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- 数据库层面: - 创建 RBAC 核心表(角色、菜单权限) - 扩展现有表支持数据共享 - 初始化基础数据 - 后端层面: - 实现 UserContext 用户上下文管理 - 实现数据集访问权限服务 - 实现菜单权限服务 - 添加数据集共享功能 - 修复前端命名不匹配问题(snake_case vs camelCase) - 修复请求头不匹配问题(X-User-Roles vs X-Role-Codes) - 修复 Mapper 方法未实现问题 - 修复共享设置持久化缺失问题 - 前端层面: - 创建菜单权限工具 - 更新 Redux Store 支持菜单过滤 - 创建数据集共享设置组件 - 添加用户信息到请求头 - 实现 Token 刷新逻辑 - 数据隔离: - 实现 MyBatis 查询权限检查 - 实现数据文件访问控制 参考: - Codex 生成的实施方案 - kimI-cli 实施结果 - Codex Review 审核报告 修复的问题: 1. 前端命名不匹配(is_shared -> isShared, shared_with -> sharedWith) 2. 请求头不匹配(X-User-Roles -> X-Role-Codes) 3. Mapper 方法未实现(添加 findFilesWithAccessCheck 等方法声明) 4. 共享设置持久化缺失(添加 isShared 和 sharedWith 字段到 UpdateDatasetRequest) 5. 用户上下文加载问题(实现 Token 刷新逻辑)
6.9 KiB
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Session: 2026-02-04 01:39:00 UTC
- Session Key: agent:main:telegram:group:-1003879848304
- Session ID: 5e8d9a2c-61f3-4dc8-b9db-96b28a3ffddb
- Source: telegram
Conversation Summary
Kimi CLI Print 模式
获取并记录 Kimi Code CLI 的非交互运行方式说明到全局记忆。
Kimi CLI Print 模式文档
基本信息
- Print 模式让 Kimi Code CLI 以非交互方式运行,适合脚本调用和自动化场景
- 文档地址:https://www.kimi-cli.com/zh/customization/print-mode.html
基本用法
# 通过 -p 传入指令(或 -c)
kimi --print -p "列出当前目录的所有 Python 文件"
# 通过 stdin 传入指令
echo "解释这段代码的作用" | kimi --print
Print 模式特点
- 非交互:执行完指令后自动退出
- 自动审批:隐式启用 --yolo 模式,所有操作自动批准
- 文本输出:AI 的回复输出到 stdout
仅输出最终消息
# 只输出最终的 assistant 消息,跳过中间的工具调用过程
kimi --print -p "根据当前变更给我一个 Git commit message" --final-message-only
# --quiet 是 --print --output-format text --final-message-only 的快捷方式
kimi --quiet -p "根据当前变更给我一个 Git commit message"
JSON 格式
# 以 JSONL(每行一个 JSON)格式输出
kimi --print -p "你好" --output-format=stream-json
# 接收 JSONL 格式的输入
echo '{"role":"user","content":"你好"}' | kimi --print --input-format=stream-json --output-format=stream-json
使用场景
- CI/CD 集成:在 CI 流程中自动生成代码或执行检查
- 批量处理:结合 shell 循环批量处理文件
- 工具集成:作为其他工具的后端,通过 JSON 格式进行通信
Gemini CLI Headless 模式
获取并记录 Gemini CLI 的非交互运行方式说明到全局记忆。
Gemini CLI Headless 模式文档
基本信息
- Headless 模式允许通过命令行参数或 stdin 接收提示,返回结构化输出(文本或 JSON)
- 文档地址:https://geminicli.com/docs/cli/headless/
- 适合场景:脚本、自动化、CI/CD 管道、构建 AI 驱动工具
基本用法
# 通过 --prompt(或 -p)运行 headless 模式
gemini --prompt "What is machine learning?"
# Pipe 输入到 Gemini CLI
echo "Explain this code" | gemini
# 结合文件输入
cat README.md | gemini --prompt "Summarize this documentation"
输出格式
Text 输出(默认)
gemini -p "What is capital of France?"
