前言
昨天（2025-6-25），Google重磅开源了一个基于命令行的AI编程Agent Gemini-Cli，让AI辅助编程深度集成到开发人员最熟悉的Terminal命令行界面，而且直接集成了Google最新的Gemini 2.5 Pro能力，开发者免费使用（有上限，但额度大方）。短短1天，Github上已冲到20K star，可见开发者对这款工具的热情之高！！
开源项目地址： https://github.com/google-gemini/gemini-cli
star记录，恐怖的垂直上升 😂😂
下面我们带来开箱试用体验！
安装
Gemini-Cli的安装，非常便捷，它依赖 node.js, 确保本机安装 node.js 18以上版本，然后直接运行：
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| npx https://github.com/google-gemini/gemini-cli
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或者用npm安装后，执行 gemini
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| npm install -g @google/gemini-cli
gemini
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就会进入命令行启动界面：
选择一个自己喜欢的编程主题，然后会提示你鉴权，通常可以选择用google账号登录即可，授权显示如下信息即可继续使用。
授权以后，默认就拥有了Gemini 25 pro 等多个AI大模型的能力，并且非常 “壕” 地提供了 每分钟60次，每天1000次 的AI调用，相比很多其他大模型还在以token数量进行限制，确实大气！ 对比 Cursor 收费版每月500次的数量限制，估计Cursor要在厕所哭晕了~~
试用效果
废话不多说，作为一个测试业者，先请它帮忙做一个基于AI的用例生成工具。
给出指令如下
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| 编写一个web程序，支持上传需求文档并调用ai能力转换为测试用例，用例以表格形式显示在页面上，包含用例ID、用例名称、描述、测试步骤、优
先级、通过标准、关联需求ID（可选）等字段
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很快，经过短暂的分析，就给出了实现方案。
开始具体操作过程中，会自动创建相关代码文件，并指引你逐步配合它完成从数据模拟到真正的AI能力集成等步骤。
经过半个多小时的配合工作（主要是出现报错后把报错信息贴给它），最终我们成功实现了一个基本的AI用例生成工具。
比如将我之前开源的测试练习站点的需求 req-sprint0.md 上传：
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| ### 个人图书管理系统 - 迭代1 需求文档
**版本**：v1.0
**目标**：实现个人图书的基础增删改查功能
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#### **用户故事1：添加图书**
**As a** 图书收藏者
**I want to** 添加新图书到我的书库
**So that** 我可以记录拥有的书籍
**验收标准 (Given-When-Then):**
1. **成功添加**
- *Given* 用户在“添加图书”页面
- *When* 填写必填字段（图书名称、作者）并点击提交
- *Then* 系统保存图书，显示“添加成功”提示，并跳转至图书列表页
2. **添加失败（校验缺失）**
- *Given* 用户未填写“图书名称”或“作者”
- *When* 点击提交按钮
- *Then* 系统在对应字段下方显示红色错误提示
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#### **用户故事2：查看图书列表**
**As a** 图书收藏者
**I want to** 查看所有图书列表
**So that** 我可以快速浏览藏书
**验收标准:**
1. **基础列表展示**
- *Given* 存在至少一本图书
- *When* 用户访问首页
- *Then* 以表格形式展示所有图书（至少包含名称、作者、阅读状态）
2. **空状态处理**
- *Given* 无任何图书
- *When* 用户访问首页
- *Then* 显示“暂无图书，点击添加”的提示和跳转链接
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#### **用户故事3：编辑图书信息**
**As a** 图书收藏者
**I want to** 修改图书信息
**So that** 我可以更新书籍状态或备注
**验收标准:**
1. **成功编辑**
- *Given* 用户从列表页进入某图书的“编辑”页面
- *When* 修改字段（如更新阅读状态为“已读”）并提交
- *Then* 系统保存修改，返回列表页并显示更新后的数据
2. **非法数据拦截**
- *Given* 用户在价格字段输入字母
- *When* 点击提交
- *Then* 系统阻止提交并提示“请输入有效数字”
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#### **用户故事4：删除图书**
**As a** 图书收藏者
**I want to** 删除不再需要的图书
**So that** 保持书库整洁
**验收标准:**
1. **删除操作**
- *Given* 用户在图书列表页
- *When* 点击某图书的“删除”按钮
- *Then* 系统移除该图书，列表实时刷新
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#### **用户故事5：搜索图书**
**As a** 图书收藏者
**I want to** 通过名称或作者搜索图书
**So that** 快速定位目标书籍
**验收标准:**
1. **基础搜索**
- *Given* 用户在列表页顶部的搜索框输入关键词
- *When* 点击“搜索”按钮
- *Then* 系统展示名称或作者匹配的图书（不区分大小写）
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### 字段定义（图书属性）
| 字段 | 类型 | 必填 | 说明 | 示例 |
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| 图书名称 | 文本 | ✓ | 书名（长度≤100字符） | 《三体》 |
| 作者 | 文本 | ✓ | 作者名（长度≤50字符） | 刘慈欣 |
| 简介 | 长文本 | ✗ | 图书描述（长度≤500字符） | 科幻巨著... |
| 发行时间 | 日期 | ✗ | YYYY-MM-DD格式 | 2008-01-01 |
| 发行价格 | 小数 | ✗ | 正数（≥0） | 68.5 |
| 用户购买价格 | 小数 | ✗ | 正数（≥0） | 52.0 |
| 用户备注 | 长文本 | ✗ | 读后感（长度≤1000字符） | 震撼的宇宙观... |
| 阅读状态 | 枚举 | ✗ | 待读/已读/正在读（默认待读） | 待读 |
| 在库状态 | 枚举 | ✗ | 在库/借入/借出/归档（默认在库）| 借出 |
| 自评星级 | 整数 | ✗ | 1-5星（默认3星） | 5 |
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### 技术栈说明
| 模块 | 技术选择 |
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| 后端 | Python + FastAPI |
| 数据库 | SQLite |
| 前端 | HTML/CSS + Bootstrap |
| API交互| AJAX (Fetch API) |
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开发的程序会调用本地的Ollama部署的deepseek，然后生成测试用例！ 界面如下：
确实太香了！小伙伴们快安利起来~~
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