Google Gemini CLI: Открытый AI-агент, меняющий работу в терминале

Обзор — что такое Google Gemini CLI?

Google Gemini CLI — это инструмент с открытым исходным кодом для командной строки (CLI), представленный Google в середине 2025 года, который приносит мощь AI-моделей Google Gemini прямо в терминалы разработчиков theverge.com blog.google. По сути, это AI-ассистент (или “агент”) на базе терминала, который помогает разработчикам писать код, отлаживать его и выполнять широкий спектр задач с помощью команд на естественном языке. Google называет Gemini CLI “фундаментальным апгрейдом пользовательского опыта с командной строкой”, предлагающим “самый прямой путь от вашего запроса до нашей модели” theverge.com. Хотя инструмент особенно эффективен для помощи с кодом, он предназначен для “намного больших возможностей”, выступая универсальной локальной утилитой для генерации контента, решения задач, глубоких исследований и управления делами blog.google.

В основе своей работы Gemini CLI использует Google Gemini 2.5 Pro — самую продвинутую языковую AI-модель компании для задач, связанных с анализом и программированием theverge.com. CLI способен использовать огромное окно контекста — 1 миллион токенов (значительно больше, чем у конкурентов), чтобы понимать и обрабатывать код или контент theverge.com. Инструмент работает локально в вашем терминале (поддерживаются Mac, Linux и даже Windows), выступая как лёгкий AI-агент, который читает, пишет и выполняет команды на вашем компьютере по запросам на естественном языке techcrunch.com devclass.com. Благодаря интеграции в привычный терминал разработчикам не нужно переключаться между контекстами или IDE: они могут просто спросить AI объяснить код, сгенерировать функции, выполнить команды сборки/тестирования или даже произвести поиск в интернете — и всё это из командной строки.

Основное назначение Gemini CLI — органично интегрировать AI-помощь в привычный процесс работы разработчиков. Мотивация Google к созданию продукта основана на понимании, что “CLI — это не просто инструмент, а дом” для многих разработчиков techzine.eu. Интегрируя AI в это окружение, Gemini CLI стремится повысить продуктивность и сделать терминал еще более мощным. По словам Google, “по мере того, как роль терминала сохраняется, сохраняется и спрос на интегрированный AI” blog.google. Gemini CLI отвечает на этот запрос, предлагая интерфейс на естественном языке для работы с кодом и системой на базе новейшей AI-модели. Важно, что Google открыла исходный код Gemini CLI (лицензия Apache 2.0) blog.google, что даёт разработчикам возможность изучать исходники, расширять функционал и даже вносить улучшения через GitHub.

Основные возможности и технические характеристики

Бесплатный доступ к передовой AI‑модели: Возможно, главное преимущество Gemini CLI — это бесплатный доступ к мощной AI-модели. Любой владелец Google-аккаунта может войти и получить лицензию Gemini Code Assist бесплатно, что открывает возможность использовать модель Gemini 2.5 Pro в CLI blog.google. Эта модель — передовая в индустрии и поддерживает до 1 миллиона токенов в контексте для понимания больших кодовых баз или документов theverge.com. Google называет это “непревзойдённым лимитом пользователя” для индивидуальных разработчиков — бесплатно доступны до 60 запросов в минуту и 1000 запросов в день blog.google theverge.com. Эти лимиты весьма щедрые (примерно вдвое выше, чем Google фиксировал для своих инженеров во время внутренних тестов) и намного превосходят предложения аналогичных инструментов theverge.com. На практике это значит, что разработчики могут активно использовать Gemini CLI для автодополнения, генерации и поиска по коду, не опасаясь быстро наткнуться на платный лимит. (Если вам нужно больше запросов или специфические модели — Gemini CLI можно подключить к API Google AI, например Vertex AI, и оплачивать только фактическое использование blog.google.)

Продвинутая помощь с кодом: Gemini CLI создавался как компаньон программиста. Он может читать, изменять и генерировать код в локальных файлах с помощью ваших инструкций на естественном языке. Например, вы можете попросить: “Объясни, что делает эта функция” или “Напиши юнит-тест для этого модуля”, и инструмент проанализирует ваш проект, чтобы дать ответ или сгенерировать код techcrunch.com. Он поддерживает сложные задачи: поиск и исправление ошибок, добавление новых функций, рекомендации по рефакторингу и даже выполнение команд сборки или git от вашего имени techcrunch.com docs.anthropic.com. В основе лежат сильные возможности Gemini для работы с кодом — Google отмечает, что Gemini 2.5 Pro сейчас — одна из лучших моделей по результатам в программировании blog.google. Использование CLI означает, что AI-помощь доступна в любом редакторе или IDE (не привязываясь к конкретному плагину), что является плюсом в сравнении с ассистентами с графическим интерфейсом devclass.com. Более того, Google интегрировала Gemini CLI с существующим плагином для IDE (Gemini Code Assist), чтобы задать единый подход: как плагин для VS Code/IntelliJ, так и CLI используют один и тот же AI-бэкенд и “агентскую” функциональность blog.google techzine.eu. Это позволяет разработчику иметь “единого помощника вне зависимости от среды” — будь то редактор или терминал techzine.eu.

