veya Google Workspace hesabınız yoksa hesap oluşturmanız gerekir.

Proje adı, bu projenin katılımcıları için görünen addır. Google API'leri tarafından kullanılmayan bir karakter dizesidir. Dilediğiniz zaman güncelleyebilirsiniz.
Proje kimliği, tüm Google Cloud projelerinde benzersizdir ve sabittir (ayarlandıktan sonra değiştirilemez). Cloud Console otomatik olarak benzersiz bir dize oluşturur. Genellikle bu dizenin ne olduğuyla ilgilenmezsiniz. Çoğu codelab'de proje kimliğinize (genellikle PROJECT_ID olarak tanımlanır) başvurmanız gerekir. Oluşturulan kimliği beğenmezseniz başka bir rastgele kimlik oluşturabilirsiniz. Dilerseniz kendi adınızı deneyerek kullanılabilir olup olmadığını kontrol edebilirsiniz. Bu adım tamamlandıktan sonra değiştirilemez ve proje süresince geçerli kalır.
Bazı API'lerin kullandığı üçüncü bir değer olan Proje Numarası da vardır. Bu üç değer hakkında daha fazla bilgiyi belgelerde bulabilirsiniz.

Ardından, Cloud kaynaklarını/API'lerini kullanmak için Cloud Console'da faturalandırmayı etkinleştirmeniz gerekir. Bu codelab'i tamamlamak çok fazla zamanınızı almaz. Bu eğitimin ötesinde faturalandırılmayı önlemek için kaynakları kapatmak üzere oluşturduğunuz kaynakları veya projeyi silebilirsiniz. Yeni Google Cloud kullanıcıları 300 ABD doları değerinde ücretsiz deneme programından yararlanabilir.

Ortam Kurulumu

Gemini Chat'i açın.

Alternatif olarak, arama çubuğuna "Gemini'a sorun" yazın.

Google Cloud için Gemini API'yi etkinleştirin:

Bir sonraki ekranda GCA'yı etkinleştirin.

"Start chatting" simgesini tıklayın ve denemek için örnek sorulardan birini yanıtlayın veya kendi isteminizi yazın.

Deneyebileceğiniz istemler:

Cloud Run'ı 5 temel noktada açıklayın.
Google Cloud Run Ürün Yöneticisi olarak, Cloud Run'ı bir öğrenciye 5 kısa madde halinde açıklayın.
Google Cloud Run Ürün Yöneticisi olarak, Cloud Run'ı Sertifikalı bir Kubernetes Geliştiricisi'ne 5 kısa ve önemli noktayla açıkla.
Google Cloud Run Ürün Yöneticisi olarak, Cloud Run'ı GKE yerine ne zaman kullanacağınızı 5 kısa madde halinde kıdemli bir geliştiriciye açıklayın.

İşiniz bittikten sonra Gemini Cloud Assist sohbet penceresini kapatın.

Daha iyi istemler yazma hakkında daha fazla bilgi edinmek için İstem Rehberi'ne göz atın.

Google Cloud için Gemini, verilerinizi nasıl kullanır?

Google'ın gizlilik taahhüdü

Google, sektörde yapay zeka/makine öğrenimi gizlilik taahhüdü yayınlayan ilk şirketlerden biriydi. Bu taahhütte, müşterilerin bulutta depolanan verileri üzerinde en yüksek düzeyde güvenlik ve kontrol sahibi olması gerektiğine inandığımız belirtilir.

Gönderdiğiniz ve aldığınız veriler

Gemini'a sorduğunuz sorular (Gemini'a analiz etmesi veya tamamlaması için gönderdiğiniz giriş bilgileri ya da kodlar dahil) istem olarak adlandırılır. Gemini'dan aldığınız yanıtlar veya kod tamamlamaları, yanıt olarak adlandırılır. Gemini, istemlerinizi veya yanıtlarını modellerini eğitmek için veri olarak kullanmaz.

İstemlerin şifrelenmesi

Gemini'a istem gönderdiğinizde, Gemini'daki temel modele giriş olarak gönderilen verileriniz aktarım sırasında şifrelenir.

Gemini'dan oluşturulan program verileri

Gemini, birinci taraf Google Cloud kodu ve seçili üçüncü taraf kodu üzerinde eğitilmiştir. Gemini'ın sunduğu kod tamamlama, oluşturma veya analiz özellikleri de dahil olmak üzere kodunuzun güvenliği, testi ve etkinliği sizin sorumluluğunuzdadır.

