Ce tutoriel vous apprendra à utiliser Gemini CLI pour apporter l’assistance au code alimentée par l’IA de Google directement dans votre terminal. Après vous être authentifié avec votre compte Google, cet outil sera prêt à vous aider à analyser du code, identifier des bugs et suggérer des corrections – tout cela sans quitter votre environnement de développement familier.
Imaginez déboguer du code sans basculer entre votre console et votre navigateur, ou imaginez obtenir des explications instantanées pour des projets inconnus. Comme d’autres assistants IA en ligne de commande, le CLI Gemini de Google apporte une assistance au code alimentée par IA directement dans votre terminal, vous permettant de rester concentré sur votre flux de travail de développement.
Que vous dépanniez un bug tenace, compreniez du code legacy ou génériez de la documentation, cet outil agit comme un partenaire de programmation en binôme intelligent qui comprend le contexte de votre base de code.
Vous allez installer Gemini CLI, vous authentifier avec le niveau gratuit de Google et le mettre au travail sur un véritable projet Python. Vous découvrirez comment les requêtes en langage naturel peuvent vous aider à comprendre le code plus rapidement et à détecter des bugs qui pourraient échapper à la révision manuelle.
Prérequis
Pour suivre ce tutoriel, vous aurez besoin des éléments suivants :
- Compte Google : Un compte Google personnel est requis pour utiliser le niveau gratuit de Gemini CLI, qui offre mille requêtes par jour et soixante requêtes par minute sans frais.
- Python 3.12 ou supérieur : Vous travaillerez avec une application en ligne de commande Python pour démontrer les capacités de Gemini CLI. Le pré requis étent d’avoir une version minimale 3.12
- Node.js 20 ou supérieur : Gemini CLI est distribué via
npm, le gestionnaire de paquets de Node.js. Vous vérifierez votre installation de Node.js dans la section suivante.
Gemini CLI est un outil en ligne de commande, après authentification avec votre compte Google, vous pourrez analyser du code, identifier des bugs et appliquer des corrections sans quitter votre environnement de développement.
Étape 1 : Installer et configurer Gemini CLI
Avant de pouvoir commencer à utiliser les fonctionnalités IA de Gemini CLI, vous devez l’installer sur votre système et vous authentifier auprès de Google. Dans cette étape, vous vérifierez votre installation de Node.js, installerez Gemini CLI et compléterez le processus d’authentification.
Vérifier votre installation de Node.js
Gemini CLI est principalement implémenté en TypeScript, qui nécessite Node.js. Vous aurez besoin de Node.js version 20 ou supérieure pour exécuter Gemini CLI.
Vérifiez d’abord si vous avez Node.js installé dans la version requise en ouvrant votre terminal et en exécutant cette commande :
node --versionSi vous voyez un numéro de version 20 ou supérieur, alors vous êtes prêt. Sinon, si vous rencontrez une erreur commande introuvable ou avez une version plus ancienne, il faut mettre à jour Node.js avant de continuer.
L’approche recommandée pour installer Node.js est d’utiliser le Node Version Manager (nvm), qui vous permet d’installer et de basculer entre plusieurs versions de Node JS. Vous pouvez trouver des instructions d’installation détaillées pour votre système d’exploitation sur la page de téléchargement de Node.js.
Une fois Node.js installé, vous aurez également accès au Node Package Manager (npm), que vous utiliserez dans l’étape suivante.
Installer Gemini CLI
Avec Node.js installé, vous pouvez maintenant installer Gemini CLI en utilisant npm. Le flag -g installe le paquet globalement, rendant la commande gemini disponible depuis n’importe où dans votre système de fichiers :
npm install -g @google/gemini-cli
Cette commande télécharge et installe la dernière version de google/gemini-cli depuis le registre npm. L’installation globale est importante car elle vous permet d’utiliser Gemini CLI dans n’importe quel répertoire de projet sans installation locale.