Выполнение команд на естественном языке: Помимо предложений по коду, Gemini CLI может реально выполнять команды и утилиты на вашей системе, становясь по-настоящему “агентским” AI. Например, если вы просто напишете на английском “откомпилируй мою программу”, “запусти dev‑сервер” или “выполни миграцию базы данных”, инструмент сам вызовет соответствующие shell-команды techcrunch.com. Он умеет даже связывать несколько команд в цепочку (например, “собери приложение, а затем задеплой его”). Для безопасности Gemini CLI использует систему одобрения пользователя: по умолчанию он запрашивает подтверждение перед всеми потенциально опасными действиями с файлами или командами techzine.eu devclass.com. Можно подтвердить только текущее действие, отклонить его или выбрать “разрешать всегда” для удобства techzine.eu. Этот механизм помогает предотвратить несчастные случаи или злонамеренные инструкции, а команды запускаются в изолированной среде для безопасности (на macOS — через системный sandbox, на других ОС — через отдельный контейнер Docker/Podman) devclass.com. Google подчёркивает, что безопасность была ключевым приоритетом — каждое действие требует явного разрешения пользователя, а механизм sandbox помогает защититься от непреднамеренных системных изменений и атак типа prompt injection devclass.com.

Встроенные инструменты и подключение к вебу: Чтобы увеличить свою полезность, Gemini CLI оснащён интегрированными инструментами, позволяющими получать внешнюю информацию и усиливать свои ответы. В частности, CLI включает встроенную интеграцию с Google Поиском: инструмент может автоматически выполнять веб-поиск и получать веб-страницы, чтобы подкреплять свои ответы актуальной информацией blog.google. Это полезно для таких задач, как поиск документации, устранение ошибок онлайн или получение примеров из интернета — всё это выполняется ИИ «на лету». По словам Google, вы можете «предоставить модели актуальный, внешний контекст» с помощью инструмента поиска blog.google. Gemini CLI также поддерживает Model Context Protocol (MCP) — новый стандарт, который позволяет агентам ИИ структурированно подключаться к внешним инструментам и источникам данных blog.google. Через MCP или другие расширения CLI может взаимодействовать, например, с базами данных, облачными сервисами или пользовательскими API. Например, Google отмечает, что CLI может подключаться к MCP-серверам, чтобы ИИ мог безопасно делать запросы к внешним базам данных или сервисам techcrunch.com. В комплекте есть и креативные инструменты: используя генеративные медиа-модели Google, CLI может создавать изображения и видео по запросу. Например, Gemini CLI способен обратиться к Imagen (модель для генерации изображений) и Veo (модель для генерации видео по тексту), чтобы выполнить вашу просьбу — например, «создать короткое видео о приключениях рыжего кота» с помощью этих моделей blog.google. Это означает, что CLI не ограничен только текстом и кодом; он также поддерживает мультимодальное создание (изображения, видео) techzine.eu theverge.com. Такие возможности делают CLI полезным для генерации визуального или мультимедийного контента как части рабочего процесса разработки (например, для создания иллюстративной схемы или демонстрационного видео с помощью ИИ).

Расширяемость и настройка: Поскольку Gemini CLI является open-source, разработчики могут расширять и настраивать его под свои нужды. Google открыто поощряет сообщество изучать исходный код (он размещён на GitHub) и вносить улучшения или новые функции blog.google. CLI изначально разрабатывался как модульная и расширяемая платформа, использующая такие стандарты, как MCP, и настраиваемые системные подсказки. Например, в любом каталоге проекта вы можете включить специальный файл конфигурации (GEMINI.md), который действует как постоянная системная подсказка или контекст для данного проекта devclass.com techzine.eu. В этом файле можно задать project-specific инструкции для ИИ — например, стилистические предпочтения в коде, детали используемого технологического стека или даже командные стандарты. Муллен объясняет, что gemini.md позволяет «настроить, как вы взаимодействуете с Gemini», указать свои фреймворки, предпочитаемые команды и другой контекст, чтобы ответы ИИ были максимально релевантны вашему проекту techzine.eu. CLI также будет автоматически обновлять GEMINI.md по мере вашей работы: он может сохранять туда найденную информацию (например, об архитектуре проекта), чтобы эти данные сохранялись между сессиями devclass.com techzine.eu. Это гарантирует всей команде единую «память» проекта на базе ИИ. Кроме того, продвинутые пользователи могут создавать собственные расширения или инструменты, которые CLI Gemini сможет вызывать. Благодаря поддержке MCP разработчики могут подключить свои сервисы (например, интеграцию с JIRA для создания тикетов или кастомную библиотеку для обработки тестовых данных), и агент ИИ сможет использовать их в рабочем процессе blog.google. Поведение CLI (например, дефолтные подсказки или персонаж агента) также может быть изменено через конфигурационные файлы, аналогично тому, как в Codex CLI от OpenAI возможны пользовательские инструкции github.com. Одним словом, персонализация — в ДНК инструмента: «каждый заслуживает автономии, чтобы сделать [свой терминал] уникальным», и Gemini CLI предоставляет для этого все возможности blog.google.

