Genkit是谷歌的开源框架，用于构建和编排生成式AI应用程序。它提供了一种结构化的方法来定义“流程”，即连接LLM、工具、API和外部数据源的模块化管道。每个流程可以代表从简单的文本生成任务到多步骤推理过程或代理工作流的任何内容。Genkit与更广泛的谷歌AI生态系统（包括Gemini模型）集成，同时保持框架无关性，允许开发者使用标准的TypeScript、JavaScript或Python代码混合模型、提供者和编排逻辑。

Genkit扩展与Genkit SDK和基础设施深度集成，使Gemini CLI对Genkit的架构、流程和工具具有一流的感知能力。该扩展还提供上下文感知的代码生成、访问Genkit文档以及对Genkit的模型上下文协议（MCP）工具的内置支持。

在高层次上，该扩展将Genkit的MCP服务器与上下文文件和剧本打包在一起，使Gemini CLI能够对Genkit项目进行推理。 安装后，该扩展启用以下命令：

• get_usage_guide: 获取Genkit应用程序的使用建议和模式
• lookup_genkit_docs: 检索适合您代码的特定语言文档
• list_flows: 枚举您Genkit项目中定义的流程
• run_flow: 交互式执行流程以进行测试或调试
• get_trace: 分析OpenTelemetry跟踪以执行流程和逐步分析

安装Genkit扩展后，Gemini CLI能够感知Genkit，并在整个项目生命周期中协助开发者，从使用正确的Genkit模式添加新AI功能，到通过跟踪分析和上下文感知建议调试应用程序，再到执行最佳实践以保持代码与Genkit的约定一致。在生成新流程时，Gemini CLI会自动应用Genkit的设计模式，避免生成通用或不匹配的输出。这反映了向框架感知AI工具的更广泛趋势，其中理解开发者技术栈的系统可以减少错误，加速反馈循环，并提高生产力。

社区的反应是乐观的。一位用户在X上评论道：

无缝智能正好在关键之处——命令行。Genkit扩展为Gemini CLI是使AI开发更直观、引导和高效的一大步。对于推动下一波智能系统的构建者来说，这是一个令人兴奋的飞跃。

另一位用户指出：

上下文感知的CLI辅助是从静态文档到动态指导的范式转变。终端中代码生成、调试和最佳实践的集成减少了认知负担。它如何处理项目特定的约定？

这种集成是谷歌构建广泛的Gemini CLI扩展生态系统的更广泛努力的一部分。扩展模型允许开发者通过“剧本”将领域知识、API集成和工作流纳入CLI。这些剧本本质上教会Gemini CLI代理如何在项目上下文中有效地使用工具。发布时，谷歌正在从内部和合作团队推出多个扩展，涵盖云、可观测性、安全性、设计和生成式AI。一些知名名称包括Dynatrace、Elastic、Figma、Postman、Shopify、Snyk和Stripe。 Genkit扩展对于使用Genkit的AI技术栈的开发者尤其相关。

Anthropic的Claude Code和OpenAI Codex 提供了类似的命令行体验，将AI辅助与编码工作流结合在一起。然而，这些工具提供的是通用的AI编码助手，缺乏对特定框架架构的深刻理解。相比之下，Genkit Gemini CLI扩展是框架感知的，专门围绕Genkit的基于流程的编排、调试和可观测性模型构建。这使其特别适合于使用Genkit构建生成式AI管道的开发者。