5 Tipps für agentisches Programmieren mit Gemini CLI

Wer nutzt heute keine KI-Coding-Agenten? Entwicklerinnen und Entwicklern steht eine beeindruckende Auswahl neuer Tools zur Verfügung, mit denen sie ihre Arbeitsabläufe beschleunigen können. Die Gemini CLI ist ein leistungsstarker Open-Source-KI-Agent, der Gemini direkt in Ihr Terminal bringt. Die wahre Stärke Ihrer KI-gestützten Programmierfähigkeiten liegt jedoch darin, zu lernen, wie Sie diese Tools genau an Ihre Anforderungen und Softwareentwicklungsabläufe anpassen und steuern.

Ich habe die Gemini CLI in den letzten Wochen intensiv genutzt und möchte Ihnen in diesem Artikel fünf Tipps geben, wie Sie das Beste aus Gemini CLI herausholen. Ganz gleich, ob Sie sich Sorgen über unsicheren Code machen oder einfach Ihre täglichen Aufgaben schneller erledigen möchten: Ich hoffe, diese Tipps helfen Ihnen dabei, effizienter und selbstbewusster zu entwickeln und KI zur Beschleunigung Ihrer Arbeit einzusetzen.

1. GEMINI.md verwenden

Agentisches Programmieren funktioniert am besten, wenn die KI den individuellen Kontext Ihres Projekts versteht. Dem Agenten einfach zu sagen, er solle „ein Feature schreiben“, reicht nicht aus. Sie müssen ihm klare Leitplanken, den Coding-Stil und weitere projektrelevante Richtlinien vorgeben, die den Konventionen Ihres Teams entsprechen.

Wahrscheinlich kennen Sie das bereits von Cursors „cursorrules“ und Claudes „CLAUDE.md“; bei Gemini CLI ist es nicht anders. Hier kommt GEMINI.md ins Spiel.

Wenn Sie im Stammverzeichnis Ihres Projekts eine Datei GEMINI.md erstellen, können Sie einen „System-Prompt“ bereitstellen, der dem Gemini-CLI-Agenten alle benötigten Informationen liefert. Stellen Sie sich die Datei als Handbuch für die KI vor. Sie können Folgendes festlegen:

• Coding-Konventionen: Legen Sie Ihren bevorzugten Stil fest, zum Beispiel camelCase für Variablen oder verpflichtende JSDoc-Kommentare.

• Technologie-Stack: Teilen Sie dem Agenten mit, welche Frameworks und Bibliotheken Sie verwenden (z. B. React, Next.js, Express), damit er keinen inkompatiblen Code vorschlägt.

• Richtlinien fürs Testen: Weisen Sie den Agenten an, immer Unit-Tests mit Ihrem bevorzugten Test-Framework zu schreiben (mein Favorit ist der integrierte Test-Runner von Node.js) oder ein bestimmtes Testmuster zu befolgen.

• Projektspezifische Besonderheiten: Fügen Sie Details zu Ihrem Datenbankschema, API-Endpunkten oder anderen wichtigen Projektinformationen hinzu.

Hier sehen Sie ein Beispiel für GEMINI.md:

# Coding conventions

- Use ESM modules in this project for modern Node.js conventions
- Use camelCase for functions
- Use `<name>.route.js` for route definitions
- Don't use semicolons

# Development guidelines

- Always add a relevant test case when fixing a bug, refactoring or creating a new feature
- Always add tests in `__tests__/` directory
- Always add fixtures in `__tests__/fixtures/` directory
- Always run `npm run lint` after you finished your tasks and fix any errors
- Always run `npm run test` after you finished your tasks and fix any errors

Die Gemini CLI liest diese Datei automatisch ein. So basieren alle Vorschläge auf den tatsächlichen Gegebenheiten Ihres Projekts und nicht nur auf allgemeinem Wissen. Das ist eine einfache, aber wirkungsvolle Möglichkeit, Konsistenz und Qualität in Ihrer Codebasis sicherzustellen.

