Google Gemini CLI: عامل هوش مصنوعی متن‌باز که ترمینال شما را متحول می‌کند

مرور کلی – Google Gemini CLI چیست؟

Google Gemini CLI یک ابزار رابط خط فرمان (CLI) متن‌باز است که گوگل در اواسط سال ۲۰۲۵ معرفی کرد و قدرت مدل‌های هوش مصنوعی Gemini گوگل را مستقیماً به ترمینال توسعه‌دهندگان می‌آورد theverge.com blog.google. در اصل، این ابزار یک دستیار (یا «عامل») مبتنی بر ترمینال است که برای کمک به توسعه‌دهندگان در نوشتن کد، اشکال‌زدایی و انجام طیف وسیعی از وظایف با دستورات زبان طبیعی طراحی شده است. گوگل Gemini CLI را به‌عنوان «ارتقایی اساسی در تجربه کاربری خط فرمان» توصیف می‌کند که «مستقیم‌ترین مسیر از درخواست شما تا مدل ما» را ارائه می‌دهد theverge.com. گرچه قابلیت اصلی آن کمک به کد نویسی است، اما برای انجام «بسیار بیشتر از این» ساخته شده و به‌عنوان ابزاری چندمنظوره برای تولید محتوا، حل مسئله، تحقیق عمیق و مدیریت وظایف عمل می‌کند blog.google.

در هسته خود، Gemini CLI به مدل زبان بزرگ Gemini 2.5 Pro گوگل متصل است – در حال حاضر پیشرفته‌ترین مدل هوش مصنوعی گوگل برای کارهای استدلالی و کدنویسی theverge.com. این بدان معناست که این CLI می‌تواند از پنجره متنی بزرگ یک میلیون توکن (که بسیار بزرگ‌تر از بیشتر مدل‌های رقیب است) بهره ببرد تا کد یا محتوا را درک و پردازش کند theverge.com. این ابزار به‌طور محلی در ترمینال شما اجرا می‌شود (و از Mac، لینوکس و حتی ویندوز به‌صورت اصلی پشتیبانی می‌کند) و به‌عنوان یک عامل هوش مصنوعی سبک‌وزن عمل می‌کند که با دریافت دستورات زبان طبیعی، قادر به خواندن، نوشتن و اجرای دستورات بر روی دستگاه شماست techcrunch.com devclass.com. چون این ابزار در همان محیط آشنای ترمینال اجرا می‌شود، توسعه‌دهندگان نیازی به تغییر محیط یا IDE ندارند – کافی است از AI سوال بپرسند تا کد را توضیح دهد، توابع تولید کند، دستورات build/test اجرا کند یا حتی جستجوی وب انجام دهد، همه مستقیماً از خط فرمان.

هدف اصلی Gemini CLI ادغام بدون وقفه کمک هوش مصنوعی در جریان کار توسعه‌دهندگان است. انگیزه گوگل برای ساخت آن، این است که «CLI فقط یک ابزار نیست؛ برای بسیاری از توسعه‌دهندگان خانه است» techzine.eu. با قرار دادن هوش مصنوعی در این محیط، Gemini CLI سعی دارد بهره‌وری را افزایش داده و ترمینال را قدرتمندتر کند. به‌گفته گوگل، «هم‌زمان با تداوم reliance توسعه‌دهندگان به ترمینال، تقاضا برای کمک‌ هوش مصنوعی یکپارچه نیز باقی می‌ماند» blog.google. Gemini CLI این نیاز را با ارائه یک رابط زبان طبیعی برای کدنویسی و کارهای سیستمی، مبتنی بر جدیدترین مدل هوش مصنوعی، برآورده می‌کند. و مهم‌تر اینکه گوگل کد منبع Gemini CLI را متن‌باز کرده است (با مجوز Apache 2.0) blog.google – یعنی توسعه‌دهندگان می‌توانند سورس کد را بررسی، عملکردش را گسترش داده و حتی در GitHub آن را بهبود دهند.

