Gemini CLI 術語表

這一頁只解釋 Gemini CLI 入門階段最容易混淆的詞。術語表不是 API 字典，作用是讓你在安裝、認證、許可權、MCP、模型和費用頁面裡知道自己正在讀什麼。

讀法：先看“最容易混淆的三組”，再按需查術語。不要把術語表當學習順序，真正的順序仍然是定位、安裝、認證、Quickstart。

1. 核心術語

術語	解釋
Gemini CLI	Google 開源的終端 AI agent，把 Gemini 模型接到本地專案、工具和命令列裡
Gemini Code Assist	Google 的 AI 程式設計助手產品線，Gemini CLI 與其個人版、Standard、Enterprise 配額相關
ReAct loop	Reason + Act 的任務迴圈：推理、行動、觀察結果，再繼續
MCP	Model Context Protocol，用來把外部工具、服務或資源接給模型
GEMINI.md	Gemini CLI 的專案上下文檔案，用於提供長期說明和專案規則
settings.json	Gemini CLI 的配置檔案，控制模型、工具、MCP、許可權等行為
checkpoint	會話或修改前後的狀態儲存機制，用於恢復、回看或降低改壞風險
rewind	回退和重放會話狀態的能力
plan mode	更偏只讀和規劃的工作模式，適合大改前先看方案
headless mode	非互動式執行方式，適合指令碼、自動化和 CI
sandbox	隔離工具執行環境，降低副作用風險
policy engine	更細粒度地控制工具執行和許可權策略
token caching	透過快取降低重複上下文成本或提升效能的機制
Cloud Shell	Google Cloud 提供的線上 shell，Gemini CLI 在其中可用且無需額外設定
Vertex AI	Google Cloud 的企業級 AI 平臺，可作為 Gemini CLI 的認證和模型訪問路徑
Gemini API Key	Google AI Studio 獲取的 API key，可用於 Gemini CLI 認證
Extension	Gemini CLI 擴充套件能力的打包方式
Agent Skill	專門能力包，讓 Gemini CLI 在特定任務上載入更具體的流程和知識
Subagent	專門 agent，用於分工處理任務
Remote agent	遠端 agent，適合跨程序或遠端能力接入
Hook	在特定生命週期事件上執行指令碼或邏輯的機制

2. 最容易混淆的三組

Gemini CLI vs Gemini Code Assist

Gemini CLI 是終端 agent；Gemini Code Assist 是產品線。兩者在配額、IDE agent mode 和 Google Cloud 文件裡有交叉關係。

MCP vs Extension

MCP 更像連線外部工具和服務的協議；Extension 更像 Gemini CLI 側的能力打包和分發機制。兩者都能擴充套件能力，但邊界不同。

GEMINI.md vs prompt

prompt 是當前任務的一次性指令；GEMINI.md 是專案級長期上下文。反覆說的專案規則應該沉澱到 GEMINI.md，不是每次複製貼上。

3. 許可權相關術語怎麼連起來

flowchart LR
    Prompt["當前 prompt"] --> CLI["Gemini CLI"]
    CLI --> Context["GEMINI.md / settings.json"]
    CLI --> Tools["Tools"]
    Tools --> Sandbox["sandbox"]
    Tools --> Policy["policy engine"]
    CLI --> MCP["MCP servers"]
    CLI --> Checkpoint["checkpoint / rewind"]

    style Tools fill:#fef3c7,stroke:#f59e0b
    style MCP fill:#fee2e2,stroke:#ef4444
    style Checkpoint fill:#dcfce7,stroke:#22c55e

這張圖的重點是：GEMINI.md 和 prompt 負責告訴 agent “怎麼做”；settings、policy、sandbox 負責限制“能不能做”；checkpoint 和 rewind 負責降低修改風險；MCP 負責接外部能力，但也會放大許可權和憑據問題。