2. Sorge, dass die Gemini CLI unsicheren Code oder anfällige Abhängigkeiten hinzufügt? Ergänzen Sie den Snyk MCP Server

Die Kehrseite der Nutzung eines KI-Coding-Agenten ist das Risiko, Sicherheitslücken einzuführen.

Ein Agent könnte eine veraltete oder unsichere Abhängigkeit vorschlagen oder Code mit einer Sicherheitslücke schreiben. Das ist ein klassisches Supply-Chain-Sicherheitsrisiko: Ein vertrauenswürdiges Tool bringt unbeabsichtigt gefährliche Komponenten ins Projekt.

In einem früheren Artikel habe ich gezeigt, wie Gemini Code Assist unsicheren Code einführen kann, den Angreifer gegen Sie ausnutzen können. Hier ist ein echtes Beispiel aus einem Projekt. Finden Sie die Sicherheitslücke?

Um dieses Sicherheitsrisiko zu mindern, sollten Sie die Funktionen der Gemini CLI erweitern, indem Sie den Snyk MCP Server hinzufügen.

Hinweis: Wenn Sie mit dem Model Context Protocol (MCP) noch nicht vertraut sind, empfehle ich Ihnen diesen Leitfaden für Einsteiger zum visuellen Verständnis der MCP-Architektur.

Kurz gesagt: MCP ist ein offener Standard, mit dem Sie KI-Agenten neue „Tools“ und Funktionen bereitstellen können. Durch die Integration eines Snyk MCP Servers kann Ihr Gemini-CLI-Agent Sicherheitsscans durchführen.

Mit einer entsprechenden Konfiguration des Snyk MCP Servers in Ihrer Datei .gemini/settings.json erreichen Sie eine Sicherheitsstrategie, die von Anfang an sicher ist. Hier eine einfache Konfiguration:

{
  "mcpServers": {
    "Snyk Security": {
      "command": "npx",
      "args": ["-y", "snyk@latest", "mcp", "-t", "stdio"],
      "trust": true
    }
  }
}

Mit dieser Konfiguration können Sie die Gemini CLI auffordern, nach Sicherheitslücken zu suchen. Zum Beispiel:

• „Prüfen Sie meine Datei package.json auf unsichere Abhängigkeiten.“

• „Untersuche den gerade geschriebenen Code auf mögliche Sicherheitslücken und schlage eine Lösung vor.“

Durch diese Integration kann Ihr Agent als Security-Copilot fungieren: Er erkennt Sicherheitslücken, bevor sie in Ihre Codebasis gelangen, und hilft Ihnen, sie mithilfe eines automatisierten, KI-gestützten Prozesses zu beheben.

Hilfreiche Ressourcen rund um MCP:

• MCP-Server mit Docker ausführen

• Die 5 besten MCP-Server für Entwickler

• KI-Sicherheitsleitplanken mit dem Snyk CLI MCP Server

3. Native Google-Suche mit Gemini CLI

Eine der integrierten Superfunktionen der Gemini CLI ist die Möglichkeit, mit Google Search im Web zu suchen. Das ist für agentische Arbeitsabläufe entscheidend, denn so kann der Agent auf Informationen zugreifen, die nicht in seinen Trainingsdaten enthalten sind. Außerdem ist diese Funktion für Ihren Entwicklungsworkflow äußerst hilfreich. Statt ständig zwischen Browser, Terminal und IDE zu wechseln, können Sie die Websuche direkt in den Terminal-Workflow integrieren.

Mit dem nativen Google-Search-Tool der Gemini CLI kann der Agent nach Fehlermeldungen, Framework-Dokumentation und anderen Informationen suchen. Anschließend kann er den so gewonnenen Kontext in die jeweilige Aufgabe einbeziehen.

Eine besondere Konfiguration ist nicht erforderlich; die Funktion ist standardmäßig aktiviert. Wenn Sie einen Prompt mit aktuellen oder externen Informationen eingeben, nutzt der Agent Google Search intelligent, um die benötigten Informationen zu finden und genaue, relevante Antworten zu liefern.

