Google Gemini CLI: Відкритий AI-агент, що трансформує ваш термінал

Огляд – Що таке Google Gemini CLI?

Google Gemini CLI — це інструмент з відкритим кодом для командного рядка (CLI), представлений Google у середині 2025 року, який приносить можливості AI-моделей Gemini безпосередньо в термінал розробника theverge.com blog.google. По суті, це AI-асистент (або «агент») у терміналі, створений для допомоги розробникам у написанні коду, налагодженні та виконанні широкого спектра завдань за допомогою команд природною мовою. Google описує Gemini CLI як “фундаментальне покращення досвіду з командним рядком”, що пропонує “найкоротший шлях від вашого запиту до нашої моделі” theverge.com. Хоча він відзначається у допомозі з кодом, він створений для “набагато ширшого”: це універсальний локальний інструмент для генерації контенту, розв’язання проблем, глибоких досліджень і керування завданнями blog.google.

В основі Gemini CLI лежить підключення до Google Gemini 2.5 Pro — найсучаснішої великої мовної моделі (LLM) Google для завдань, пов’язаних з логічним мисленням і програмуванням theverge.com. Це означає, що CLI має можливість працювати з контекстом у 1 мільйон токенів (що значно перевершує більшість конкурентних моделей) для розуміння й обробки коду або контенту theverge.com. Інструмент працює локально у вашому терміналі (підтримує Mac, Linux та навіть Windows нативно), виступаючи легким AI-агентом, який читає, пише і виконує команди на вашій машині на основі запитів природною мовою techcrunch.com devclass.com. Оскільки він працює у звичному термінальному середовищі, розробникам не потрібно перемикатися між різними програмами чи IDE – достатньо запитати у AI пояснення до коду, згенерувати функцію, запустити збірку/тестування або навіть виконати веб-пошук — усе це безпосередньо в командному рядку.

Головна мета Gemini CLI — гармонійно інтегрувати AI-помічника у робочий процес розробника. Мотивація Google — розуміння того, що “CLI — це не просто інструмент, це дім” для багатьох розробників techzine.eu. Вбудовуючи AI у це середовище, Gemini CLI прагне підвищити продуктивність і зробити термінал ще потужнішим. За словами Google, “так само, як розробники продовжують покладатися на термінал, так само підвищується і попит на інтегровану AI-допомогу” blog.google. Gemini CLI відповідає на цей запит, надаючи інтерфейс природною мовою для роботи з кодом і системними завданнями, що підтримується передовою AI-моделлю. І що важливо — Google відкрив вихідний код Gemini CLI (за ліцензією Apache 2.0) blog.google, тож розробники можуть переглядати вихідні коди, розширювати функціонал і навіть пропонувати покращення на GitHub.

Ключові можливості та технічні характеристики

Безкоштовний доступ до потужної AI-моделі: Можливо, найголовніша перевага Gemini CLI — це безкоштовний доступ до потужної AI-моделі. Кожен, хто має особистий обліковий запис Google, може увійти та отримати безкоштовну ліцензію Gemini Code Assist, що дає змогу використовувати модель Gemini 2.5 Pro у CLI blog.google. Це надсучасна модель із 1 мільйоном токенів для розуміння великих кодових баз або документів theverge.com. Google називає це “безпрецедентним лімітом використання” для окремих розробників — безкоштовні користувачі можуть робити до 60 запитів на хвилину та 1 000 на день безкоштовно blog.google theverge.com. Такі ліміти — вкрай щедрі (приблизно вдвічі вищі, ніж зафіксовано серед внутрішніх інженерів Google під час тестування) і значно перевищують обмеження аналогічних інструментів theverge.com. На практиці це означає, що розробники можуть інтенсивно використовувати Gemini CLI для автодоповнення, генерації коду та запитів без швидкої появи платного бар’єру. (Для тих, кому потрібно ще більше або бажають певні моделі, Gemini CLI можна також налаштувати з API-ключем до Google AI-сервісів, як Vertex AI, щоб здійснювати оплату за використання blog.google.)

Розширена допомога з кодом: Gemini CLI створений як компаньйон для розробника. Він здатний читати, змінювати та генерувати код у локальних файлах, спираючись на інструкції природною мовою. Наприклад, ви можете попросити “Поясни, що робить ця функція” або “Напиши модульний тест для цього модуля”, і система проаналізує кодову базу та видасть відповідь або згенерує потрібний код techcrunch.com. Він підтримує складні завдання: дебаг, додавання нових функцій, пропозиції рефакторингу, а також виконання команд зі складання чи git від вашого імені techcrunch.com docs.anthropic.com. Під капотом використовуються сильні можливості кодування моделі Gemini — Google зазначає, що Gemini 2.5 Pro зараз входить у топ моделей для програмістських завдань і бенчмарків blog.google. CLI-інтерфейс дає змогу отримувати AI-підказки у будь-якому редакторі чи IDE (адже він не прив’язаний до певного плагіна), що є перевагою над GUI-асистентами devclass.com. Google інтегрував Gemini CLI із наявним IDE-плагіном (Gemini Code Assist), щоб надати уніфікований досвід: як VS Code/IntelliJ-плагін, так і CLI мають той самий AI-бекенд і агента blog.google techzine.eu. Це дозволяє розробнику мати “одного компаньйона скрізь, де ви працюєте” — як у редакторі, так і в терміналі techzine.eu.