Après la fin de l’installation, vérifiez que Gemini CLI est correctement installé en vérifiant sa version :
gemini --version
Vous devriez voir un numéro de version, ce qui indique que Gemini CLI est prêt à être utilisé.
Gemini CLI se met à jour automatiquement au démarrage lorsqu’il détecte une nouvelle version, vous assurant d’avoir toujours les dernières fonctionnalités et corrections de bugs au redémarrage.
Vous pouvez contrôler ce comportement avec la propriété disableAutoUpdate dans le fichier de configuration settings.json, par exemple, si vous préférez les mises à jour manuelles.
Authentification et configuration de Gemini CLI avec un compte Google
Bien que Gemini CLI offre un niveau gratuit, vous devez vous authentifier pour l’utiliser. L’authentification est nécessaire même pour la version gratuite afin d’éviter les abus et permettre des mises à niveau si besoin.
La première fois que vous exécutez la commande gemini, il vous sera présenté trois options d’authentification :
- Login with Google : L’option la plus simple pour les développeurs individuels qui veulent commencer à expérimenter immédiatement.
- Use Gemini API Key : Une clé API statique adaptée à l’automatisation et aux scripts.
- Vertex AI : Authentification entreprise pour les organisations nécessitant une gestion fine des permissions et une intégration avec Google Cloud Platform.
Pour débuter rapidement, choisissez l’option Login with Google. Votre navigateur web par défaut s’ouvrira avec une page de connexion Google.
Après avoir confirmé votre identité et autorisé Gemini CLI à accéder à votre compte Google, un jeton OAuth sera stocké dans un fichier de configuration et utilisé pour les sessions suivantes. Vous n’aurez pas besoin de vous authentifier à nouveau à moins que le jeton n’expire ou que vous vous déconnectiez explicitement.
Vous pouvez fermer la session en appuyant sur Ctrl + C ou Ctrl + D deux fois. Alternativement, vous pouvez taper /quit ou /exit à l’invite de Gemini CLI pour terminer votre session actuelle.
Tester votre première prompt
Pour confirmer que tout fonctionne correctement, démarrez une session interactive Gemini CLI si vous ne l’avez pas déjà fait :
cd python_working_directory
gemini
Lorsque vous exécutez cette commande dans un nouveau répertoire, Gemini CLI analyse d’abord la structure du projet et indexe les fichiers pour le contexte. Ensuite, vous verrez un message de bienvenue et une invite où vous pouvez entrer des requêtes en langage naturel.
Pour forcer un modèle plus puissant, exécutez la commande /model à l’invite et choisissez Pro au lieu de auto.
Pour commencer, essayez une question simple pour vérifier la connexion. Disons que vous voulez savoir le langage de programmation principal dans lequel ce projet est écrit :
Gemini CLI analysera les fichiers du projet et répondra à la question avec une réponse du genre :
✦ Ce projet est écrit en Python, comme l'indique la présence du fichier main.py.
Cela confirme que Gemini CLI communique avec succès avec les modèles AI de Google et peut analyser les fichiers de votre projet. Notez que la réponse que vous obtenez pourrait être formulée différemment, mais le sens général devrait être préservé.
Très bien ! Vous êtes maintenant prêt à donner à Gemini CLI une tâche plus difficile.
Étape 2 : Générer de la documentation technique avec Gemini CLI
Une fois authentifié et dans le dossier de votre projet, vous pouvez demander à Gemini CLI d’expliquer le fonctionnement du projet, de générer de la documentation, ou de faire une analyse de qualité de code.
Dans cette étape, vous verrez comment utiliser Gemini CLI pour comprendre rapidement du code, générer de la documentation et identifier des bugs potentiels. Vous ferez tout cela à travers une conversation en langage naturel.
Demander à Gemini ce que fait le projet
Avant de commencer à chercher des bugs, cela vaut la peine de se familiariser avec projet. Une fois l’invite de Gemini CLI apparue, demandez-lui d’expliquer ce que fait le projet :
> À quoi sert ce projet ?
