谷歌 Gemini-CLI Prompts 分享！开源一周斩获 51K Star！

在此之前，我们在 6 月 26 日分享过《Gemini-CLI 开源发布》。应该有很多小伙伴都用起来了，我在 X 上甚至看到有人 8 个命令行一起跑。不过今天，我们并不是要分享如何使用，而是探究一下 Gemini-cli 的 Prompt 是如何设计的。都已经开源了，必须学习打卡！

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Gemini-Cli 采用 JS 编写，不知道可否让 Gemini-Cli 自己重写自己为 Python？这样我就能看懂了，哈哈哈。言归正传，gemini-cli 的 Prompt 主要有两个：系统核心提示词和对话压缩提示词。

系统核心提示词

这个提示词为了处理绝大部分任务，也是非常的长，初步预估系统提示词就得有 4300Tokens，不过 Gemini-2.5-Pro 可是有百万上下文窗口，倒也无惧。整个提示词分为 6 个部分，如下所示：

• 核心原则：严格遵循项目规范，注释规范以及符合安全要求；
• 主要工作流程：包括新应用创建（需求分析到技术选型）或者是基于当前软件开发，需要遵循理解、规划、实现、验证等流程
• 交互风格：简洁直接、工具优先。
• 环境适配：沙箱检测和 git 集成。
• 场景示例：包含多个代码示例，展示如何响应文件操作、重构代码、运行测试等任务。
• 记忆与配置：支持通过环境变量 GEMINI_SYSTEM_MD 覆盖默认提示词，也支持用户持久化存储用户偏好。

压缩对话提示词

这个提示词还是头一次见，正应了这段时间新名词Context Learning。它的核心功能是为历史记录压缩流程提供系统提示。当对话历史过长时，将内容压缩为结构化 XML，包含：

• 目标摘要、关键知识点、文件状态、近期操作和当前计划。
• 确保 AI 在长会话中不丢失关键上下文。

压缩算法设计，相当于提取终极目标，当前目标，已经完成和待完成的任务等，然后剔除掉一些社交对话。

<压缩逻辑>
    <输入> 长对话历史 </输入>
    <处理>
        1. 提取关键实体（文件/命令/错误）
        2. 标记未完成任务
        3. 移除社交性语句
    </处理>
    <输出格式>
        <compressed_chat_history>
            <overall_goal>用户最终目标</overall_goal>
            <key_knowledge>项目特定事实</key_knowledge>
            <!-- 其他必填字段 -->
        </compressed_chat_history>
    </输出格式>
</压缩逻辑>

最后

Prompt 地址：

https://github.com/google-gemini/gemini-cli/blob/main/packages/core/src/core/prompts.ts