Серия «gemini-cli»

Шаг 1: Предварительные требования

Для начала установите Node.js (версия 18 или выше). Вы можете скачать установщик по вашему выбору или выполнить следующие bash-команды в вашем терминале:

Скачивание и установка nvm (Node Version Manager):
curl -o- https://raw.githubusercontent.com/nvm-sh/nvm/v0.40.3/install... | bash

Инициализация nvm в текущей сессии терминала
. "$HOME/.nvm/nvm.sh"

Скачивание и установка Node.js (например, версии 22):
nvm install 22
Проверка версии Node.js:
node -v # Должно вывести "v22.17.0" или похожее
Проверка версии npm:
npm -v # Должно вывести "10.9.2" или похожее

Шаг 2: Настройка Gemini CLI

Шаг 2.1: Установка Gemini CLI

Когда Node.js и npm установлены и проверены, установите Gemini CLI, выполнив следующую команду в вашем терминале:
npx https://github.com/google-gemini/gemini-cli

Или используйте npm для глобальной установки:
npm install -g @google/gemini-cli gemini

После установки введите gemini в терминале, чтобы получить доступ к инструменту.

Шаг 2.2: Аутентификация

Вы можете использовать ваш личный аккаунт Google для аутентификации.

Это предоставит вам до 60 запросов в минуту и 1000 запросов в день при использовании Gemini. В этом руководстве я использовал Вход через Google, но вы также можете использовать API-ключ (установленный как переменная окружения или в файле .env) или аутентификацию через Vertex AI.

Чтобы сгенерировать новый API-ключ, войдите в AI Studio с вашим аккаунтом Google и нажмите "Создать API-ключ".

Установка ключа как переменной окружения
export GEMINI_API_KEY="Your_API_Key"
или создайте файл .env
GEMINI_API_KEY="Your_API_Key"

Вы можете использовать команду /auth в текстовом поле для переключения метода аутентификации по мере необходимости.

Шаг 3: Настройка проекта в Gemini CLI

Введите в терминале команду gemini

Когда CLI запущен, мы можем начать взаимодействовать с Gemini из терминала. Есть два способа работы с проектом.

1. Начать новый проект

Чтобы начать проект с нуля, выполните следующие команды:

cd new-project/
gemini

Внутри CLI используйте промпт для решения интересующей вас проблемы, например:

Напиши код кодировщика для трансформера с нуля.

Дайте разрешение на запись файлов:

2. Работать с существующим проектом

Если у вас уже есть кодовая база, вы можете работать с ней, выполнив следующие команды:

git clone https://github.com/username/project.git
gemini

Внутри CLI используйте промпт, например:

Предоставь мне сводку всех изменений, внесенных в кодовую базу за последний месяц.

Шаг 4: Эксперименты с Gemini CLI

В качестве примера я буду использовать проект Планировщик 🌍🛫 путешествий на базе ADK. С помощью Gemini CLI я покажу как:

1. исследовать кодовую базу

2. обнаружить ошибку или проблему на GitHub или в файле

3. провести рефакторинг кода и сгенерировать юнит-тесты

4. создать markdown-отчет о внесенных изменениях

5. визуализировать кодовую базу, сгенерировав блок-схему

Исследование и понимание кодовой базы

Начнем с того, что попросим Gemini исследовать и объяснить кодовую базу.

Промпт:

Исследуй текущий каталог и опиши архитектуру проекта.

Gemini CLI вернет структурированное резюме, объясняющее архитектуру:

• Пользовательский интерфейс: Приложение на Streamlit (travel_ui.py) предоставляет интерфейс для взаимодействия.

• Оркестрация: host_agent действует как центральный координатор.

• Специализированные агенты: flight_agent, stay_agent, activities_agent для поиска авиабилетов, отелей и развлечений.

• Коммуникация: Агенты общаются друг с другом через RESTful API на FastAPI.

• Общие компоненты: shared/schemas.py определяет общие структуры данных.

Это поможет сориентироваться, не читая каждый файл вручную.

Анализ и исправление проблемы на GitHub

Исследуем некоторые открытые проблемы из репозитория GitHub.

Промпт:

Вот проблема на GitHub: [@Search https://github.com/AashiDutt/Google-Agent-Development-Kit-De...]. Проанализируй кодовую базу и предложи 3-шаговый план исправления. Какие файлы/функции следует изменить?

Gemini CLI исследовал проблему:

• Используя функцию @search, он получил данные с GitHub.

