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Visão geral

Vibe coding é uma prática que vem ganhando força no mundo do desenvolvimento de software. Significa usar a inteligência artificial (IA) para gerar código funcional partindo de comandos em linguagem natural, o que acelera o desenvolvimento e torna a criação de apps mais acessível, especialmente para quem tem pouca experiência em programação.

O termo, criado pelo pesquisador de IA Andrej Karpathy no início de 2025, descreve um fluxo de trabalho em que a função principal não é mais escrever o código linha por linha, mas orientar um assistente de IA, como a CLI do Gemini, para gerar, refinar e depurar um aplicativo por meio de um processo conversacional. Assim, você pode se concentrar no panorama geral ou no objetivo principal do app, enquanto a IA cuida da escrita do código.

A CLI do Gemini é um agente de IA de código aberto que traz o poder do Gemini diretamente para o seu terminal. O projeto da CLI do Gemini tem código aberto, e você pode conferir o roteiro público para saber mais sobre melhorias de funcionalidades, recursos futuros e correções de bugs.

O que você vai aprender

Neste laboratório, você vai aprender a:

• Configurar a CLI do Gemini para uso.
• Interagir com a CLI do Gemini.
• Conhecer as ferramentas integradas da CLI do Gemini.
• Usar a CLI do Gemini no modo Shell.
• Configurar um servidor MCP na CLI do Gemini.
• Usar vibe coding (programação assistida por IA) com a CLI do Gemini.

Pré-requisitos

Este laboratório pode ser executado inteiramente no Google Cloud Shell, que já vem com a CLI do Gemini pré-instalada.

Este laboratório foi criado para usuários e desenvolvedores de todos os níveis, inclusive iniciantes.

Configuração e requisitos

Antes de clicar no botão Começar o Laboratório

Leia estas instruções. Os laboratórios são cronometrados e não podem ser pausados. O timer é ativado quando você clica em Iniciar laboratório e mostra por quanto tempo os recursos do Google Cloud vão ficar disponíveis.

Este laboratório prático permite que você realize as atividades em um ambiente real de nuvem, e não em uma simulação ou demonstração. Você vai receber novas credenciais temporárias para fazer login e acessar o Google Cloud durante o laboratório.

Confira os requisitos para concluir o laboratório:

• Acesso a um navegador de Internet padrão (recomendamos o Chrome).

Observação: para executar este laboratório, use o modo de navegação anônima (recomendado) ou uma janela anônima do navegador. Isso evita conflitos entre sua conta pessoal e de estudante, o que poderia causar cobranças extras na sua conta pessoal.

• Tempo para concluir o laboratório: não se esqueça que, depois de começar, não será possível pausar o laboratório.

Observação: use apenas a conta de estudante neste laboratório. Se usar outra conta do Google Cloud, você poderá receber cobranças nela.

Ativar o Cloud Shell

O Cloud Shell é uma máquina virtual com várias ferramentas de desenvolvimento. Ele tem um diretório principal permanente de 5 GB e é executado no Google Cloud. O Cloud Shell oferece acesso de linha de comando aos recursos do Google Cloud.

1. Clique em Ativar o Cloud Shell na parte de cima do console do Google Cloud.

2. Clique nas seguintes janelas:

   • Continue na janela de informações do Cloud Shell.
   • Autorize o Cloud Shell a usar suas credenciais para fazer chamadas de APIs do Google Cloud.

Depois de se conectar, você verá que sua conta já está autenticada e que o projeto está configurado com seu Project_ID, . A saída contém uma linha que declara o projeto PROJECT_ID para esta sessão:

Your Cloud Platform project in this session is set to {{{project_0.project_id | "PROJECT_ID"}}}

A gcloud é a ferramenta de linha de comando do Google Cloud. Ela vem pré-instalada no Cloud Shell e aceita preenchimento com tabulação.

3. (Opcional) É possível listar o nome da conta ativa usando este comando:

gcloud auth list

4. Clique em Autorizar.

Saída:

ACTIVE: * ACCOUNT: {{{user_0.username | "ACCOUNT"}}} To set the active account, run: $ gcloud config set account `ACCOUNT`

5. (Opcional) É possível listar o ID do projeto usando este comando:

gcloud config list project

Saída:

[core] project = {{{project_0.project_id | "PROJECT_ID"}}} Observação: consulte a documentação completa da gcloud no Google Cloud no guia de visão geral da gcloud CLI.