Кроссплатформенность и ориентированность на разработчиков: Gemini CLI распространяется как npm-пакет (требуется Node.js 18+) и работает на macOS, Linux и Windows. В отличие от некоторых ранних CLI-ИИ, Gemini CLI может запускаться нативно в Windows без необходимости использовать Linux subsystem devclass.com docs.anthropic.com. Установка проста (npm install -g @google/gemini-cli или запуск одной командой через npx github.com), а при первом запуске gemini вас попросят авторизоваться через браузер с помощью вашей учётной записи Google github.com. После авторизации откроется интерактивная CLI-сессия с чатовым интерфейсом. Разработчики отмечают, что интерфейс более проработан, чем обычный текстовый REPL — «инструмент разворачивается с визуально впечатляющим UI», что обеспечивает гораздо более богатый терминальный опыт techzine.eu. Есть и опции смены темы (можно выбрать цветовую палитру при первом запуске), чтобы инструмент гармонично вписывался в стиль вашего терминала github.com. Всё работает локально, за исключением обращений к Gemini API. Ваш исходный код и данные остаются на вашей машине (в облако отправляются только ваши запросы и необходимый контекст) help.openai.com help.openai.com. Это решает вопросы приватности, так как ваша кодовая база не отправляется целиком — CLI отправляет только общие запросы или небольшие фрагменты, актуальные для вашего запроса. Кроме того, Google интегрировал Gemini CLI с привычными облачными и dev-инструментами: например, она может работать с gcloud CLI (Google Cloud SDK) для деплоя в облако devclass.com. В демо Google показал, как можно с помощью CLI развернуть приложение в Cloud Run с минимальными усилиями techzine.eu — это говорит о том, что компания видит инструмент как мост к собственной облачной платформе (например, после помощи в написании приложения ИИ поможет его и задеплоить на Google Cloud). В целом, Gemini CLI разработан так, чтобы быть «нативным» к рабочим процессам разработчиков — «направлен на то, чтобы быть максимально знакомым для разработчиков» и практически не требует обучения помимо команды запуска techzine.eu.

Последние новости и обновления (2024–2025)

Google представила Gemini CLI 25 июня 2025 года посредством официального блога и скоординированных публикаций в прессе blog.google techcrunch.com. Презентация позиционирует Gemini CLI как часть расширяющейся AI-стратегии Google, следом за важными обновлениями самой модели Gemini. (Всего несколькими месяцами ранее, в марте–апреле 2025, Google представила Gemini 2.5 Pro — обновление флагманской LLM, которая быстро стала популярна среди разработчиков для задач программирования techcrunch.com.) Запуск Gemini CLI явно нацелен на развитие этого успеха и активное внедрение ИИ прямо в руки и терминалы разработчиков. Тайминг говорит о стратегическом ответе Google на быстрое распространение AI-инструментов программирования в 2024–2025 годах. По данным TechCrunch, многие разработчики начали использовать модели Gemini от Google через сторонние средства (Cursor, GitHub Copilot), которые сами превратились в «огромный бизнес» techcrunch.com. В ответ Google в начале 2025 года стала отстаивать свою нишу в AI-разработке с запуском собственных инструментов (например, Gemini Code Assist для IDE и экспериментального асинхронного AI-агента «Jules» techcrunch.com), чтобы построить более прямые отношения с разработчиками. Выход Gemini CLI летом 2025 года — апофеоз этих усилий, воплощающий агентский AI-опыт прямо в командной строке.

Официальное объявление в блоге Google (опубликованное ведущим инженером Тейлором Малленом и менеджером продукта Райаном Сальвой) подчеркивает, что Gemini CLI рассчитан на «следующее десятилетие» разработки с использованием искусственного интеллекта devclass.com devclass.com. Сальва на пресс-брифингах подчеркнул, что Google считает такие инструменты «будут определять работу создателей в следующем десятилетии», и предоставление его бесплатно в превью поможет компании занять сильную позицию заранее devclass.com. Действительно, одной из главных новостей стал щедрый бесплатный тариф для Gemini CLI. Многие технические издания отметили, что инструмент бесплатный и с открытым исходным кодом, а лимиты использования значительно превышают предложения конкурентов theverge.com devclass.com. Так, например, The Verge отметили, что это «может дать преимущество над другими AI-ассистентами, такими как Claude от Anthropic или GitHub Copilot» за счет снижения порога входа для разработчиков theverge.com. DevClass сообщает, что Google «позиционирует себя на следующее десятилетие AI» с этим шагом, намеренно выставляя лимиты такими высокими (60/мин, 1000/день), что большинство разработчиков «не достигнут этих теоретических ограничений», даже при активном использовании bgr.com. Эта стратегия рассматривается как прямой вызов конкурентам — как пошутил один из ранних комментаторов, огромный бесплатный тариф «создаст большое давление на Anthropic» devclass.com.

На момент запуска (середина 2025 года) Gemini CLI находится в статусе “Preview”. Разработчики могут начать использовать его сразу, но Google намекает на будущие обновления. Идут обсуждения, сохранится ли бесплатность инструмента после выхода из превью. Google пока не объявила о тарифах после тестового периода; The Verge отмечает, что компания не раскрыла, «останется ли агент бесплатным после полной доступности» и как будет обрабатываться превышение лимитов theverge.com. Возможно, в будущем некоторые продвинутые функции или более высокие квоты будут платными (как у других сервисов Google Cloud). Пока же превью полностью функционально. Google активно собирает обратную связь — например, в репозитории проекта на GitHub сразу открыли трекеры багов и приглашение к участию сообщества blog.google. Это свидетельствует о том, что инструмент будет быстро дорабатываться на основе реального опыта пользователей.

