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1. Gemini Cli repo 系统提示词到底藏在哪：从仓库结构到调用链路

很多人第一次打开 Gemini Cli 的仓库，会以为系统提示词写死在某个prompt.ts里，改一行就能换掉整个 CLI 的人格。实际翻一遍代码你会发现，它的提示词是分层拼装的：仓库根目录的GEMINI.md负责项目级上下文，packages/core/src/core/prompts.ts负责内置角色模板，而运行时真正注入的那一段，还会被settings.json里的contextFileName、systemPrompt之类的字段覆盖或追加。理解这个顺序，比记住某个文件名重要得多。

我把它拆成三层来看。第一层是「静态模板」，也就是仓库里随代码一起提交的默认提示词，它定义了 CLI 的基础行为，比如怎么读文件、怎么跑命令、什么时候该问用户确认。第二层是「项目上下文」，CLI 启动时会从当前工作目录往上找GEMINI.md，找到就整段塞进上下文，这一层是给你放项目规范、技术栈说明、禁止事项的。第三层是「运行时配置」，来自~/.gemini/settings.json或项目内的.gemini/settings.json，可以指定模型、API 端点、上下文文件名，甚至直接追加一段自定义系统提示词。

调用链路大致是这样：CLI 启动 → 读取 settings → 解析模型与端点配置 → 加载GEMINI.md→ 拼接内置模板 → 组装成最终请求 → 发给模型端点。你要做的「统一走 TaoToken 通道」，改的就是第二步里的端点配置，而「自定义 CLI 行为」，改的是第一层和第三层的提示词部分。两者互不冲突，可以同时生效。

这里有个容易踩的坑：Gemini Cli 的配置读取是有优先级的，项目级.gemini/settings.json会覆盖用户级~/.gemini/settings.json，但环境变量又会覆盖两者。如果你在项目里改了端点却没生效，先检查是不是有个环境变量在更高优先级上把它顶掉了。我试过在同一个终端里同时设了GOOGLE_GEMINI_BASE_URL和项目 settings，结果项目配置被环境变量压住，排查了十几分钟才反应过来。

适合谁看这篇？如果你正在用 Gemini Cli 做日常编码，想让它走自己的模型通道，同时还想通过系统提示词约束它的输出风格、禁止它乱改某些目录，那这篇的配置和验证步骤你可以直接抄。如果你只是想跑通一次请求，那看完第三节就够了；如果你想连提示词注入位置一起搞清楚，第四节和第五节值得细读。

2. TaoToken 前置准备：拿到 Base URL、Key 和 Model ID 三件套

在改 Gemini Cli 的 settings 之前，你得先把 TaoToken 这边的三件套准备好：Base URL、API Key、Model ID。这三个东西缺一个，后面配置都会报错，而且报错信息往往不会直接告诉你缺的是哪个，所以先备齐能省很多事。

Base URL 用https://taotoken.net/api，注意这里不带任何查询参数，就是干净的 API 根路径。Gemini Cli 内部会在这个根路径后面拼上具体的模型调用路径，所以你不需要自己补/v1之类的后缀，补了反而可能 404。API Key 去控制台生成，路径是https://taotoken.net/console/api-keys，生成后复制那一串，注意别把前后空格带进去，我见过有人粘贴时带了个换行符，结果 401 排查半天。

Model ID 这块要看你实际想调哪个模型。Gemini Cli 默认会用一个 Gemini 系列的模型名，但你走 TaoToken 通道时，Model ID 要填 TaoToken 侧支持的模型标识。如果你不确定填什么，可以先在模型对话页面手动发一条消息，看看返回里用的模型名是什么，然后把这个名字填进 settings。这一步别猜，猜错了会得到model not found之类的错误。

提示：三件套准备好之后，先别急着改 Gemini Cli 的配置，建议先用 curl 单独验证一次端点通不通。这样如果后面 CLI 报错，你能快速判断是端点问题还是 CLI 配置问题。

验证端点可以用这条命令，把$TAOTOKEN_KEY换成你的真实 Key：

curl -s https://taotoken.net/api/v1/models \ -H "Authorization: Bearer $TAOTOKEN_KEY" \ -H "Content-Type: application/json" | head -c 500

如果返回里能看到模型列表，说明 Base URL 和 Key 都没问题。如果返回 401，那就是 Key 的问题；如果返回 404，检查一下路径是不是多写了东西。这一步过了，再进第三节改 settings。