Виконання команд природною мовою: Окрім підказок із коду, Gemini CLI здатен виконувати команди й інструменти у вашій системі, виступаючи як «агентний» AI. Наприклад, якщо ви скажете йому англійською зібрати програму, запустити dev-сервер чи провести міграцію бази даних, він може видати ці shell-команди techcrunch.com. Також він може автономно об’єднувати кілька кроків (напр., «зібрати застосунок, потім задеплоїти його»). Щоб контролювати таку потужність, у Gemini CLI є система погодження дій людиною: за замовчуванням вона просить підтвердження перед виконанням потенційно руйнівних дій чи змін у файлах techzine.eu devclass.com. Ви можете дозволити одну дію, відхилити її або вибрати «always allow» для комфорту techzine.eu. Такий захист допомагає уникнути помилок чи шкідливих команд, а всі дії виконуються у sandbox-середовищі для безпеки (на macOS використовується нативний sandbox; на інших ОС — ізольований контейнер Docker/Podman) devclass.com. Google наголошує, що безпека була головним фокусом — кожна дія явно авторизується користувачем, і підтримується sandboxing для мінімізації ризиків, таких як непередбачені зміни системи чи атаки ін’єкції промптів devclass.com.

Вбудовані інструменти та підключення до вебу: Для розширення функціональності Gemini CLI постачається з інтегрованими інструментами, які дозволяють отримувати зовнішню інформацію й доповнювати нею свої відповіді. Зокрема, є вбудована інтеграція з Google Search: CLI може автоматично виконувати пошукові запити й отримувати веб-сторінки, щоб підкріпити свої відповіді актуальною інформацією в реальному часі blog.google. Це корисно для завдань на кшталт перегляду документації, пошуку рішень онлайн чи отримання прикладів із мережі – і все це виконує ШІ на льоту. У термінах Google ви можете “надавати моделі актуальний зовнішній контекст у реальному часі” за допомогою інструмента пошуку blog.google. Gemini CLI також підтримує Model Context Protocol (MCP) — новий стандарт, що дозволяє агентам ШІ структуровано підключати зовнішні інструменти й джерела даних blog.google. Через MCP або інші розширення CLI може взаємодіяти з базами даних, хмарними сервісами чи власними API. Наприклад, у Google зазначають, що можна підключити MCP-сервери, щоб ШІ міг безпечно запитувати зовнішні бази даних чи сервіси techcrunch.com. CLI також містить креативні інструменти: використовуючи генеративні медіамоделі Google, він може створювати зображення й відео на запит. Так, Gemini CLI може викликати Imagen (модель генерації зображень Google) та Veo (модель генерації відео за текстом), щоб виконувати завдання — як, наприклад, “створи коротке відео про пригоди рудого кота” blog.google. Це означає, що CLI не обмежується лише текстом чи кодом; він підтримує мультимодальне створення (зображення, відео) techzine.eu theverge.com. Подібні можливості роблять його корисним для генерації візуального чи мультимедійного контенту в рамках роботи розробника (наприклад, створення ілюстративної діаграми або демо-відео за допомогою ШІ).

Розширюваність і налаштування: Оскільки Gemini CLI є open-source проєктом, розробники можуть розширювати й налаштовувати його під свої потреби. Google прямо закликає спільноту переглядати код (він розміщений на GitHub) і вносити покращення чи нові функції blog.google. CLI спроєктовано модульно й розширювано, на основі стандартів — як MCP — і змінюваних системних підказок. Наприклад, у будь-якій директорії проєкту можна додати спеціальний конфігураційний файл (GEMINI.md), що виконує роль постійної системної підказки чи контексту для цього проєкту devclass.com techzine.eu. У цьому файлі можна визначати індивідуальні інструкції для ШІ щодо цього проєкту: від побажань до стилю коду чи стеку технологій до специфічних команд або правил команди. Маллєн пояснює, що gemini.md дозволяє “налаштувати спілкування з Gemini”, задаючи свої фреймворки, улюблені команди й інший контекст, щоб відповіді ШІ відповідали саме вашому проєкту techzine.eu. CLI також автоматично оновлює GEMINI.md під час роботи: він може зберігати важливі виявлені параметри (наприклад, інформацію про архітектуру проєкту) у цей файл, і це зберігається між сесіями devclass.com techzine.eu. Це дозволяє всій команді мати єдину “пам’ять” проєкту в ШІ. Крім того, досвідчені користувачі можуть створювати власні розширення чи інструменти, що викликатиме Gemini CLI. Завдяки підтримці MCP розробники можуть підключати власні сервіси (наприклад, інтеграцію з JIRA для створення тікетів або модуль для обробки тестових даних) і використовувати ці сервіси у робочих сценаріях blog.google. Поведінку CLI (наприклад, типові підказки чи “персону агента”) можна змінювати через конфігураційні файли, подібно до того, як Codex CLI від OpenAI дозволяє власні інструкції github.com. Коротко кажучи, персоналізація закладена в основу — “кожен заслуговує на автономію зробити [свій термінал] унікальним”, і Gemini CLI дає для цього гнучкі можливості blog.google.

