嘿，各位技术同好！今天我们来聊一个能极大提升AI编程助手效率的酷炫功能——Google Gemini CLI 中的 GEMINI.md 文件。

在日常开发中，我们越来越依赖像 Gemini 这样的 AI 助手来帮我们写代码、调试 Bug 甚至重构项目。但大家是否遇到过这种情况：每次打开一个新的终端会话，都得重复告诉 AI 我们的项目规范、技术栈和特殊要求？这就像在和一个记忆力只有七秒的鱼合作，效率可想而知。

GEMINI.md 的出现就是为了解决这个问题。它相当于我们给项目 AI 配备的一份专属“说明书”或“长期记忆”，让 Gemini CLI 在我们的项目里“耳濡目染”，成为真正懂我们的那个“人”。在这里插入图片描述

什么是 GEMINI.md？

简单来说，GEMINI.md 是一个 Markdown 格式的文本文件。我们可以将它放置在我们的项目目录中，用来定义项目相关的、希望 Gemini 遵守的各种指令和上下文信息。当我们运行 gemini 命令时，它会自动读取这些文件，将其内容作为“系统提示”或“记忆”的一部分，从而指导 AI 的行为和代码生成风格。

这份“说明书”可以包含任何内容，比如：

编码规范：使用 TypeScript、遵循 ESLint 规则、Tab 缩进用2个空格。
架构模式：本项目采用微服务架构，前端是 Next.js，后端是 Go，请在对应目录下生成代码。
技术选型：状态管理请使用 Redux Toolkit，测试框架请用 Jest。
禁忌指令：永远不要修改 .env 或 terraform.tfstate 这样的敏感文件。
项目背景：这是一个电商平台的后台管理系统，核心业务是订单处理。

通过这种方式，我们无需在每次提问时都重复背景信息，AI 就能心领神会，生成更贴合项目需求的代码。

Gemini 如何“阅读”GEMINI.md？上下文的层级结构

Gemini CLI 的一个强大之处在于它支持层级化的上下文加载。它会从多个位置寻找 GEMINI.md 文件，并将它们合并成一个最终的上下文，让我们可以同时设置全局和局部的规则。

这个加载顺序遵循一个基本原则：越具体（离当前目录越近）的配置，优先级越高。

下面是 Gemini CLI 查找 GEMINI.md 的路径和优先级顺序：

全局上下文 (Global Context)：位于 ~/.gemini/GEMINI.md。这里存放的指令适用于我们所有的项目，比如我们的个人编码偏好、通用的安全提示等。
项目及祖先上下文 (Project/Ancestor Context)：从我们当前的目录开始，向上逐级查找到项目根目录（甚至是根目录的父目录），加载所有找到的 GEMINI.md 文件。这允许我们在项目根目录定义整体规则。
子目录上下文 (Sub-directory Context)：CLI 还会扫描当前工作目录下的子目录，加载其中的 GEMINI.md 文件。这对于组件化或微服务项目特别有用，我们可以为每个模块或服务定义特定的指令。

我们可以用一个简单的模型来表示这个层级结构：
在这里插入图片描述

我们可以随时在 Gemini CLI 中输入 /memory show 命令，查看当前合并后的完整上下文内容，这对于调试我们的 GEMINI.md 配置非常有用。

实战演练：如何编写一份高效的 GEMINI.md

理论说完了，我们来看点实际的。假设我们正在开发一个使用 Go 语言的后端项目，我们可以这样来构建我们的 GEMINI.md。

第一步：设置全局偏好 (~/.gemini/GEMINI.md)

这里放一些通用的、跨项目的个人习惯。

# 全局 Gemini 指令## 我的身份
你是一个资深的软件工程师，精通 Go 和系统设计。你的回答应该专业、严谨且注重代码质量。## 核心指令
- **安全第一**：绝不主动在代码中暴露任何密钥或敏感信息。
- **解释优先**：在提供代码前，先简要解释你的实现思路。
- **保持学习**：你会主动学习并应用最新的技术最佳实践。

第二步：定义项目级规范 (/path/to/my-go-project/GEMINI.md)

在项目根目录，我们定义此项目的技术栈和宏观规则。

# 项目：订单管理系统 (Order Management System)## 1. 技术栈
- **语言**: Go (版本 1.21+)
- **Web框架**: Gin
- **数据库**: PostgreSQL
- **ORM**: GORM
- **测试框架**: Testify## 2. 编码规范
- 所有代码必须通过 `go fmt` 和 `go vet` 检查。
- 函数和变量命名采用驼峰式。
- 每个公共函数都必须有清晰的注释文档。## 3. 禁忌
- **警告**：绝对禁止直接执行 `DROP DATABASE` 或 `DROP TABLE` 相关的 SQL 语句。
- **警告**：不要修改 `configs/` 目录下的任何生产环境配置文件。

第三步：为特定模块添加规则 (/path/to/my-go-project/internal/models/GEMINI.md)

在数据库模型目录，我们可以给出更具体的指令。

# 模块：数据库模型 (Models)- 此目录下的所有 Go 文件都是 GORM 数据模型。
- 创建新模型时，必须包含 `ID`, `CreatedAt`, `UpdatedAt` 字段。
- 字段的 JSON Tag 必须使用 `snake_case` (下划线命名法)。

通过这样层层递进的配置，当我们进入 models 目录并向 Gemini 请求“创建一个用户模型”时，它会自动遵循上述所有规则，生成既符合项目规范又满足模块特殊要求的代码。

实用技巧与最佳实践

为了让 GEMINI.md 发挥最大效用，这里有一些来自社区和官方的最佳实践：

保持模块化，避免臃肿：不要试图把所有东西都塞进一个巨大的 GEMINI.md 文件里。过多的上下文信息可能会让 AI 感到困惑，导致性能下降，这种现象被称为“上下文膨胀”(Context Bloat)。
使用导入功能：对于复杂的项目，我们可以将不同的规则拆分到多个 .md 文件中，然后在主 GEMINI.md 里使用 @file.md 语法进行导入，保持结构清晰。
```
# 主项目 GEMINI.md
@./.gemini/style_guide.md
@./.gemini/testing_policy.md# 其他项目特定指令...
```
指令要明确、果断：对于不容商量的规则，使用强硬、清晰的语言，比如“必须”、“禁止”、“永远不要”。
分解复杂任务：不要指望 AI 一次性完成一个巨大的任务。将复杂需求分解成更小的、具体的步骤，引导 AI 逐步完成，效果会更好。
定期更新：项目在演进，我们的 GEMINI.md 也应该随之更新，确保它能准确反映项目的当前状态和规范。