4. Schnelle Hilfe im Terminal mit Gemini -p

Manchmal benötigen Sie keine umfassende agentische Sitzung, um ein ganzes Projekt umzugestalten. Sie brauchen lediglich schnelle Unterstützung bei einer einmaligen Terminal-Aufgabe. Für genau diesen Zweck bietet die Gemini CLI einen nicht interaktiven Modus.

Mit dem Muster gemini -p <prompt> erhalten Sie eine einzelne, gezielte Antwort, ohne eine dauerhafte Sitzung zu starten. Das eignet sich perfekt für einfache Aufgaben wie:

• Fragen zur korrekten Verwendung von git rebase in einem komplexen Szenario.

• Den richtigen curl-Befehl zum Testen eines API-Endpunkts finden.

• Schnell einen regulären Ausdruck für ein bestimmtes Muster erstellen.

Dieser Befehl vereint das Beste aus beiden Welten: die leistungsstarken Schlussfolgerungen von Gemini direkt in Ihrem Terminal sowie die Geschwindigkeit und den Komfort eines kurzen Befehls, den Sie einmal ausführen und dann vergessen können.

5. Benutzerdefinierte Befehle für Gemini CLI

Haben Sie es satt, jedes Mal denselben komplexen Prompt einzugeben, wenn der Agent einen Code-Review durchführen soll? Mit benutzerdefinierten Befehlen können Sie eigene Slash-Befehle für die Gemini CLI erstellen und dieses Problem lösen.

Mit benutzerdefinierten Befehlen ersetzen Sie einen manuellen, mehrzeiligen Prompt durch einen einzelnen, leicht zu merkenden Befehl wie /code:review. Das spart enorm viel Zeit und hilft Ihnen, Ihre Arbeitsabläufe zu standardisieren.

Sehen wir uns zum Beispiel an, wie Sie einen benutzerdefinierten Befehl für einen Code-Review einrichten könnten. Normalerweise erstellen Sie dafür eine neue TOML-Datei im Verzeichnis .gemini/commands , die einen vordefinierten Prompt und weitere Parameter enthält. Sie können diesen Befehlen sogar Argumente übergeben, wodurch sie besonders flexibel werden. So könnte /code:review beispielsweise einen Dateipfad als Argument entgegennehmen.

Hier sehen Sie ein Beispiel für einen Code-Review aus den Versionshinweisen zur Gemini CLI von Google:

description="Reviews a pull request based on issue number."
prompt = """
Please provide a detailed pull request review on GitHub issue: {{args}}.

Follow these steps:

1. Use `gh pr view {{args}}` to pull the information of the PR.
2. Use `gh pr diff {{args}}` to view the diff of the PR.
3. Understand the intent of the PR using the PR description.
4. If PR description is not detailed enough to understand the intent of the PR,
   make sure to note it in your review.
5. Make sure the PR title follows Conventional Commits, here are the last five 
   commits to the repo as examples: !{git log --pretty=format:"%s" -n 5}
6. Search the codebase if required.
7. Write a concise review of the PR, keeping in mind to encourage strong code
   quality and best practices.
8. Use `gh pr comment {{args}} --body {{review}}` to post the review to the PR.

Remember to use the GitHub CLI (`gh`) with the Shell tool for all
GitHub-related tasks.
"""

Mit dieser Funktion gehen Sie über einfache Prompts hinaus und erschließen sich neue Möglichkeiten der Automatisierung. So können Sie leistungsstarke, wiederholbare Entwickler-Workflows für Ihr Team erstellen und teilen.

Vertrauen in KI beginnt mit Sicherheit von Anfang an

KI-Coding-Agenten können Ihre Produktivität um das Zehnfache steigern. Wenn Sie der KI jedoch nicht vertrauen, werden Sie den von LLMs generierten Code immer anzweifeln – und das aus gutem Grund.

Snyk schafft Abhilfe: Sie können damit jeden von LLMs generierten Code von Anfang an sicher machen – über verschiedene Workflows wie den Snyk MCP Server, die Snyk Security IDE-Erweiterung, die Snyk CLI und viele weitere Integrationsmöglichkeiten für Entwickler.

Snyk geht noch weiter und hilft Ihnen, MCP-Server abzusichern (ja, MCP-Server können Sicherheitslücken aufweisen).