Gemini CLI에 대한 초보자 안내서 : Pro처럼 설치, 설정 및 사용

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틀 소개

Gemini Cli는 단자에서 실행되는 Google의 새로운 오픈 소스 AI 어시스턴트입니다. Gemini Language Model (Gemini 2.5 Pro)을 쉘에 직접 가져 오므로 명령 줄을 남기지 않고 질문을하고 코드를 생성하거나 버그를 수정하거나 문서를 작성할 수 있습니다. “Gemini”자체는 LLM이며 “Gemini CLI”는 기본적으로 워크 플로에서 모델 대화식을 만드는 사용자 도구입니다. 요컨대, 그것은 개발자를위한 chatgpt와 같습니다. Google은 2025 년 6 월에 Gemini Cli를 출시했습니다 무료 개인을 위해. 개인 Google 계정을 사용하여 로그인하면 무료로 1 백만 명의 컨텍스트 창을 통해 Gemini 2.5 Pro에 액세스 할 수 있습니다 (최대 60 개의 요청/분 및 1,000/일). Anthropic의 Claude Code와 같은 AI 코딩 어시스턴트에 대한 훌륭한 무료 및 오픈 소스 대안입니다.

설정을 도와 드리겠습니다. 그 중요성을 강조하기 위해 몇 가지 예를 살펴 보겠습니다.

틀 시스템에 Gemini CLI를 설정합니다

Gemini CLI를 설치하려면 명령 줄 환경 (MacOS/Linux, PowerShell 또는 Windows의 유사한 연기) 및 Homebrew 또는 Node.js가 필요합니다. MACOS에서 가장 쉬운 방법은 홈브류를 통한 것입니다.

홈브류를 통해 Gemini CLI를 설치하십시오. 터미널에서 다음 명령을 실행하십시오
또는 노드 (모든 OS)를 통해 설치하십시오. Homebrew를 선호하거나 사용하지 않는 경우 Node.js를 설치하십시오 (버전 20 이상. 그런 다음 실행하십시오.

npm install -g @google/gemini-cli

또는

npx

이것은 MacOS, Linux 또는 Windows에 전 세계적으로 CLI를 설치합니다. node.js v20+가 필요합니다. nodejs.org에서 다운로드하거나 NVM을 사용하여 버전을 관리 할 수 있습니다.

설치되면 다음 명령을 실행하여 Gemini-Cli를 시작할 수 있습니다.

이것은해야합니다 CLI를 시작하십시오 ( “Gemini Cli”ASCII 배너가 보이면 설정되어 있습니다). Gemini를 찾을 수없는 경우 새 터미널을 열거 나 NPM의 글로벌 빈을 경로에 추가해야 할 수도 있습니다. 당신은 다음과 같은 것을 볼 것입니다 :

Gemini CLI 출시 스크린 샷

첫 번째 실행시 Gemini CLI는 색상 테마 (빛 또는 어두운)를 선택한 다음 Google 계정에 로그인하라는 메시지를 표시합니다. 승인하려면 브라우저 (또는 CLI)의 지침에 따라 로그인 대신 API 키를 사용하는 것을 선호하는 경우 설정할 수 있습니다. gemini_api_key = “Your_key” 귀하의 환경에서 (키를 생성하려면 Google AI Studio 참조). 일단 인증을 받으면 CLI는 사용할 준비가되었음을 확인합니다.

틀 첫 번째 Gemini CLI 명령을 실행합니다

Gemini CLI가 설정되면 자연어 명령을 즉시 사용하기 시작할 수 있습니다. 프롬프트가 열립니다 (표시 >) 질문이나 작업을 입력하는 곳. 예를 들어, 간단한 프롬프트로 시도하고 다음과 같이 묻습니다. 출력은 다음과 같습니다.

Gemini Cli의 스크린 샷 : 간단한 단락 쓰기

// 작업 1 : Gemini CLI로 버그 수정

Gemini CLI는 GitHub 또는 지역 Git과 같은 도구와 통합되어 문제를 찾을 수 있습니다. 예를 들어 내장 @Search 도구를 사용하여 GitHub 문제 URL을 가져온 다음 수정 계획을 요청하겠습니다.

Prompt (Source):

Here’s a GitHub issue: [@search /issues/4715]. Analyze the code and suggest a 3-step fix plan.

CLI는 근본 원인을 식별하고 코드를 수정하는 방법을 제안했습니다. 아래 스크린 샷은 3 단계 계획을보고합니다. 계획을 검토 한 다음 Gemini CLI가 파일에 변경 사항을 자동으로 적용하도록 확인할 수 있습니다.

Gemini CLI의 스크린 샷 : 버그 수정

// 작업 2A : 프로젝트 작업 (간단한 예)

GitDiagram Repo를 복제하여 프로젝트 폴더를 만들었습니다. 이 저장소에 대해 더 알고 싶다면 내 기사로 가십시오. 코드를 읽지 않고 10k+ 라인 Github Repo를 이해하십시오. 다음을 사용하여 프로젝트 폴더로 이동하겠습니다.

이제 실행됩니다 쌍둥이 자리. 코드에 대한 질문을 시작할 수 있습니다. 다음 프롬프트를 시도해 봅시다.

Prompt:
Explain the main components of this codebase

Gemini CLI는 파일을 스캔하고 Gemini 모델을 사용하여 아래 스크린 샷과 같이 요약하거나 답변합니다.