Также стоит отметить контекст развития модели Gemini от Google в конце 2024 — 2025 года, поскольку именно она лежит в основе CLI. Gemini 1.0 (Pro и компактная “Flash”) впервые была представлена разработчикам в декабре 2024 года blog.google, а в начале 2025 представили Gemini 2.0 с большей агентной функциональностью. К маю 2025 на Google I/O компания объявила о Gemini 2.5 с режимом “Deep Think” (улучшенное рассуждение) blog.google. Все эти улучшения напрямую внедряются в Gemini CLI — например, CLI использует Gemini 2.5 Pro, которая уже доступна с контекстом до 1 млн токенов и улучшенными возможностями для кода theverge.com. Поэтому запуск Gemini CLI можно рассматривать не как отдельное событие, а как часть масштабного внедрения экосистемы Gemini от Google (куда входят также веб-приложение, API и плагины). На девелоперском докладе I/O 2025 Google даже подразнила скорый выход CLI, а внимательные заметили, что блог-пост был случайно опубликован на день раньше reddit.com — что говорит о тесной связи релиза с анонсами AI-стратегии Google.

Ещё одно обновление, о котором упоминали в обзорах: Google заявила, что в будущем Gemini CLI может поддерживать локальные/оффлайн-модели. В интервью Аллен Хатчисон из Google отметил, что они «надеются использовать его с локальными моделями, такими как [Gemma], в будущем» devclass.com. “Gemma”, по всей видимости, — это облегчённая версия на базе Gemini, которую можно запускать на пользовательском железе (что отражает общий тренд — предлагать уменьшенные, дообученные модели для оффлайн-использования). Пока что CLI требует интернет-доступа для обращения к API Google в облаке, но архитектура инструмента “агностична к модели” и может со временем поддерживать on-premise/открытые модели techzine.eu. Эти намёки указывают, что Google готовится к гибридному будущему, где разработчик сможет выбирать, к какому AI-бэкэнду подключаться через один интерфейс.

В целом, выход Gemini CLI в июне 2025 года был воспринят с оптимизмом: Google явно делает ставку на разработчиков, открывая инструмент и предоставляя крупный бесплатный тариф. Это заметный сдвиг в конкурентном ландшафте инструментов AI для разработчиков — Google готова отказаться от быстрой прибыли (бесплатные вычисления), чтобы привлечь пользователей и сообщество. Первые обзоры положительно оценивают возможности CLI, хотя наблюдатели с осторожностью ждут решений по долгосрочным вопросам (например, тарифы или обеспечение точности/безопасности кода в масштабе). В официальных заявлениях Google позиционирует Gemini CLI как долгосрочную инвестицию — инструмент, который будет совершенствоваться и станет неотъемлемой частью опыта разработчика в эпоху AI devclass.com.

Комментарии и мнения экспертов

Эксперты отрасли, разработчики и лидеры команды Google поделились своими взглядами на то, что значит Gemini CLI для сообщества и как инструмент смотрится на фоне конкурентов. Вот ключевые мнения:

