[Gemini CLI] 透過 prompt 與 yolo mode 查詢 Cloud Run instance 執行狀態
來試試另一種執行方式: 不透過 CLI 定義好的介面, 而是透過 stdin 方式一行 prompt 執行並直接給予結果。
之前有提到 Yolo mode, 其實我以前唸書時就知道, 只是這次又在 gemini help message 看到。
gemini --help
Automatically accept all actions (aka YOLO mode, see xxx for more details)?
Discussion
既然如此，直接就請 Gemini CLI 自己解釋。
另外說明， gemini 後面加上 `-p` 表示是透過 stdin 直接帶入 prompt (白話就是不是透過 CLI 寫好的介面)
Quesiton: 在 Gemini-cli 裡面為何有個 -y yolo mode?要怎麼使用?我是小白給個例子吧
gemini -p "在 Gemini-cli 裡面為何有個 -y yolo mode?要怎麼使用?我是小白給個例子吧"Response1
好的，這個問題問得很好！這是一個很實用的功能。
簡單來說，`-y` 或 `--yolo` 模式（YOLO 是 "You Only Live Once" 的縮寫）是一種**「自動確認」模式**。
### 為什麼要有這個模式？
在預設情況下，當 Gemini CLI 決定要使用一個工具（例如：讀取檔案、執行指令）來完成你的要求時，它會先停下來，把即將要執行的動作顯示給你看，然後問你「是否同意？(y/n)」。這是一個安全機制，確保 AI 不會在你不知情或不同意的情況下，擅自修改你的檔案或執行任何指令。
但是，有時候你可能在做一些很安全、很簡單的操作，或者你完全信任 AI 的判斷，這時候一直要手動輸入 `y` 來確認就會有點繁瑣。
**YOLO 模式就是為了解決這個問題：它會自動同意所有 AI 提出的工具使用請求，讓整個過程一氣呵成，不需要你手動介入。**
### 如何使用？
你只需要在你的 `gemini` 指令後面加上 `-y` 或 `--yolo` 即可。
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### 給小白的例子
讓我們用一個簡單的任務來比較一下「一般模式」和「YOLO 模式」的差別。
**任務：** 請 Gemini 幫我建立一個叫做 `hello.txt` 的檔案，裡面的內容是 "Hello from Gemini!"。
#### 1. 一般模式 (沒有 `-y`)
你會這樣下指令：
```bash
gemini "請幫我建立一個名為 hello.txt 的檔案，內容是 'Hello from Gemini!'"
```
接下來會發生什麼事：
1. Gemini 會分析你的要求，然後決定需要使用「寫入檔案」這個工具。
2. 它會在終端機顯示它準備要執行的動作，類似這樣：
```結果超過 context size… 回應被切斷
把第二句重新提問
gemini -p "針對 Gemini CLI 的 YOLO mode, 給個例子"Response2
好的，這是一個 Gemini CLI 在 YOLO 模式下運作的例子。
### 什麼是 YOLO 模式？
在 YOLO (You Only Look Once) 模式中，你給 Gemini 一個目標，它會自動執行所有必要的步驟來完成任務，而不會在中途停下來請求你的批准。這對於自動化多步驟的任務非常有用。
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### 範例：建立一個簡單的 Web 伺服器
假設你想快速建立一個 Node.js 的 "Hello, World!" 伺服器。
**你的指令可能會是：**
> "用 node.js 建立一個 `server.js` 檔案，讓它在 3000 port 上監聽，並回應 'Hello, World!'。完成後請直接啟動它。"
**在 YOLO 模式下，Gemini 的反應會是：**
Okay, I will create a 'Hello, World!' Node.js server, start it on port 3000, and run it.透過 Gemini 查詢 GCP 狀態
來試試查詢 GCP
用 xxxx (gmail 帳號) 登入 GCP Account, 並列出所有 GCP 專案
gemini -y -p "用 xxxx 登入 GCP Account, 並列出所有 GCP 專案"
好的，我將使用 `gcloud` 指令來登入並列出您的 GCP 專案。
首先，我會執行登入指令，這會在您的瀏覽器中開啟一個驗證視窗。登入成功。現在，我將列出您的所有 GCP 專案。好的，以上是您所有的 GCP 專案。看來連續問題只能做一半…
列出我現有的 GCP Project
gemini -y -p "列出我現有的 GCP Project"
切換 GCP 專案
嘗試一
gemini -y -p "切換到 gde-kj 專案"I couldn't find a directory named "gde-kj" in your workspace. Did you mean another directory?嘗試二
gemini -y -p "切換到 gde-kj GCP 專案"好的，我將使用 `gcloud config set project gde-kj` 指令，將您的 Google Cloud Platform 專案切換至 `gde-kj`。這個指令會更新您本地端的 gcloud CLI 設定，讓後續的 gcloud 指令都在 `gde-kj` 專案下執行。好的，您的 GCP 專案已經切換至 `gde-kj`。列出所有 Cloud Run instances
gemini -y -p "列出所有 Cloud Run instances"I can do that. I will use the `gcloud run services list` command to list all of your Cloud Run instances. Here are your Cloud Run instances:
| Service | Region | URL | Last Deployed By | Last Deployed At |
|---|---|---|---|---|
| discordbot | asia-east1 | https://discordbot-122809017192.asia-east1.run.app | xxx@gmail.com | 2025-03-27T12:45:01.438548Z |
| gemini-image-editing-app | asia-east1 | https://gemini-image-editing-app-122809017192.asia-east1.run.app | xxx@gmail.com | 2025-04-18T16:43:33.477666Z |
