Google 升級 Gemini Code Assist：接入 Gemini 2.5，支援自定義規則與整目錄上下文

如果你平時用 VS Code 或者 JetBrains 寫程式碼，大概早就習慣了各種 AI 外掛時不時發癲：要麼給它看兩三個檔案就裝傻，要麼寫的程式碼完全不符合你團隊的規範，每次還要手把手教一遍。

Google 顯然也清楚大家的痛點。他們給程式設計助手 Gemini Code Assist 端出了一波紮實的更新，不僅把底座模型換成了最新的 Gemini 2.5 系列，還專門給上下文管理和團隊規則動了刀。

個人開發者現在就能在外掛市場免費裝上試用，這次到底改了什麼，我們拆開來看看。

換上新模型，還能給 AI 立規矩

最核心的變化是底座換成了 Gemini 2.5。Google 稱這個模型在 LMArena 等基準測試上拉開了一定差距，體現在日常寫程式碼上，就是函式補全更準、重構時更懂潛臺詞，連 GitHub 上的 PR 自動審查也變得更細緻。

不過，相比模型引數升級，更實用的其實是「Rules」功能。

以前每次讓 AI 寫程式碼，你都得在提示詞裡嘮叨一句「記得加單元測試」或者「別用某個過時的庫」。現在只要在設定裡填上規則，比如「建立新函式時必須同時生成單元測試」，之後每一次對話和生成，外掛都會自動遵守這條紀律。

此外還有「Custom commands」。你可以把常用的模板操作做成自定義命令，比如一鍵生成符合團隊規範的新元件，按快捷鍵撥出就能直接跑，不用每次複製貼上長提示詞。

100 萬上下文終於不用盲猜了

另一個讓人頭疼的痛點是上下文餵養。很多時候你不知道 AI 到底讀了哪幾個檔案，漏看了哪一段邏輯。

這次更新依託 Gemini 2.5 帶來的 100 萬 token 上下文視窗，允許開發者用「@」符號直接把整個資料夾甚至全部工作區圈進提示詞裡。哪怕專案規模不小，也能一口氣喂進去。

為了防止喂得太亂，Google 加了一個叫「Context Drawer」的側邊面板。當前對話到底引用了哪些檔案和目錄，一眼就能看清，點一下就能移除或新增，省去了在檔案樹裡來回折騰。

同時聊天視窗也支援多開和儲存歷史了。你可以一邊在主會話查 Bug，一邊開個新會話讓它解釋新框架，互不干擾。

為什麼重要

對於每天面對業務程式碼的程式設計師來說，AI 程式設計工具最大的門檻從來不是模型算力有多高，而是它聽不聽話、順不順手。

規則定製和自定義命令，解決的是團隊工程規範落地的摩擦力。上下文抽屜則把過去黑盒般的「AI 記憶」變成了透明的開關，配合 100 萬 token 吞吐量，讀祖傳程式碼庫或者跨檔案排查問題的體驗會有質的提升。個人版目前免費，經常用 VS Code 或 JetBrains 的人完全值得馬上換上去試試。

從行業競爭來看，這一步明顯是衝著 GitHub Copilot 和 Cursor 來的。Cursor 靠著優秀的本地上下文和規則系統拉攏了大批重度開發者，Google 如今把類似的高階管理能力搬到了官方外掛裡，還直接背靠超大上下文模型，這會逼著其他對手在互動體驗上繼續卷細活。

我們認為 Google 聰明的點在於沒有一味堆砌更玄乎的自動化 Agent，而是老老實實做減負設計。但隱患也擺在眼前：100 萬 token 雖大，如果開發者真的一股腦塞進幾十個目錄，模型的注意力稀釋依然存在，最後到底能不能給出精準答案，還得看實戰中的命中率。