Pour analyser les fichiers du projet, Gemini CLI pourrait exploiter l’un de ses outils intégrés, tel que ReadFile. Gemini CLI pourra aussi occasionnellement avoir besoin de votre permission pour exécuter certaines commandes shell. Par exemple, il pourrait choisir d’exécuter la commande dir ou ls pour lister le contenu du répertoire.
Avant d’exécuter des commandes shell, Gemini CLI vous demandera la permission. Il spécifiera la commande exacte, ses arguments et le répertoire cible. Selon la commande exacte, il vous donnera les choix suivants :
- Yes, allow once
- Yes, allow always …
- No, suggest changes (esc)
La première option vous demandera d’approuver les instances suivantes de cette commande pendant la session actuelle. La deuxième option permet à Gemini CLI d’exécuter cette même commande automatiquement, sans demander à nouveau – mais seulement pour cette session. La troisième option vous permet de réviser ou de modifier la commande avant qu’elle ne s’exécute.
Vous pouvez également configurer les permissions au niveau du projet ou de l’espace de travail pour éviter ces confirmations.
Lorsque vous approuvez la commande et donnez à Gemini CLI un peu de temps pour traiter la demande, vous devriez obtenir une réponse , à titre d’exemple, comme celle-ci :
✦ Ce projet est un convertisseur HTML en Markdown. Il récupère le contenu d'une URL, nettoie le HTML en supprimant les éléments indésirables (scripts, formulaires, navigation, etc.), puis convertit le HTML nettoyé en Markdown et sauvegarde le résultat dans un fichier.
N’oubliez pas que les modèles IA sont intrinsèquement non déterministes, vous pouvez donc avoir une sortie légèrement différente pour exactement le même projet et le même prompt. De plus, lorsque vous exécutez le même prompt plusieurs fois, on peut généralement supposer des résultats différents également.
Pas mal non ?. Vous avez acquis une compréhension générale du projet sans lire chaque fichier manuellement. Mais vous pouvez aller plus loin. Essayez de poser des questions plus spécifiques, comme par exemple :
> Comment fonctionne main.py
✦ Bien sûr. Voici le fonctionnement détaillé du script main.py :
Le script est conçu pour convertir une page web (HTML) en un fichier Markdown propre et lisible. Il se décompose en plusieurs fonctions principales :
.....
Résumé du flux d'exécution :
main() → fetch_url() (récupère le HTML) → extract_content_from_html() → preprocess_html() (nettoie le HTML) → markdownify (convertit en
Markdown) → main() (sauvegarde le fichier .md).
Le script utilise également la bibliothèque rich pour afficher des messages et des barres de progression joliment formatés dans le terminal.
Ainsi avec cette interface en langage naturel cela rend l’analyse du code beaucoup plus rapide que la lecture de code traditionnelle.
Générer la documentation du projet
Maintenant que vous avez une idée de ce que fait le projet, vous pouvez voir comment Gemini CLI peut générer de la documentation.
Imaginez que vous devez créer des instructions complètes pour les nouveaux utilisateurs. Demandez à Gemini de vous aider :
> Rédige le instructions d'installation et d'utilisation détaillées de ce projet
Gemini générera un guide bien structuré qui suit les meilleures pratiques Python. Il inclura des étapes comme créer un environnement virtuel Python et l’installation des dépendances.
✦ Voici des instructions détaillées pour l'installation et l'utilisation de ce projet.
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Instructions d'Installation et d'Utilisation
Ce projet Python permet de convertir une page web (HTML) en un document Markdown épuré.
Prérequis
Avant de commencer, assurez-vous que les éléments suivants sont installés sur votre système :
1. Python 3.8 ou supérieur :
* Vous pouvez le télécharger depuis python.org (https://www.python.org/downloads/).
* Pour vérifier votre version, ouvrez un terminal et exécutez :
python --version
ou
python3 --version
2. pip (gestionnaire de paquets Python) : Il est généralement inclus avec Python.