Tarefa 1: Configurar a CLI do Gemini de acordo com suas necessidades

Ativar o Cloud Logging para a CLI do Gemini

Para que seja possível pontuar algumas das tarefas deste laboratório, você precisa ativar o Cloud Logging na CLI do Gemini.

• No Cloud Shell, execute os comandos a seguir para configurar o Cloud Logging para a CLI do Gemini:

mkdir -p ~/.antigravity cat < ~/.antigravity/settings.json { "project": "{{{ project_0.project_id }}}", "telemetry": { "enabled": true, "target": "gcp", "otlpEndpoint": "http://{{{ project_0.startup_script.external_ip }}}:4318", "otlpProtocol": "http", "logPrompts": true, "useCollector": true } } EOF

Observe que o arquivo de exemplo AGENTS.md (or GEMINI.md) fornece algumas instruções gerais e outras muito específicas para o estilo de programação, o gerenciamento de dependências e muito mais. Da mesma forma, você pode escrever suas próprias diretrizes com base na sua linguagem de programação, framework, estilo de programação e outras preferências específicas para o projeto.

O arquivo AGENTS.md (or GEMINI.md) é a chave para fazer com que a CLI do Gemini siga suas preferências. Para mais informações, consulte a série CLI do Gemini na prática, que explica como gerar automaticamente esse arquivo para seu projeto, personalizar o comando do sistema e muito mais.

Definir a configuração específica do projeto

Antes de começar a usar a CLI do Gemini, crie uma pasta inicial onde você vai criar todos os seus projetos. Ela será um ponto de partida para a CLI do Gemini trabalhar, embora também possa consultar outras pastas no seu sistema, conforme necessário.

1. Execute os comandos a seguir no Cloud Shell para criar uma pasta de exemplo, antigravity-projects, e navegar até ela:

export GOOGLE_CLOUD_PROJECT="{{{ project_0.project_id }}}" mkdir antigravity-projects cd antigravity-projects

2. Agora execute o comando a seguir para criar um subdiretório .gemini contendo um arquivo de configuração settings.json:

mkdir -p ~/.antigravity echo '{ "project": "{{{ project_0.project_id }}}", "telemetry": { "enabled": true, "target": "gcp", "otlpEndpoint": "http://{{{ project_0.startup_script.external_ip }}}:4318/v1/logs", "otlpProtocol": "http", "logPrompts": true, "useCollector": true } }' > ~/.antigravity/settings.json

No Cloud Shell, a CLI do Gemini já está pré-instalada.

3. Para começar a interagir com a CLI do Gemini, mude para a guia ✦ CLI do Gemini no terminal do Cloud Shell.

Quando você usa a CLI do Gemini pela primeira vez, ela pode pedir para você escolher um método de autenticação.

4. Se for necessário selecionar um modo de autenticação, pressione 2 para escolher 2. Usar as credenciais de usuário do Cloud Shell. Se a autenticação não for solicitada, não tem problema. Você pode ignorar essa etapa e continuar com o laboratório.

Depois da autenticação, a CLI do Gemini estará pronta para receber seu comando. Confira abaixo uma captura de tela de exemplo:

Por enquanto, você pode sair da CLI do Gemini, porque vai trabalhar com o modelo mais detalhadamente na próxima tarefa.

5. Pressione CTRL+D ou CTRL+C duas vezes ou execute o comando /quit para sair da CLI do Gemini.

Tarefa 2: Interagir com a CLI do Gemini

Nesta tarefa, você vai começar a usar a CLI do Gemini. Para que a funcionalidade de pontuação neste laboratório seja estável, comece instalando uma versão específica da CLI do Gemini. Como você quer começar a trabalhar na pasta específica do projeto que criou para essa finalidade, inicie uma nova sessão do Gemini.

1. No Cloud Shell, execute o seguinte comando para instalar a versão relevante da CLI do Gemini globalmente: npm install -g @google/antigravity-cli@0.6.1

Nota: Você pode testar outros modelos usando o comando /model no Antigravity CLI.

Enquanto a CLI do Gemini está em execução, você pode verificar o modelo que está sendo executado na parte inferior direita do terminal da CLI do Gemini, como na captura de tela a seguir:

Usar o modo não interativo

Uma opção interessante é executar a CLI do Gemini em um modo não interativo. Isso significa que você fornece o comando diretamente e ele responde sem abrir o terminal interativo da CLI do Gemini. Isso é muito útil se você planeja usar a CLI do Gemini de forma automatizada como parte de um script ou qualquer outro processo de automação.

