Gemini CLI 現在是什麼？
Gemini CLI 是 Google 面向終端的開源 AI 編碼 Agent。它能檢查和編輯倉庫、執行 Shell 命令、搜尋與讀取網頁、維護專案指令、規劃任務、恢復 Session，並連接 MCP Server、Extension、Hook、Skill 與子 Agent。Headless 模式支援腳本和結構化輸出。
到 2026 年，存取路徑比功能清單更重要。Google 宣布從 6 月 18 日起，隨著個人終端產品遷移到 Antigravity CLI，Gemini CLI 不再為免費層、Google AI Pro 與 Google AI Ultra 個人帳號提供請求；具有 Gemini Code Assist 授權的企業使用者和 API Key 身分驗證不受影響。目前配額頁仍展示舊個人方案，形成官方文件不一致。購買個人方案或按舊表設計引導前，必須測試具體帳號。
編碼、規劃與擴充能力
Agent 能批次讀檔案、搜尋程式碼庫、提出 Patch、寫檔案、運行測試和 Shell 命令、存取網頁並追蹤任務。Plan Mode 把常規工具限制為研究與唯讀操作，生成實施計畫，並在切換到執行前請求批准。Session Resume、Rewind 和可選 Checkpoint 有助於恢復上下文，或在 AI 編輯後還原狀態。
Gemini CLI 也像一個平台：MCP 暴露外部工具與資料；Extension 可以打包 MCP、命令、Skill、Hook、主題與設定；Hook 能攔截行為；子 Agent 用於隔離專門任務；Headless 可在腳本中接收 Prompt，並返回 Text、JSON 或串流 JSON。
每個擴充點都會擴大信任邊界。專案可能包含設定、MCP 定義、Hook、Skill、命令和環境檔案；MCP 能讀取倉庫外資料或執行動作；Hook 繼承 CLI 程序環境，可能看到祕密。應審查程式碼和發布者、鎖定版本、減少環境變數，並為開發與自動化使用獨立憑證。
價格、配額與總成本
CLI 客戶端採用 Apache 2.0，模型存取是另一項服務。官方配額文件列出未付費 Gemini API Key 每位使用者每天最多 250 次請求且限 Flash；付費 Gemini API 與常規 Vertex AI 則依模型、tokens、價格層和動態或預購配額變化。
組織版頁面列出 Code Assist Standard 每位使用者每天 1,500 次、Enterprise 2,000 次。頁面也仍列舊個人限額：Individual 1,000、AI Pro 1,500、AI Ultra 2,000，但後續遷移公告稱個人存取已停止。請求限額不等於保證吞吐，還可能受每分鐘限制和服務可用性影響。
用 /stats model 查看目前 Session 使用量與配額。付費 API 應設定預算和警示，並測試長上下文、快取、工具迴圈、重試、子 Agent 與 CI 併發成本。成本還包括開發者審查、失敗變更、安全掃描、測試基礎設施與事件處理，而不只有 tokens。
工具審批、Sandbox 與倉庫信任
預設策略通常允許唯讀工具，並在寫檔案或運行 Shell 前詢問；CLI 會展示 Diff 或精確命令。Auto Edit 可自動批准編輯工具，YOLO 則批准所有工具；Plan Mode 旨在保持唯讀。寬泛持久規則或工具白名單可能靜默削弱這些預設值。
Sandbox 可根據平台使用 macOS Seatbelt、容器、Windows 控制、gVisor 或實驗性 LXC 隔離命令。容器通常掛載目前 Workspace，因此 Agent 仍可修改掛載範圍內所有可寫檔案；Sandbox Expansion 還能請求額外檔案或網路權限。隔離能縮小影響範圍，但不能證明命令、依賴、下載或生成 Patch 安全。
Folder Trust 在批准倉庫前阻止載入專案專屬設定。不可信模式會忽略本地設定與環境檔案、阻止 MCP 和自訂命令、關閉自動接受並限制 Extension，但該功能預設關閉。開啟陌生倉庫前應主動啟用，檢查發現的每項內容，並避免信任過寬的父目錄。
建議從 Plan 或預設審批開始，啟用合適 Sandbox 與 Folder Trust，把祕密放在 Workspace 外，以低權限帳號運行並檢查 Git Diff。不要因為命令描述看起來安全就批准，必須檢查真實路徑、參數、重新導向、套件腳本和網路目標。
資料、遙測與適用條款
開源授權只涵蓋客戶端，不涵蓋模型處理。根據身分驗證方式，請求分別受 Gemini Code Assist、Gemini API 或 Google Cloud 條款與隱私通知約束。Prompt、選中原始碼、檢索內容、工具結果和對話上下文可能傳送到所選服務。未付費與付費 API 的條款可能不同，敏感團隊應選對路徑並記錄依據。
Gemini CLI 使用統計預設開啟，可用 privacy.usageStatisticsEnabled 關閉。Google 設定文件稱，該統計記錄模型、耗時、成功狀態、設定、工具和審批模式，不記錄 Prompt、Response、檔案內容、PII 或 API Key。它與模型服務對請求的處理是不同資料通道。
可選 OpenTelemetry 預設關閉，但開啟後 logPrompts 預設值為 true，詳細 Trace 還可能包含輸入、輸出、系統指令和工具定義等敏感上下文。只傳送到獲准目的地，按需要關閉 Prompt 日誌，設定保留和存取控制，並避免把所有「Telemetry」誤認為同一種資料流。
結論
Gemini CLI 仍是成熟、可擴充的終端 Agent，也適合已經使用 Google Cloud 或 Gemini Code Assist 的組織。開源客戶端、規劃流程、自動化輸出、MCP 生態和分層策略控制，都能支援嚴肅開發工作。
對個人而言，2026 年 6 月產品連續性已明顯變化，應先驗證身分再評估其他能力。所有團隊都不能只依賴預設提示：應啟用 Folder Trust 與合適 Sandbox、限制整合與祕密、保留人工命令及 Diff 審查、建立 API 預算，並讓所選 Google 服務與程式碼敏感度及合約狀態匹配。
