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與旅行無關的分享：AI 工具與教學、軟體、3C 裝置與日常心得。
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Gemini CLI 安裝：第一次在終端機對話
Gemini CLI 是在終端機使用的 AI 工具，可以讀取專案檔案、協助修改程式與執行工作流程。本篇帶你在 Windows、macOS 或 Linux 完成安裝，確認版本，建立獨立練習資料夾並完成第一次對話。它與 Gemini 網頁、手機 App 的入口不同，適合需要處理本機檔案與程式的人。
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CLI 認證：Google 帳號、API Key 與計費
Gemini CLI 的登入方式會影響可使用的服務、額度與計費歸屬。本篇帶你比較 Google 帳號登入、Gemini API Key 與 Vertex AI，完成適合自己的認證，並用最小對話驗證。重點是知道目前到底使用哪個帳號與專案，而不是只看到登入成功就假設所有功能都包含在訂閱裡。
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CLI 指令總表：語法、範例與深入教學
這份指令總表整理 Gemini CLI 0.59.0 的內建操作，讓你先找到用途，再跳到負責講解的文章。清單由本機已安裝版本的指令載入器核對，並對照官方文件；自訂命令、MCP 提示詞與開發版專用命令不混入固定內建清單。部分專案必須先開啟功能或符合登入條件。
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CLI 檔案與命令：@、! 與路徑
Gemini CLI 可以引用檔案，也能執行作業系統命令，但這兩種輸入的效果完全不同。本篇用一份虛構公告示範 @ 檔案引用、! shell 命令、路徑與工具結果核對。學完後，你能清楚知道資料有沒有被讀取、命令有沒有執行，以及下一步應檢查哪個結果。
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CLI 對話管理：恢復、壓縮與匯出
長對話、工作中斷與切換任務，是使用 Gemini CLI 時常見的情況。本篇教你找回工作階段、儲存命名檢查點、壓縮上下文與匯出資料，並分清楚清除畫面、恢復對話和還原檔案的效果。目標是保留能繼續工作的資訊，也知道哪些狀態必須重新確認。
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CLI 寫程式：理解、規劃、修改與測試
用 Gemini CLI 寫程式，可靠的流程是先理解專案與重現問題，再規劃小範圍修改、檢查差異並執行相關測試。本篇用一個簡單的活動人數函式示範完整工作順序。你不需要一開始就交出整個應用程式，也能學會如何給資料、判斷修改是否對題，以及儲存驗證結果。
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GEMINI.md 入門：建立規則與 /init
GEMINI.md 是 Gemini CLI 用來取得專案指示的檔案。把專案目的、語言、測試方式與修改界線寫在這裡，就不必每次重新貼同一段背景。本篇用獨立練習資料夾建立最小規則，並檢查載入結果；這套操作適用 CLI，不會讓 Gemini 網頁版自動讀取電腦中的檔案。
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GEMINI.md 進階：範圍、匯入與 /memory
同時使用多個專案時，GEMINI.md 不一定只有一份。Gemini CLI 可以從全域設定、工作目錄與相關子目錄取得指示，並合併成模型看到的上下文。本篇教你追查實際載入了哪些檔案、匯入共用規則，以及用可重現的測試確認更新是否生效。
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settings.json：全域、專案與環境變數
settings.json 管理 Gemini CLI 的程式設定；GEMINI.md 則提供專案指示。這篇帶你辨識全域與專案設定，編輯一個最小 JSON 範例，並用實際載入結果檢查是否生效。你也會學到如何處理環境變數，避免把金鑰直接寫進可分享的設定檔。
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CLI 權限：忽略檔案、可信任資料夾與沙箱
Gemini CLI 能讀取檔案與呼叫工具，因此開始使用前，要理解忽略檔案、資料夾信任與沙箱各控制什麼。本篇在獨立練習專案中建立 .geminiignore，檢查資料夾信任選項，再辨識啟動沙箱所需條件。完成後，你能說明每一層的用途，而不會把文字規則當成檔案存取的完整隔離。
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自訂斜線指令：TOML、參數與重新載入