ویژگی‌ها و قابلیت‌های فنی کلیدی

دسترسی رایگان به مدل هوش مصنوعی پیشرفته: شاید شاخص‌ترین ویژگی Gemini CLI این باشد که به یک مدل هوش مصنوعی قدرتمند، رایگان دسترسی می‌دهد. هرکسی با یک حساب کاربری گوگل می‌تواند وارد شود و به‌صورت رایگان مجوز Gemini Code Assist دریافت کند که به او امکان استفاده از مدل Gemini 2.5 Pro را در CLI می‌دهد blog.google. این مدل پیشرفته‌ترین فناوری با پنجره متنی ۱ میلیون توکن برای درک پروژه‌های کد بزرگ یا اسناد است theverge.com. گوگل این موضوع را به‌عنوان «سقف استفاده بی‌رقیب» برای توسعه‌دهندگان فردی مطرح می‌کند – کاربران رایگان می‌توانند تا ۶۰ درخواست مدل در دقیقه و ۱۰۰۰ درخواست در روز بدون پرداخت هزینه ثبت کنند blog.google theverge.com. این محدودیت‌ها بسیار سخاوتمندانه‌اند (تقریباً دو برابر میانگین مصرف مهندسان گوگل در تست‌های داخلی) و به‌مراتب بالاتر از ابزارهای مشابه theverge.com. در عمل، این به این معنی است که توسعه‌دهندگان می‌توانند به‌طور گسترده از Gemini CLI برای تکمیل کد، تولید کد و پرسش‌ها استفاده کنند بدون این‌که به‌سرعت به مانع پرداخت یا محدودیت برسند. (برای کسانی که بیش از این نیاز دارند یا مدل خاصی می‌خواهند، Gemini CLI قابلیت تنظیم با کلید API برای سرویس‌های هوش مصنوعی گوگل مثل Vertex AI را دارد که امکان پرداخت براساس استفاده را فراهم می‌کند blog.google.)

کمک پیشرفته به کد نویسی: Gemini CLI برای همراهی برنامه‌نویسان ساخته شده است. این ابزار می‌تواند با درک دستورات زبان طبیعی، کد را از روی فایل‌های محلی شما بخواند، اصلاح کند و تولید کند. به عنوان مثال، می‌توانید از آن بپرسید «این تابع چه کار می‌کند؟» یا «یک تست واحد برای این ماژول بنویس» و این ابزار کد شما را تحلیل نموده، پاسخ یا کد موردنظر را تولید می‌کند techcrunch.com. کارهای پیچیده‌ای مثل یافتن خطا، افزودن قابلیت جدید، پیشنهاد ریفکتور (بازآرایی کد) و حتی اجرای دستورات build یا git را نیز می‌تواند انجام دهد techcrunch.com docs.anthropic.com. در پس‌زمینه، این ابزار از توانمندی‌های بالای مدل Gemini استفاده می‌کند – گوگل اشاره می‌کند که Gemini 2.5 Pro در حال حاضر یکی از بهترین مدل‌های هوش مصنوعی برای کدنویسی و بنچمارک‌هاست blog.google. رابط خط فرمان به این معناست که این کمک‌های هوش مصنوعی در هر ویرایشگر یا IDE که استفاده کنید (بدون نیاز به افزونه ویرایشگر) در اختیار شماست – مزیتی مهم نسبت به دستیارهای مبتنی بر رابط گرافیکی devclass.com. در واقع، گوگل عمداً Gemini CLI را با افزونه موجود خود برای IDE (Gemini Code Assist) یکپارچه کرده تا یک تجربه متحد ارائه دهد: هم افزونه VS Code/IntelliJ و هم CLI از همان هسته و قابلیت‌های “عامل” پشتیبانی می‌کنند blog.google techzine.eu. این امکان را می‌دهد که توسعه‌دهنده «همیشه یک همراه داشته باشد، هرجایی که کار می‌کند» – چه در ویرایشگر، چه در ترمینال techzine.eu.

