フックでGemini CLIをあなたのワークフローに合わせる
Gemini CLI v0.26.0以降で導入されたフック機能により、エージェントループをカスタマイズできます。コンテキストの追加、ポリシーの適用、シークレットのブロックが可能になります。
キーポイント
Gemini CLIに「フック」機能が追加され、エージェントの動作をカスタマイズ可能に
セキュリティポリシーの自動適用、コンテキスト注入、アクション検証などワークフロー統合を強化
ソースコードを変更せずに組織固有の要件やプロジェクト環境にAIツールを適合可能
具体的な例としてシークレットスキャンの自動化を紹介し、実用性を実証
影響分析・編集コメントを表示
影響分析
この機能は、汎用AIツールを組織やプロジェクト固有のワークフローに統合する際の大きな障壁を解消する。特にエンタープライズ環境でのAI導入において、セキュリティ・コンプライアンス要件を満たしつつ開発効率を向上させる橋渡し技術として重要な進展である。
編集コメント
「AIをどう制御するか」というエンタープライズ導入の核心課題に、Googleが具体的なソリューションを提示した点が注目。開発者体験とセキュリティを両立させる設計思想が現れている。
Gemini CLIをフックでワークフローに合わせてカスタマイズ
エージェントの時代における効率化は、単にコードを速く書くことだけでなく、特定の環境に適応するカスタムツールを構築することにあります。カスタムプロジェクトのコンテキストを注入したり、厳格なセキュリティポリシーを強制したり、テストワークフローを自動化したりする必要がある場合、万能型のエージェントでは往々にして不十分です。
そこで導入されるのが「Gemini CLI フック」です。これは、エージェントの動作ループを制御・カスタマイズする強力な新機能であり、ソースコードに一切触れることなくGemini CLIの動作を自分仕様に調整できます。
フックとは、Gemini CLIがそのライフサイクル内の特定の事前定義されたポイントで実行するスクリプトまたはプログラムです。AIアシスタントのための「ミドルウェア」と考えることができます。フックを利用することで、エージェントループ内で同期的に実行されるカスタムロジックを容易に追加でき、以下のことが可能になります。
- コンテキストの追加：モデルがリクエストを処理する前に、関連情報（最近のgitコミット、Jiraチケット、ローカルのドキュメントなど）を注入する。
- アクションの検証：実行前に潜在的に危険な操作をレビューしてブロックする。特定の要件が満たされるまで反復を継続し、モデルのパフォーマンスを向上させる。
- ポリシーの強制：組織全体のセキュリティやコンプライアンス要件を自動的に実装する。
- ログ記録と最適化：ツールの使用状況を追跡し、ツール選択を動的に調整してモデルの精度を高め、トークンコストを削減する。
- 通知：Gemini CLIがアイドル状態、入力待ち、またはツール確認を必要としている時に更新を受け取る。
フックを設定することで、Gemini CLIを特定のプロジェクトに合わせてカスタマイズできます。イベントが発生すると、CLIはフックの完了を待ってから処理を続行するため、カスタムロジックが常に尊重されます。これにより、Gemini CLIを土台として、あらゆる方法で拡張する道が開かれます。
具体例：自動化されたシークレットスキャン
フックの実用的な使用例の一つが、セキュリティ安全網の構築です。「BeforeTool」フックを使用すれば、AIがAPIキーやパスワードなどの機密データをコードベースに誤って書き込むのを防ぐことができます。例えば、フックスクリプトで書き込まれる内容を検査し、秘密鍵の常見パターンが検出された場合、構造化された拒否メッセージをエージェントに返して操作をブロックします。
このように、フック機能を活用することで、Gemini CLIは単なる汎用AIツールから、各ユーザーや組織の独自の開発環境、セキュリティ基準、ワークフローに深く統合された「自分だけの」効率的なアシスタントへと進化します。
原文を表示
Tailor Gemini CLI to your workflow with hooks
Tailor Gemini CLI to your workflow with hooks
Efficiency in the age of agents isn't just about writing code faster; it's about building custom tools that adapt to your specific environment. Whether you need to inject custom project context, enforce strict security policies, or automate testing workflows, a one-size-fits-all agent often falls short.