Installation
...
Vous pouvez examiner le contenu généré et, une fois satisfait, demander à Gemini de l’ajouter à au fichier README du projet.
Cet exemple démontre comment Gemini CLI peut faciliter les tâches de documentation qui sont souvent fastidieuses mais essentielles pour la maintenabilité du projet.
Demander une analyse de qualité de code
Avec une meilleure compréhension du projet, vous êtes prêt pour la tache principal : identifier les défauts. Demandez à Gemini CLI d’effectuer une analyse complète de la qualité du code :
> Analyse le code de ce projet et identifie d'éventuels bugs ou problèmes de qualité du code
Gemini CLI parcourt les fichiers source et examine les motifs qui pourraient mener à des bugs. Vous verrez probablement démarrer l’Agent Codebase Investigator pour évaluer le code. L’analyse de l’agent est approfondie et peut prendre jusqu’à plusieurs minutes à se compléter.
Ensuite, l’agent vous fournira un résumé avec des suggestions d’améliorations groupées par catégorie.
Attention, la qualité de ces suggestions peut être inégale en raison d’hallucinations du modèle IA Gemini. Pour des résultats plus fiables, vous pouvez demander à Gemini CLI d’utiliser un outil spécifique.
Par exemple, vous pouvez indiquer à Gemini CLI d’utiliser Ruff pour cette tâche :
> Utilise Ruff pour analyser le code de ce projet et identifier les éventuels bugs ou problèmes de qualité du code.
Si Ruff n’est pas installé, il faudra autorise Gemini CLI à créer un environnement virtuel pour ce projet et à installer Ruff comme dépendance. Puis, laissez-le exécuter la commande `ruff check` pour analyser le code et fournir des commentaires et/ou identifier des problèmes potentiels.
Gemini CLI non seulement peut trouver des bugs avec Ruff, mais également expliquer pourquoi cela , peut être, problématique, vous aidant ainsi à apprendre tout en travaillant et facilitant ainsi la revue de code.
Appliquer des corrections avec l’assistance de Gemini
Gemini CLI peut vous aider à appliquer une correction directement. Tant que vous continuez la conversation dans le même contexte, vous pouvez demander à l’assistant IA de faire le changement pour vous. Pour référencer un fichier particulier dans votre projet, utilisez le symbole `@`. Cela ouvre un filtre interactif qui réduit les fichiers au fur et à mesure que vous tapez, vous n’avez donc pas besoin d’entrer le chemin complet manuellement.
Vous pouvez utiliser les touches fléchées `Haut` et `Bas` pour naviguer dans la liste des fichiers, ou commencer à taper et appuyer sur `Tab` pour laisser Gemini CLI compléter automatiquement le nom du fichier pour vous. En conséquence, voici la question complète que vous finirez par poser :
> Applique le correctif au fichier @main.py
Gemini CLI vous montrera le changement exact qu’il prévoit de faire et vous demandera votre approbation. Notez qu’il vous donnera également l’option de modifier les changements proposés dans un éditeur de code externe. Mais cette option ne fonctionnera que si vous avez précédemment utilisé la commande /editor puis redémarré Gemini CLI. Gemini CLI détecte automatiquement les éditeurs installés sur votre système et ne vous laisse choisir qu’entre ceux-ci.
Sous le capot, Gemini CLI génère deux fichiers temporaires représentant les versions ancienne et nouvelle de votre code. Il les ouvre ensuite côte à côte pour que vous les compariez. Le côté gauche représente votre espace de travail actuel avec le fichier original, tandis que le côté droit montre à quoi le fichier ressemblera après l’application des changements suggérés.
Selon votre éditeur, vous pouvez modifier une ou les deux vues, ou cliquer sur les flèches entre elles pour déplacer des blocs de code. Lorsque vous êtes satisfait du résultat final, sauvegardez simplement vos modifications et quittez.