• Определил основную причину как ошибку сериализации JSON (в данном случае, асинхронная функция create_session() не была вызвана с await).

• Предложил изменения и обработку ответа в нескольких файлах.

Далее CLI ожидает ввода от пользователя для оценки изменений. Если пользователь согласен, он внесет предложенные изменения.

Внедрение и тестирование исправления

Теперь внедрим и протестируем предложенные Gemini исправления.

Промпт:

Напиши юнит-тест для этого изменения в pytest в файле test_shared.py.

Gemini CLI:

• Вставил json.dumps() перед отправкой полезной нагрузки задачи.

• Создал test_agents.py для добавления юнит-тестов.

• Добавил новый тестовый случай для проверки схемы и передачи вложенных сообщений агентов.

Генерация документации

Теперь, когда исправления внесены, подведем итоги изменений и запишем их в Markdown в файле .txt.

Промпт:

Напиши markdown-сводку об ошибке, исправлении и тестовом покрытии. Отформатируй это как запись в журнале изменений под версией "v0.2.0".

Затем, чтобы сохранить сводку в документ, я использовал следующий промпт:

Промпт:

Сохрани эту сводку в файл .txt и назови его summary.txt

Gemini CLI использует инструмент WriteFile для сохранения файла summary.txt в каталоге проекта.

Доступные инструменты Gemini CLI

Вызов команды /tools в Gemini CLI, покажет список доступных инструментов, которые можно использовать для выполнения различных задач, таких как редактирование кода, генерация тестов, создание документации и многое другое.

ReadFolder (ls) Перечисляет файлы и папки в директории — аналог команды ls в командной строке.

ReadFile (read-file) Читает полное содержимое одного файла, что полезно для создания сводок или анализа.

ReadManyFiles (read-many-files) Читает несколько файлов одновременно, обычно по шаблону (например, все файлы .js).

FindFiles (glob) Ищет файлы по шаблону (например, найти все файлы config.json в вашем проекте).

SearchText (grep) Ищет текст внутри файлов, например, для нахождения всех комментариев TODO.

Edit (edit) Применяет изменения в коде с помощью diff. Gemini показывает предварительный просмотр правок и запрашивает подтверждение перед их применением.

WriteFile (write-file) Создает новые файлы (например, README.md) с содержимым, предоставленным пользователем.

Shell (shell) Выполняет команды непосредственно в терминале, если вы добавляете перед ними префикс ! (например, !npm test).

WebFetch (web-fetch) Загружает контент из веба (HTML или JSON), позволяя Gemini анализировать внешние данные.

GoogleSearch (web-search) Выполняет поиск в Google, чтобы основывать ответы на реальной информации (например, для поиска объяснения ошибки).

Save Memory (memoryTool) Сохраняет факты или предпочтения во время сессии (например, «я предпочитаю async/await»), чтобы улучшить последовательность и согласованность ответов.

Расширенные возможности

Вы можете добавлять специальные инструкции для ИИ для конкретного проекта, создав файл GEMINI.md в корневом каталоге вашего проекта. Внутри этого файла вы можете определять правила проекта, стили кода и инструменты, которые должен использовать агент. Это гарантирует, что сгенерированный код соответствует стандартам вашего проекта.

Пример системной инструкции

Интеграция Google CLI с MCP

Для большинства повседневных задач будет достаточно встроенных инструментов. Но что, если вы хотите, чтобы Gemini CLI делал что-то узкоспециализированное, например, взаимодействовал с определенными API или использовал специализированную модель (скажем, генератор изображений или инструмент для анализа безопасности)? Именно здесь на помощь приходит MCP (протокол модельного контекста).

По сути, MCP — это открытый стандарт, который позволяет разработчикам добавлять в ИИ новые инструменты и возможности путем запуска сервера, с которым может взаимодействовать CLI. В Gemini CLI вы можете настроить «MCP-серверы» в файле настроек JSON, и CLI будет рассматривать их как дополнительные инструменты, которые он может использовать.

Как настроить MCP-сервер в Google CLI

В качестве примера я покажу вам, как настроить MCP-сервер для GitHub в Gemini CLI.

Внутри папки вашего проекта создайте папку с помощью команды:

mkdir -p .gemini && touch .gemini/settings.json

Заполните файл этим кодом:

инструкция как получить токен

После этого введите /quit в Gemini CLI, чтобы выйти, а затем снова откройте его. Вы увидите, что MCP-сервер GitHub запущен и готов к использованию.

Введите команду /mcp, и вы увидите список инструментов GitHub.