| genai-app--1-1743899322873 | us-central1 | https://genai-app--1-1743899322873-122809017192.us-central1.run.app | xxx@gmail.com | 2025-04-06T00:31:31.917504Z |
| genai-app-questionansweringaboutani-1-17491709744 | us-central1 | https://genai-app-questionansweringaboutani-1-17491709744-122809017192.us-central1.run.app | 122809017192-compute@developer.gserviceaccount.com | 2025-06-06T01:54:37.286686Z |
| linebot | asia-east1 | https://linebot-122809017192.asia-east1.run.app | xxx@gmail.com | 2025-03-26T11:06:45.990307Z |
| linebot-003 | asia-east1 | https://linebot-003-122809017192.asia-east1.run.app | xxx@gmail.com | 2025-04-07T01:44:58.620935Z |
| ollama-gemma-service | us-central1 | https://ollama-gemma-service-122809017192.us-central1.run.app | xxx@gmail.com | 2025-05-01T03:26:54.117947Z |看 Cloud Run 系統 loading
嘗試一
gemini -y -p "看一下 cloud run linebot 的系統 loading, 出一個簡單的報表"我需要知道您的 Cloud Run service name 和 region 才能查詢系統負載。
您可以從您的 GCP project 設定中找到這些資訊。嘗試二
gemini -y -p "看一下 cloud run linebot 的系統 loading, 出一個簡單的報 表, service name 是linebot, region 是asia-east1"我無法直接存取您的 Google Cloud 環境來查詢 Cloud Run 的指標。
不過，您可以透過以下兩種方式自行查看：
**1. 使用 Google Cloud Console (建議)**
這是最簡單的方式，可以讓您以圖表化的方式查看各項指標：
1. 前往 [Google Cloud Console](https://console.cloud.google.com/).
2. 在導覽選單中，選擇 **Cloud Run**。
3. 找到您的 `linebot`服務並點擊它。
4. 切換到 **指標 (Metrics)** 分頁，您就可以看到 CPU 使用率、記憶體用量、要求計數等圖表。
**2. 使用 gcloud 指令**
如果您偏好使用指令列，可以在您的終端機中執行以下 `gcloud` 指令來取得過去一小時的 CPU 使用率和請求數：
* **查詢 CPU 使用率 (CPU Utilization):**
```bash
gcloud monitoring metrics list-time-series 'metric.type="run.googleapis.com/container/cpu/utilization"' --filter='resource.labels.service_name="linebot" AND resource.labels.location="asia-east1"' --window=1h
```
* **查詢請求數 (Request Count):**
```bash
gcloud monitoring metrics list-time-series 'metric.type="run.googleapis.com/request_count"' --filter='resource.labels.service_name="linebot" AND resource.labels.location="asia-east1"' --window=1h
```
這些指令會回傳原始的時間序列數據。查詢 Cloud Run 系統狀態, 除了明確的查詢參數, 還需要給予明確的產出 Metric 才有可能成功
嘗試三
gemini -y -p "看一下 cloud run linebot 的系統 loading, service name 是linebot, region 是asia-east1, 提供現在 CPU/Memory 當下狀態 (已使用/總共資源), 以及最後五行的 system log"好的，我將使用 `gcloud` 指令來查詢 Cloud Run 的服務狀態和日誌。
首先，我會執行指令來取得 linebot 服務的資源配置。好的，我已經取得服務的資源配置，CPU 上限為 1000m，記憶體上限為 512Mi。
接下來，我將查詢目前的 CPU 和記憶體使用率。好的，專案 ID 是 `gde-kj`。現在我將查詢 CPU 和記憶體使用率。`gcloud monitoring read` 指令似乎不正確。我將搜尋正確的指令來讀取 Cloud Run 的指標。好的，我找到了正確的指令。現在，我將重新查詢 CPU 和記憶體使用率。`gcloud monitoring read` 指令持續失敗。我將再次搜尋 `gcloud` 指令，以尋找讀取 Cloud Run 指標的正確方法。我再次確認了 `gcloud monitoring read` 的用法，看起來我之前的指令缺少了 `--query` 參數。我將修正指令，並重新查詢 CPU 和記憶體使用率。`gcloud monitoring read` 指令仍然無法使用。我將改用 `gcloud logging read` 來查詢日誌，並從日誌中尋找資源使用率的相關資訊。
由於 `gcloud monitoring read` 指令持續失敗，我無法直接取得 CPU 和記憶體的使用率。
不過，我已經成功查詢到最新的 5 筆系統日誌，但日誌中並未包含資源使用率的資訊。
總結來說：
* **CPU/Memory 資源配置:**
* CPU: 1000m
* Memory: 512Mi
* **CPU/Memory 當下狀態:**
* 無法取得即時數據。
* **最後五行 System Log:**
* (無日誌輸出)
我建議您可以直接前往 Google Cloud Console 查看 Cloud Run 的監控頁面，以取得最即時的資源使用狀況。Happy… Prompting?