265 个 Gemini 官方扩展！这才是 2026 年最硬核的 AI 工具链！

我不叫阿哏

2026-01-10 11:16 ·广东

大家好！我是瓜哥，前互联网技术总监，现专注于 AI 编程领域的探索和分享。

最近有个有趣的现象。

一边是各种大模型在评测集上刷出逆天分数，另一边是用户在吐槽 'AI给的代码还是不好用'。这个矛盾的背后，其实是很多人忽略了 AI 编程工具的扩展生态。

讲真，高阶玩家已经不再纠结 '用哪个模型' 了。他们在问的是 '用哪套工具链好用' ?

从 Claude Skills 到 Gemini CLI 的扩展，从 Cursor 的 Rules 到各种 AI IDE 的插件市场，这些东西正在悄悄影响着 AI 编程的使用方式。

工具不断在升级，但更重要的是应用逻辑变了。

今天这篇内容，把 Gemini CLI 的扩展生态一次分享解给大家。特别是那些已经在Google、Vercel、GitHub等头部公司验证过的生产级扩展。

阅读本文，你将能收获：

如何找到 Gemini ClI 官方扩展生态，如何驾驭这些扩展工具，如何运用这套工具链提升你的效率和体验。实现这一切并不复杂，但效果却出奇地好。

点个‘ 关注 ’，文末还有福利免费领！

为什么 Gemini CLI的扩展值得关注？

先说一个数据： Gemini CLI 在 'Terminal AI Agents' 类别中排名第2，采用率79%

这说明什么？

在真实的开发工作中，已经有大量开发者在用 Gemini CLI 来处理日常任务。而这些任务的背后，很多都是通过扩展来辅助实现的。

更关键的是，Gemini CLI 的扩展生态有一个特点：它们都是在真实生产环境中验证过的。

Google内部每周发布100-150个功能、bug 修复和增强。这些都是通过 Gemini CLI 的扩展来加速的。

换句话说，你看到的是真实的生产级工具。

第一梯队：核心开发工作流（最高价值）1. Context7 - 解决 AI 的"健忘症"

你问 Claude 或 Gemini 怎么用 React 18 的新特性，它给你的答案却是基于 React 16 的文档。

这就是 AI 大模型的 '训练缺陷'，不是大模型笨，而是大模型训练的截止日期，当时的 React 版本是16。

让装上Context7后，直接在输入的提示词中加入 use context7 ，AI 就能实时获取最新版本的库文档。

你再也不用担心 AI 给出过时答案。

而 GitHub 上 40.6K ⭐ 的收藏数字，说明这个工具有多重要。

2. Conductor - 从"直接写代码"到"规划优先"

不用再去羡慕Kiro的Spec模式了，装上conductor， Gemini CLI 也瞬间具备驱动开发的能力。

这是什么意思？

当你输入提示词后，AI 不再是直接生成代码，而是先帮你规划，确认后，AI 再实现。

核心命令：

/conductor:setup - 定义项目上下文
/conductor:newTrack - 创建规格和计划
/conductor:implement - 按计划实现

3. Security + Jules - 自动化安全审查的完整闭环

平时自己在本地玩玩无所谓，但要打算开发个正式项目上线，上线前代码的安全审查不能少，你总不希望项目上线后，24小时就被人黑了吧。

解决方案：

Security 扩展自动扫描代码，生成安全报告

Jules 扩展自动修复检测到的问题

这两个工具能达到 90% 精准度、93% 召回率。

检测范围包括：

硬编码密钥
SQL 注入、SSRF 等注入漏洞
不安全的数据处理
访问控制问题

这不是简单的 '列出问题'，而是 '列出问题→自动修复→提交审查' 的完整闭环。

第二梯队：工作流自动化（高价值）4. GitHubMCP- 版本控制集成

你不用打开 GitHub 网页，直接在 CLI 中完成所有操作。

包括操作：

列出 PR、创建分支、评论 PR
自动化 PR 审查
Issue 分类和优先级排序
触发 GitHub Action 工作流

这就是效率！

而 25.5K ⭐ 的收藏数，你就知道这个需求有多强烈。

5. 企业工具集成（Stripe、Figma、Postman 等）

有了这些工具集成，我们不用在浏览器、IDE、设计工具之间频繁切换。

Stripe：直接从 CLI 查看交易、发起退款
Figma：从设计框架生成代码、检查设计系统一致性
Postman：用自然语言管理 API 集合

核心价值，在一个 CLI，连接所有工具。

第三梯队：专业工具（中等价值）6. 数据库工具 - 30+ 数据源支持

支持 SQL、MongoDB、Redis、Neo4j 等。直接从 CLI 查询和管理数据库。

7. 可观测性工具 - Grafana、Dynatrace、SonarQube

性能分析、代码质量监控。快速定位问题根源。

实操演示：Gemini CLI如何管理扩展命令 1：安装扩展

输入 /extensions explore ，打开 Gemini CLI 官网扩展网站

/extensions explore

官方已准备了265个可选扩展

以安装 conductor 为例，在搜索框输入 conductor

选择 conductor ，点击复制按钮

回到终端，可以退出 Gemini CLI 粘贴执行，也可以直接在 Gemini CLI 里直接执行。

安装完成后，需要重启 Gemini CLI 。让我们查看下新装的conductor的状态。当然我还没创建相关的相关的文档（product.md、tech-stack.md、tracks.md、workflow.md）。

如果你们想让我演示下在Gemini CLI 如何进行驱动开发，评论区留言给我。

命令 2：查看扩展列表

/extensions list

展示Gemini CLI 所有已安装的扩展

命令 3：更新所有扩展

/extensions update --all

更新 Gemini CLI 所有已安装的扩展

上面这些Gemini CLI 扩展可不是玩具工具，而是生产级别的。Google 内部工程师日常开发，都是通过这套工具链完成的。

还有其他的科技大厂 Vercel、GitHub、OpenAI、Anthropic、HackerNews、Product Hunt 都在用。

未来真正有价值的，不是谁的 Prompt 写得最花、谁一次能生成最多内容。

而是谁最懂业务流程、谁能把经验沉淀成 SOP、谁能把 SOP 交给 AI 稳定执行。

哪怕是之前说的 Vibe Coding 的尽头，其实也是扩展。

这就是为什么我觉得Gemini CLI 的扩展生态，正是这条路上最值得研究的一套方法。

你用过 Gemini CLI 的哪个扩展？在评论区分享你的体验吧。

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从"手工操作"到"自动化流程"，可能就差一个扩展的距离。

GitHub 资源：

Gemini CLI 官方：https://github.com/google/gemini-cli
扩展市场：https://github.com/google/gemini-cli-extensions

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