Кросплатформенність і зручність для розробників: Gemini CLI розповсюджується як npm-пакет (потрібен Node.js 18+) і працює на macOS, Linux і Windows. На відміну від частини попередніх CLI з ШІ, він запускається на Windows нативно, без потреби у Linux-субсистемі devclass.com docs.anthropic.com. Встановлення максимально просте (npm install -g @google/gemini-cli або навіть однорядкова команда npx github.com), а при першому запуску gemini пропонує пройти авторизацію через браузер у вашому Google-акаунті github.com. Після авторизації відкривається інтерактивна CLI-сесія зі стильним чатовим інтерфейсом. Розробники відзначають, що інтерфейс виглядає більш сучасно, ніж звичайний текстовий REPL, — “інструмент має візуально привабливий UI”, створюючи багатше користувацьке враження в терміналі techzine.eu. Також доступна палітра оформлення (можна вибрати колірну тему при першому запуску) під ваш стиль терміналу github.com. Усередині все працює локально, окрім викликів до API Gemini. Ваш код і дані залишаються на вашому комп’ютері (модель у хмарі отримує лише запит чи мінімальний потрібний контекст) help.openai.com help.openai.com. Це знімає питання приватності: ваш код не надсилається повністю — передаються лише самі запити чи релевантні уривки коду. На додачу, Google інтегрував Gemini CLI з хмарними та дев-інструментами: наприклад, CLI може працювати з gcloud CLI (Google Cloud SDK) для деплою хмарних застосунків devclass.com. У демонстрації Google показав деплой застосунку в Cloud Run через CLI з мінімальними зусиллями techzine.eu — тобто компанія бачить цей інструмент мостом до своєї хмари (наприклад, після допомоги у розробці ШІ допоможе й задеплоїти вашу апку у хмару Google). Загалом, Gemini CLI задумано “нативним” для сценаріїв розробника — він “відчувається знайомим розробникам” і не вимагає кривої навчання, якщо ви вмієте запускати інструмент techzine.eu.

Останні новини та оновлення (2024–2025)

Google анонсувала Gemini CLI 25 червня 2025 року через офіційний блог і погоджене прес-покриття blog.google techcrunch.com. У повідомленні Gemini CLI позиціонували як частину ширших AI-амбіцій Google — це відбулося одразу після масштабних оновлень самої моделі Gemini. (За кілька місяців до цього, у березні-квітні 2025 року, Google презентувала Gemini 2.5 Pro — покращену LLM нового покоління, популярну серед розробників для кодування techcrunch.com.) Запускаючи Gemini CLI, Google прагне використати цю хвилю популярності й зайти безпосередньо в термінали розробників. Час релізу говорить про стратегію Google як відповідь на хвилю AI-інструментів для кодування 2024–2025 років. Як пише TechCrunch, на той час чимало розробників уже використовували моделі Gemini через сторонні програми — Cursor, GitHub Copilot тощо — і це стали “гігантські бізнеси” techcrunch.com. У відповідь Google почала у 2025 році запускати власні AI-інструменти для кодування (наприклад, Gemini Code Assist у IDE та експериментального асинхронного агента “Jules” techcrunch.com), щоб побудувати пряму взаємодію з девелоперами. Вихід Gemini CLI у середині 2025 року став логічною “вершиною” цих зусиль — агентний ШІ нарешті доступний командному рядку.

Офіційне оголошення у блозі Google (опубліковане старшим інженером Тейлором Малленом і менеджером проєктів Раяном Сальва) підкреслює, що Gemini CLI орієнтований на «наступне десятиліття» розвитку із застосуванням ШІ devclass.com devclass.com. Сальва у прес-брифінгах наголошував, що Google вважає подібні інструменти такими, що «визначатимуть роботу творців в наступне десятиліття», а безкоштовне надання у версії Preview допоможе Google швидко зайняти сильні позиції на старті devclass.com. Дійсно, основною новинною темою стала щедра безкоштовна квота Gemini CLI. Багато технічних видань підкреслили, що цей інструмент безкоштовний і відкритий, із лімітами використання значно вищими, ніж у конкурентів theverge.com devclass.com. Наприклад, The Verge зазначає, що це «може дати перевагу над іншими AI-інструментами для кодування, як Anthropic Claude або GitHub Copilot», знижуючи бар’єр входу для розробників theverge.com. DevClass пише, що цим кроком Google «позиціонує себе на наступне десятиліття ШІ» і навмисне встановлює ліміти використання такими високими (60/хв, 1000/день), що більшість розробників «не досягнуть теоретичних обмежень», навіть у разі інтенсивного використання bgr.com. Таку стратегію сприймають як прямий виклик конкурентам – як прокоментував один із ранніх користувачів, величезна безкоштовна квота «посилить тиск на Anthropic» devclass.com.

Щодо оновлень, Gemini CLI наразі перебуває у статусі “Preview” з моменту запуску (середина 2025 року). Розробники можуть одразу починати роботу з ним, але Google натякає на подальші вдосконалення. Відбуваються обговорення щодо того, чи залишиться інструмент безкоштовним після переходу до загальної доступності. Google поки не оголосила ціни після Preview; The Verge відзначає, що компанія не уточнила, чи «залишиться агент безкоштовним після повного запуску» і як регулюватиметься перевищення лімітів theverge.com. Ймовірно, у майбутньому певний функціонал чи вищі квоти будуть платними (як і в інших сервісах Google Cloud). Проте зараз Preview-версія має повний функціонал. Google активно збирає відгуки – наприклад, у репозиторії GitHub відкриті трекери багів і запрошення до участі спільноти blog.google. Це свідчить, що інструмент активно вдосконалюватиметься під впливом реального досвіду користувачів.