Удачи!
Полезно? Подпишись!

в ней мы будем хранить наши сценарии.

Сценарий: "Аудит Git-репозитория"

Эта задача знакома каждому разработчику: перед началом работы нужно проверить текущее состояние проекта. Создадим сценарий, который сделает это за нас.

1. В дирекрории scenarios Создайте файл git-health-check.md со следующим содержимым:

   Ты — опытный Git-инженер. Твоя задача — провести полный аудит текущего репозитория. Выполни следующие шаги строго по порядку и дождись моего подтверждения для каждой команды:
   1. **Проверь статус:** Покажи мне текущий статус репозитория, чтобы увидеть неотслеживаемые или измененные файлы. Предложи команду `!git status`.
   2. **Запроси обновления:** Получи последние изменения с удаленного сервера, но не применяй их. Предложи команду `!git fetch origin`.
   3. **Сравни ветки:** Покажи мне разницу между моей локальной веткой `main` и удаленной `origin/main`. Предложи команду `!git log main..origin/main --oneline`.
   4. **Найди большие файлы:** Найди 5 самых больших файлов в проекте, которые не находятся в `.git`. Предложи команду `!find . -type f -not -path "./.git/*" -printf "%s %p\n" | sort -rn | head -n 5`.
   5. **Подведи итог:** В конце кратко опиши состояние репозитория на основе полученных данных.

2. Запустите сценарий в Gemini CLI:

   > Прочитай и выполни сценарий 'git-health-check.md'

На самом деле репозитория в данном каталоге нет, Gemini предложит создать новый репозиторий. Gemini CLI будет самостоятельно исправлять ошибки во время создания репозитория, например, если вы забыли инициализировать его, то он предложит сделать это, а также текущие ошибки во время исполненения сценария

Шаг 1: Проверка статуса

Ответ Gemini:

>✦ Я — опытный Git-инженер. Начинаю аудит вашего репозитория.

> Шаг 1: Проверка статуса

>Чтобы проверить текущий статус репозитория и увидеть неотслеживаемые или измененные файлы, я выполню команду `git status`.

Исполнения команды git status...

Ответ Gemini:

✦ Ошибка: C:\Users\user\Documents\repos не является Git-репозиторием. Пожалуйста, укажите, в каком из подкаталогов мне следует запустить аудит. Например, public_repositories.

Просим создать новый репозиторий. Ответ Gemini:

Ответ Gemini:

✦ Отлично, Git-репозиторий создан. Теперь я могу продолжить аудит.
Выполняю git status, чтобы проверить наличие неотслеживаемых файлов.

Ответ Gemini:

✦ В репозитории много неотслеживаемых файлов и папок. Чтобы продолжить, мне нужно добавить их в индекс. Я добавлю все файлы.

ok

Во время выполнения команды произошла ошибка

error: pathspec 'commit"' did not match any file(s) known to git

Ответ Gemini:

✦ Похоже, произошла ошибка с кавычками в команде. Я попробую еще раз, используя одинарные кавычки для сообщения коммита.

На этот раз получилось!

Ответ Gemini:

✦ Отлично, первый коммит успешно создан. Теперь я удалю временный файл с сообщением коммита.

Теперь gemini удалит временный файл с сообщением коммита. gemini cli по очереди применяет релевантную команду (`rm`, `del`)

Шаг 2: Запрос обновлений

Поскольку удаленный репозиторий не существует, gemini cli получит ошибку. Обратите внимание, что она сама ожидает ошибку, но обязана выполнить команду т.к. она записана в сценарии `git-health-check.md`

Шаг 3: Сравнение веток

Здесь также будет ошибка, поскольку ветка main не существует.

Шаг 4: Поиск больших файлов

Команда `find` не сработала, потому что в Windows нужно использовать `dir`. Gemini сама исправит ошибку и предложит правильную команду. Далее gemini cli рассуждает о следующих действиях:

Ответ Gemini:

✦ THINK: The user wants me to find the 5 largest files in the project.
The previous command find . -type f -not -path \"./.git/*\" -printf \"%s %p\\n\" | sort -rn | head -n 5 failed because find, sort, and head are not native Windows commands. I need to use a PowerShell equivalent.
1. Get all files: Get-ChildItem -Recurse -File
2. Exclude .git directory: Where-Object { $_.FullName -notlike "*\.git\*" }
3. Sort by size (descending): Sort-Object -Property Length -Descending
4. Select the top 5: Select-Object -First 5
5. Format the output: ForEach-Object { "{0} {1}" -f $_.Length, $_.FullName }

Let's combine these into a single PowerShell command.Похоже, что find и head не доступны в вашей среде Windows. Я использую PowerShell, чтобы выполнить ту же задачу.