Après avoir quitté et confirmé la mise à jour, Gemini CLI modifiera le fichier en conséquence. Ce processus d’approbation interactive vous donne le contrôle sur les changements apportés à votre base de code tout en bénéficiant de l’assistance IA.
Vérifier que la correction fonctionne
Après avoir appliqué la correction, il est important de vérifier que le code fonctionne toujours correctement et que vous n’avez pas introduit de nouveaux problèmes. Demandez à Gemini CLI de vous aider à vérifier :
> Confirme que le bug est corrigé et suggère comment vérifier que cela fonctionne correctement ?
Gemini CLI pourrait utiliser quelques approches alternatives selon les outils disponibles pour lui et si votre projet vient déjà avec une suite de tests. Ici, il n’y en a aucune, donc l’assistant de codage IA pourrait préférer simplement relancer Ruff. Cependant, une approche bien meilleure consisterait à installer un framework de test comme pytest, implémenter de nouveaux tests unitaires et laisser Gemini CLI les exécuter pour vous en arrière-plan.
Pour obtenir les meilleurs résultats, essayez de formuler vos invites comme des demandes d’actions spécifiques, comme ceci :
> Utilise pytest pour écrire un test unitaire qui vérifie la correction de bug que vous venez d'implémenter.
Cette approche pilotée par les tests non seulement vérifie la correction, mais prévient également la régression logicielle si quelqu’un réintroduit accidentellement ue bug à l’avenir.
Avec le bug corrigé et vérifié, vous avez complété un flux de travail de débogage complet entièrement dans votre terminal, en utilisant le langage naturel pour guider le processus.
Et n’oubliez pas, pour fermer Gemini CLI, vous pouvez appuyer sur Ctrl + C ou Ctr + D deux fois, ou utiliser la commande /quit ou /exit.
Prochaines étapes
Vous avez maintenant expérimenté un flux de travail avec l’utilisation de Google CLI Gemini pour l’assistance au code alimentée par IA.
Vous avez installé l’outil, vous vous êtes authentifié avec le niveau gratuit de Google, exploré une base de code Python par des requêtes en langage naturel, généré de la documentation, identifié un bug et appliqué une correction. Vous avez tout fait sans quitter votre terminal.
Cependant, ce n’est que le début de ce que Gemini CLI peut faire pour vous. Voici d’autres cas d’usage à explorer ensuite :
- Refactorer le code : Demandez des améliorations de code pour une meilleure lisibilité, performance ou maintenabilité. Gemini CLI peut suggérer des idiomes Python modernes et des patterns pour rendre votre code plus Pythonique.
- Générer des tests : Demandez à Gemini CLI d’écrire des tests unitaires pour votre code, en suivant les patterns de test existants dans le projet. Cela fonctionne particulièrement bien combiné avec un fichier GEMINI.md qui spécifie vos conventions de test.
- Implémenter de nouvelles fonctionnalités avec TDD : Essayez de construire une nouvelle fonctionnalité en utilisant une approche de développement piloté par les tests où vous demandez à Gemini CLI d’écrire d’abord des tests en échec puis d’implémenter le code pour les faire passer.
De plus, vous pouvez jeter un œil à ces fonctionnalités avancées de Gemini CLI :
- Personnaliser le contexte : Créez un fichier GEMINI.md à la racine de votre projet pour établir les conventions de codage que Gemini CLI doit suivre. Par exemple, vous pouvez spécifier que tout nouveau code doit utiliser le développement piloté par les tests, suivre les directives de style PEP 8, ou utiliser des bibliothèques et frameworks spécifiques.
- Configurer les paramètres : Affinez le comportement de Gemini CLI via le fichier de configuration settings.json. Vous pouvez activer l’approbation automatique pour les opérations sécurisées, configurer le checkpointing pour un rollback facile, ou ajuster quels fichiers Gemini CLI devrait ignorer.