That’s why we’re introducing Gemini CLI hooks, a powerful new way to control and customize the agentic loop, allowing you to tailor the behavior of Gemini CLI without ever having to touch its source code.
Sorry, your browser doesn't support playback for this video
Hooks are scripts or programs that Gemini CLI executes at specific, predefined points in its lifecycle. Think of them as "middleware" for your AI assistant. With hooks you can easily add custom logic that runs synchronously within the agent loop, giving you the ability to:
Add context: Inject relevant information (like recent git commits, Jira tickets, or local documentation) before the model processes a request.
Validate actions: Review and block potentially dangerous operations before they are executed. Continue iterating until specific requirements are met, improving model performance.
Enforce policies: Implement organization-wide security and compliance requirements automatically.
Log and optimize: Track tool usage and dynamically adjust tool selection to improve model accuracy and reduce token costs.
Notifications: Get updates when Gemini CLI is idle, awaiting input or requires a tool confirmation.
By configuring hooks, you can customize Gemini CLI to your specific project. When an event fires, the CLI waits for your hook to complete before continuing, ensuring your custom logic is always respected. This opens the door for you to build on top of Gemini CLI in any way you see fit.
A compelling example: Automated secret scanning
One of the most practical uses for hooks is creating a security safety net. With a BeforeTool hook, you can prevent the AI from accidentally writing sensitive data, like API keys or passwords, into your codebase.
To see all the available hook event types in Gemini CLI, reference the official documentation.
The hook script (.gemini/hooks/block-secrets.sh):
#!/usr/bin/env bash # Read hook input from stdin input=$(cat) # Extract content being written using jq content=$(echo "$input" | jq -r '.tool_input.content // .tool_input.new_string // ""') # Check for common secret patterns if echo "$content" | grep -qE 'api[_-]?key|password|secret|AKIA[0-9A-Z]{16}'; then # Return structured denial to the agent cat <<EOF { "decision": "deny", "reason": "Security Policy: Potential secret detected in content.", "systemMessage": "Security scanner blocked operation" } EOF exit 0 fi # Allow the operation echo '{"decision": "allow"}' exit 0 Shell Copied The configuration (.gemini/settings.json):
{ "hooks": { "BeforeTool": [ { "matcher": "write_file|replace", "hooks": [ { "name": "secret-scanner", "type": "command", "command": "$GEMINI_PROJECT_DIR/.gemini/hooks/block-secrets.sh", "description": "Prevent committing secrets" } ] } ] } } JSON Copied Now, whenever Gemini attempts to write or edit a file, the hooks script validates the content first. If a secret is detected, the operation is blocked, and the agent receives a clear explanation of why it was denied, allowing it to self-correct.
To ensure your hooks enhance your workflow without slowing you down, we recommend following a few key guidelines:
Keep hooks fast: Because they run synchronously, any delay in your script will delay the agent’s response; use parallel operations and caching for expensive tasks.
Use specific matchers: Instead of running a hook for every single tool, use the matcher property (e.g., "matcher": "write_file|replace") to limit execution to relevant events.
Security first: Hooks execute with your user privileges, so always review the source of project-level hooks before enabling them.
Leverage the tooling: Use the /hooks command to show all hooks and their status.
The power of hooks isn't limited to your local configuration. Gemini CLI extensions now come with full support for hooks. Extension authors can bundle hooks directly within their extension, allowing users to install them with a single command and no manual configuration. See the extensions documentation on hooks to learn more on how to add hooks to your extension.
Hooks support brings a new wave of what is possible with Gemini CLI extensions. One example being the Ralph extension, which implements the viral "Ralph loop” technique. By leveraging an AfterAgent hook, the extension intercepts the agent's completion signal and forces it into a continuous, iterative loop.
This allows Gemini CLI to persistently continue away at difficult tasks while automatically refreshing its context between attempts to prevent the context rot that often plagues lo
関連記事
今日のまとめ
AI日報で今日の重要ニュースをまとめ読み