Варто також відзначити контекст еволюції моделі Gemini у 2024–2025 роках, адже саме вона лежить в основі CLI. Gemini 1.0 (Pro та менші версії “Flash”) були вперше представлені розробникам у грудні 2024 року blog.google, після чого на початку 2025 з’явилася Gemini 2.0 з більш “агентськими” можливостями. У травні 2025 на Google I/O з’явилася версія Gemini 2.5 з функціями “Deep Think” (розширений режим міркувань) blog.google. Усі ці вдосконалення безпосередньо інтегруються у Gemini CLI – наприклад, CLI використовує Gemini 2.5 Pro, яка вже має контекст на 1 мільйон токенів та покращені можливості кодування theverge.com. Таким чином, запуск Gemini CLI – не ізольована подія, а частина масштабного розгортання екосистеми Gemini (вебдодаток, API, плагіни тощо). У Developer keynote на I/O 2025 Google фактично анонсувала вихід Gemini CLI, а уважні спостерігачі помітили, що блогпост вийшов помилково за день до офіційної дати reddit.com – що показує, наскільки цей реліз узгоджений із оголошеннями щодо AI-стратегії Google.

Ще одна новина у цьому контексті: Google вказала, що у майбутньому Gemini CLI може отримати підтримку локальних/офлайн моделей. В інтерв’ю представник Google Ален Гатчісон зазначив, що «сподівається використати цей інструмент із локальними моделями, такими як [Gemma], у майбутньому» devclass.com. “Gemma”, ймовірно, є меншою версією на основі Gemini, яка може працювати на персональних пристроях (що відповідає сучасному тренду менших моделей для офлайн-роботи). Зараз CLI вимагає доступу до інтернету для взаємодії з хмарним API Google, але архітектура є “model-agnostic” і потенційно в майбутньому зможе підключати локальні чи відкриті моделі techzine.eu. Це свідчить, що Google вже думає про гібридне майбутнє – розробники зможуть обирати різні AI-бекенди, підключаючи їх до єдиного CLI-інтерфейсу.

Загалом, новину про запуск Gemini CLI у червні 2025 року зустріли із оптимізмом: Google реально зацікавлена у розвитку спільноти розробників, відкривши вихідний код інструменту і запропонувавши велику безкоштовну квоту. Це помітний зсув у конкурентному полі AI-інструментів для девелоперів, що свідчить про готовність Google пожертвувати короткостроковим прибутком (безкоштовні обчислювальні ресурси), щоб залучити користувачів і спільноту. Перші відгуки про можливості CLI позитивні, хоча залишаються питання щодо довгострокової моделі монетизації, точності коду та безпеки на масштабі. Google позиціонує інструмент як довготривалу інвестицію – як частину майбутньої екосистеми для розробників у епоху ШІ devclass.com.

Коментарі експертів та аналітика

Експерти індустрії, розробники й лідери продукту Google поділилися баченням того, що означає поява Gemini CLI для спільноти розробників і як він виглядає серед інших AI-інструментів. Основні думки:

