Back

Gemini CLI をさらに活用するためのヒントとコツ

Gemini CLI をさらに活用するためのヒントとコツ

すでに Gemini CLI を使用しているものの、その機能の一部しか使えていないと感じている方は少なくありません。多くの開発者は基本的なコード生成にのみ使用しており、ワークフロー全体を変革できる強力な機能を見逃しています。これらの実践的なヒントは、Gemini CLI の潜在能力を最大限に引き出し、生産性を大幅に向上させるのに役立ちます。

重要なポイント

  • GEMINI.md ファイルを設定して、すべての AI インタラクションにわたる永続的なプロジェクトコンテキストを実現
  • カスタム TOML コマンドを作成して、反復的な開発タスクを効率化
  • マルチモーダル入力を使用して、ターミナルで直接画像や図を分析
  • メモリ管理とチェックポイントを活用して、より安全な実験を実現

前提条件とセットアップ

高度な機能に進む前に、Node.js バージョン 18 以上がインストールされていることを確認してください。まだ API キーを設定していない場合は、公式 Gemini CLI セットアップガイドに従って開始してください。

GEMINI.md でプロジェクトコンテキストをマスターする

Gemini CLI の生産性機能の中で最も活用されていないのが GEMINI.md ファイルです。このファイルをプロジェクトルートに配置することで、AI とのすべてのインタラクションを形作る永続的なコンテキストを提供できます。

# Project Context
- Tech stack: React 18, TypeScript, Tailwind CSS
- Code style: Functional components only
- Testing: Vitest with React Testing Library
- Conventions: Use custom hooks for state logic

# Guidelines
- Always include error boundaries
- Prefer composition over inheritance
- Write tests alongside new features

この設定により、繰り返し説明することなく、一貫性のあるプロジェクトに沿った提案が得られます。AI は自動的にこのファイルを読み取るため、Gemini CLI ワークフローがより効率的でコンテキストを意識したものになります。

反復的なタスクのためのカスタムコマンドを作成する

複雑な複数ステップのプロンプトを、シンプルな Gemini CLI コマンドに変換できます。.gemini/commands/ ディレクトリに、頻繁に使用する操作用の TOML ファイルを作成します:

# review.toml
[command]
description = "Comprehensive code review"
prompt = """
Review the following code for:
1. Security vulnerabilities
2. Performance issues
3. Code style violations
4. Missing error handling
Provide specific suggestions with examples.
"""

これで、プロンプト全体を書き出す代わりに、単に /review と入力するだけで済みます。このアプローチは時間を節約し、チームのコードレビュー全体で一貫性を確保します。

ビジュアルデバッグのためのマルチモーダル入力を活用する

Google Gemini CLI の最も強力な機能の一つがマルチモーダルサポートです。ターミナルワークフロー内で、スクリーンショット、モックアップ、図を直接分析できます:

# UI スクリーンショットを分析
gemini
> Analyze path/to/screenshot.png for accessibility issues in this design

この機能は、UI/UX デバッグ、デザインからコードへの変換、図から複雑なシステムアーキテクチャを理解する際に非常に有用です。

長期プロジェクトのためのメモリ管理を使用する

Gemini CLI には、セッション間でコンテキストを維持する、見過ごされがちなメモリ機能が含まれています。メモリを有効にして、プロジェクト構造を再説明する手間を省きます:

# 重要なコンテキストを保存
gemini --remember "our API uses GraphQL with Apollo Server"

# 後のセッションでもこの知識が保持される
gemini "Create a new resolver" # 自動的に GraphQL コンテキストを使用

この機能は、コンテキストの連続性が重要な進行中のプロジェクトの効率を劇的に向上させます。

チェックポイントと復元で安全に実験する

大きな変更を行う前に、チェックポイント機能を使用して現在の状態を保存します:

# 大きな変更前にチェックポイントを作成
gemini /restore save "before-refactoring-auth"

# 実験後、必要に応じて:
gemini /restore load "before-refactoring-auth"

このセーフティネットにより、動作するコードを失う心配なく実験を促進し、さまざまなアーキテクチャアプローチを探索しやすくなります。

ファイル参照とコンテキストウィンドウを最適化する

Gemini CLI は、コンテキストウィンドウで最大 100 万トークンを処理できます。システムを圧倒することなく包括的なコンテキストを提供するために、ファイル参照を戦略的に使用します:

# 全体的な理解のために複数のファイルを参照
gemini "Refactor this component considering:" --files src/components/Header.tsx,src/styles/theme.ts,src/hooks/useAuth.ts

大規模なコードベースの場合、ディレクトリ全体ではなく関連するファイルのみを選択的に参照することで、応答の品質と速度を維持します。

シェルモードでターミナルタスクを効率化する

Gemini をシェルモードで使用して、自然言語をコマンドに変換します:

gemini
> find all TypeScript files modified in the last week
# 返答: find . -name "*.ts" -mtime -7

この機能は、複雑な git 操作、システム管理タスク、または不慣れなツールを使用する際に特に便利です。

最大限の生産性を実現するベストプラクティス

  1. コンテキストを含めてセッションを開始: 常に関連するファイル参照または簡潔なプロジェクト概要から始める
  2. 具体的で実行可能なプロンプトを使用: 「Zod を使ったフォームバリデーション用の React フックを生成」は「フォームを作る」より優れている
  3. 機能を組み合わせる: GEMINI.md とカスタムコマンドを組み合わせて、強力でコンテキストを意識した自動化を実現
  4. 定期的にコンテキストをクリア: 長いセッションでは、無関係なコンテキストをクリアして応答品質を維持

まとめ

これらの Gemini CLI のヒントは、単純なコードジェネレーターから包括的な開発パートナーへと変革します。GEMINI.md の設定、カスタムコマンド、マルチモーダル入力、メモリ管理をマスターすることで、より速く効率的に作業できます。まず、直面している課題に対処する 1 つか 2 つのテクニックから始め、ワークフローに関連するようになったら徐々に他のテクニックを取り入れていきましょう。

よくある質問

はい、Gemini CLI はどのようなプロジェクト構造でも動作します。依存関係と規約を文書化した GEMINI.md ファイルを作成してください。AI はコード生成時にこれらの制約を尊重し、既存のセットアップとの互換性を確保します。

Gemini CLI はローカルで実行されますが、プロンプトは Google の API に送信されます。プロンプトに API キーやパスワードを含めないでください。認証や設定について議論する際は、環境変数を使用し、それらを象徴的に参照してください。

チェックポイントは、コンテキストと会話履歴を保持する一時的な AI セッション状態です。バージョン管理は実際のコード変更を管理します。AI の提案を試す際にチェックポイントを使用し、コード変更を git にコミットする前に活用してください。

Understand every bug

Uncover frustrations, understand bugs and fix slowdowns like never before with OpenReplay — the open-source session replay tool for developers. Self-host it in minutes, and have complete control over your customer data. Check our GitHub repo and join the thousands of developers in our community.

OpenReplay