【Gemini CLI：重新定义命令行AI开发】03进阶篇 - AI 时代的“安全带”与“后悔药”

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大家好，我是Tony Bai。

在前两篇文章中，我们已经领略了 Gemini CLI 如何通过 @、! 和 / 三大指令，将强大的 AI 能力深度集成到我们的命令行工作流中。我们学会了让 AI 分析代码、执行命令，甚至起草整个 Pull Request 描述。这无疑是激动人心的。

但随之而来的，是一个理智且关键的问题：“让一个 AI 模型直接读写我的本地文件，甚至执行 Shell 命令，这真的安全吗？如果它误解了我的意图，做出了错误的修改，我该如何挽回？”

这是一个所有严肃开发者都会提出的问题。好消息是，Gemini CLI 的设计者们不仅考虑到了这一点，还提供了企业级的解决方案来化解这些顾虑。本文将为你揭开 Gemini CLI 的两大核心安全特性——Checkpointing (快照与回滚) 和 Sandboxing (安全沙箱)，它们就像是你在 AI 辅助开发的赛道上驰骋时，为你系上的“安全带”和备好的“后悔药”。