1. Saia da sessão (pressione CTRL+D ou CTRL+C duas vezes ou envie o comando /quit).

2. No Cloud Shell, execute o seguinte comando com o parâmetro -p:

gemini -p "Qual é o comando gcloud para implantar o Cloud Run?"

Lembre-se de que, no modo não interativo, não é possível continuar a conversa com perguntas complementares. Esse modo também não permite autorizar ferramentas (incluindo o WriteFile) ou executar comandos shell.

Clique em Verificar meu progresso para conferir o objetivo. Usar o modo não interativo do Gemini

Tarefa 4: Usar a CLI do Gemini no modo Shell

Também é possível trabalhar diretamente com o Shell na CLI do Gemini.

1. Inicie a CLI do Gemini novamente com o seguinte comando:

gemini

2. Pressione ! na caixa de comando. Isso alterna para um modo Shell.

No modo shell, você vê o ! no início do comando, como no exemplo a seguir:

No modo shell, você pode usar diretamente comandos padrão como pwd, cat e ls, por exemplo.

Agora vamos tentar imprimir o conteúdo de um arquivo usando o comando cat.

3. Envie o seguinte comando para a CLI do Gemini: cat finance-news-today.txt

Exemplo de saída:

4. Pressione ! novamente ou pressione a tecla ESC para sair do modo Shell.

Clique em Verificar meu progresso para conferir o objetivo. Usar a CLI do Gemini no modo Shell

Tarefa 5: Configurar um servidor de Protocolo de Contexto de Modelo (MCP)

Um servidor MCP é um aplicativo que expõe ferramentas e recursos à CLI do Gemini por meio do Protocolo de Contexto de Modelo, permitindo que ela interaja com sistemas e fontes de dados externos. Os servidores MCP atuam como uma ponte entre o modelo Gemini e seu ambiente local ou outros serviços, como APIs.

Um servidor MCP permite que a CLI do Gemini descubra e execute ferramentas, ampliando assim sua capacidade de realizar ações além dos recursos integrados, como interagir com bancos de dados, APIs, scripts personalizados ou fluxos de trabalho especializados.

A CLI do Gemini é compatível com a configuração de servidores MCP para descobrir e usar ferramentas personalizadas.

1. Se a CLI do Gemini estiver aberta, você poderá verificar os servidores MCP configurados com o comando /mcp da seguinte forma:

Se você não tiver configurado nenhum servidor MCP, a CLI do Gemini vai abrir a documentação do servidor MCP.

É possível configurar servidores MCP no nível global no arquivo ~/.antigravity/settings.json ou no diretório raiz do seu projeto.

Se a CLI do Gemini estiver em execução, você poderá sair da sessão pressionando CTRL+D ou CTRL+C duas vezes.

2. No terminal do Cloud Shell, clique em Abrir editor na barra de ferramentas para iniciar o editor do Cloud Shell.
3. Como o diretório de configuração ~/.antigravity fica oculto por padrão, selecione Visualizar > Ativar/desativar arquivos ocultos para mostrar arquivos e diretórios ocultos.
4. No editor do Cloud Shell, navegue até o arquivo ~/.antigravity/settings.json na pasta específica do projeto (antigravity-projects) e abra-o.

No arquivo ~/.antigravity/settings.json, você precisa configurar o bloco de configuração mcpServers. Ele tem a seguinte sintaxe:

"mcpServers": { "server_name_1": {}, "server_name_2": {}, "server_name_n": {} }

Você vai configurar esse arquivo para compatibilidade com um servidor MCP na próxima tarefa.

Cada configuração do servidor aceita as seguintes propriedades, conforme a documentação de referência:

Obrigatório (um dos seguintes)

• command (string): caminho para o executável do transporte Stdio
• url (string): URL do endpoint SSE (por exemplo, "http://localhost:8080/sse")
• httpUrl (string): URL do endpoint da transmissão HTTP