Google'ın istemlerinizi nasıl işlediği hakkında daha fazla bilgi edinin.

3. İstemleri test etme seçenekleri

Mevcut istemleri değiştirmek isterseniz birkaç seçeneğiniz vardır.

Vertex AI Studio

Vertex AI Studio, Google Cloud'un Vertex AI platformunun bir parçasıdır ve özellikle üretken yapay zeka modellerinin geliştirilmesini ve kullanılmasını basitleştirmek ve hızlandırmak için tasarlanmıştır.

Google AI Studio

Google AI Studio, istem mühendisliği ve Gemini API ile prototip oluşturmak ve denemeler yapmak için kullanılan web tabanlı bir araçtır.

Gemini web uygulaması (gemini.google.com)

Google Gemini web uygulaması (gemini.google.com), Google'ın Gemini yapay zeka modellerinin gücünü keşfetmenize ve kullanmanıza yardımcı olmak için tasarlanmış web tabanlı bir araçtır.

Android için Google Gemini mobil uygulaması ve iOS'te Google uygulaması

4. Uygulamayı indirip inceleme

Arama çubuğunun sağındaki simgeyi tıklayarak Cloud Shell'i etkinleştirin.

Yetkilendirme istenirse devam etmek için "Yetkilendir"i tıklayın.

Terminalde, Git deposunu yerel olarak klonlamak için aşağıdaki komutları çalıştırın.

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

"Cloud Shell Düzenleyici"yi başlatın.

"calendar-app-lab" klasörünü açın.

Cloud Shell Düzenleyici'de yeni bir terminal başlatın.

Ortamınız aşağıdaki ekran görüntüsüne benzer olmalıdır.

5. Gemini KSA'ya Giriş

Gemini CLI, Google Cloud'un Gemini modelleriyle entegre olan açık kaynaklı bir yapay zeka aracıdır. Bu sayede geliştiriciler, doğrudan terminallerinden çeşitli görevleri (ör. kod tabanlarını anlama, doküman ve birim testleri oluşturma, kodu yeniden düzenleme) gerçekleştirebilir. Gemini CLI'ın temel avantajı, üretken yapay zekanın gücünü doğrudan geliştiricinin komut satırı ortamına taşıyarak geliştirme iş akışlarını kolaylaştırma, bağlam geçişini azaltma ve üretkenliği artırma becerisidir.

Ortam değişkenini ayarlamak için bu adım Qwiklabs ortamında gerekli değildir. Sonraki adıma geçin.

Yerel ortamınızda kuruluşunuzun ücretli Code Assist lisansını kullanıyorsanız terminalinizde Google Cloud projesini ayarlamayı unutmayın. Daha fazla bilgi edinin.

export GOOGLE_CLOUD_PROJECT="YOUR_PROJECT_NAME"

Proje klasörünün kök dizininde olduğunuzu kontrol edin:

cd ~/calendar-app-lab

Terminal penceresinde Gemini KSA'yı başlatın:

gemini

Ortamınız aşağıdaki ekran görüntüsüne benzer olmalıdır.

Adımları yerel ortamınızda uyguluyorsanız IDE'nizle entegrasyonu etkinleştirebilirsiniz.

Bu ayarı /ide disable | enable komutunu çalıştırarak istediğiniz zaman değiştirebilirsiniz.

Laboratuvarı Qwiklabs ortamında çalıştırıyorsanız "Use Cloud Shell user credentials"yı seçin.

Aksi takdirde, aşağıdaki komutu çalıştırarak Gemini CLI'yi doğrulayın ve "Login with Google" seçeneğini belirleyin:

/auth

CLI'yı yeniden başlattıktan sonra, sağlanan bağlantıyı kullanarak uygulamayı yetkilendirmeniz istenir.

Bağlantıyı açın ve Qwiklabs öğrenci kimlik bilgilerinizle oturum açma adımlarını uygulayın.

Doğrulama kodunu kopyalayın ve kodu yapıştırarak işlemi tamamlamak için terminale dönün.

