【Gemini CLI】仕組みと「スキル」の保存場所を徹底解説
この記事でわかること
- 1. Gemini CLIの核心的な仕組み
- ReActループの採用
- 超巨大なコンテキスト窓
- MCP（Model Context Protocol）連携
- 2. 「スキル（スクリプト）」の正体と保存場所
- ① グローバル（個人用共通設定）
2026年現在、ターミナルから直接AIを操作する「エージェント型CLI」の利用が急増しています。Googleが提供する Gemini CLI もその一つですが、このツールの仕組みや、Claude Codeのように独自のワークフローを「スクリプト化（スキル化）」する方法、そしてその保存場所についてまとめてみました。
1. Gemini CLIの核心的な仕組み
Gemini CLIは、単なるAPIのラッパーではありません。最大の特徴は、「思考（Reasoning）」と「実行（Acting）」を繰り返すエージェント機能にあります。
ReActループの採用
ユーザーの曖昧な指示に対し、「まずディレクトリ構成を見る」→「必要なファイルを読み込む」→「修正案を作成する」→「テストを実行して検証する」というステップを自律的に繰り返します。人間が細かく指示しなくても、AIが自分で考えて動いてくれるイメージです。
超巨大なコンテキスト窓
数百万トークンのコンテキストを活かし、プロジェクト全体（全ソースコードやドキュメント）を一気に読み込ませた状態での議論が可能です。「このリポジトリ全体を理解した上で答えて」という使い方ができるのが強みです。
MCP（Model Context Protocol）連携
Claude Code等と共通の標準規格「MCP」に対応しており、外部データベースや各種Webサービスとシームレスに連携できます。ツールが違っても同じ仕組みで拡張できるのは、地味に便利なポイントです。
2. 「スキル（スクリプト）」の正体と保存場所
Gemini CLIでは、特定の定型作業や高度なプロンプトを 「Skill（スキル）」 という単位で管理します。これは実質的に「AI用の実行スクリプト」として機能します。
保存場所は、そのスキルの用途に合わせて2系統あります。
① グローバル（個人用共通設定）
どのプロジェクトを触っているときでも呼び出せるスキルです。
- パス:
~/.gemini/skills/ - 用途: 自分好みのコードレビュー基準、コミットメッセージの自動生成、お決まりのデバッグ手順など
② プロジェクト固有
そのリポジトリ（プロジェクト）専用のルールや自動化手順です。
- パス:
(プロジェクトルート)/.gemini/skills/ - 用途: チーム独自のコーディング規約のチェック、特定のビルド・デプロイ手順の自動化など
Tips: スキルはディレクトリごとに
SKILL.mdというMarkdown形式のファイルで定義されます。
3. Claude Codeとの「スキル互換性」
現在、Gemini CLIやClaude Codeは、同じ SKILL.md のフォーマットを採用しています。
これにより、Claude Code用に作成したスキル（.claude/skills/ 内のファイル）を、Gemini CLIのスキルディレクトリへコピーするだけで、ほぼそのまま動作させることが可能です。ツールを使い分けつつ、資産を共通化できるのは大きなメリットだと思います。
4. Raspberry PiやLinuxサーバーでの活用
Gemini CLIは低リソースの環境からも「AIエージェント」を呼び出せるため、インフラ管理や自動化との相性が抜群です。
非対話モードの活用
gemini -p "現在のログからエラーを抽出して解決策を提示せよ" > report.txt
このように、シェルスクリプトの一部として組み込むことができます。定期実行と組み合わせれば、自動監視ツールとして使えそうです。
設定の管理
APIキーやモデルの優先順位などは ~/.gemini/settings.json に集約されています。一箇所で管理できるのでわかりやすいです。
まとめ
Gemini CLIを使いこなす鍵は、自分専用の SKILL.md を増やしていくことにあります。一度作成したスキルは資産となり、異なるプロジェクトやAIツール間でも再利用可能です。
まずは ~/.gemini/skills/ に、自分だけの「秘伝のタレ（スクリプト）」を保存するところから始めてみてはいかがでしょうか。
