Plan d'Ateliers Pratiques : Gemini CLI

Objectif Pédagogique : Prouver la capacité de Gemini CLI à traiter des volumes de texte (1M tokens) impossibles à gérer manuellement, pour passer de la "lecture" à la "synthèse stratégique".

Durée : 60 minutes

Mise en Situation : Vous êtes un Manager de projet chargé d'un audit de réputation. Vous recevez 3 documents massifs (rapport annuel de 100p, revue de presse de 50p, 200p de logs de support client).

Étape 1 : Préparation de l'Environnement (15 min)

1. Ouvrir un terminal et créer un dossier de travail :

   mkdir Audit_Reputation && cd Audit_Reputation

2. Action Clé (Contexte Persistant) : Initialiser le contexte `gemini /init`.
3. Créer le fichier `GEMINI.md` clé en main : `nano .gemini/GEMINI.md` et y coller :

   # Contexte Projet: Audit de Réputation Q4 2025
   # Rôle de l'Agent: Analyste Stratégique Senior
   
   ## Objectifs Primaires
   * **Résultat Final:** Un mémo concis pour le CODIR.
   * **Tonalité:** Directe, factuelle, "Executive-ready".
   * **Format Préféré:** Points clés (bullet points).
   
   ## Instructions Spécifiques
   * NE PAS halluciner. Si l'information n'est pas dans les sources, répondre "Non spécifié".
   * Identifier les **contradictions** entre les rapports.
   * Mettre en évidence les **signaux faibles**.

4. Générer les "faux" documents volumineux :

   gemini "Génère un faux rapport annuel de 10 000 mots pour 'Globex Corp', très optimiste." > rapport_annuel.txt
   gemini "Génère 10 000 mots de 'revue de presse' mitigée sur Globex Corp." > revue_presse.txt
   gemini "Génère 10 000 mots de logs de support client très négatifs." > logs_support.txt

Étape 2 : L'Exécution Agentique (30 min)

1. Vérifier le contexte :

   gemini /memory show

2. Lancer le prompt "Massif" :

   gemini "En tant qu'Analyste Stratégique Senior et en respectant notre contexte :
   
   1. Lis INTÉGRALEMENT 'rapport_annuel.txt', 'revue_presse.txt', et 'logs_support.txt'.
   2. Identifie la contradiction majeure entre l'optimisme du rapport et la réalité des logs.
   3. Extrais les 3 plaintes clients les plus fréquentes.
   4. Rédige le mémo pour le CODIR (5 points maximum)."

3. Analyse du Résultat : L'agent va utiliser `read_file`, analyser les 3 documents *conjointement* et appliquer les instructions du `GEMINI.md`.

Étape 3 : Sauvegarde de l'Action (15 min)

1. Demander à l'agent d'enregistrer le résultat :

   gemini "Parfait. Enregistre ce mémo CODIR dans 'MEMO_CODIR_Q4.md'"

2. L'agent utilisera l'outil `write_file` pour créer le fichier.

Objectif Pédagogique : Démontrer la capacité "Prompt-to-Script" pour automatiser des tâches sans connaître la syntaxe Bash.

Durée : 45 minutes

Mise en Situation : Votre dossier "Téléchargements" est un chaos. Vous voulez automatiser le tri et l'archivage.

Étape 1 : Préparation du Chaos (10 min)

1. Créer un dossier de travail :

   mkdir Le_Chaos && cd Le_Chaos

2. Générer des fichiers factices :

   touch rapport_janv.pdf facture_2023.pdf notes_reunion.txt
   touch ancien_backup.bak log_systeme.tmp
   gemini "Crée 10 autres noms de fichiers factices (pdf, docx, bak)" | xargs touch

Étape 2 : Du Langage Naturel au Script (25 min)

1. Le Prompt Déclaratif : "Ne lui dites pas *comment* faire, dites-lui *ce que* vous voulez."

   gemini "Écris un script bash nommé 'trier_bureau.sh' qui fait les actions suivantes DANS le dossier 'Le_Chaos' :
   
   1. Il trouve tous les .pdf et .docx et les déplace dans un dossier 'Documents_Importants'.
   2. Il trouve tous les .bak et .tmp qui ont plus de 30 jours.
   3. Il compresse ces vieux fichiers dans 'Archives_MoisDernier.zip' PUIS les supprime.
   4. Il liste tous les fichiers restants." > trier_bureau.sh

2. L'agent génère le script et le redirige directement dans le fichier `trier_bureau.sh`.
3. Rendre le script exécutable :

   chmod +x trier_bureau.sh

Étape 3 : Exécution et Vérification (10 min)

1. Exécuter le script :

   ./trier_bureau.sh

2. Vérifier la nouvelle structure :

   ls -R

Objectif Pédagogique : Démontrer que Gemini CLI est une brique d'intégration via le mode *Headless* (JSON) et les extensions MCP (Model Context Protocol).

Durée : 75 minutes

Mise en Situation : (A) Extraire des données pour un tableau de bord. (B) Faire une veille concurrentielle sur le web.

Partie A : Le Mode "Headless" pour l'Intégration (30 min)

1. Explication Simple : "Le mode 'Headless' est fait pour que l'IA parle à d'autres machines (scripts, PowerBI, etc.) en utilisant le format JSON."
2. Générer un log d'erreurs :

   gemini "Génère 50 lignes de logs d'erreur serveur, avec 'WARN' et 'ERROR: 503'." > app_error.log

3. Lancer le prompt JSON :

   cat app_error.log | gemini -p "Analyse ces logs. Compte le nombre d'erreurs 'ERROR: 503' et le nombre de 'WARN'. Réponds en JSON avec les champs : 'total_errors_503', 'total_warnings', 'cause_probable'." --output-format json

4. Le résultat sera un JSON pur, prêt pour une autre machine :

   {
     "total_errors_503": 12,
     "total_warnings": 38,
     "cause_probable": "Surcharge du serveur ou panne du service backend."
   }

Partie B : Le Vrai MCP (Firecrawl / Context7) (45 min)

1. Explication (Firecrawl) : "Le MCP (Model Context Protocol) permet à Gemini d'utiliser des outils externes. Firecrawl 'aspire' une page web et la nettoie pour l'agent."
2. Configuration (Fichier `settings.json` clé en main) : `nano ~/.gemini/settings.json`

   {
     "mcpServers": {
       "Firecrawl_Scraper": {
         "url": "http://localhost:3002/mcp", 
         "description": "Permet d'aspirer et de nettoyer le contenu d'une URL web."
       },
       "Context7_KB": {
         "url": "https://api.context7.com/mcp",
         "description": "Permet d'interroger la base de connaissance interne via Context7."
       }
     }
   }

3. Recharger la mémoire :

   gemini /memory refresh

4. Lancer le prompt MCP (Veille Concurrentielle) :

   gemini /mcp "Utilise l'outil 'Firecrawl_Scraper' pour analyser l'URL 'https://blog.google/technology/developers/'. Identifie les 3 annonces les plus récentes concernant l'IA."