Gemini CLI Core

Gemini CLI 的 Core 套件（packages/core）是 Gemini CLI 的後端部分，負責與 Gemini API 溝通、管理工具，以及處理從 packages/cli 發送的請求。若需 Gemini CLI 的總覽，請參閱主文件頁面。

本節導覽

雖然 Gemini CLI 的 packages/cli 部分提供使用者介面，packages/core 則負責：

Gemini API 互動： 安全地與 Google Gemini API 溝通，傳送使用者提示（prompt），並接收模型回應。
提示工程（Prompt engineering）： 為 Gemini 模型建構有效的提示，可能會結合對話歷史、工具定義，以及來自 GEMINI.md 檔案的指令性 context。
工具管理與協調：
- 註冊可用工具（例如檔案系統工具、shell 指令執行）。
- 解析來自 Gemini 模型的工具使用請求。
- 以提供的參數執行所請求的工具。
- 將工具執行結果回傳給 Gemini 模型以供進一步處理。
會話與狀態管理： 追蹤對話狀態，包括歷史紀錄及任何維持連貫互動所需的相關 context。
組態管理： 管理 Core 專屬的組態，例如 API 金鑰存取、模型選擇與工具設定。

Core 在安全性方面扮演關鍵角色：

API 金鑰管理： 處理 GEMINI_API_KEY，並確保在與 Gemini API 溝通時安全使用。
工具執行： 當工具與本地系統互動（例如 run_shell_command）時，Core（及其底層工具實作）必須採取適當的謹慎措施，通常會涉及沙箱機制，以防止非預期的修改。

為避免長對話超過 Gemini 模型的 token 限制，Core 內建了對話歷史壓縮功能。

當對話接近所設定模型的 token 上限時，Core 會自動壓縮對話歷史再傳送給模型。這種壓縮設計為資訊無損，但能減少整體 token 使用量。

各模型的 token 限制可參考 Google AI 文件。

Gemini CLI 提供模型自動切換機制，確保即使預設的「pro」模型遭遇速率限制時，您仍可持續使用 CLI。

若您使用預設的「pro」模型，而 CLI 偵測到速率限制，則會自動在目前會話中切換至「flash」模型。如此可讓您不中斷地繼續作業。

檔案探索服務負責在專案中尋找與目前 context 相關的檔案。此服務會被 @ 指令及其他需要存取檔案的工具所使用。

記憶探索服務負責尋找並載入為模型提供 context 的 GEMINI.md 檔案。它會以階層式方式搜尋這些檔案，從目前工作目錄開始，逐層往上至專案根目錄與使用者家目錄，同時也會搜尋子目錄。

這讓您可以擁有全域、專案層級與元件層級的 context 檔案，這些都會合併起來，為模型提供最相關的資訊。

您可以使用 /memory 指令來 show、add 及 refresh 已載入 GEMINI.md 檔案的內容。