• Новий тренд у інструментах для розробників: Тім Андерсон із DevClass зазначає, що Google не могла «далі ігнорувати» тренд AI-асистентів у CLI, з урахуванням успіху конкурентів devclass.com. Anthropic Claude Code і OpenAI Codex CLI показали, що багато розробників цінують допомогу від ШІ прямо у терміналі, що й підштовхнуло Google прискорити роботу над Gemini CLI devclass.com. Анонс CLI розглядають як частину стратегії «позиціонування на наступне десятиліття ШІ» через раннє прийняття такого формату devclass.com devclass.com. Це визнання: ШІ-агенти у кодуванні — чи то в редакторах, чи в терміналі — стануть стандартом роботи для розробників.
• Реакція розробників на безкоштовну квоту: Перші обговорення у спільноті розробників стосувалися вражаючих безкоштовних лімітів. На форумах багато хто позитивно вражений тим, що Google пропонує свою топову модель майже безкоштовно у зручному форматі. Популярний коментар, процитований DevClass: «Гігантська [безкоштовна квота], і це посилить тиск на Anthropic» devclass.com. Подвоївши максимальний обсяг використання, який спостерігався у внутрішньому тестуванні, Google фактично гарантує, що більшість користувачів не стикнуться з обмеженнями bgr.com theverge.com. Такий жест доброзичливості інтерпретують як прагнення Google повернути інтерес до своїх AI-продуктів. Деякі аналітики вважають, що така щедрість — це стратегія швидко наростити долю ринку: «можливо, щоб закріпитися на ринку і скористатися цим згодом», як підкреслює DevClass devclass.com. Тобто, Google готова зараз витрачати кошти на AI-обчислення, щоб завоювати лояльність розробників на майбутнє.
• Порівняння з конкурентами: Очікувано, Gemini CLI порівнюють з аналогами. TechCrunch відзначає, що інструмент «безпосередньо конкурує» з OpenAI Codex CLI та Anthropic Claude Code, які вважаються «простішими для інтеграції, швидшими та ефективнішими» за ранні асистенти techcrunch.com. Загальна думка — Google наздогнала конкурентів за функціями (локальний аналіз коду, виконання команд тощо) і перевершила щодо лімітів використання. The Verge прямо зазначає, що щедра безкоштовна квота може дати перевагу перед Anthropic Claude, GitHub Copilot чи майбутньою AI-інтеграцією у Windows Terminal від Microsoft theverge.com. Особливо виділяють підтримку Windows: DevClass підкреслює, що на відміну від Claude Code або Codex, які вимагають WSL для Windows, Google CLI працює «нативно» у Windows — це робить його доступним для ширшого кола користувачів одразу devclass.com.
• Цитати від команди Google: Інженери Google представляють Gemini CLI у візіонерських термінах. «Ми віримо, ці інструменти визначатимуть підхід творців до роботи у наступне десятиліття», — заявив Раян Дж. Сальва (старший директор з управління продуктом Gemini у Google) на брифінгу для ЗМІ devclass.com. Це підкреслює бачення: ШІ-агенти, як Gemini CLI, — не мода, а фундаментальна зміна способу створення ПЗ, і Google прагне не відставати, а лідирувати. Тейлор Маллен, старший інженер і співкерівник проєкту, пояснює, чому терміналу потрібен ШІ: «Для розробників CLI — не просто інструмент, це дім», вважає він, відзначаючи, що інтеграція ШІ в таке середовище відкриває «величезні можливості», якщо зроблено правильно techzine.eu techzine.eu. Коментар Маллена підкреслює, що було чимало дизайну, щоб створити відчуття органічності ШІ у терміналі, а не відчуття нав’язаного додатку. Він також демонстрував можливості ШІ на прикладах — показавши, як agent може навіть пояснити себе (на живій демонстрації Gemini CLI завантажив власний код і детально його розібрав techzine.eu!). Такий “самоаналіз” вразив аудиторію і показав глибину можливостей — від читання документації до стислого резюме одразу у CLI.
• Якість і точність: Не зважаючи на ентузіазм, експерти закликають до обачності, нагадуючи про типові проблеми AI-помічників для коду. Згідно з опитуванням Stack Overflow 2024 року, лише 43% розробників довіряють точності AI-інструментів для кодування techcrunch.com. Автоматично згенерований код може містити приховані баги чи проблеми безпеки, а дослідження показують, що моделі інколи створюють некоректні “виправлення” techcrunch.com. Google усвідомлює проблему: відкриття коду CLI і механізми підтвердження дій дають більше контролю розробникам. Водночас перша версія плагіну Code Assist для VS Code отримала змішані відгуки — DevClass нагадує, що Gemini Code Assist встановили майже мільйон разів, але його рейтинг лише 2,5★, з відгуками типу «для генерації коду — повна трата часу» через “галюцинації” функцій devclass.com. Це підтверджує, що AI не є безпомилковим, і Gemini CLI на початку теж буде удосконалюватися. Але тепер, із відкритим CLI, спільнота може повідомляти про помилки й пропонувати покращення — це має прискорити розвиток. Google додає засоби мінімізації ризику: вимоги щодо систем контролю версій, /dry-run для попереднього перегляду змін тощо. Як каже один з ентузіастів, перевага такого агенту в CLI — це гнучкість: неправильну пораду можна проігнорувати або відредагувати, як від порад колеги.
• Фокус на безпеку: Експерти з безпеки зазначають, що механізми sandbox і дозволів у Gemini CLI дуже важливі. За замовчуванням агент працює в обмеженому режимі, і «усі дії вимагають підтвердження через prompt» devclass.com. CLI явно повідомляє користувача при переході в «auto» режим, який дозволяє автоматичні зміни, аналогічно до схеми режимів у Codex CLI help.openai.com help.openai.com. Крім того, Google застосовує ізольовані песочниці для різних ОС: на Mac використовує Seatbelt, а на Linux/Windows може автоматично запускати команди у контейнері (Podman або Docker) devclass.com. Не зважаючи на всі запобіжники, експерти попереджають, що проблеми на кшталт prompt injection (підміна інструкції для ШІ) «дуже складно вирішити принципово» devclass.com. Якщо менш досвідчені користувачі просять Gemini CLI налаштовувати безпеку чи інші критичні параметри, це потенційно небезпечно. Google стверджує, що завдяки open-source і умові обов’язкового підтвердження дій користувач завжди “у кермі”; можна перевірити, що виконуватиме agent, або змінити його код. Для корпоративних сценаріїв Google пропонує платну інтеграцію Vertex AI з організаційними політиками для дій ШІ devclass.com.

Підсумовуючи: експерти вражені, але зберігають стриманість. Відчувається, що Gemini CLI — дійсно важливий та амбітний запуск: «один з найцікавіших AI-інструментів Google», як пише BGR bgr.com, — насамперед через свою відкритість і доступність. Його потенціал прискорити роботу і зробити термінал доступнішим (навіть для новачків CLI) відзначають усі. Водночас, усі усвідомлюють, що це лише початок нового етапу розвитку: варто трактувати ШІ-агент як корисного колегу, а не всезнаючого оракула. За словами Сальви, довготривала мета Google — зробити таких AI-агентів буденною частиною роботи розробників у майбутні роки devclass.com. Початковий прийом Gemini CLI свідчить, що інструмент вже захопив інтерес і оптимізм спільноти.

Варіанти використання та практичні застосування

Gemini CLI є універсальним інструментом, який підтримує широкий спектр варіантів використання для розробників і IT-фахівців. Ось декілька практичних способів його застосування:

