当我们谈论 AI 辅助编码时，大多数人会想到“将需求抛给模型，希望它能构建出一些不错的东西”。

这可能适用于小脚本。

但在真实的工程项目中，这通常会导致灾难：不一致的编码风格、混乱的架构、缺失的文档，最终形成一大堆技术债务。

Google 的 Gemini CLI 改变了这一切。

Gemini CLI 引入了 上下文驱动开发，而不是让 AI “自由发挥”——在编写代码之前，每个决策、工作流程、编码规则、产品愿景和技术栈都被清晰地定义、记录和执行。

更好的是：

当我们谈论 AI 辅助编码时，大多数人会想到“将需求抛给模型，希望它能构建出一些不错的东西”。

这可能适用于小脚本。

但在真实的工程项目中，这通常会导致灾难：不一致的编码风格、混乱的架构、缺失的文档，最终形成一大堆技术债务。

Google 的 Gemini CLI 改变了这一切。

Gemini CLI 引入了 上下文驱动开发，而不是让 AI “自由发挥”——在编写代码之前，每个决策、工作流程、编码规则、产品愿景和技术栈都被清晰地定义、记录和执行。

更好的是：