اجرای دستورات زبان طبیعی: فراتر از صرفاً پیشنهاد کد، Gemini CLI عملاً می‌تواند دستورات و ابزارها را در سیستم شما اجرا کند و به یک هوش مصنوعی “عاملی” بدل شود. به‌عنوان مثال، اگر به زبان ساده از آن بخواهید برنامه‌تان را کامپایل کند، سرور توسعه را راه‌اندازی کند یا مهاجرت دیتابیس انجام دهد، می‌تواند آن دستورات خط فرمان را به جای شما اجرا کند techcrunch.com. این ابزار همچنین قادر است چندین مرحله را به‌صورت خودکار به‌هم زنجیر کند (مثلاً «برنامه‌ام را بساز و سپس آن را منتشر کن»). برای کنترل این قدرت، Gemini CLI از سیستم تأیید انسانی در حلقه بهره می‌برد: به‌طور پیش‌فرض پیش از هر اقدام مخرب یا تغییر فایل از شما تأیید می‌خواهد techzine.eu devclass.com. می‌توانید تنها یک اقدام را تأیید یا رد کنید، یا “همیشه تأیید کن” را برای راحتی انتخاب کنید techzine.eu. این تدابیر از بروز اشتباهات یا دستورات مخرب جلوگیری می‌کند و دستورات را در محیط ایزوله اجرا می‌کند (در macOS به‌طور بومی sandbox می‌شود؛ در سایر سیستم‌ها می‌تواند از کانتینر جداگانه Docker/Podman بهره ببرد) devclass.com. گوگل تأکید دارد که امنیت یک اولویت اساسی بوده است – هر اقدام به‌وضوح توسط کاربر تأیید می‌گردد و این ابزار با پشتیبانی از sandboxing ریسک‌هایی مانند تغییرات ناخواسته سیستم یا حملات prompt injection را کاهش می‌دهد devclass.com.

ابزارهای داخلی و اتصال به وب: برای افزایش کاربردپذیری، Gemini CLI با ابزارهای یکپارچه ارائه می‌شود که به آن اجازه می‌دهد اطلاعات خارجی را دریافت کند و پاسخ‌های خود را تقویت کند. به ویژه، دارای ادغام داخلی جستجوی گوگل است: CLI می‌تواند به طور خودکار جستجوی وب انجام دهد و صفحات وب را واکشی کند تا پاسخ‌های خود را با اطلاعات لحظه‌ای تقویت نماید blog.google. این قابلیت برای کارهایی مانند جستجوی مستندات، رفع اشکال آنلاین، یا واکشی مثال‌ها از وب بسیار مفید است – همه این‌ها توسط هوش مصنوعی و در لحظه انجام می‌شود. به بیان گوگل، می‌توانید از طریق ابزار جستجو «زمینه لحظه‌ای و خارجی به مدل ارائه دهید» blog.google. Gemini CLI همچنین از پروتکل زمینه مدل (MCP) پشتیبانی می‌کند، یک استاندارد نوظهور که به عوامل هوش مصنوعی اجازه می‌دهد به ابزارها و منابع داده خارجی به صورت ساختاریافته متصل شوند blog.google. از طریق MCP یا افزونه‌های دیگر، CLI می‌تواند با پایگاه‌های داده، خدمات ابری یا API های سفارشی ارتباط برقرار کند. به عنوان مثال، گوگل اشاره می‌کند که می‌تواند به سرورهای MCP متصل شود تا به هوش مصنوعی اجازه دهد به طور ایمن پایگاه‌های داده یا خدمات خارجی را پرس و جو کند techcrunch.com. حتی ابزارهای خلاقانه اختصاصی هم در آن گنجانده شده‌اند: با استفاده از مدل‌های تولید محتوای گوگل، CLI می‌تواند تصاویر و ویدیوها بسازد. در واقع، Gemini CLI قادر است از Imagen (مدل تولید تصویر گوگل) و Veo (مدل تبدیل متن به ویدیو گوگل) برای انجام درخواست‌ها استفاده کند – یک مثال نیز «ساخت یک ویدیوی کوتاه از ماجراجویی‌های یک گربه زنجبیلی» به کمک این مدل‌ها ذکر شده است blog.google. این بدان معناست که CLI محدود به متن و کد نیست؛ بلکه وارد خلق چندوجهی (تصویر، ویدیو) نیز می‌شود techzine.eu theverge.com. چنین قابلیت‌هایی آن را مناسب تولید محتوای تصویری یا مالتی‌مدیا در روند توسعه می‌کند (مثلاً تولید یک دیاگرام نمایشی یا ویدیوی دمو توسط هوش مصنوعی).