Kimlik doğrulama yönteminizi doğrulamak için aşağıdaki komutu çalıştırın:

/about

6. Kod tabanını anlama

Dosyaların veya dizinlerin amacını özetlemesini ve karmaşık işlevleri ya da kod bölümlerini açıklamasını isteyerek Gemini CLI'yı kullanarak kod tabanını hızlıca anlayabilirsiniz. Bu sayede geliştiriciler, yeni projelere hızlı bir şekilde dahil olabilir veya mevcut kodun bilinmeyen kısımlarını derinlemesine manuel inceleme yapmadan anlayabilir.

Kod tabanı hakkında daha fazla bilgi edinmek için Gemini CLI'da aşağıdaki istemi gönderin:

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

Çıkışı inceleyin:

7. Uygulamayı yerel olarak başlatma

Gemini CLI, requirements.txt veya temel bir Dockerfile gibi temel yapılandırma dosyalarını otomatik olarak oluşturmanıza yardımcı olarak Python uygulamanızı yerel olarak çalıştırmayı önemli ölçüde basitleştirebilir. Ayrıca, eksik paketlerden veya sürüm çakışmalarından kaynaklanan izleme hatalarını hızlı bir şekilde açıklayabildiği ve sorunu düzeltmek için genellikle tam pip install komutunu önerebildiği için Python bağımlılıklarını yönetmek ve sorun gidermek için mükemmeldir.

Uygulamayı yerel olarak başlatmak için Gemini CLI terminaline aşağıdaki istemi girin:

Run this app locally

Uygulamayı başlatmak için istemleri uygulayın:

Uygulamayı önizlemek için bağlantıyı tıklayın:

Örnek çıkış:

8. Belge ekleme

Gemini CLI, işlevler veya sınıflar için anında docstring oluşturmanıza olanak tanıyarak dokümantasyon ve yorum ekleme konusunda etkilidir. Ayrıca, karmaşık veya bilinmeyen kod bloklarına hızlıca açıklayıcı satır içi yorumlar ekleyerek kod tabanının netliğini ve sürdürülebilirliğini önemli ölçüde artırmak için de bu özellikten yararlanabilirsiniz.

Uygulamadaki her Python dosyasına yorum eklemek için Gemini CLI terminalini kullanın ve aşağıdaki istemi girin:

Add docstrings to all files

Önerilen değişiklikleri onaylayın. IDE entegrasyonu etkinse kullanıcı arayüzü kontrollerini kullanarak veya terminalde Enter tuşuna basarak kabul edip devam edebilirsiniz. "ctrl+y" ile otomatik onay(YOLO) modunu da etkinleştirebilirsiniz.

.gitignore dosyasını aşağıdaki istemle güncelleyin:

update .gitignore and add __pycache__ folder

Kaynak Kontrolü görünümüne geçin ve şimdiye kadar yaptığınız değişiklikleri inceleyin:

9. Birim testleri ekleme

Gemini CLI, geliştiricilerin mevcut bir işlevin imzasına ve mantığına dayalı test işlevleri oluşturmasına olanak tanıyarak birim testleri yazmak için mükemmeldir. İlk onaylar ve sahte kurulumla birlikte, geliştiricilerin oluşturulan testleri inceleyip doğrulaması gerekir. Böylece, testlerin yalnızca basit yol yürütme değil, gerekli tüm uç durumları anlamlı bir şekilde kapsadığı doğrulanır.

Aşağıdaki istemi kullanarak birim testleri oluşturmak için:

Generate unit tests for @calendar.py

Değişiklikleri inceledikten sonra kabul edin.

Yeni bağımlılıkları yükleyin ve testleri çalıştırın. Gemini CLI, testler geçene ve kod doğrulanana kadar oluşturulan kodu gözlemleyip düzeltir ve döngü içinde yeniden çalıştırır.

10. Hataları kontrol etme

Gemini CLI, kod snippet'lerini inceleyip analiz etmesini istemenize olanak tanıyarak mantıktaki hataları kontrol etmenize yardımcı olabilir. Bu sayede olası mantıksal kusurları, birer birer hataları veya yanlış koşullu işlemleri belirleyebilirsiniz. Kodun amaçlanan davranışını açıklayıp KSA'dan tutarsızlıkları tespit etmesini isteyerek kodu çalıştırmadan önce küçük kusurları hızlıca yakalayabilirsiniz.