Снова неудача

gemini cli продолжает рассуждать о том, что делать дальше:
Ответ Gemini:

✦ THINK: The user wants to find the 5 largest files.

The PowerShell command is still not executing correctly. It seems that the pipe | and special characters are being misinterpreted by the shell when passed as a single command string.

I will try to execute the command by first saving the script to a file and then executing the file with PowerShell.

1. Create a PowerShell script file (find_large_files.ps1).
2. The content of the script will be: Get-ChildItem -Recurse -File | Where-Object { $_.FullName -notlike "*\.git\*" } | Sort-Object -Property Length -Descending | Select-Object -First 5 | Format-Table Length, FullName -AutoSize
3. Execute the script using powershell -File find_large_files.ps1.
4. Delete the script file.

Похоже, что передача сложных команд в PowerShell напрямую вызывает проблемы.

Я создам временный файл сценария PowerShell, выполню его, а затем удалю.

На этот раз все получилось!

Шаг 5: Итог

gemini cli подводит итог:

Состояние репозитория:
* Локальный репозиторий: Инициализирован, и все файлы в корневой папке C:\Users\user\Documents\repos были добавлены в первый коммит.
* Удаленный репозиторий: Не настроен. Нет удаленного origin, поэтому невозможно получить обновления или сравнить ветки.
* Большие файлы: Обнаружено несколько очень больших файлов, в основном в подкаталогах venv и public_repositories. Самые большие из них — библиотеки .lib и архивы .zip. Рекомендуется добавить пути, содержащие большие бинарные файлы (например, venv, *.zip), в файл .gitignore, чтобы избежать их попадания в репозиторий. Аудит завершен.

Сценарий: "Очистка Docker-окружения"

Docker со временем накапливает множество ненужных образов, контейнеров и сетей. Этот сценарий поможет безопасно всё почистить.

1. Создайте файл docker-cleanup.md:

   Ты — DevOps-инженер, ответственный за чистоту системы. Твоя задача — безопасно очистить Docker-окружение. Действуй по шагам:

   1. **Покажи запущенные контейнеры:** Сначала выведи список всех активных контейнеров, чтобы я мог убедиться, что не остановлю что-то важное. Предложи `!docker ps`.

   2. **Останови все контейнеры:** После моего одобрения предложи команду для остановки ВСЕХ запущенных контейнеров. Команда: `!docker stop $(docker ps -q)`.

   3. **Глобальная очистка:** Теперь выполни полную очистку системы от "висячих" (dangling) образов, остановленных контейнеров, неиспользуемых сетей и кэша сборки. Предложи самую безопасную и эффективную команду `!docker system prune -af`.

   4. **Отчет:** После выполнения сообщи, сколько места было освобождено, основываясь на выводе последней команды.

2. Запустите сценарий в Gemini CLI:

   > Прочитай и выполни сценарий очистки Docker из файла 'docker-cleanup.md'

Результат: Gemini проведет вас через безопасный процесс очистки, запрашивая подтверждение на каждом критическом шаге.

Сценарий: "Запуск системных приложений"

Как и было Gemini отлично справляется с запуском приложений. Давайте формализуем это в виде простого сценария для Windows.

1. Создайте файл open-windows-tools.md:

   Ты — системный администратор Windows.

   Твоя задача — открывать системные утилиты по запросу.

   - Если я прошу "планировщик задач", предложи запустить `!taskschd.msc`.

   - Если я прошу "редактор реестра", предупреди об опасности и предложи запустить `!regedit`.

   - Если я прошу "монитор ресурсов", предложи запустить `!resmon`.

   - Если я прошу "диспетчер задач", предложи запустить `!taskmgr`.

   - Если я прошу "командная строка", предложи запустить `!cmd`.

   - Если я прошу "проводник", предложи запустить `!explorer`.

   Аналогично для других утилит.

2. Запустите сценарий и дайте команду:

   > Используй инструкции из 'open-windows-tools.md'. Открой планировщик задач.

Результат: Gemini поймет контекст из файла и ваш запрос, после чего предложит выполнить нужную команду.

Ответ Gemini:

Хорошо, открываю Планировщик задач. Выполнить `!taskschd.msc`? (y/n)

После подтверждения на вашем экране откроется стандартная утилита Windows.