قابلیت توسعه و سفارشی‌سازی: از آنجا که Gemini CLI متن‌باز است، توسعه‌دهندگان می‌توانند آن را بر اساس نیازهای خود گسترش داده و سفارشی کنند. گوگل به‌صراحت از جامعه توسعه‌دهندگان می‌خواهد کد را (که در گیت‌هاب میزبانی می‌شود) بازبینی و بهبودها یا قابلیت‌های جدید اضافه کنند blog.google. این CLI به گونه‌ای طراحی شده تا ماژولار و قابل توسعه باشد، و از استانداردهایی مانند MCP و پرامپت سیستم‌های سفارشی بهره ببرد. مثلاً، در هر پوشه پروژه می‌توانید یک فایل پیکربندی ویژه (GEMINI.md) قرار دهید که به‌عنوان پرامپت سیستم دائمی یا زمینه‌ی پروژه عمل می‌کند devclass.com techzine.eu. در این فایل می‌توانید دستورالعمل‌های مخصوص پروژه را برای هوش مصنوعی مشخص کنید – مانند سبک کدنویسی مورد علاقه، جزییات پشته فنی، یا حتی دستورالعمل‌های مربوط به تیم خودتان. مولن توضیح می‌دهد که gemini.md اجازه می‌دهد «نحوه ارتباط با Gemini را سفارشی کنید» و چارچوب‌ها، دستورات ترجیحی و سایر زمینه‌ها را طوری تعیین کنید که پاسخ‌های هوش مصنوعی با پروژه شما منطبق باشد techzine.eu. CLI همچنین فایل GEMINI.md را هنگام کار به‌صورت خودکار به‌روزرسانی می‌کند: می‌تواند جزییات مهمی را که کشف می‌کند (مثلاً اطلاعات معماری پروژه) در همان فایل ذخیره کند تا بین جلسات باقی بمانند devclass.com techzine.eu. این امکان را فراهم می‌کند که کل تیم حافظه AI یکسانی در پروژه داشته باشد. علاوه بر این، کاربران حرفه‌ای می‌توانند افزونه‌ها یا ابزارهای سفارشی خود را بسازند تا توسط Gemini CLI فراخوانی شوند. به دلیل پشتیبانی از MCP، توسعه‌دهندگان می‌توانند سرویس‌های خودشان را (مثلاً ادغام با JIRA برای ثبت تیکت، یا یک کتابخانه سفارشی برای مدیریت داده تست) متصل کرده و عامل هوش مصنوعی را در روند کاری وارد کنند blog.google. رفتار CLI (مانند پرامپت‌های پیش‌فرض یا شخصیت عامل) نیز از طریق فایل‌های تنظیمات قابل تغییر است؛ مشابه آنچه OpenAI’s Codex CLI برای دستورالعمل‌های سفارشی اجازه می‌دهد github.com. خلاصه این‌که، شخصی‌سازی در آن لحاظ شده است – «همه لیاقت دارند [ترمینال خود را] منحصر به فرد کنند» و Gemini CLI ابزار لازم برای این کار را ایجاد کرده است blog.google.

چندسکویی و دوستدار توسعه‌دهنده: Gemini CLI به عنوان یک پکیج npm (نیازمند Node.js 18+) توزیع می‌شود و روی macOS، لینوکس و ویندوز کار می‌کند. برخلاف برخی از ابزارهای قبلی CLI مبتنی بر هوش مصنوعی، این ابزار به صورت بومی روی ویندوز هم اجرا می‌شود و نیازی به زیرسیستم لینوکس ندارد devclass.com docs.anthropic.com. نصب ابزار آسان است (npm install -g @google/gemini-cli یا حتی اجرای یک خطی با npx github.com) و در اولین اجرا با gemini، از شما خواسته می‌شود که برای احراز هویت با حساب گوگل خود از طریق مرورگر لاگین کنید github.com. پس از احراز هویت، ابزار یک جلسه CLI تعاملی با پرامپت به سبک چت باز می‌کند. توسعه‌دهندگان اشاره کرده‌اند که رابط کاربری این ابزار از یک REPL متنی استاندارد جذاب‌تر است – «این ابزار با یک رابط گرافیکی قابل توجه ظاهر می‌شود» و تجربه ترمینال غنی‌تری ارائه می‌دهد techzine.eu. حتی گزینه‌های پوسته‌بندی (تِم) نیز دارد (در اولین اجرا می‌توانید رنگ ترمینال را انتخاب کنید) github.com. در لایه زیرین، همه چیز به جز فراخوانی‌های API جمینی، به صورت محلی اجرا می‌شود. کدهای منبع و داده‌ها روی سیستم شما باقی می‌مانند (تنها پرامپت و زمینه ضروری به مدل ابری ارسال می‌شوند) help.openai.com help.openai.com. این موضوع نگرانی‌های حریم خصوصی را رفع می‌کند چون کد شما به طور کامل آپلود نمی‌شود – CLI فقط پرسش‌های سطح بالا یا قطعه‌هایی که برای پرامپت شما لازم است را ارسال می‌کند. علاوه بر این، گوگل Gemini CLI را با ابزارهای ابری و توسعه‌دهنده آشنا ادغام کرده است: مثلاً می‌تواند با gcloud CLI (Google Cloud SDK) برای استقرار ابری کار کند devclass.com. در یک دمو، گوگل نشان داد که با کمترین تلاش، برنامه‌ای را از طریق CLI روی Cloud Run مستقر می‌کند techzine.eu – که نشان می‌دهد این ابزار را به عنوان پلی به پلتفرم ابری خود می‌بیند (یعنی پس از آنکه هوش مصنوعی به شما در ساخت برنامه کمک کرد، می‌تواند در استقرار آن روی Google Cloud نیز یاری کند). در کل، Gemini CLI طوری طراحی شده که برای روندهای کاری توسعه‌دهندگان «بومی» به نظر برسد – «طوری طراحی شده که برای توسعه‌دهندگان آشنا باشد» و تقریباً به جز نحوه اجرا، نیازی به یادگیری جدید ندارد techzine.eu.