• Новый тренд среди инструментов для разработчиков: Тим Андерсон из DevClass отмечает, что Google «не могла игнорировать» тренд CLI-ассистентов для кода на фоне успеха продуктов-конкурентов devclass.com. Claude Code от Anthropic и Codex CLI от OpenAI показали, что многим разработчикам удобнее получать AI-помощь прямо в терминале, и это, вероятно, ускорило разработку Gemini CLI devclass.com. Запуск Gemini CLI — часть стратегии Google «позиционировать себя на следующее десятилетие AI», быстро приняв новый тренд devclass.com devclass.com. Это признание того, что AI-ассистенты в коде — будь то в редакторах или терминалах — становятся стандартом для разработчиков.
• Реакция разработчиков и бесплатный тариф: Первый отзыв сообщества был связан с очень высокими бесплатными лимитами. На форумах многие удивлялись, что Google отдаёт свою топовую модель по сути бесплатно в удобном виде. Популярный комментарий, отмеченный DevClass: «Огромный [бесплатный тариф], и создаст сильное давление на Anthropic» devclass.com. Повысив внутренние лимиты вдвое по сравнению с самым активным тестовым использованием, Google устроила так, что большинство пользователей ограничений почти никогда не почувствуют bgr.com theverge.com. Это жест доброй воли, интерпретируемый как попытка “вернуть внимание разработчиков” от альтернатив типа OpenAI. Некоторые аналитики считают, что щедрая бесплатная пробная версия — стратегия быстрого завоевания аудитории: «возможно, чтобы занять сильную позицию на этом рынке и потом использовать преимущество», пишет DevClass devclass.com. Иначе говоря, Google готова нести затраты на AI-вычисления сейчас ради долгосрочной лояльности разработчиков.
• Сравнение с конкурентами: Наблюдатели сравнивали Gemini CLI с похожими инструментами. TechCrunch отмечает, что она «непосредственно конкурирует» с Codex CLI от OpenAI и Claude Code от Anthropic, которые заслужили репутацию «более интегрируемых, быстрых и эффективных» по сравнению с ранними AI-ассистентами для кода techcrunch.com. Консенсус таков: Google по “ядру” догнала эти продукты (понимание локального кода, выполнение команд), но по лимитам их обогнала. The Verge отмечают, что щедрый бесплатный лимит Gemini CLI может дать преимущество над Claude от Anthropic, GitHub Copilot, и даже AI-ассистентом в Windows Terminal от Microsoft theverge.com. Из интересного — поддержка Windows: DevClass подчёркивает, что, в отличие от Claude Code или Codex (где нужен WSL), CLI Google работает “нативно” на Windows, делая продукт сразу доступным широкой аудитории devclass.com.
• Цитаты команды Google: Инженеры Google описывают Gemini CLI в стратегических и даже визионерских тонах. «Мы считаем, что подобные инструменты будут определять способы работы создателей в следующем десятилетии», — заявил Райан Дж. Сальва (директор по продукту Gemini) на брифинге devclass.com. Это подчёркивает позицию Google: такие AI-агенты, как Gemini CLI — это не временная мода, а фундаментальный сдвиг, в котором Google хочет быть лидером. Тейлор Маллен, ведущий инженер проекта, объясняет, почему терминал должен быть с AI: «Для разработчиков CLI — не просто инструмент, это дом». Интеграция AI в терминальную среду открывает «огромные возможности» при правильной реализации techzine.eu techzine.eu. По словам Маллена, много усилий ушло, чтобы AI воспринимался как органичное расширение терминала, а не “болтающийся” плагин. Он также наглядно показал возможности AI, запросив у Gemini CLI скачать свой собственный исходный код и объяснить его принцип (на живой демо — techzine.eu). Такой самообъясняющийся кейс впечатлил аудиторию и ярко показал глубину инструментов: от чтения документации до её резюме прямо в CLI.
• Точность и качество: опасения Несмотря на энтузиазм, эксперты призывают к осторожности и напоминают об обычных рисках AI-ассистентов. По опросу Stack Overflow в 2024 году только 43% разработчиков доверяют точности AI-инструментов для кода techcrunch.com. AI может вносить баги или уязвимости, если полагаться на вывод без проверки; иногда генерация кода бывает неверной techcrunch.com. Google это понимает: для контроля разработчиков инструмент открыт, а для изменений требуется согласие пользователя. Однако по плагину Gemini Code Assist для VS Code наблюдались смешанные отзывы — хотя он был установлен почти 1 миллион раз, средняя оценка — лишь 2.5 звезды, с жалобами типа «в генерации кода — полный провал, одни выдуманные функции» devclass.com. Это подчёркивает: AI не безошибочен, и с Gemini CLI тоже вероятны детские болезни. Но отличие — теперь любой может завести issue или предложить правку в open source, а значит, развитие пойдет быстрее. Google предусмотрела средства (требование к версии, /dry-run для предпросмотра правок и т.п.), чтобы разработчики могли вовремя заметить ошибки. Как отметил один из сторонников, преимущество такого CLI-агента — его гибкость: если AI ошибается, вы вправе игнорировать либо доработать его ответ — как и с “человеческим” ассистентом.
• Фокус на безопасность: Аналитики подчеркивают, что изоляция и права CLI — один из ключей безопасности. По умолчанию агент работает в режиме ограничений, а «действия требуют подтверждения через специальный prompt» devclass.com. CLI показывает явные уведомления при переходе в “auto”-режим, который может что-то менять — аналогично режимам Codex CLI: suggest/auto-edit/full-auto help.openai.com help.openai.com. Плюс реализованы сандбоксы для разных ОС: на Mac — стандартный Seatbelt, на Linux/Windows — контейнеризация через Podman/Docker devclass.com. Впрочем, специалисты предупреждают — уязвимости типа prompt injection (обман AI-командой) «априори очень трудно решить» devclass.com. Если малоопытный пользователь попросит выполнить потенциально опасное действие (например, изменить настройки безопасности), можно нарваться на неприятности. Позиция Google — за счёт прозрачности кода и контроля пользователя риски существенно снижаются: всегда можно посмотреть, что реально будет выполнено, или модифицировать Условия. Для бизнеса рекомендуют использовать интеграцию с платным Vertex AI, где есть централизованные ИТ-политики devclass.com.

В целом, эксперты впечатлены, но осторожны. Есть ощущение, что Gemini CLI — действительно масштабный и яркий проект — «один из самых интересных AI-инструментов Google на сегодня», как пишет BGR bgr.com — именно благодаря его открытости и бесплатности. Инструмент хвалят за ускорение рутины и доступность терминала даже для менее опытных пользователей. Но профессионалы признают: это начало пути, нельзя относиться к AI-ассистенту как к “всезнающему оракулу”. Как отмечает Сальва, “игра» Google в долгую — сделать таких AI-агентов незаменимыми в каждодневной работе разработчика в ближайшем десятилетии devclass.com. Первая реакция говорит: CLI привлек интерес и надежду сообщества.