- Utiliser la mémoire et les checkpoints : La fonctionnalité de mémoire de Gemini CLI vous permet de stocker des faits et décisions importants en permanence avec
/memory add <fact>. Les checkpoints vous permettent de sauvegarder des instantanés de l’état de votre projet et de les restaurer plus tard avec/restore, similairement aux points de sauvegarde dans un jeu vidéo. - Créer des commandes slash personnalisées : Construisez des commandes réutilisables pour automatiser les tâches courantes spécifiques à votre flux de travail, comme les revues de code, la génération de messages de commit ou les vérifications de déploiement.
Gemini CLI est l’un des plusieurs assistants de codage IA disponibles. Vous pouvez aussi regarder GitHub Copilot, Codex CLI d’OpenAI, ou Claude Code d’Anthropic pour trouver l’outil qui correspond le mieux à votre flux de travail. Chacun de ces outils ayant des fonctionnalités et des modèles de tarification différents.
Bonnes pratiques
- Accorder les permissions avec prudence, surtout pour les commandes shell exécutées automatiquement.
- Explorer des extensions et configurations avancées, par exemple personnaliser le comportement, ajouter des commandes slash.
- Relire et valider les changements proposés par l’IA, car des erreurs ou imprécisions peuvent survenir.
Foire aux questions
Gemini CLI est-il gratuit ?
Gemini CLI offre un niveau gratuit avec mille requêtes par jour et soixante requêtes par minute lorsque vous vous authentifiez avec un compte Google. C’est typiquement plus que suffisant pour les développeurs individuels et les petits projets. Si vous dépassez ces limites, Google propose des niveaux payants avec des quotas plus élevés basés sur votre utilisation.
Gemini CLI fonctionne-t-il avec des langages autres que Python ?
Oui, Gemini CLI fonctionne avec n’importe quel langage de programmation. Bien que ce tutoriel ait utilisé un projet Python, vous pouvez utiliser Gemini CLI pour JavaScript, TypeScript, Go, Rust, Java ou tout autre langage. Les modèles IA sont entraînés sur des bases de code diverses et peuvent comprendre plusieurs langages et frameworks.
Puis-je utiliser Gemini CLI hors ligne ?
Non, Gemini CLI nécessite une connexion Internet car il envoie vos prompts et code aux modèles IA cloud de Google pour traitement. Toute l’inférence IA se passe sur les serveurs de Google, pas localement sur votre machine.
Comment Gemini CLI diffère-t-il des chatbots web comme Gemini ?
Gemini CLI est spécifiquement conçu pour les développeurs et s’intègre directement dans votre flux de travail terminal. Contrairement aux chatbots web, il a un accès natif à vos fichiers de projet, peut exécuter des commandes et maintient le contexte sur votre base de code. Il est optimisé pour les tâches de codage comme le débogage, le refactoring et la génération de code.
Gemini CLI est-il sûr à utiliser sur du code propriétaire ?
Par défaut, Gemini CLI demande une approbation avant de faire des changements de fichiers, vous donnant la chance de réviser les modifications. Vous pouvez configurer l’approbation automatique pour les opérations en lecture seule tout en exigeant toujours une approbation manuelle pour les modifications. Utilisez toujours un contrôle de version comme Git lorsque vous travaillez avec des outils de codage IA afin de pouvoir facilement annuler les changements indésirables.
Que faire si Gemini CLI produit du code incorrect ?
Les modèles IA peuvent parfois produire des informations incorrectes ou trompeuses, un phénomène connu sous le nom d’hallucination. Révisez toujours attentivement le code généré par IA, exécutez des tests pour vérifier la fonctionnalité et utilisez votre jugement. Si Gemini CLI comprend constamment mal votre projet, essayez de reformuler votre question, de fournir plus de contexte ou de démarrer une nouvelle session.
Pour faciliter la compréhension des notions abordées, il existe également un lexique dédié à l’intelligence artificielle. Ce glossaire permet de clarifier les termes techniques et le vocabulaire spécifique à l’IA, souvent utilisés dans les outils, tutoriels et documentations, comme les modèles, prompts, agents ou LLM.