• Розуміння коду та документація: Розробники можуть використовувати природну мову для швидкого розуміння незнайомих кодових баз. Наприклад, перейшовши до директорії проєкту та ввівши gemini, ви можете ставити питання на кшталт «Опиши основні елементи архітектури цієї системи» або «Які механізми безпеки реалізовано в цьому коді?» github.com. CLI прочитає ваші проєктні файли та надасть пояснення або короткий виклад, що економить години ручного огляду коду. Він також може відповідати на питання про конкретні функції чи логіку (фактично виступаючи як постійний рецензент коду). Це дуже корисно при приєднанні до нового проєкту чи роботі з відкритими репозиторіями — Gemini CLI може стати вашим особистим «гідом» по коду. Він також добре підходить для генерації документації: ви можете попросити його створити docstring-и для всіх функцій у файлі або підсумувати зміни в pull request прозовою формою github.com.
• Інтерактивний дебаг і усунення неполадок: Коли щось ламається, Gemini CLI може допомогти у відлагодженні, аналізуючи повідомлення про помилки чи логи та пропонуючи виправлення. Розробник може вставити стек трейс або вивід помилки у CLI та запитати: «Що спричинило цю помилку?». Оскільки агент може виконувати веб-пошук, він навіть може автоматично знайти релевантні рішення зі Stack Overflow чи документації blog.google. Крім того, CLI може запускати тестові команди та інтерпретувати їхні результати. Наприклад, можна сказати йому «Запусти всі тести та повідом, чому вони не пройшли», і він виконає тести, прочитає результат невдачі й надасть ймовірні причини чи навіть запропонує зміни у коді для виправлення помилки. Це значно спрощує пошук проблем, особливо у складних середовищах.
• Кодування за допомогою підказок («AI-парний програміст»): Gemini CLI справді сяє як AI-парний програміст. Ви можете попросити його згенерувати код — від окремої функції до шаблону цілого застосунку — використовуючи високорівневі інструкції. Приклади: «Реалізуй першу версію функціоналу X на основі GitHub issue #123» github.com або «Створи новий скрипт на Python, який відправляє метрики через це API». CLI напише код, створивши нові файли або відредагувавши існуючі. Ви зберігаєте контроль, переглядаючи відмінності й затверджуючи зміни. Він також дозволяє вести діалог: ви можете уточнювати код через додаткові підказки (наприклад, «Оптимізуй цю функцію», «Додай обробку помилок мережі»). Це значно прискорює прототипування. Під час демонстрації Google показали створення Discord-бота з нуля, просто описавши, що він має робити github.com. Можливість пройти шлях від ідеї до виконуваного коду з мінімальною кількістю ручного введення — ключова перевага. Варто зазначити, що завдяки контексту на 1 мільйон токенів Gemini CLI може працювати з дуже великими кодовими базами — ви можете попросити його проаналізувати функцію, що захована серед тисяч рядків коду, або зробити зміни у кількох файлах, і він матиме необхідний контекст github.com. Така довжина контексту дозволяє враховувати великі референсні матеріали при генерації (наприклад, можна надати великий документ із вимогами або PDF, і CLI створить код відповідно до нього).
• Рефакторинг і підтримка: Для команд, які мають справу з легасі-кодом чи масштабними рефакторингами, Gemini CLI може автоматизувати багато рутинної роботи. Можна задати: «Мігруй цю кодову базу до новітньої версії Java, почни з плану» github.com. AI сформулює багатокроковий план рефакторингу й виконає його покроково — оновивши проєктні файли, замінивши застарілі API, запустивши тести тощо. Так само він може впоратися з повторюваними задачами: «Перейменуй цю змінну у всіх файлах та онови посилання» або «Додай ліцензійні заголовки у всі вихідні файли». Автоматизація таких завдань звільняє розробників для складнішої роботи. Ще один сценарій — оновлення чи патчинг коду — наприклад, «У цієї бібліотеки виявлено вразливість — застосуй рекомендоване виправлення». Gemini CLI може перевірити відомі CVE через пошук у мережі й навіть самостійно реалізувати прості патчі.
• DevOps та автоматизація проєктів: Завдяки можливості виконувати shell-команди та інтегруватися із системними інструментами, Gemini CLI корисний і для DevOps-задач. Наприклад, можна сказати: «Налаштуй CI-пайплайн для цього проєкту», і AI створить YAML-конфіг для GitHub Actions або GitLab CI, встановить залежності тощо, враховуючи стек проєкту. Він також уміє опрацьовувати історію управління версіями — «Дай короткий підсумок усіх змін за вчора» github.com, що корисно для щоденних стендапів або створення changelog-ів. У більш складному прикладі можна попросити: «Зроби слайддек, що показує git-історію за 7 днів, згруповану за функціоналом і членом команди» github.com. Використовуючи свої MCP-розширення та, можливо, інтеграцію з Google Slides API, CLI може спробувати згенерувати слайди (або принаймні їхній зміст) на основі історії комітів. Ще один приклад від Google: «Створи повноекранний вебдодаток для настінного дисплея, що показує найбільш взаємодіючі GitHub-issues». github.com — завдання з агрегації даних та створення UI, яке агент може спланувати й почати реалізовувати. Це показує, що окрім разового кодування, Gemini CLI здатен координувати багатокрокові workflow (збір даних → генерація коду → виконання).
• Інтеграція з зовнішніми інструментами (MCP-сервери): Для корпоративних команд Gemini CLI може інтегруватися з внутрішніми інструментами через Model Context Protocol. Це означає, що можна підключити, наприклад, внутрішню базу знань чи трекер завдань. Розробник зможе запитати «Який статус тікету XYZ-456?», і CLI отримує цю інформацію з Jira через MCP-плагін. Або: «Створи екземпляр бази даних для тестування», і, використовуючи MCP, інтерфейс під’єднається до інфраструктурного API. Google окремо згадує про можливість підключення до зовнішніх баз даних techcrunch.com. Фактично, при правильних розширеннях, Gemini CLI може бути єдиним інтерфейсом природної мови до багатьох систем — коду, документації, хмари тощо. Це дуже корисно для DevOps-інженерів та системних адміністраторів. У базовій комплектації CLI постачається з деякими інструментами (Search, Imagen/Veo тощо), але компанії можуть розширювати його під свій стек.
• Креативне й освітнє використання: Не лише для професійного програмування — Gemini CLI також має можливості для створення контенту, що може бути корисно або весело в інших сферах. Наприклад, розробники можуть складати звіти чи аналітику за його допомогою. Google згадували використання CLI з “Deep Research agent” для укладання дослідницьких звітів techcrunch.com. Можливий сценарій: «Проаналізуй ці логи і сформуй звіт про роботу системи» — агент опрацює файли журналів і виокремить основне. Інша ідея: «Згенеруй архітектурну діаграму цього проєкту» — CLI може створити опис, а інструмент генерації зображень візуалізує його. Крім того, він уміє працювати з зображеннями й PDF: можна завантажити ескіз чи макет і попросити про код (наприклад, «Ось wireframe (зображення); згенеруй для нього HTML/CSS», використовуючи мультимодальні можливості). Для IT-сапорту чи фахівців, хоч CLI і розрахований на розробників, він допоможе й у задачах генерації чи автоматизації скриптів: адміністратор може сказати «Напиши Bash-скрипт для моніторингу диску й відправки алерта при заповненні понад 90%» і отримати готовий скрипт. Google також підкреслює некодові задачі, як генерація слайдів чи створення зображень для загальних користувачів devclass.com. Ви дійсно можете попросити створити зображення (“котики в літаку”, наприклад, як кумедно зазначив автор BGR bgr.com) або коротке відео — і AI створить це blog.google. Це відкриває нові сценарії для сторітелінгу, прототипування UI-ресурсів чи створення освітнього контенту — і все це через прості команди у терміналі.
• Командна робота та обмін знаннями: Завдяки використанню CLI файлів GEMINI.md проєкту, Gemini CLI може слугувати постійною базою знань для проєкту. Усі члени команди, котрі використовують CLI, отримують користь від кумулятивного контексту та інструкцій у цьому файлі. Наприклад, якщо розробник годину пояснює Gemini CLI, як працює кастомний процес деплою, цей контекст (після збереження у GEMINI.md) стане «розумнішим» для всіх членів команди в наступних сесіях techzine.eu techzine.eu. Це стимулює своєрідну AI-документацію: сам факт використання CLI для запитань та вдосконалення відповідей створює документи, які потім зручно використовувати (або через AI, або просто читаючи GEMINI.md). Це новий спосіб фіксації неформалізованих знань проєкту. Оскільки інструмент відкритий, деякі команди можуть форкати його чи адаптувати під свої практики (наприклад, додавати лінтер до workflow AI, щоби завжди отримувати код, який відповідає стильовим вимогам команди). В CI/CD-pipeline-и можна навіть інтегрувати Gemini CLI для автоматичного використання: наприклад, нічний джоб запускає CLI-скрипт для аналізу репозиторію на «code smells» або створює репорт по code coverage тощо, використовуючи неінтерактивний режим (CLI можна запускати з прапорцями та скриптами, а не лише вручну у терміналі) blog.google. Це доводить, що CLI — це ще й будівельний блок для автоматизації.