Dönüşüm mantığındaki hataları kontrol etmek için Gemini KSA'da aşağıdaki istemi gönderin:

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

Önerilen değişiklikleri inceleyin ve sohbette kabul edin:

11. Refactor UI

Gemini CLI, eski kullanıcı arayüzü kalıplarını (ör. sınıf bileşenleri) daha yeni ve modern işlevsel paradigmalara (ör. React'teki kancalar) çevirmenize yardımcı olarak veya daha iyi sürdürülebilirlik için yapısal iyileştirmeler önererek kullanıcı arayüzünü yeniden düzenleme konusunda önemli ölçüde yardımcı olabilir. Bu aracı, mevcut kullanıcı arayüzü kodunu daha modüler ve yeniden kullanılabilir bileşenlere analiz edip yeniden düzenlemek için kullanabilirsiniz. Böylece daha temiz ve standartlaştırılmış bir arayüz tasarımı elde edebilirsiniz.

Aşağıdaki istemi Gemini CLI'ye göndererek Bootstrap kitaplığını kullanarak kullanıcı arayüzünü yeniden düzenleyin:

Refactor UI to use Bootstrap library

Değişiklikleri inceleyip kabul edin:

Başlamak için uygulamayı başlatın. Bu özellik zaten çalışıyorsa sayfayı yeniden yüklemeniz yeterlidir.

python3 main.py

Sayfayı yeniden yükleyip değişiklikleri kontrol edin.

Sorunlar ortaya çıktığında hata sayfası gösterilmesini sağlamak için hata işlemeyi uygulayın.

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

Güncellemeleri görmek için lütfen sayfayı yenileyin.

Hata sayfasını onaylamak için negatif bir sayı gönderin.

12. Arka Ucu Yeniden Düzenleme

Gemini CLI, eski çerçeve kodunun modern alternatiflere taşınmasına yardımcı olarak veya monolitik hizmetlerin daha yönetilebilir mikro hizmet bileşenlerine yeniden yapılandırılmasına yardımcı olarak arka uç yeniden düzenlemesi için etkilidir. Veritabanı sorgu kalıplarını iyileştirmek veya daha verimli API uç noktası tasarımları önermek için sunucu tarafı mantığını analiz edebilir. Böylece performans ve ölçeklenebilirlik korunur veya geliştirilir.

Dönüşüm isteklerini belleğe kaydetmek için arka ucu değiştirin.

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

Sohbetteki değişiklikleri inceleyip kabul edin:

Uygulamaya birkaç istek gönderin, ardından geçmiş sayfasını inceleyin.

Dönüşüm isteklerinin geçmişini inceleyin.

README.md dosyasını mevcut kod tabanı durumuyla güncellemek için Gemini CLI üzerinden şu istemi gönderin:

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

Çıkışı inceleyin. Cloud Shell entegrasyonunu etkinleştirdiyseniz değişikliklere erişmek için kullanıcı arayüzü kontrolünü kullanabilir veya bunu terminalden yapabilirsiniz.

13. Gemini KSA Yerleşik Araçları

Gemini CLI, Gemini modelinin yerel ortamınızla etkileşim kurmak, bilgilere erişmek ve işlemleri gerçekleştirmek için kullandığı yerleşik araçlar içerir. Bu araçlar, CLI'nin yeteneklerini geliştirerek metin oluşturmanın ötesine geçmesini ve çok çeşitli görevlerde yardımcı olmasını sağlar.

Kullanılabilir araçları görüntülemek için Gemini CLI'da şu istemi gönderin:

/tools

Çıkışı inceleyin.

Gemini CLI, sağladığınız göreve göre en uygun yerleşik araçları akıllıca seçer. Böylece, isteğinizi ve mevcut işlevleri anlayarak karmaşık işlemleri yürütebilir. Yerleşik araçlar hakkında daha fazla bilgi edinin.

14. Gemini CLI Repo Init Komutu

Gemini CLI, projeyi analiz etmek ve özel bir GEMINI.md dosyası oluşturmak için bir komut içerir.

GEMINI.md dosyasını oluşturmak için Gemini KSA'yı kullanarak aşağıdaki istemi gönderin:

/init

Çıkışı inceleyin. Bu komut, projenin amacını, teknolojilerini, derleme/çalıştırma talimatlarını ve gelecekteki bağlam için geliştirme kurallarını özetleyen bir GEMINI.md dosyası oluşturur.