Gemini CLI의 스크린 샷 : 프로젝트 작업 (간단한 예)

폴더를 구문 분석하고 구조적 요약 (SRC/, Public/등과 같은 목록 디렉토리)을 반환했습니다. 이것은 새로운 프로젝트에 대한 탑승 또는 문서를 생성하는 데 편리합니다.

// 작업 2B : 프로젝트 작업 (고급 예)

코드베이스를 탐색하는 것은 쉽습니다. 이제 출력이 어떻게 나오는지 확인하기 위해보다 기술적 인 작업을하겠습니다. Gemini에게 다음과 같은 프롬프트를 제공하겠습니다.

Prompt:
Analyze this repo for common performance anti-patterns.

Gemini CLI의 스크린 샷 : 프로젝트 작업 (고급 예제)

응답은 매우 상세하여 스크린 샷에 시작 부분 만 포함 시켰습니다. Gemini Cli는 자세한 계획을 작성한 다음 모든 파일을 독립적으로 읽었습니다. 결국, 그것은 권장 된 다음 단계와 함께 잠재적 성능 방지 방지에 대한 요약을 공유했습니다.

Summary of potential performance anti-patterns based on initial analysis:
   1. Large Frontend Bundle Size:
       * Mermaid Library: The mermaid library is likely a significant contributor to the bundle size. If it's not
         lazy-loaded, it will impact initial page load performance.
       * `react-icons`: Depending on how it's imported, it can also contribute to bundle size if not tree-shaken
         effectively.
   2. Unoptimized Image Usage: While Next.js has next/image, without inspecting the actual image usage in components,
      it's hard to say if images are properly optimized (e.g., correct sizes, formats, lazy loading).
   3. Potential Backend Performance Issues (Python & Node.js):
       * N+1 Queries: This is a common database anti-pattern that can significantly slow down data retrieval.
       * Lack of Caching: If frequently accessed data is not cached at the application or database level, it can lead
         to redundant computations and database hits.
       * Synchronous Operations: Blocking I/O in either backend could lead to performance bottlenecks under heavy load.
   4. `reactStrictMode: false`: While not a direct anti-pattern, it can hide potential performance issues related to
      React's rendering behavior during development.
   5. Development-like Docker Volume Mount: Mounting the entire backend directory in the Docker container is less
      optimal for production builds compared to copying only necessary files.

  To confirm these, further investigation would be needed, including:

   * Bundle Analysis: Using tools like @next/bundle-analyzer to identify large modules in the frontend.
   * Performance Profiling: Running the application and using browser developer tools (for frontend) and backend
     profiling tools to identify bottlenecks.
   * Code Review: Deep diving into the src/ and backend/ code to identify specific instances of the anti-patterns
     mentioned.

이 예는 Gemini CLI가 어떻게 간단한 프롬프트를 실제 행동으로 바꾸는지를 보여줍니다. 터미널에서 코드를 쿼리하고 코드를 생성 또는 리팩터링하고 버그를 수정하고 성능을 향상시킬 수 있습니다.

틀 마무리

Gemini Cli는 개발자를위한 강력한 새로운 도구입니다. MacOS (또는 OS)에 설치 한 후에는 로컬 명령과 같이 Google의 Gemini LLM과 상호 작용할 수 있습니다. 다른 주요 기능 중 일부는 다음과 같습니다.

반응 에이전트 루프 : 내부적으로 지역 환경과 함께 React 에이전트 루프를 실행합니다. 즉, 도구 (검색, 실행 쉘, 파일 편집)와 직접 답변 할시기를 결정할 수있는시기를 결정할 수 있습니다. 예를 들어, 필요할 때 @search로 URL을 가져 왔습니다.
내장 도구 : Grep, Echo, 파일 읽기/쓰기와 같은 “도구”가 내장되어 있으며 프롬프트에서 웹 검색 또는 파일 시스템 쿼리를 호출 할 수 있습니다.
멀티 모달 기능 : Gemini CLI는 이미지/PDF와 함께 작업 할 수도 있습니다 (Gemini는 멀티 모달이기 때문에). 외부 모델 컨텍스트 프로토콜 (MCP) 서버와의 통합을 지원하므로 이미지 생성기 (Imagen) 또는 사용자 정의 API를 연결할 수 있습니다. 이를 통해 “이 스케치에서 코드 생성”또는 “PDF 요약”과 같은 작업을 수행 할 수 있습니다.

시도해보십시오 : 위의 설정을 따른 후 프로젝트 폴더에서 터미널을 열고 Gemini를 입력하고 실험을 시작하십시오. 쉘의 AI 동반자가 생산성을 극적으로 향상시킬 수있는 방법을 빨리 알 수 있습니다!

Kanwal Mehreen 기계 학습 엔지니어이자 데이터 과학에 대한 열정과 AI의 의학 교차점을 가진 기술 작가입니다. 그녀는 eBook “Chatgpt의 생산성을 극대화하는 것”을 공동 저술했습니다. APAC의 Google Generation Scholar 2022로서 그녀는 다양성과 학업 우수성을 챔피언시킵니다. 그녀는 또한 Tech Scholar, Mitacs Globalink Research Scholar 및 Harvard Wecode Scholar의 Teradata 다양성으로 인정 받고 있습니다. Kanwal은 STEM 분야의 여성에게 힘을 실어주기 위해 펨코드를 설립 한 변화에 대한 열렬한 옹호자입니다.

출처 참조