Первая часть «Gemini CLI: Знакомство и первые шаги»

В третьей части я покажу как интегрировать gemini cli в среду разработки vs code

Полезно? Подпишись!

Удачи! 🚀

## 📘 Инструкция для генерации Python-кода

### 1. Общие правила

* Используй **Python 3.10+**.

* Соблюдай **четкий, читаемый и однозначный стиль** кодирования.

* **Каждая функция, метод и класс** должны иметь:

* Аннотацию типов (`type hints`)

* Полную и корректную документацию в формате `docstring` (см. раздел 3)

* Внутренние комментарии (`#`), где необходимо

---

### 2. Комментарии

* Комментарии должны быть **точными** и описывать **что делает код**, а не «что мы делаем».

* **Запрещено** использовать местоимения: `делаем`, `возвращаем`, `отправляем`, `переходим` и т.п.

* **Разрешены** только термины: `извлечение`, `выполнение`, `вызов`, `замена`, `проверка`, `отправка`, `Функция выполняет`, `Функция изменяет значение` и т.д.

#### ❌ Пример неправильного комментария:

```python

# Получаем значение параметра

✅ Пример правильного комментария:

# Функция извлекает значение параметра

3. Docstring (формат документации)

Каждая функция/метод/класс должна содержать docstring в следующем формате:

def function(param: str, param1: Optional[str | dict | str] = None) -> dict | None:

"""

Args:

param (str): Описание параметра `param`.

param1 (Optional[str | dict | str], optional): Описание параметра `param1`. По умолчанию `None`.

Returns:

dict | None: Описание возвращаемого значения. Возвращает словарь или `None`.

Raises:

SomeError: Описание ситуации, в которой возникает исключение `SomeError`.

Example:

>>> function('param', 'param1')

{'param': 'param1'}

"""

Все параметры и возвращаемые значения должны быть описаны.

Формулировки должны быть лаконичными, точными и однозначными.

Не допускается пропуск описания параметров/возвращаемых значений/исключений.

4. Аннотация типов

Все переменные, параметры и возвращаемые значения должны быть аннотированы.

Используй синтаксис Python 3.10+: list[int], dict[str, Any], str | None и т.д.

Примеры корректных аннотаций:

✅ Простые типы:

name: str = "John"

count: int = 42

flag: bool = True

✅ Коллекции и сложные типы:

from typing import Any, Optional, Callable, TypeAlias

coordinates: tuple[float, float] = (55.75, 37.61)

metadata: dict[str, Any] = {"debug": True}

UserId: TypeAlias = int

✅ Функции и методы:

def get_user_name(user_id: int) -> str:

"""Возвращает имя пользователя по его идентификатору."""

...

✅ Асинхронные функции:

async def fetch_users() -> AsyncIterator[dict[str, int | str]]:

...

✅ Обобщённые типы:

from typing import TypeVar, Generic

T = TypeVar("T")

class Container(Generic[T]):

def __init__(self, value: T) -> None:

self.value = value

def get(self) -> T:

return self.value

5. Прочее

Используй default_factory в dataclass для изменяемых значений (list, dict).

Для Optional значений указывай T | None (Python 3.10+) или Optional[T].

Для сложных структур — используй TypeAlias.

📌 Подсказка: При генерации кода всегда включай аннотацию типов, docstring, и избегай субъективных формулировок в комментариях. Цель — максимально точная, воспроизводимая и формализованная структура кода.

Для удобства создадим директорию `game`, в которой будут храниться файлы проекта, и директорию `scenarios`, где будут храниться сценарии для Gemini CLI.

файл scenarios/life-create-code.md будет содержать инструкции для создания кода игры "Жизнь",

файл scenarios/life-create-test.md — инструкции для создания тестов,

а файл scenarios/life-create-doc.md — инструкции для создания документации.

life-create-code.md:

Внутри директории `game` Создай файл life.py.

Внутри напиши реализацию "Игры Жизнь" Конвея на Python, используя объектно-ориентированный подход.

используй библиотеки: `numpy`, `pygame` (для графики).

Требования:

1. Создай класс `Game`.

2. В `__init__` класс должен принимать размеры сетки (ширину, высоту) и создавать случайное начальное поле.

3. Создай метод `step()`, который обновляет состояние игры на один шаг в соответствии с правилами:

- Живая клетка с < 2 живыми соседями умирает (одиночество).

- Живая клетка с 2 или 3 живыми соседями выживает.

- Живая клетка с > 3 живыми соседями умирает (перенаселение).