На практиці розробники і команди DevOps, що користуються Google Cloud, знайдуть Gemini CLI особливо зручним. Оскільки він інтегрований з хмарними інструментами та моделями Google, можна плавно переходити від розробки до розгортання. Можливий workflow: за допомогою CLI створити чи змінити код, прогнати тести локально, а потім деплоїти застосунок на Google Cloud Run або App Engine — все через підказки природною мовою. Під час прев’ю Google навіть показали, що деплой через CLI автоматично використовує Cloud Build і може самостійно налаштовувати хмарну інфраструктуру techzine.eu. Така глибока інтеграція означає, що для організацій, які вже працюють у хмарі Google, CLI може значно спростити і розробку, і операційну діяльність у єдиному інтерфейсі.

Підсумовуючи, застосування Gemini CLI охоплюють увесь життєвий цикл розробки програмного забезпечення: планування, написання коду, тестування, налагодження, документацію та розгортання. Це свого роду AI “швейцарський ніж” у терміналі — від відповідей на разові питання (наприклад, “що означає ця помилка?”) до генерації складних артефактів (коду, конфігів, навіть медіа). Ранні користувачі також оцінили “дрібні” зручності у повсякденній роботі — наприклад, швидкий пошук у документації: достатньо запитати “Як використовувати клієнт BigQuery у Python?”, і CLI може автоматично знайти потрібний фрагмент документації через веб-пошук і показати його прямо у терміналі. Це об’єднує багато інструментів під одним “дахом”, керованих природною мовою.

Порівняння з іншими AI/LLM CLI-інструментами

Розробники можуть цікавитися, як Google Gemini CLI виглядає на тлі інших AI-асистентів для терміналу. Найближчими аналогами є OpenAI Codex CLI та Anthropic Claude Code — це також “агентні” AI-інструменти для командного рядка. Нижче наведено порівняльну таблицю основних характеристик:

Таблиця: Порівняння можливостей Google Gemini CLI, OpenAI Codex CLI та Anthropic Claude Code.

Підсумовуючи, всі три інструменти мають спільну мету — принести AI-асистування в термінал, але Google Gemini CLI вирізняється надзвичайно щедрим безкоштовним тарифом і глибокою інтеграцією з Google. На відміну від рішень від OpenAI та Anthropic, які зазвичай вимагають платного API-доступу для активного використання, Google фактично пропонує модель високого класу безкоштовно на час прев’ю blog.google theverge.com. Це може суттєво пришвидшити його впровадження. Додатково, мультимодальні можливості Gemini CLI (генерування зображень/відео) та вбудований зв’язок із Google Search роблять цей інструмент трохи більш універсальним «з коробки», ніж Codex CLI, який більше орієнтований на кодування.