Projenizin GEMINI.md dosyasına hangi talimatların veya bağlamın ekleneceğini anlamak için iyi bir başlangıç noktası, gemini-cli depoda bulunan GEMINI.md dosyasını incelemektir.

15. Gemini CLI Özel Komutları

Gemini CLI'da özel komutlar kullanarak geliştirme iş akışınızı kolaylaştırabilir ve tutarlılığı koruyabilirsiniz. Bu komutlar, en sık kullandığınız istemler için kişisel kısayollar olarak işlev görür. Tek bir projeye özel komutlar oluşturabilir veya bunları tüm projelerinizde genel olarak kullanılabilir hale getirebilirsiniz.

Depoda, .gemini/commands klasöründe bulunan çeşitli özel komutlar yer alır.

Şema Oluşturmak İçin Özel Komut

Mermaid biçiminde bir istek akışı şeması oluşturmak için Gemini CLI'da bu istemi gönderin.

Klasör oluşturma ve dosya kaydetme gibi araç çağrılarını kabul etme

/diagram:new request flow for this app

Çıkışı inceleyin.

Şemayı önizlemek istiyorsanız Marketplace'ten Mermaid Chart uzantısını yükleyin.

Dosyayı açın ve içerik menüsünden önizlemeyi seçin.

Sunu oluşturmak için özel komut

Marp biçiminde önemli noktaları içeren bir sunu oluşturmak için bu istemi Gemini KSA'da gönderin.

Klasör oluşturma ve dosya kaydetme gibi araç çağrılarını kabul etme

/deck:new key points and details for this app

Çıkışı inceleyin.

Marp uzantısı için web tarayıcısı yüklenmesi gerektiğinden bu adım Cloud Shell ile uyumlu değildir.

Desteyi kaydetmek için Marketplace'ten VS Code için Marp uzantısını yükleyin.

Aksi takdirde, oluşturulan dosyayı düzenleyicide açıp komut paletinden "Marp: Export Slide Deck"yı seçersiniz.

Yeni özellik uygulaması planlamak için özel komut

Kullanıcı arayüzünü yeniden düzenlemek için bu istemi Gemini CLI'da gönderin.

Klasör oluşturma ve dosya kaydetme gibi araç çağrılarını kabul etme

/plan:new refactor UI to use Materialize CSS

Çıkışı inceleyin.

Daha önce oluşturulan plana göre bu istemi Gemini CLI üzerinden göndererek kullanıcı arayüzü yeniden düzenleme sürecini başlatın.

Klasör oluşturma ve dosya kaydetme gibi araç çağrılarını kabul etme "ctrl+y" kullanarak araçların otomatik onay modunu(YOLO mode) etkinleştirebilirsiniz.

/plan:impl implement the plan to refactor the app

Uygulamayı başlatın/yeniden yükleyin ve çıkışı inceleyin:

16. Gemini CLI Etkileşimli Olmayan Modu

Gemini KSA'yı CI/CD ardışık düzeninde etkileşimli olmayan bir modda çalıştırırken, manuel müdahale gerektirmeden istemleri ve komutları doğrudan KSA'ya ileterek çeşitli görevleri otomatikleştirebilirsiniz. Bu sayede, kod analizi, doküman oluşturma ve diğer geliştirme görevleri için otomatik iş akışlarına sorunsuz entegrasyon sağlanır.

Yeni bir terminal açın veya mevcut Gemini CLI oturumunu kapatıp bu komutu çalıştırın.

gemini -p "Explain the architecture of this codebase"

Çıkışı inceleyin.

Görev için araçların onaylanması gerekiyorsa -y işaretini kullanarak YOLO modunu etkinleştirebilirsiniz.

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

Çıkışı inceleyin.

Gemini CLI'yı etkileşimli olmayan modda kullanarak CI/CD işlem hatlarınızın otomasyon özelliklerini önemli ölçüde geliştirebilir, böylece daha verimli geliştirme döngüleri ve daha iyi kod kalitesi elde edebilirsiniz.

17. Gemini CLI Shell Modu

Büyük dil modelleri karmaşık görevleri yerine getirse de doğrudan komutlar basit işlemler için daha verimlidir. ! prefix, yapay zeka ile geleneksel komut satırı arayüzleri arasında sorunsuz geçiş yapmanızı sağlar.