- Мёртвая клетка с ровно 3 живыми соседями становится живой (рождение).

4. Создай метод `display()` или переопредели `__str__`, чтобы выводить поле в консоль. Используй символы, например '■' для живой клетки и ' ' для мертвой.

5. Используй библиотеку `numpy` для эффективной работы с сеткой.

6. В блоке `if __name__ == '__main__':` добавь пример, который создает игру, и в цикле запускает симуляцию с небольшой задержкой между шагами.

7. Для визуализации игры используй pygame или другую библиотеку для графики, если это возможно.

life-create-test.md:

Внутри директории `game` используя контекст из файла @life.py, создай файл с тестами test_life.py. Используй фреймворк pytest. Тест должен проверять правильность эволюции простого осциллятора "Блинкер" (три клетки в ряд).
Сценарий теста:
1. Импортируй класс `Game` из `life`.
2. Создай функцию теста, например `test_blinker_oscillation`.
3. Внутри теста создай экземпляр `Game` с фиксированным размером (например, 5x5).
4. Вручную установи начальное состояние поля так, чтобы в центре была горизонтальная линия из трех живых клеток (Блинкер).
5. Вызови метод `game.step()`.
6. С помощью `assert` и `numpy.array_equal` проверь, что поле изменилось на вертикальную линию из трех клеток.
7. Вызови метод `game.step()` еще раз.
8. Проверь, что поле вернулось в исходное горизонтальное состояние.

life-create-doc.md:

Проанализируй файлы @life.py и @test_life.py внутри директории `game` и на их основе создай файл документации doc.md. Структура документации должна быть следующей: - **Заголовок:**
# Проект "Игра Жизнь" -
**Краткое описание:** Объяснение, что это за проект (реализация клеточного автомата Конвея). -
**Структура файлов:** Краткое описание назначения файлов `life.py` и `test_life.py`. - **Как запустить симуляцию:** Раздел с командой для запуска основного файла (`python life.py`). -
**Как запустить тесты:** Раздел с командой для запуска тестов (`pip install pytest numpy`, а затем `pytest`).

Структура директорий будет выглядеть следующим образом:

Шаг 2: Создание кода игры "Жизнь"

Запускаем gemini-cli в терминале:

Важно! Убедитесь, что вы находитесь в директории, где находится файл GEMINI.md.

После этого gemini-cli сгенерирует файл life.py в директории game:

Продолжаем:

Создай виртуальную среду venv, установи необходимые зависимости и запусти испонение кода игры

и наконец gemini-cli запускает игру:

Шаг 3: Создание тестов

Ошибка

gemini-cli пытается решить проблему

Последний шаг — создание документации

Вуаля! Документация создана:

Проект на github

Полезно? Подпишись.
Понравилось — ставь «+»
Удачи! 🚀

Третья часть:

Gemini-cli. Часть 3. Интеграция с vs code

Релиз gemini-cli 0.1.14

Этот релиз включает в себя множество улучшений, исправлений и новых функций. Основные изменения можно сгруппировать по следующим направлениям:

🚀 Главные нововведения:

• Интеграция с IDE: Это самое крупное изменение. Представлено сопутствующее расширение для VS Code и добавлена интеграция с редактором Zed. Появились специальные команды (/ide status, /ide install) и множество улучшений для режима [ide-mode], позволяющего CLI взаимодействовать с редактором кода.

• Новая архитектура команд: Многие слэш-команды (такие как /auth, /docs, /stats, /tools и другие) были переведены на новую, более стабильную архитектуру.

• Обнаружение циклов: Добавлен сервис, который умеет обнаруживать и прерывать простые зацикливания в коде.

✨ Ключевые улучшения:

• Отключение баннера: Добавлена настройка hideBanner для отключения приветственного баннера при запуске.

• Безопасность: API-ключ теперь передается в заголовке запроса, а не в URL.

• Улучшения UX: Внесены различные улучшения в пользовательский интерфейс, такие как улучшение цветовых тем, логика автодополнения и управление курсором.

• Новые команды: Добавлена команда /copy для копирования вывода в буфер обмена.

🔧 Исправления и стабильность:

• Совместимость с Windows: Внесено множество исправлений, чтобы инструмент корректно работал в среде Windows.

• Исправление ошибок: Устранено множество багов, включая проблемы с сериализацией JSON, сбои при обработке ANSI-кодов и некорректную работу с проектами без Git-репозитория.

• Обновление зависимостей: Обновлены ключевые пакеты, включая yargs до v18.

Ссылка на github

Удачи 🚀