Opcional

• args (string[]): argumentos de linha de comando para transporte Stdio
• headers (objeto): cabeçalhos HTTP personalizados ao usar url ou httpUrl
• env (objeto): variáveis de ambiente para o processo do servidor. Os valores podem se referir a variáveis de ambiente usando a sintaxe $$VAR_NAME ou $${VAR_NAME}
• cwd (string): diretório de trabalho para transporte Stdio
• timeout (number): tempo limite de solicitação em milissegundos (padrão: 600.000 ms = 10 minutos)
• trust (booleano): quando verdadeiro, ignora todas as confirmações de chamada de ferramenta para este servidor (padrão: falso)
• includeTools (string[]): lista de nomes de ferramentas a serem incluídas deste servidor MCP. Quando especificado, apenas as ferramentas listadas aqui estarão disponíveis neste servidor (comportamento de lista de permissões). Se não for especificado, todas as ferramentas do servidor serão ativadas por padrão.
• excludeTools (string[]): lista de nomes de ferramentas a serem excluídas deste servidor MCP. As ferramentas listadas aqui não estarão disponíveis para o modelo, mesmo que sejam expostas pelo servidor. Observação: excludeTools tem precedência sobre includeTools. Se uma ferramenta estiver nas duas listas, ela será excluída.

Observação: antes de continuar, é importante destacar que você deve ter cuidado ao se conectar com servidores MCP de terceiros ou ao integrá-los. Para proteger suas informações e a integridade do sistema, é recomendável que você integre apenas servidores MCP de fontes confiáveis e totalmente verificadas.

Configurar um servidor MCP do Git local

O servidor oficial do Git do Model Context Protocol (MCP) (git-mcp-server) permite que o Antigravity CLI execute operações de controle de versão do Git diretamente em repositórios locais.

Nesta seção, você configurará um repositório Git local e o servidor MCP do Git no arquivo de configuração do Antigravity CLI.

1. No terminal integrado do Editor do Cloud Shell, execute os seguintes comandos para criar e inicializar um repositório Git de exemplo:

mkdir -p ~/event-talks-app cd ~/event-talks-app git init git config user.name "Student" git config user.email "student@qwiklabs.net" echo "# Event Talks App" > README.md git add README.md git commit -m "Initial commit"

2. Execute os seguintes comandos no seu terminal para criar mcp_config.json com a configuração do servidor MCP do git:

mkdir -p ~/.antigravity ~/.gemini cat < ~/.antigravity/mcp_config.json { "mcpServers": { "git": { "command": "npx", "args": [ "-y", "git-mcp-server", "$HOME/event-talks-app" ], "trust": true } } } EOF cp ~/.antigravity/mcp_config.json ~/.gemini/mcp_config.json jq -s '.[0] * .[1]' ~/.antigravity/settings.json ~/.antigravity/mcp_config.json > temp.json && mv temp.json ~/.antigravity/settings.json cp ~/.antigravity/settings.json ~/.gemini/settings.json

3. Execute o seguinte comando para iniciar o Antigravity CLI:

agy

4. Para verificar se o servidor MCP do Git está carregado e suas ferramentas estão ativas, digite o comando /mcp:

/mcp

A saída do comando /mcp exibe o servidor MCP do git ativo junto com as ferramentas disponíveis, como git_status, git_log, git_add e git_commit.

Nota: Quando o Antigravity CLI solicitar permissão, pressione ENTER para selecionar Permitir uma vez (ou Permitir sempre).

5. Solicite ao Antigravity CLI para inspecionar o status do repositório:

Check the git status of the repository at /home/student/event-talks-app using the git MCP server tools.

Clique em Verificar meu progresso. Verificar o repositório local usando ferramentas MCP do Git

6. Agora solicite ao Antigravity CLI para adicionar um novo arquivo e fazer o commit das alterações no Git:

Create a new file named talks.json in /home/student/event-talks-app with sample event schedule data, add it to git, and commit the changes with the message "Add talks schedule".

Clique em Verificar meu progresso. Criar commit usando ferramentas MCP do Git

Agora que o servidor MCP do GitHub está configurado, você pode fazer consultas em linguagem natural da seguinte forma para trabalhar com um dos seus projetos do GitHub:

• Descreva o <repo-name> para mim.
• Clone o <repo-name> na minha máquina local.
• Descreva @<file-name> ou @<directory-name>/
• Quais são os diferentes componentes deste repositório?
• Fiz as mudanças necessárias. Você pode enviar as alterações para o GitHub usando as ferramentas do servidor MCP do GitHub?

Mais servidores MCP

Confira outra lista de servidores MCP que podem ser do seu interesse:

• Servidor MCP do Firebase
• Serviços de mídia com IA generativa do Google (Imagen, Veo, Lyria)
• MCP Toolbox para bancos de dados (trabalhe com o Firestore, o BigQuery e os bancos de dados do Google Cloud)
• Servidor MCP do Google Workspace (trabalhe com Docs, Planilhas, Agenda e Gmail)

As instruções para configurar esses servidores MCP estão publicadas neste post do blog.

