自动化脚本

自动化脚本的核心是把 Gemini CLI 当成 Unix pipeline 里的一个处理器：从 stdin 读上下文，从 stdout 输出结果。

管道输入

常见写法是把日志、diff 或命令输出通过管道交给 Gemini CLI，例如 cat error.log | gemini -p "Explain why this failed"，或 git diff | gemini -p "Write a concise commit message"。

这种方式适合把已有命令输出交给模型解释、压缩、分类或改写。

不适合把未过滤的全量目录直接 pipe 给模型。批量脚本前要明确输入白名单，例如只处理 .log、.md、.ts，并排除 .env、构建产物和大文件。

输入列表应先打印出来。dry run 阶段先输出将处理的文件、预计输出路径和跳过原因，不要第一轮就调用模型。

批量生成文档

批量任务可以遍历文件，把每个文件用 @file 注入上下文，再把 Gemini CLI 输出重定向到对应 Markdown。生产脚本要额外处理空输出、失败退出码和配额重试。

落地时要加三件事：

对输入文件做过滤，避免误读大文件或敏感文件。
对输出做格式检查，避免空文件或非预期文本。
批量任务之间加间隔或重试，避免配额错误。
写正式文件前先写临时文件，确认非空且格式正确后再替换。

结构化 JSON

需要结构化结果时，使用 --output-format json，再用 jq -r '.response' 提取模型最终回答。

让模型“返回 JSON”不等于结果一定可被解析。生产脚本要加 jq 校验和失败分支。

Smart commit

Smart commit 的思路是读取 git diff --staged，让 Gemini CLI 输出一条 Conventional Commit message，再交给人确认后提交。

更稳的版本应先人工确认 message，再提交。

自动化动作	是否可自动写入	控制方式
总结日志 / diff	可以写报告	校验非空和格式
生成 commit message	不直接提交	人工确认 message
批量生成文档	可写临时文件	校验后再替换
修改源码	谨慎	先计划、diff、测试
发布 / push	不默认自动	独立审批

生产脚本骨架

自动化脚本至少包含这些防线：

set -euo pipefail

out="$(mktemp)"
if gemini --output-format json -p "Summarize @README.md" > "$out"; then
  jq -e '.response | length > 0' "$out" >/dev/null
else
  echo "gemini failed" >&2
  exit 1
fi