自訂斜線指令可以把經常重複的提示詞存成 Gemini CLI 的快捷操作。例如每次整理公告都要保留日期、地點與缺漏資料，可以包成 /summary。本篇從不執行 shell 的純提示詞指令開始，教你建立 TOML、傳入引數、重新載入及檢查結果。
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MCP 與 Extensions：安裝、驗證與停用
MCP（模型上下文協定）讓 Gemini CLI 使用外部工具與資料；Extensions（擴充套件）則把工具設定、提示詞與其他資源包成可安裝的套件。本篇教你分辨兩者，完成安裝前檢查、檢視連線狀態、執行一個小型讀取測試，再停用不需要的能力。
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Agent Skills：建立可重用的 SKILL.md
Agent Skills（代理技能）把一套工作方法包成可重複使用的資料夾。你可以讓 Gemini CLI 在整理活動資料時，依固定步驟讀取來源、找出缺漏，再交付可核對的表格。本篇會建立一個不需要額外服務的技能，並教你確認它有被發現、啟用與正確使用。
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Hooks：在指定事件執行檢查
Hooks（事件掛鉤）讓 Gemini CLI 在特定事件發生時執行你寫的程式。本篇用一個小型檢查器示範：在 CLI 準備呼叫 shell 工具前先回傳阻擋原因，讓練習階段保持唯讀。學完後，你會知道事件、設定與程式輸出如何接起來，以及如何分開驗證每一層。
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Subagents：拆分任務與整合結果
Subagents（子代理）讓 Gemini CLI 把範圍明確的工作交給獨立上下文處理，再將結果交回主對話。本篇建立一個只讀指定檔案、找出資料缺漏的子代理，練習任務拆分、工具限制與結果整合。重點是交付可核對的證據，而不是同時開越多代理越好。
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Headless 模式：批次、JSON 與腳本
Headless（非互動）模式適合把 Gemini CLI 接到腳本：輸入一段文字，取得回覆與執行狀態，再由程式決定是否儲存。本篇用虛構公告示範單次摘要與小批次處理，區分 CLI 的 JSON 外層、模型產出的文字，以及真正透過驗證的工作結果。
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CLI 疑難排解：登入、PATH 與設定失效
Gemini CLI 發生問題時，先找出失敗層級，通常比重新安裝所有工具更有效。本篇建立一條可重複使用的排查路線：從找不到命令、登入失敗，到檔案權限、額度及設定未載入。你會得到能儲存的診斷紀錄，並知道修正後要重跑哪個最小測試。
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AI Studio 與第一個 Gemini API 呼叫
Google AI Studio 是試用模型與建立 Gemini API 金鑰的開發入口。本篇從一個簡單提示詞開始，帶你建立獨立專案環境，分別用 Python 與 JavaScript 呼叫 API。完成後，你會知道網頁試跑、程式執行與帳號用量各自在哪裡確認，不再把消費者版 Gemini 的操作直接套程式式。
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API 檔案與 JSON：結構化輸出及驗證
Gemini API 可以讀取 PDF，再把結果整理成指定的 JSON 結構。本篇用虛構活動公告示範檔案輸入、欄位設計與本地驗證。學完後，你會知道「收到合法 JSON」與「內容確實來自檔案」是兩件需要分別檢查的事，並能保留缺漏資訊而不讓模型自行補齊。
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API 額度與錯誤：費用、重試與成本控制
Gemini API 的費用取決於模型、輸入輸出、服務模式及使用的工具；速率限制則決定你的專案在一段時間內能送出多少工作。本篇教你找到真正對應的用量頁面、估算一次檔案處理成本、分類錯誤，並設計有限重試與停止條件，避免把每個失敗都當成多按一次就能解決。
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完整實作：文件摘要與資料擷取工具
這篇把前面學過的提示詞、API 呼叫與 JSON 驗證串成一個可執行的檔案工具。輸入一份 UTF-8 活動公告，程式產生摘要、五個固定欄位、原文引用與待確認問題，再存成待審 JSON。你會練習把模型當作資料處理的一個步驟，讓驗證與儲存仍由程式明確控制。
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