!ls

Çıkışı inceleyin. Kabuk modundan çıkmak için Escape tuşuna basın.

18. Gemini CLI MCP desteği

Gemini KSA, Model Bağlam Protokolü (MCP) aracılığıyla Jira, Confluence veya GitHub gibi üçüncü taraf sistemlerle entegre edilebilir. Bu, MCP sunucusu özel araç entegrasyonları aracılığıyla gerçekleştirilir. Böylece Gemini CLI, JIRA biletleri oluşturabilir veya güncelleyebilir, Confluence sayfalarından bilgi alabilir, çekme istekleri oluşturabilir vb.

Yapılandırma dosyasını oluşturmak için bu komutu terminalde çalıştırın veya kabuk modunu kullanın.

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

Gemini CLI oturumunu başlatma:

gemini

Yapılandırılmış MCP sunucularını doğrulayın:

/mcp

Çıkışı inceleyin

Yapılandırılmış MCP sunucusunu test etmek için istemi gönderin:

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

Araçları onaylayın ve çıkışı inceleyin.

19. Yerel ortamınız için örnek MCP sunucusu yapılandırması

Aşağıdaki yapılandırmayı kullanarak yerel ortamınızda birden fazla MCP sunucusu yapılandırabilirsiniz.

{
    "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": "******"
            }
        }
    }
}

Bu yapılandırmadaki MCP sunucuları, harici sistemlere standartlaştırılmış erişim sağlayarak Gemini CLI aracınızı dinamik bir geliştirme ve işbirliği aracına dönüştürür. Snyk Security Scanner sunucusu, temsilcinin mevcut çalışma alanınızdan ayrılmadan kod ve bağımlılıkları güvenlik açıkları açısından kontrol etmesine olanak tanır. Atlassian sunucusu ise Jira ve Confluence'a bağlanarak Gemini CLI'nın doğal dili kullanarak sorun veya doküman oluşturmasına, arama yapmasına ve bunları güncellemesine olanak tanır. Ayrıca Playwright sunucusu, temsilciye tarayıcı otomasyonu özellikleri vererek test veya veri çıkarma gibi görevler için web'de gezinmesine ve web ile etkileşimde bulunmasına olanak tanır. Son olarak, GitHub sunucusu, aracıya depolarınıza doğrudan ve bağlamsal erişim sağlar. Böylece araç, çekme isteklerini yönetebilir, sorunları önceliklendirebilir ve kod tabanını analiz edebilir. Bu sayede bağlam geçişi önemli ölçüde azaltılır ve tüm geliştirme iş akışınızda üretkenlik artar.

20. Gemini CLI Sonuç

Sonuç olarak Gemini CLI, Google Cloud'un Gemini modelleriyle sorunsuz bir şekilde entegre olan, geliştiricilerin üretkenliğini önemli ölçüde artıran güçlü ve çok yönlü bir açık kaynaklı yapay zeka ajanı olarak öne çıkıyor. Bu laboratuvar boyunca, karmaşık kod tabanlarını anlamaktan temel dokümanlar ve birim testleri oluşturmaya, Python web uygulamasının hem ön uç hem de arka uç bileşenlerini verimli bir şekilde yeniden düzenlemeye kadar çeşitli yaygın geliştirme görevlerini kolaylaştırmadaki özelliklerini inceledik. Geliştiriciler, Gemini CLI'den yararlanarak bağlam geçişini azaltabilir, tekrarlayan süreçleri otomatikleştirebilir ve sonuç olarak daha yüksek kaliteli kodları daha verimli bir şekilde sunabilir. Üretken yapay zekanın gücünü doğrudan komut satırına getirme özelliği, geliştirme iş akışında gerçekten devrim yaratıyor.

21. Tebrikler!

Tebrikler, codelab'i tamamladınız.

İşlediğimiz konular:

Yaygın geliştirici görevleri için Gemini CLI'ı kullanma

Sıradaki adım:

Daha fazla uygulamalı oturum geliyor.

Temizleme

Bu eğitimde kullanılan kaynaklar için Google Cloud hesabınızın ücretlendirilmesini önlemek amacıyla kaynakları içeren projeyi silin veya projeyi koruyup tek tek kaynakları silin.

Projeyi silme

Faturalandırılmanın önüne geçmenin en kolay yolu, eğitim için oluşturduğunuz projeyi silmektir.