اخبار و به‌روزرسانی‌های اخیر (۲۰۲۴–۲۰۲۵)

گوگل در تاریخ ۲۵ ژوئن ۲۰۲۵، Gemini CLI را رسماً رونمایی کرد، از طریق پست رسمی وبلاگ و پوشش هماهنگ رسانه‌ای blog.google techcrunch.com. این اعلامیه، Gemini CLI را بخشی از برنامه وسیع‌تر گوگل در حوزه هوش مصنوعی معرفی کرد و پس از به‌روزرسانی‌های مهم مدل Gemini انتشار یافت. (تنها چند ماه پیش، در مارس–آپریل ۲۰۲۵، گوگل Gemini 2.5 Pro را معرفی کرده بود؛ ارتقایی از LLM پرچمدار خود که به سرعت در میان توسعه‌دهندگان برای وظایف کدنویسی محبوب شد techcrunch.com.) با عرضه Gemini CLI، گوگل به‌وضوح می‌خواهد از این موج استقبال استفاده کند و هوش مصنوعی خود را مستقیماً به دست و ترمینال توسعه‌دهندگان برساند. این زمان‌بندی، گواهی است بر پاسخ راهبردی گوگل به رشد روزافزون ابزارهای کدنویسی مبتنی بر هوش مصنوعی در سال ۲۰۲۴–۲۰۲۵. به گفته TechCrunch، بسیاری از توسعه‌دهندگان در آن زمان مدل‌های Gemini گوگل را از طریق ابزارهای ثالثی مانند Cursor و GitHub Copilot استفاده می‌کردند که خود به «کسب‌وکارهای عظیمی» تبدیل شده بودند techcrunch.com. به همین دلیل گوگل در اوایل ۲۰۲۵ شروع به توسعه راهکارهای کدنویسی هوش مصنوعی خود نمود (برای مثال، Gemini Code Assist در IDE-ها، و یک عامل کدنویسی غیرهمزمان آزمایشی به نام «Jules» techcrunch.com) تا ارتباط خود را با توسعه‌دهندگان مستقیم‌تر کند. عرضه Gemini CLI در میانه ۲۰۲۵ نقطه عطفی برای این تلاش‌هاست و تجربه عاملیت هوش مصنوعی را به خط فرمان می‌آورد.

اطلاعیه رسمی در وبلاگ گوگل (منتشر شده توسط مهندس ارشد تیلور مالن و مدیر محصول رایان سالوا) تأکید می‌کند که Gemini CLI برای «دهه‌ آینده» توسعه با کمک هوش مصنوعی طراحی شده است devclass.com devclass.com. سالوا در نشست‌های خبری تاکید کرد که گوگل معتقد است ابزارهایی مانند این «در دهه آینده شیوه کار خالقان را متحول خواهند کرد» و ارائه آزمایشی رایگان آن کمک می‌کند گوگل از همان ابتدا جایگاه قدرتمندی به دست آورد devclass.com. در واقع، زاویه خبرساز اصلی، سخاوتمندی لایه رایگان Gemini CLI توسط گوگل بود. بسیاری از رسانه‌های فناوری روی رایگان و متن‌باز بودن ابزار و سقف استفاده بسیار بیشتر از رقبا تاکید کردند theverge.com devclass.com. به عنوان مثال، The Verge خاطرنشان کرد این موضوع «می‌تواند مزیتی در برابر گزینه‌های کدنویسی هوش مصنوعی مثل Claude از Anthropic یا GitHub Copilot باشد» چرا که مانع ورود را برای برنامه‌نویسان پایین می‌آورد theverge.com. DevClass گزارش داد که گوگل با این اقدام خود را «برای دهه آینده هوش مصنوعی موقعیت‌یابی می‌کند» و محدودیت‌های استفاده را آن‌قدر بالا گذاشته (۶۰ در دقیقه، ۱۰۰۰ در روز) که اکثر توسعه‌دهندگان حتی با استفاده سنگین هم به این سقف نخواهند رسید bgr.com. این راهبرد به عنوان چالشی مستقیم برای رقبا تلقی شد – و یک نظر اولیه این بود که لایه رایگان عظیم، «فشار زیادی به Anthropic وارد خواهد کرد» devclass.com.