Codex CLI від OpenAI, хоча й не має офіційного безкоштовного сервісу, зате відзначається гнучкістю — оскільки може підключатися до кількох AI-постачальників і моделей (OpenAI, Azure, навіть Google API через налаштування) github.com, то просунуті користувачі можуть використовувати його як уніфікований інтерфейс, якщо мають ключі до багатьох сервісів. Він також був першим у цій сфері (назва “codex” взята з ранньої моделі кодування OpenAI), та запровадив такі функції, як трирівневий режим підтвердження, які інші інструменти наслідують help.openai.com. Проте, відсутність рідної підтримки Windows і залежність від зовнішніх API для будь-яких корисних результатів роблять Codex CLI трохи менш готовим “із коробки” для новачків, ніж Gemini CLI.

Claude Code від Anthropic знаходиться десь посередині — це open source, і він отримав широке поширення вже на початку 2025 року, зібравши значну спільноту. Застосування моделі Claude надає йому довгий контекст і репутацію інструменту, який добре розуміє складні інструкції. Однак сервіс Anthropic не є безкоштовним (крім тестового періоду чи якщо ваша компанія має підписку) docs.anthropic.com. Важливо відзначити, що Anthropic позиціонує Claude Code з корпоративними можливостями з самого початку: наприклад, підтримка proxy-налаштувань і розгортання на власній інфраструктурі (наприклад, робота через “шлюз LLM” від Anthropic у корпоративній мережі) docs.anthropic.com docs.anthropic.com. На відміну від цього, CLI від Google наразі звертається до хмарного API і не має локального варіанту (хоча обіцяють майбутню підтримку локальних моделей). Тому великі організації, що переймаються приватністю даних, можуть надати перевагу Claude Code або зачекати на корпоративні можливості Gemini CLI (ймовірно, Google дозволить використання Vertex AI з контрольованими параметрами компанії — власне, Gemini CLI можна налаштувати для роботи з ключем Vertex AI заради функцій управління devclass.com).

Слід також згадати Warp і Ghostty у цьому контексті. Це не AI-агенти, а сучасні термінальні емулятори з AI-функціями. Warp — популярний новий термінал, який має AI-пошук команд і автодоповнення, а Ghostty (open-source термінал від Mitchell Hashimoto з HashiCorp) акцентує на продуктивності та розширенні інтерфейсу. Видання The New Stack прокоментувало, що Gemini CLI від Google кидає «виклик AI-термінальним додаткам на кшталт Warp», оскільки він безкоштовний і open-source, що може спонукати користувачів тих додатків спробувати інструмент Google thenewstack.io. Відмінність у тому, що Warp/Ghostty повністю замінюють ваш інтерфейс термінала та додають UX із підтримкою AI, а Gemini CLI — це AI, який може працювати у будь-якому терміналі. Цілком реально навіть використовувати Gemini CLI всередині Warp або Ghostty, поєднуючи краще з обох світів — сучасний інтерфейс термінала та AI-можливості Gemini. Для розробників, які вже задоволені своїм емулюючим терміналом, Gemini CLI не примушує змінювати його — це лише додаткова команда. Така нейтральність — це плюс для інструмента Google.

Підсумовуючи порівняння: Gemini CLI, Codex CLI та Claude Code усі приносять потужний AI безпосередньо на командний рядок, але рішення від Google наразі лідирує за доступністю (безкоштовність) і інтеграцією (мультимодальність і хмарні інструменти). Інструмент OpenAI лідирує за гнучкістю моделей/постачальників, а рішення Anthropic — за довгим контекстом, якщо мільйон токенів не потрібен або недоступний. Можна очікувати, що всі три будуть швидко розвиватися, і не дивно буде, якщо функції будуть запозичувати одна в одної (фактично, всі вони open-source, тому покращення в одному можуть бути застосовані іншими). Для розробників це справді захоплюючий момент — ці інструменти можуть кардинально підвищити продуктивність та стають усе простішими у використанні. Вихід Google із Gemini CLI підняв планку, ймовірно стимулюючи інших до збільшення щедрості й функціоналу theverge.com.

Основні джерела та додаткові матеріали: Для тих, хто хоче дізнатися більше, радимо звернутися до офіційного блогу-оголошення Google про запуск Gemini CLI blog.google blog.google, де детально описано можливості та як розпочати роботу. Відкритий код доступний на GitHub blog.google, де є README з прикладами та розширеним застосуванням. Документація розробників Google з Gemini (на сайтах Google AI та Cloud) містить деталі про базовий API та можливості моделі. Для ознайомлення з конкурентами дивіться Codex CLI від OpenAI (репозиторій і документацію) help.openai.com help.openai.com та документацію Claude Code від Anthropic docs.anthropic.com docs.anthropic.com. Огляди від TechCrunch techcrunch.com techcrunch.com, The Verge theverge.com theverge.com і DevClass devclass.com devclass.com (згадуються протягом цього огляду) — також чудові ресурси, щоб краще зрозуміти контекст і вплив запуску Gemini CLI. Оскільки ці інструменти постійно поліпшуються, розробникам варто експериментувати й навіть долучатися до їхнього розвитку — нове покоління досвіду розробки створюється саме зараз, і Gemini CLI — важливий крок у цьому напрямку. blog.google devclass.com