如何用 Gemini 3.5 Flash API 搭建自动化编码助手：30 分钟完整教程

# 保存密钥为环境变量
export GEMINI_API_KEY="你的_API_密钥"

# 安装 Gemini Python SDK
pip install google-genai

# 验证安装
python3 -c "import google.genai; print('SDK ready')"

from google import genai

client = genai.Client(api_key="你的_API_密钥")
response = client.models.generate_content(
    model="gemini-3.5-flash",
    contents="用 Python 写一个快速排序函数"
)
print(response.text[:200])

from google import genai
import os

client = genai.Client(api_key=os.environ["GEMINI_API_KEY"])

def coding_assistant(task_type, input_text):
    """多功能编码助手：generate / review / refactor"""
    prompts = {
        "generate": f"请根据以下需求生成完整可运行的代码，包含必要注释：

{input_text}",
        "review": f"请审查以下代码，指出问题、安全漏洞和优化建议：

        "refactor": f"请重构以下代码，提高可读性和性能：

    }

    response = client.models.generate_content(
        model="gemini-3.5-flash",
        contents=prompts.get(task_type, input_text),
        config={
            "temperature": 0.3,  # 编码任务降低随机性
            "max_output_tokens": 4096
        }
    )
    return response.text

# 测试：生成一个简单的 Web 服务器
result = coding_assistant("generate", "用 Python Flask 写一个 REST API，包含用户 CRUD 操作")
print(result[:500])

import json
from google import genai

client = genai.Client(api_key=os.environ["GEMINI_API_KEY"])

class CodingPipeline:
    def __init__(self):
        self.history = []

    def generate_code(self, requirement):
        step1 = client.models.generate_content(
            model="gemini-3.5-flash",
            contents=f"作为资深工程师，请分析以下需求并输出技术设计方案：

{requirement}"
        )
        design = step1.text
        self.history.append({"step": "design", "output": design[:200]})

        step2 = client.models.generate_content(
            model="gemini-3.5-flash",
            contents=f"基于以下设计方案，生成完整可运行的代码：

{design}"
        )
        code = step2.text
        self.history.append({"step": "code", "output": code[:200]})

        step3 = client.models.generate_content(
            model="gemini-3.5-flash",
            contents=f"审查以下代码并输出优化建议：

{code}"
        )
        review = step3.text
        self.history.append({"step": "review", "output": review[:200]})

        return {"design": design, "code": code, "review": review}

# 使用管道
pipeline = CodingPipeline()
result = pipeline.generate_code("一个命令行 Todo 应用，支持添加、删除、标记完成")
print(json.dumps(result, indent=2))