你是否经历过这样的场景：

昨天下午，你和 Gemini CLI 经过一下午的反复沟通，终于敲定了项目的核心架构和代码实现路径。你心满意足地关闭了终端。

第二天上午，你泡好咖啡，打开终端，准备大干一场，然后输入：“好了，我们接着昨天定的架构，开始写第一个模块吧。”

Gemini CLI 却礼貌地回复你：“好的，请问我们昨天定了什么架构呢？”

这种 AI “失忆”的瞬间，足以浇灭所有的工作热情。对于需要长期、复杂协作的项目来说，这无疑是巨大的效率瓶颈。

好在，Gemini CLI 提供了原生的会话管理功能，通过两个简单的命令，就能彻底治好它的“失忆症”。

核心命令详解

1. 保存会话: /chat save

此命令用于将当前会话的完整历史记录保存到本地。

用法:

/chat save <tag>

<tag>: 一个自定义的标签，用于唯一标识你保存的会话。建议使用项目名称、日期或任务相关的关键词，方便后续查找。

示例:

/chat save my-web-project-20250730

2. 恢复会话: /chat resume

当你需要继续之前的工作时，此命令可以加载之前保存的会话历史。

用法:

/chat resume <tag>

<tag>: 你在保存时使用的相同标签。

示例:

/chat resume my-web-project-20250730

执行后，Gemini CLI 会加载指定的会话历史，你可以无缝地继续之前的对话。

技术细节与注意事项

会话数据存储在哪里？

为了保障数据安全与隐私，所有会话存档都保存在你的本地计算机上。通常位于用户主目录下的 Gemini CLI 配置文件夹中（例如 ~/.gemini/），不会上传到云端。

关于上下文窗口（Context Window）

需要注意的是，虽然 /chat save 会保存完整的对话历史，但当你使用 /chat resume 恢复并继续对话时，AI 模型实际用于生成回复的有效上下文仍然受其最大上下文窗口的限制。

这意味着，模型会优先使用最近的对话内容作为参考。对于非常长的对话历史，它可能无法“记住”最开始的细节。尽管如此，这个功能对于保持几天或几周内项目的连续性来说，已经非常强大和实用。

总结

养成使用 /chat save 和 /chat resume 的习惯，可以极大地提升你与 AI 协作的效率：

保障工作流连续性：无惧中断，随时恢复工作状态。减少重复沟通：无需反复解释项目背景和需求。轻松管理复杂任务：让 AI 成为你长期、可靠的项目伙伴。

这是一个简单但高效的技巧，希望能帮助你更好地利用 Gemini CLI。