در مورد به‌روزرسانی‌ها، Gemini CLI در وضعیت “پیش‌نمایش” (Preview) به هنگام عرضه (اواسط ۲۰۲۵) است. توسعه‌دهندگان می‌توانند بلافاصله از آن استفاده کنند، اما گوگل تلویحاً اشاره کرده امکانات بیشتری در راه است. گمانه‌زنی‌هایی درباره این هست که آیا این ابزار بعدا نیز رایگان می‌ماند یا نه. گوگل هنوز قیمت‌گذاری بعد از پیش‌نمایش را اعلام نکرده؛ The Verge اشاره کرد گوگل نگفته که آیا این عامل هوشمند «با دسترسی کامل هم رایگان خواهد ماند» یا فراتر رفتن از سقف مجاز چگونه مدیریت می‌شود theverge.com. احتمالاً در آینده بعضی قابلیت‌های پیشرفته یا سهمیه‌های بالاتر، نیازمند پرداخت باشند (مشابه سرویس‌های ابری دیگر گوگل). ولی فعلاً این پیش‌نمایش همه قابلیت‌ها را دارد. همچنین گوگل فعالانه در حال جمع‌آوری بازخورد است – مثلاً ریپازیتوری گیت‌هاب پروژه با تیکت‌های باگ و فراخوان جامعه برای مشارکت باز شد blog.google. این نشان می‌دهد که ابزار مزبور به سرعت، متناسب با بازخورد دنیای واقعی، به‌روزرسانی خواهد شد.

همچنین اشاره به زمینه تکامل مدل Gemini گوگل در اواخر ۲۰۲۴ تا ۲۰۲۵ مهم است، چرا که زیرساخت Gemini CLI بر آن استوار است. نسخه ۱.۰ جمینی (Pro و “فلش” کوچک‌تر) نخستین بار حوالی دسامبر ۲۰۲۴ به توسعه‌دهندگان معرفی شد blog.google و در اوایل ۲۰۲۵ Gemini 2.0 با توانایی‌های “عاملیت” بیشتر آمد. در مه ۲۰۲۵ در Google I/O، گوگل نسخه ۲.۵ جمینی را با قابلیت‌هایی چون “Deep Think” (حالت استدلال تقویت‌شده) معرفی کرد blog.google. همه این پیشرفت‌ها مستقیماً وارد Gemini CLI می‌شوند – مثلاً این CLI از Gemini 2.5 Pro استفاده می‌کند که اکنون زمینه متنی ۱ میلیون توکنی و توانایی کدنویسی بهتر دارد theverge.com. بنابراین می‌توان عرضه Gemini CLI را بخشی از رونمایی وسیع‌تر اکوسیستم جمینی توسط گوگل دانست (که شامل وب‌اپ، APIها و پلاگین‌ها نیز می‌شود). حتی در کلیدواژه توسعه‌دهندگان I/O 2025 گوگل به آمدن این CLI اشاره کرد و برخی کاربران دقیق دیدند که پست وبلاگ یک روز زودتر به اشتباه منتشر شده بود reddit.com – که نشان‌دهنده همسویی کامل این رونمایی با اعلام راهبردهای هوش مصنوعی گوگل است.

