智能体编码的发展与Gemini 3.1 Pro的优势 早期的AI辅助开发工具主要集中在代码补全和简单的语法纠错上，虽然能在一定程度上提升效率，但无法完成端到端的开发任务。随着大语言模型能力的不断提升，智能体编码应运而生，它能够理解开发者的自然语言需求，自主规划开发步骤，生成代码并进行测试和部署。Gemini 3.1 Pro作为谷歌最新的大语言模型，在推理、编码和多模态理解方面表现出色，其长上下文处理能力、工具使用能力和分步推理能力，使其成为智能体编码的理想选择。

Gemini 3.1 Pro的智能体技术栈 使用Gemini 3.1 Pro进行智能体编码主要有四种方式，开发者可以根据自己的经验水平和对技术栈的控制需求进行选择。第一种是浏览器端的快速原型工具，适合初学者快速验证想法；第二种是集成在代码编辑器中的助手，适合习惯在IDE中工作的开发者；第三种是全流程的AI原生开发环境，适合端到端的自主开发；第四种是命令行工具，也就是我们本文重点介绍的Gemini CLI，它能够给开发者提供对上下文、记忆、自定义技能和工作流的完全控制。

开发环境准备 在开始使用Gemini CLI之前，我们需要先准备好开发环境。首先确保本地已经安装了Node.js 20及以上版本和npm包管理器，同时拥有一个谷歌云账号并开启了计费功能，以便能够访问Gemini 3.1 Pro的API。首先，我们全局安装Gemini CLI：

npm i -g @google/gemini-cli
......
# 此处省略了权限验证和版本检查代码

安装完成后，创建一个新的项目文件夹并进入：

mkdir geek-match
cd geek-match
......
# 此处省略了文件夹初始化和git配置代码

然后启动Gemini CLI：首次启动时，需要使用谷歌账号或API密钥进行身份验证。验证完成后，在Gemini CLI中输入“/model”，选择手动模式，然后从列表中选择最新的Gemini 3.1 Pro预览模型。

扩展Gemini CLI功能

Gemini CLI支持类似VS Code的扩展市场，我们可以通过安装扩展来增强其功能。对于本文的项目，我们安装两个扩展：一个用于高级网络和仓库搜索，另一个用于获取最新的技术栈文档。
安装扩展的命令如下：

安装完成后，重启Gemini CLI，就可以看到新安装的MCP服务器和技能已经加载到环境中。

创建自定义技能

安装的扩展是通用的，为了构建生产级应用，我们需要创建针对特定技术栈的自定义技能。本文的项目使用以下技术栈：Next.js App Router、Tailwind CSS + shadcn/ui、Drizzle ORM + Neon Postgres、Clerk身份验证、Vitest测试、Vercel部署。

提交指令后，Gemini 3.1 Pro会生成结构化的技能定义，并提示我们进行本地安装。确认安装所有技能后，输入“/skills reload”重新加载技能，再输入“/skills list”验证技能是否添加成功。

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项目开发：构建极客匹配应用

现在我们开始使用Gemini 3.1 Pro构建一个名为极客匹配的Web应用，这是一个面向极客的社交匹配应用，具有滑动浏览 profile、双向喜欢生成匹配、匹配列表展示、用户身份验证等功能。
在Gemini CLI中输入以下初始指令：

构建一个生产级的极客匹配最小可行产品。应用需求：
- 基于滑动的profile浏览（喜欢/不喜欢）
- 双向喜欢生成匹配
- 匹配列表页面
- 仅允许已验证用户访问
- 使用Tailwind + shadcn/ui的简洁现代UI
技术栈（请勿更改）：
- Next.js App Router（TypeScript）
- 服务端操作 + 路由处理器
- Neon上的Postgres
- 带迁移的Drizzle ORM
- Clerk身份验证
- Vitest单元测试
- 可部署到Vercel
执行规则：
1. 先展示文件夹结构
2. 生成数据库schema和迁移
3. 实现API逻辑和匹配引擎
4. 构建滑动UI
5. 添加受保护路由
6. 生成匹配逻辑的单元测试
7. 提供Vercel部署的环境变量清单
保持解释简洁，专注于简洁、模块化、生产级代码。每一步验证后再进行下一步。
......
# 此处省略了项目初始化的详细配置代码