Сценарии использования и практические приложения

Gemini CLI — это универсальный инструмент, поддерживающий широкий спектр сценариев для разработчиков и ИТ-специалистов. Вот несколько практических способов его применения:

• Понимание кода и документация: Разработчики могут использовать естественный язык, чтобы быстро разобраться в незнакомых кодовых базах. Например, перейдя в директорию проекта и набрав gemini, вы можете задавать вопросы вроде «Опишите основные компоненты архитектуры этой системы» или «Какие механизмы безопасности реализованы в этом коде?» github.com. CLI просмотрит файлы вашего проекта и даст объяснение или резюме, экономя часы ручного анализа кода. Он также может отвечать на вопросы о конкретных функциях или логике (по сути, выступая в роли постоянно доступного ревьюера кода). Это особенно полезно при присоединении к новому проекту или работе с open-source репозиторием — Gemini CLI может быть вашим личным «гидом» по коду. Он также хорошо генерирует документацию: например, вы можете попросить его создать docstrings для всех функций в файле или описать изменения в pull request в виде связного текста github.com.
• Интерактивная отладка и устранение проблем: Когда что-то ломается, Gemini CLI может помочь в отладке, анализируя сообщения об ошибках или логи и предлагая решения. Разработчик может вставить stack trace или вывод ошибки в CLI и спросить: «Что вызывает эту ошибку?». Поскольку агент умеет выполнять поиск в интернете, он может автоматически находить релевантные решения на Stack Overflow или в документации blog.google. Кроме того, CLI может запускать тестовые команды и интерпретировать их результаты. Например, вы можете сказать: «Запусти тестовый набор и объясни, почему тесты провалились», — и он выполнит тесты, прочитает вывод с ошибками и укажет вероятные причины либо даже предложит изменения в коде для исправления бага. Это значительно упрощает поиск неисправностей, особенно в сложных проектах.
• Кодирование по подсказкам («ИИ-помощник программиста»): Gemini CLI особенно силён как AI-парный программист. Вы можете попросить его создать код — от одной функции до шаблонов целых приложений — используя высокоуровневые инструкции. Примеры применения: «Сделай черновик фичи X по GitHub issue #123» github.com или «Создай новый Python-скрипт, который использует этот API для сбора метрик». CLI сгенерирует код, создаст новые файлы или отредактирует нужные. Вы сохраняете контроль, просматривая diff и утверждая изменения. Общение возможно в виде диалога: можно уточнять/оптимизировать код последующими подсказками (например, «Теперь оптимизируй эту функцию», «Добавь обработку ошибок сети»). Это сильно ускоряет прототипирование. На демо Google даже показали, как с нуля сделать Discord-бота, просто описав его задачи github.com. Возможность превратить идею в работающий код с минимумом набора текста — ключевое преимущество. Важно, что благодаря контексту в 1 миллион токенов Gemini CLI способен работать с очень большими кодовыми базами — вы можете буквально спросить его о функции, спрятанной среди тысяч строк, или попросить внести изменения в нескольких файлах сразу, и ему хватит контекста github.com. Такой объём контекста позволяет также учитывать большие справочные материалы (например, можно дать объёмное ТЗ или PDF, и он сгенерирует код, соответствующий заданию).
• Рефакторинг и сопровождение: Для команд, работающих со старым кодом или при масштабных рефакторингах, Gemini CLI автоматизирует множество рутинных задач. Вы можете сказать: «Мигрируй этот проект на последнюю версию Java, начни с плана» github.com. ИИ составит пошаговый план, а затем будет выполнять его — обновляя файлы, заменяя устаревшие API, запуская тесты и т.д. Аналогично, он справится с повторяющимися задачами «уборки»: «Переименуй эту переменную во всех файлах и обнови ссылки» или «Добавь лицензионные заголовки во все исходники». Автоматизация рутины высвобождает время для творческой работы. Ещё один сценарий — обновление или патчинг кода, например: «В этой библиотеке уязвимость, внедри рекомендованное исправление». Gemini CLI может искать информацию о CVE и даже применять фикс в коде, если это просто.
• DevOps и проектная автоматизация: Благодаря возможности запускать shell-команды и интеграции с системными инструментами Gemini CLI полезен для задач DevOps. Например: «Настрой CI pipeline для этого проекта», — и ИИ может создать конфиг для GitHub Actions или GitLab CI, установить зависимости и т.д., ориентируясь на стек проекта. Он также может анализировать историю изменений в системе контроля версий — «Дай краткое описание всех изменений за вчера» github.com — удобно для ежедневных стендапов или подготовки changelog. Более сложный пример: «Сделай презентацию по git-истории за последние 7 дней, сгруппировав по функциям и членам команды» github.com. Используя MCP-расширения и, возможно, Google Slides API, CLI попробует сгенерировать слайды (или хотя бы их содержание), описывающие историю коммитов. Другой пример от Google: «Сделай полноэкранное web-приложение для wall-display, показывающее самые обсуждаемые GitHub-issues» github.com — задача по агрегации данных и созданию интерфейса, которую агент может спланировать и начать реализовывать. Эти примеры показывают, что за пределами разовых команд Gemini CLI может координировать многошаговые workflow (сбор данных → генерация кода → выполнение).
• Интеграция с внешними инструментами (MCP-серверы): Для корпоративных команд Gemini CLI может интегрироваться с внутренними инструментами через Model Context Protocol. Это значит, что можно, например, подключить его к базе знаний компании или трекеру задач. Если настроено, разработчик может спросить «Каков статус тикета XYZ-456?», и CLI получит данные, например, из Jira через MCP-плагин. Или: «Создай новую тестовую базу данных» — через MCP возможен вызов внутренних API для этого. Google отдельно упоминает возможность подключения внешних баз данных techcrunch.com. Таким образом, при наличии расширений Gemini CLI может быть единым естественно-языковым интерфейсом для многих систем — кода, документации, облака и др. Это очень удобно для DevOps-инженеров и системных администраторов. По умолчанию в CLI встроены несколько инструментов (поиск, Imagen/Veo и др.), а организации могут дополнять функционал под свой стек.
• Креативные и образовательные задачи: Не только для hardcore-программирования — Gemini CLI также обладает возможностями создания контента, что может быть полезно и просто интересно за пределами ИТ. Например, разработчики могут генерировать отчёты или анализы. Google упоминала применение CLI с «агентом глубоких исследований» для подготовки исследовательских обзоров techcrunch.com. Возможен сценарий: «Проанализируй эти логи и сделай сводный отчёт по работе системы». Агент обрабатывает логи и выдаёт ключевые инсайты. Другая задача: «Сгенерируй архитектурную диаграмму для этого проекта» — он способен создать текстовое описание, которое позже конвертируется в диаграмму с помощью генератора изображений. Поскольку есть поддержка изображений и PDF, вы можете загрузить чертёж или мокап и попросить сгенерировать код (например, «Вот wireframe (картинка); сгенерируй под него HTML/CSS» — используя мультимодальные возможности). Для ИТ-специалистов, хотя Gemini CLI ориентирован на разработчиков, он может помочь и со скриптами: системный администратор может сказать «Напиши bash-скрипт для мониторинга диска и предупреждения при переполнении свыше 90%» и получить готовое решение. Google подчёркивает и некодовые задачи — генерация слайдов и создание изображений для обычных пользователей devclass.com. Можно попросить создать изображение («кошки в самолёте» — как пошутил автор BGR bgr.com) или короткое видео, и CLI воспользуется AI-моделями для генерации blog.google. Это открывает сценарии сторителлинга, прототипирования интерфейсов или образовательного контента — всё через простые команды в терминале.
• Командная работа и обмен знаниями: Использование проектных файлов GEMINI.md в Gemini CLI позволяет ему работать как постоянная база знаний для проекта. Все участники команды, работающие через CLI, будут пользоваться накопленным контекстом и инструкциями из этого файла. Например, если кто-то час объяснял Gemini CLI, как устроен custom-процесс деплоя, то этот контекст (сохранённый в GEMINI.md) сделает ИИ умнее для всех остальных в дальнейшем techzine.eu techzine.eu. Это формирует своеобразную AI-документацию — задавая вопросы и улучшая ответы через CLI, команда создаёт знания, которые доступны потом другим (через ИИ или вручную, читая GEMINI.md). Это новый способ закрепления неявных знаний в проекте. Поскольку инструмент open source, команды могут форкать или настраивать его под свои нормы (например, интегрировать линтер стиля в AI-workflow, чтобы код всегда соответствовал стандарту). В пайплайне CI команды могут использовать Gemini CLI и автоматически — например, ночная задача может запускать скрипт анализа репозитория на code smells или покрытие тестами, используя режим неинтерактивного вызова (Gemini CLI можно вызывать с флагами и скриптами, не только интерактивно) blog.google. Это доказывает, что помимо работы в ручном режиме CLI может стать кирпичиком для автоматизации.