# 输出:The capital of France is Paris.
JSON 输出
gemini -p "What is capital of France?" --output-format json
返回结构化数据,包括:
response: AI 生成的主要内容stats: 使用指标和性能数据models: 每个模型的 API 和 token 使用统计tools: 工具执行统计files: 文件修改统计error: 错误信息(仅在发生错误时)
流式 JSON 输出
gemini --output-format stream-json --prompt "What is 2+2?"
实时事件流(JSONL 格式),包含 6 种事件类型:
init: 会话开始(包括 session_id, model)message: 用户提示和助手响应tool_use: 工具调用请求(带参数)tool_result: 工具执行结果(成功/错误)error: 非致命错误和警告result: 最终会话结果(带聚合统计)
何时使用流式 JSON
- 实时进度监控
- 事件驱动自动化
- 实时 UI 更新
- 详细执行日志
- 管道集成
配置选项
| 选项 | 描述 | 示例 |
|---|---|---|
--prompt, -p |
运行 headless 模式 | gemini -p "query" |
--output-format |
指定输出格式 | gemini -p "query" --output-format json |
--model, -m |
指定 Gemini 模型 | gemini -p "query" -m gemini-2.5-flash |
--debug, -d |
启用调试模式 | gemini -p "query" --debug |
--include-directories |
包含额外目录 | gemini -p "query" --include-directories src,docs |
--yolo, -y |
自动批准所有操作 | gemini -p "query" --yolo |
--approval-mode |
设置审批模式 | gemini -p "query" --approval-mode auto_edit |
文件重定向
# 保存到文件
gemini -p "Explain Docker" > docker-explanation.txt
gemini -p "Explain Docker" --output-format json > docker-explanation.json
# 追加到文件
gemini -p "Add more details" >> docker-explanation.txt
# Pipe 到其他工具
gemini -p "What is Kubernetes?" --output-format json | jq '.response'
gemini -p "Explain microservices" | wc -w
gemini -p "List programming languages" | grep -i "python"
使用场景示例
代码审查
cat src/auth.py | gemini -p "Review this authentication code for security issues" > security-review.txt
生成 commit 消息
result=$(git diff --cached | gemini -p "Write a concise commit message for these changes" --output-format json)
echo "$result" | jq -r '.response'
API 文档
result=$(cat api/routes.js | gemini -p "Generate OpenAPI spec for these routes" --output-format json)
echo "$result" | jq -r '.response' > openapi.json
批量代码分析
for file in src/*.py; do
echo "Analyzing $file..."
result=$(cat "$file" | gemini -p "Find potential bugs and suggest improvements" --output-format json)
echo "$result" | jq -r '.response' > "reports/$(basename "$file").analysis"
echo "Completed analysis for $(basename "$file")" >> reports/progress.log
done
PR 审查
result=$(git diff origin/main...HEAD | gemini -p "Review these changes for bugs, security issues, and code quality" --output-format json)
echo "$result" | jq -r '.response' > pr-review.json
日志分析
grep "ERROR" /var/log/app.log | tail -20 | gemini -p "Analyze these errors and suggest root cause and fixes" > error-analysis.txt
生成 release notes
result=$(git log --oneline v1.0.0..HEAD | gemini -p "Generate release notes from these commits" --output-format json)
response=$(echo "$result" | jq -r '.response')
echo "$response"
echo "$response" >> CHANGELOG.md
已完成的工作
-
获取 Kimi CLI 文档
- ✅ 通过 web_fetch 获取 Print 模式文档
- ✅ 提取关键信息和使用方法
-
获取 Gemini CLI 文档
- ✅ 通过 web_fetch 获取 Headless 模式文档
- ✅ 提取关键信息和使用方法
-
更新全局记忆
- ✅ 在 MEMORY.md 的"其他工具"部分添加 kimi-cli 信息
- ✅ 在 MEMORY.md 的"其他工具"部分添加 gemini-cli 信息
- ✅ 记录基本用法、特点、选项和使用场景
-
创建今日记忆
- ✅ 创建 memory/2026-02-04.md
- ✅ 记录 Kimi CLI Print 模式文档的获取和整理
- ✅ 记录 Gemini CLI Headless 模式文档的获取和整理
待办事项
系统配置
- 根据 HEARTBEAT.md 配置定期任务检查
配置快照
Cron 定时任务
- 每日代码测试检查:每天 UTC 2:00(北京时间上午10:00)
- 发送目标:Telegram 群组(-1003879848304)