另外提一句，TaoToken 的接入文档在https://taotoken.net/doc，里面有针对不同客户端的配置示例，Gemini Cli 这种走 settings 文件的场景，文档里也有对应说明，配置前扫一眼能少走弯路。

3. 可复制配置：把 Gemini Cli 的 settings 改到 TaoToken

Gemini Cli 的配置文件位置分两级：用户级在~/.gemini/settings.json，项目级在项目根目录的.gemini/settings.json。项目级优先级更高，适合团队共享；用户级适合个人全局默认。下面这份是项目级配置，你可以直接复制到.gemini/settings.json：

{ "model": { "name": "你的ModelID" }, "api": { "baseUrl": "https://taotoken.net/api", "apiKey": "你的TaoTokenKey" }, "contextFileName": "GEMINI.md", "systemPrompt": "你是一个严谨的编码助手。修改任何文件前必须先说明改动点。禁止执行 rm -rf 类命令。回答使用中文。" }

这里有几个字段要解释清楚。model.name填你在第二节确认的 Model ID。api.baseUrl固定填https://taotoken.net/api，不要加尾斜杠。api.apiKey填你的 Key，生产环境建议用环境变量引用而不是明文写死，Gemini Cli 支持${TAOTOKEN_KEY}这种写法，你可以改成"apiKey": "${TAOTOKEN_KEY}"，然后在 shell 里 export。contextFileName指定项目上下文文件名，默认就是GEMINI.md，如果你想起别的名字，这里同步改。systemPrompt是追加的自定义系统提示词，它会拼在内置模板之后，用来约束输出风格和禁止行为。

如果你更习惯用 TOML 风格或者你的工具链里有其他客户端，这里也给一份等价的 TOML 片段，方便你对照：

[model] name = "你的ModelID" [api] base_url = "https://taotoken.net/api" api_key = "${TAOTOKEN_KEY}" [context] file_name = "GEMINI.md" system_prompt = "你是一个严谨的编码助手。修改任何文件前必须先说明改动点。"

改完 settings 之后，还要确认系统提示词的注入位置。Gemini Cli 在组装请求时，顺序是：内置模板 →GEMINI.md内容 →systemPrompt字段。也就是说，systemPrompt里的约束优先级在最后，如果你在GEMINI.md里写了「允许自动执行命令」，又在systemPrompt里写了「禁止执行命令」，最终生效的是后者。这个顺序决定了你该把强约束放在哪一层。

注意：不要把 API Key 提交到 Git 仓库。项目级.gemini/settings.json如果进了版本控制，记得把 Key 部分改成环境变量引用，或者把整个文件加进.gitignore，只提交一份settings.example.json。

配置写完之后，别急着跑复杂任务，先做第四节的验证请求，确认通道通了、提示词生效了，再上真实项目。

4. 验证请求：一次实际调用与预期返回

配置改完，最直接的验证方式是让 Gemini Cli 跑一个最小任务，同时观察它是否走了 TaoToken 通道、系统提示词是否生效。我一般分两步：先验证端点连通，再验证提示词注入。

第一步，在项目目录下启动 Gemini Cli，输入一句最简单的指令，比如「列出当前目录的文件」。如果配置正确，你会看到它正常返回文件列表，而不是报 401 或连接错误。这一步验证的是 Base URL 和 Key 有没有生效。

第二步，验证系统提示词。在第三节的配置里，我在systemPrompt写了「回答使用中文」。所以你启动后随便问一句「what files are here」，如果它用中文回答，说明systemPrompt注入成功了。如果它还是用英文回，那要么是systemPrompt字段没被读取，要么是字段名写错了。Gemini Cli 不同版本的字段名可能有差异，遇到这种情况去https://taotoken.net/doc对照一下当前版本的配置说明。

第三步，验证模型确实走了 TaoToken。这个稍微绕一点，但很有用。你可以在 TaoToken 控制台的用量页面看请求记录，路径是https://taotoken.net/console/api-keys进去后的用量标签。发一条消息后刷新，如果能看到对应的请求记录，说明流量确实打到了 TaoToken，而不是走了别的端点。这一步能排除「配置看起来对但实际没生效」的情况。

预期返回长什么样？正常情况是：CLI 输出一段中文回复，内容和你问的问题相关，没有报错堆栈。如果你看到的是Error: 401 Unauthorized，那是 Key 问题；如果是Error: connect ECONNREFUSED或local proxy failed，那是网络或端点地址问题；如果是Cannot read properties of undefined (reading 'choices')，那通常是返回结构不符合预期，多半是 Base URL 多写了路径或者 Model ID 填错了。