Tarefa 6: Usar vibe coding (programação assistida por IA) com a CLI do Gemini

Nesta tarefa, você vai usar a CLI do Gemini para criar um site com vibe coding. Peça à CLI do Gemini para gerar a estrutura do site e configurá-lo.

Observação: mesmo quando você é muito preciso nas instruções usando vibe coding, o modelo pode se desviar do que você pediu, alucinar ou ficar preso em um loop. Se o modelo ficar preso, pressione ESC e peça para ele seguir instruções atualizadas ou repita as instruções anteriores, conforme necessário.

1. Na CLI do Gemini, execute o seguinte comando:

Gere um site para um evento de um dia cheio de palestras técnicas. Serão seis palestras em uma única faixa, com uma hora cada. Cada palestra tem as seguintes informações: título, 1 ou no máximo 2 palestrantes, categoria (1 ou no máximo 3 palavras-chave), duração e uma descrição. O site tem uma única página, em que os usuários podem ver a programação do dia inteiro com os horários. Haverá um intervalo de uma hora para o almoço, e o evento começa às 10h. Mantenha uma transição de 10 minutos entre as palestras. Eu gostaria de usar o Node.js no lado do servidor e HTML, JavaScript e CSS padrão no front-end. Os usuários devem poder pesquisar as palestras com base na categoria. Quero que você siga estas etapas: 1. Planeje como você projetaria e programaria esse aplicativo. 2. Se tiver alguma dúvida, pode me perguntar a qualquer momento. 3. Quando eu estiver satisfeito, gere o código e compile o site em um único arquivo HTML sem servidor. 4. Forneça instruções para executar e testar o site (disponibilize o arquivo index.html usando um servidor Python simples para que eu possa visualizá-lo localmente).

A CLI do Gemini realiza uma série de ações neste momento.

2. Se o modelo quiser que você confirme quais ações ele deve realizar em seguida ou perguntar como proceder, envie o seguinte comando:

Crie o site usando dados de marcador de posição e siga as sugestões do seu plano. Observação: pode acontecer de a CLI do Gemini apresentar um tempo limite ou usar um nome de usuário incorreto, etc. Interaja com ela e sugira as correções necessárias.

Os próximos comandos e respostas são um exemplo de fluxo que foi observado. Você pode receber uma resposta completamente diferente.

Você precisa interagir e trocar com a CLI do Gemini conforme necessário.

Às vezes, a CLI do Gemini pode sugerir um comando que ela gostaria de executar. Para os fins deste laboratório, você deve exercer controle sobre a tarefa.

Se o modelo se oferecer para executar um comando, basta pressionar ESC para sair e redirecionar a abordagem com uma mensagem como a seguinte:

Ao seguir as instruções para iniciar o servidor e navegar até a página inicial, você recebe um site de exemplo como o exibido (você deve ver uma variante de um site semelhante se usou o mesmo comando):

Você pode continuar fazendo mais mudanças com a ajuda da CLI do Gemini.

• Cria o repositório.
• Usa vários comandos do Git: init, add e commit para gerenciar o repositório Git local.
• Configura o Git remoto e faz o envio.

Observação: em alguns casos, a CLI do Gemini pode atingir o tempo limite ou usar um nome de usuário incorreto, etc. Interaja com ela e sugira as correções aplicáveis, conforme necessário.

Se a CLI do Gemini tiver problemas com a autenticação ao enviar suas mudanças, lembre-o de usar as ferramentas do servidor MCP do GitHub.

Se tudo der certo, você terá um repositório do GitHub. Confira abaixo uma captura de tela de exemplo:

Parabéns! Você criou um site com a ajuda da CLI do Gemini e enviou as mudanças para seu repositório do GitHub.

Observação: você não concluiu um arquivo README.md fácil de usar para o projeto neste laboratório, mas isso seria recomendado em um ambiente de produção real. Se quiser, peça para a CLI do Gemini fazer isso por você.

Clique em Verificar meu progresso para conferir o objetivo.

Parabéns!

Parabéns! Você conheceu a CLI do Gemini, suas funcionalidades, e aplicou a ferramenta a um caso de uso.

Próximas etapas / Saiba mais

• Post de anúncio da CLI do Gemini
• Página inicial do projeto da CLI do Gemini
• Documentação da CLI do Gemini

Manual atualizado em 16 de outubro de 2025

Laboratório testado em 16 de outubro de 2025

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