На практике разработчики и DevOps-команды, использующие Google Cloud, найдут Gemini CLI особенно полезным. Благодаря интеграции с Google Cloud-инструментами и моделями можно перейти от разработки к деплою плавно. Пример workflow: сгенерируйте или измените код через CLI, проведите локальные тесты, затем деплойте приложение в Google Cloud Run или App Engine — всё через естественный язык. Во время превью Google показала, что деплой, запущенный через Gemini CLI, автоматически использует Cloud Build и может сам настроить необходимые облачные ресурсы techzine.eu. Такое тесное взаимодействие особенно ценно для организаций на Google Cloud, ведь CLI ускоряет как программирование, так и работу с облаком — в одном интерфейсе.

Подводя итог, применения Gemini CLI охватывают весь жизненный цикл разработки ПО: планирование, написание кода, тестирование, отладка, документирование и развертывание. Это своего рода швейцарский нож искусственного интеллекта для терминала — от ответов на разовые вопросы («что значит эта ошибка?») до генерации сложных артефактов (код, конфигурации, даже медиафайлы). Ранние пользователи также были впечатлены «мелкими» улучшениями качества жизни — например, быстрый поиск по документации: вы просто спрашиваете «Как использовать клиент BigQuery в Python?», и CLI может найти соответствующий фрагмент документации через веб-поиск и сразу показать его вам, не выходя из терминала. Он объединяет множество инструментов под одной крышей и управляется с помощью естественного языка.

Сравнение с другими AI/LLM CLI-инструментами

Разработчиков может заинтересовать, как Google Gemini CLI соотносится с другими ассистентами на базе искусственного интеллекта для командной строки. Наиболее близкие аналоги — это Codex CLI от OpenAI и Claude Code от Anthropic, которые также являются агентными AI-инструментами для терминала. Ниже приведено сравнение их ключевых характеристик:

Таблица: Сравнение возможностей Google Gemini CLI, OpenAI Codex CLI и Anthropic Claude Code.

В заключение, все три инструмента разделяют общую цель — внедрение AI-ассистентов в терминал. Однако Google Gemini CLI выделяется своим чрезвычайно щедрым бесплатным тарифом и глубокой интеграцией с сервисами Google. В отличие от продуктов OpenAI и Anthropic, которые в основном требуют оплачиваемого доступа к API при интенсивном использовании, Google фактически предоставляет высокоуровневую модель бесплатно в рамках превью blog.google theverge.com. Это может существенно ускорить процесс её внедрения. Кроме того, мультимодальные возможности Gemini CLI (генерация изображений/видео) и встроенная связь с Google Search делают её по функционалу более широкой «из коробки», чем Codex CLI, который в большей степени ориентирован на программирование.