验证通过之后，你可以把GEMINI.md写得更具体一些，比如加上项目的技术栈、代码规范、禁止修改的目录。这些内容会和systemPrompt一起注入，让 CLI 的行为更贴合你的项目。到这一步，配置就算完整跑通了。

5. 常见报错排查：401、local proxy failed、reading choices、OAuth

配置过程中最容易撞上的几类报错，我按出现频率排一下，每个都给出定位思路。

401 Unauthorized：九成是 Key 的问题。先检查 Key 有没有复制完整，前后有没有空格或换行。然后确认apiKey字段有没有被环境变量覆盖成空值。如果你用的是${TAOTOKEN_KEY}写法，在终端里echo $TAOTOKEN_KEY看看有没有输出。还有一种情况是 Key 被撤销了，去控制台重新生成一个换上。

local proxy failed / ECONNREFUSED：这类报错通常指向端点地址不对或者网络不通。先确认baseUrl是不是https://taotoken.net/api，有没有多写/v1或者尾斜杠。然后用第二节的 curl 命令单独测一次，如果 curl 也失败，那就是网络层的问题，检查一下当前环境能不能正常访问这个域名。如果 curl 成功但 CLI 失败，那多半是 CLI 读取配置的优先级问题，检查有没有环境变量在覆盖。

Cannot read properties of undefined (reading 'choices')：这个报错的意思是 CLI 拿到了返回，但返回结构里没有它预期的choices字段。常见原因是 Base URL 指向了一个不兼容的端点，或者 Model ID 填了一个不存在的模型，导致返回的是错误结构。先确认 Model ID 拼写，再确认 Base URL 没有多余路径。如果都對，去文档页对照一下当前版本要求的返回格式。

OAuth 相关报错：Gemini Cli 某些版本会尝试走 OAuth 流程做认证，如果你已经配了 API Key，但 CLI 还在走 OAuth，说明配置没被识别。检查一下 settings 文件的位置对不对，项目级是不是放在了项目根目录的.gemini/下。另外确认一下 CLI 版本，老版本可能不支持 API Key 直连，需要升级。

排查的时候有个通用技巧：把 CLI 的日志级别调高，或者在启动时加--debug之类的参数（具体看版本），能看到它实际读取了哪个配置文件、拼了什么请求。这比盲猜快得多。如果排查卡住了，去https://taotoken.net/doc看接入文档里的排障章节，或者直接在模型对话页面手动发一条消息，对比一下手动请求和 CLI 请求的差异，往往能定位到问题。

6. 把配置固化下来：长期编码与 Agent 场景的接入建议

配置跑通一次不难，难的是让它稳定地用在日常编码里。如果你打算长期用 Gemini Cli 配合 TaoToken 做编码和 Agent 任务，有几个习惯值得养成。

第一，把 Key 从明文配置里挪出来。用环境变量引用，然后在 shell 的启动脚本里 export。这样配置文件可以安全地提交到仓库，团队成员拉下来只需要各自设自己的 Key。项目级.gemini/settings.json里只保留baseUrl、model.name、contextFileName这些不含敏感信息的字段。

第二，GEMINI.md要跟着项目演进。刚开始可以只写技术栈和目录说明，用一段时间后，把 CLI 经常犯的错、你反复纠正的行为，都沉淀进去。比如它老爱改测试文件，你就在GEMINI.md里写「禁止修改*.test.ts，除非明确要求」。这比每次在对话里重复交代高效得多。

第三，如果你要做的是长时间运行的 Agent 任务，比如批量重构、自动修 lint，建议单独开一个 Coding Plan 通道，路径是https://taotoken.net/coding-plan。这类任务请求量大、持续时间长，用专门的通道比走普通对话端点更稳。配置方式一样，只是 Base URL 或 Model ID 按 Coding Plan 的说明调整。

第四，定期回控制台看用量。路径是https://taotoken.net/console/api-keys，进去后能看到请求量和消耗。如果发现某个项目的请求量异常高，可能是 CLI 在循环调用，或者提示词里有什么触发了反复请求，早点发现能省不少额度。

最后说个实际经验：Gemini Cli 的系统提示词注入是「追加」而不是「替换」，所以你没法通过systemPrompt完全覆盖内置行为，只能在其基础上加约束。如果你需要彻底换掉内置模板，那得改仓库源码里的prompts.ts，这属于 fork 级别的改动，一般场景用追加约束就够了。把GEMINI.md和systemPrompt两层用好，已经能覆盖绝大多数自定义需求。