提交指令后，Gemini CLI会先分析项目结构，并建议激活相应的自定义技能。确认激活技能后，它会按照执行规则逐步生成代码。如果想加快流程，可以按CTRL + Y切换到YOLO模式，跳过确认提示。

持久化上下文和记忆

为了让智能体在开发过程中保持状态，我们使用“/init”命令创建持久化项目记忆，这会在项目根目录生成一个PROJECT_MEMORY.md文件，用于记录项目结构、技术栈、约定、构建命令、测试命令和部署说明。
我们还可以向记忆中添加指令，让智能体遵循专业的Git工作流：

在每次重大更改后，自动暂存相关文件，验证类型和测试，然后使用常规提交格式创建一个小的原子性git提交，永远不提交机密信息，并在继续之前显示提交消息。
......
# 此处省略了Git工作流的详细配置代码

此外，我们还可以添加使用GitHub CLI发布仓库和检查CI状态的指令，确保代码能够持续集成和部署。

添加可靠性和防护栏

生产级应用需要处理各种异常情况和安全威胁，我们在Gemini CLI中输入以下指令来增强应用的可靠性：

这些防护栏能够确保应用在面对恶意输入、意外边界情况、竞争条件和API滥用时仍然稳定运行。

环境变量配置和本地验证

现在我们将应用连接到真实的生产服务，首先在Clerk官网创建一个免费账号和新应用，获取发布密钥和密钥；然后在Neon官网创建一个免费账号和新项目，获取Postgres连接字符串。
使用项目中的.env.example作为模板，创建.env.prod.local文件，替换其中的占位符值：

确保永远不要将.env.prod.local提交到Git。配置完成后，在Gemini CLI中输入指令，让它启动开发服务器、运行数据库迁移、验证连接和身份验证流程。

如果一切配置正确，CLI会提供本地开发地址，比如http://localhost:3000。在浏览器中打开该地址，测试注册、登录、创建profile、滑动匹配等功能。

部署到生产环境

本地验证通过后，我们开始部署到生产环境。首先在Gemini CLI中输入指令，让它提交并推送所有更改到GitHub：

确保所有本地更改都正确提交，没有包含机密信息，主分支是最新的。然后在Vercel官网创建一个免费账号，连接GitHub账号，导入geek-match仓库。

Vercel会自动检测到这是一个Next.js应用并配置构建设置。在部署前，滚动到环境变量部分，导入.env.prod.local或手动添加所有环境变量。确保生产环境变量与本地值一致。

点击部署后，Vercel会安装依赖、构建项目、运行生产构建并 provision 部署。完成后，应用就会上线。在浏览器中打开该地址，测试所有功能是否正常工作。

开发流程总结

整个极客匹配应用的开发流程可以总结为以下步骤：

1. 环境准备
2. 安装扩展
3. 创建自定义技能
4. 项目开发
5. 持久化记忆
6. 添加防护栏
7. 本地验证
8. 部署上线

结论

通过使用Gemini 3.1 Pro和Gemini CLI，我们在很短的时间内就完成了一个功能完整、生产级的Web应用开发。从环境搭建到最终部署，智能体编码不仅提升了开发效率，还降低了出错的概率。自定义技能让智能体理解我们的技术栈和最佳实践，持久化记忆让它遵循专业的开发流程，防护栏确保了应用的可靠性和安全性。整个开发过程的API使用成本也非常合理，相比传统开发模式具有很大的优势。如果你也想提升开发效率，不妨尝试一下这种智能体编码的工作流。