Codex CLI от OpenAI хоть и не имеет официального бесплатного сервиса, но выигрывает за счёт гибкости — инструмент может подключаться к разным AI-провайдерам и моделям (OpenAI, Azure, даже к API Google при должной настройке) github.com. Опытные пользователи могут использовать его как единый интерфейс при наличии ключей ко многим сервисам. Именно OpenAI был пионером в этой области (название “codex” происходит от ранней модели для программирования от OpenAI), внедрив функцию трёхуровневого одобрения, которую потом стали копировать и другие help.openai.com. Однако отсутствие у Codex CLI нативной поддержки Windows и его зависимость от внешних API для выдачи каких-либо полезных результатов делает его чуть менее удобным для новичков по сравнению с Gemini CLI.

Claude Code от Anthropic занимает промежуточную позицию — он является опенсорсным и быстро получил широкое распространение в начале 2025 года, собрав большую комьюнити. Использование Claude даёт инструменту большой контекст и репутацию отличного понимания сложных инструкций. Тем не менее, сервис Anthropic не бесплатен (кроме пробного периода или если ваша компания оформила подписку) docs.anthropic.com. Отличительная особенность: с самого старта Anthropic позиционирует Claude Code как корпоративное решение — например, поддерживает работу через прокси и развёртывание on-prem (можно запускать его через предоставляемый Anthropic «LLM-шлюз» внутри корпоративной сети) docs.anthropic.com docs.anthropic.com. CLI от Google, напротив, пока что взаимодействует исключительно с облачным API и не поддерживает локальное развёртывание (правда, в будущем обещают локальный режим). Поэтому крупные организации, заботящиеся о приватности данных, могут выбрать Claude Code или подождать enterprise-версии Gemini CLI (Google, возможно, позволит использовать Vertex AI с собственными контролями — кстати, Gemini CLI может быть сконфигурирован для работы с ключом Vertex AI и использования корпоративных политик devclass.com).

Стоит также упомянуть Warp и Ghostty в этом контексте. Это не AI-агенты, а современные терминальные эмуляторы с AI-функциями. Warp — популярный новый терминал с AI-поиском и автодополнением команд, а Ghostty (open-source терминал от Mitchell Hashimoto из HashiCorp) делает ставку на производительность и расширяемость интерфейса. На портале The New Stack отмечают, что появление Gemini CLI бросает «вызов AI-терминальным приложениям вроде Warp», так как он бесплатен и открыт — пользователи этих решений могут захотеть попробовать инструмент Google thenewstack.io. Главное различие: Warp/Ghostty полностью заменяют ваш терминал и добавляют AI-функции в интерфейс, а Gemini CLI — это AI, который можно запустить в любом терминале. Вполне возможно даже использовать Gemini CLI внутри Warp или Ghostty, совмещая продвинутый UI этих терминалов и интеллект Gemini. А для разработчиков, которым их текущий терминал уже привычен, Gemini CLI не требует перехода — это всего лишь одна новая команда. Такая нейтральность — несомненный плюс решения Google.

Если подытожить сравнение: Gemini CLI, Codex CLI и Claude Code все приносят мощный AI прямо в командную строку, но продукт Google сейчас лидирует по доступности (бесплатное использование) и интеграции (мультимодальность и облачные инструменты). Решение OpenAI лидирует по гибкости по моделям/провайдерам, а Anthropic — по работе с длинным контекстом, если вам не нужны 1 млн токенов или их нет в наличии. Можно ожидать, что все три инструмента будут активно развиваться, и совсем не удивительно, если функционал будет перекочёвывать от одного к другому (тем более, все они опенсорсные, поэтому улучшения могут быстро подхватываться конкурентами). Для разработчиков сейчас очень интересное время — такие инструменты способны повысить производительность и становятся всё проще в получении и применении. Появление Gemini CLI явно повысило планку, подталкивая конкурентов к расширению щедрых условий и возможностей theverge.com.

Исходники и дополнительные материалы: Если вы хотите узнать больше, ознакомьтесь с официальным блогом Google, посвящённым выпуску Gemini CLI blog.google blog.google — там подробно рассказывается о возможностях и старте работы. Открытый код доступен на GitHub blog.google, включая README с примерами и углублённым использованием. Разработческая документация Google для Gemini (на сайтах Google AI и Cloud) содержит детали по Gemini API и возможностям модели. Для знакомства с конкурентами — изучите Codex CLI от OpenAI и его документацию help.openai.com help.openai.com и документацию по Claude Code от Anthropic docs.anthropic.com docs.anthropic.com. Статьи из TechCrunch techcrunch.com techcrunch.com, The Verge theverge.com theverge.com и DevClass devclass.com devclass.com (цитируются в этом обзоре) также являются отличными источниками о контексте и влиянии запуска Gemini CLI. Инструменты продолжают быстро развиваться — разработчикам стоит пробовать, экспериментировать и даже делать вклад в развитие: новое поколение developer experience формируется прямо сейчас, и Gemini CLI — важнейшая веха этой эволюции. blog.google devclass.com