یک نکته جدید دیگر طبق پوشش اخبار: گوگل اعلام کرده که در آینده، Gemini CLI شاید از مدل‌های محلی/آفلاین پشتیبانی کند. آلن هاچیسون از گوگل در مصاحبه‌ای اشاره کرد که «امیدوارند در آینده با مدل‌هایی مثل [Gemma] به‌صورت محلی هم کار کنند» devclass.com. “Gemma” احتمالا مدلی کوچک‌تر بر پایه جمینی است که قابلیت اجرا روی سخت‌افزارهای خانگی دارد (مطابق روند ارائه مدل‌های کوچک‌تر برای استفاده آفلاین). در حال حاضر CLI برای استفاده به اینترنت و API ابری گوگل نیاز دارد، اما معماری آن “مدل-ناوابسته” است و می‌تواند در آینده به مدل‌های لوکال یا متن‌باز هم متصل شود techzine.eu. این نشانه‌ای است که گوگل آینده‌ای ترکیبی را متصور است که توسعه‌دهندگان بتوانند در همان رابط CLI، بک‌اند هوش مصنوعی متفاوتی به کار بگیرند.

در مجموع، خبر عرضه Gemini CLI در ژوئن ۲۰۲۵ با خوش‌بینی روبرو شد که گوگل با متن‌باز کردن ابزار و ارائه یک لایه رایگان سخاوتمندانه، جدی‌تر از همیشه سراغ جامعه برنامه‌نویسان آمده است. این رویکرد، نشانه تغییری مهم در رقابت میان ابزارهای هوشمند توسعه است و گوگل حاضر شده برای جذب کاربران و مشارکت جامعه، از سود کوتاه‌مدت (رایگان کردن محاسبات) بگذرد. بازخوردهای اولیه توانایی‌های آن را تحسین می‌کنند، هرچند تحلیل‌گران درباره سوالات بلندمدت (مانند قیمت‌گذاری یا نحوه تضمین دقت و امنیت در مقیاس وسیع) محتاط‌اند. پیام گوگل این است که Gemini CLI یک سرمایه‌گذاری بلندمدت است – ابزاری که پیوسته پیشرفت می‌کند و قرار است جزئی جدایی‌ناپذیر از تجربه توسعه‌دهندگان در عصر جدید هوش مصنوعی باشد devclass.com.

دیدگاه‌ها و تحلیل‌های کارشناسان

متخصصان صنعت، توسعه‌دهندگان و مدیران محصول گوگل دیدگاه‌هایی درباره معنای Gemini CLI برای جامعه برنامه‌نویسان و جایگاه آن در رقابت ابزارهای هوش مصنوعی ارائه داده‌اند. در ادامه برخی نکات کلیدی آمده است:

• روندی نو در ابزارهای توسعه‌دهنده: تیم اندرسون از DevClass می‌گوید گوگل نمی‌توانست از روند دستیارهای کدنویسی مبتنی بر CLI صرف نظر کند، آن هم با توجه به موفقیت محصولات مشابه رقبا devclass.com. Claude Code از Anthropic و Codex CLI از OpenAI نشان دادند بسیاری از برنامه‌نویسان ترجیح می‌دهند کمک هوش مصنوعی را مستقیماً در ترمینال بگیرند و این احتمالاً گوگل را به تسریع توسعه Gemini CLI واداشته devclass.com. عرضه Gemini CLI حرکتی برای «موقعیت‌یابی جهت دهه آینده هوش مصنوعی» توسط گوگل ارزیابی شده است که با آغوش باز به این روند روی آورده devclass.com devclass.com. این به معنای پذیرش این است که عاملین هوش مصنوعی در کدنویسی – چه در ویرایشگرها چه ترمینال – ابزارهای استاندارد آینده توسعه‌دهندگان خواهند بود.
• شور و اشتیاق برنامه‌نویسان و واکنش به لایه رایگان: عکس‌العمل اولیه جامعه توسعه بسیار به سقف استفاده بالای رایگان متمرکز بود. در فروم‌ها بسیاری از رایگان بودن مدل سطح بالا و بسته‌بندی مناسب آن توسط گوگل شگفت‌زده شده‌اند. یک نظر محبوب که در DevClass آمده: «لایه رایگان عظیم و فشار روی Anthropic» devclass.com. با دو برابر کردن حداکثر مصرف داخلی مشاهده‌شده توسط خود گوگل، عملاً تضمین شد اکثر کاربران هرگز محدود نشوند bgr.com theverge.com. این رفتار مثبت، علامتی است از اینکه گوگل برای بازپس‌گیری جایگاه خود از جایگزین‌هایی مثل OpenAI انگیزه دارد. برخی تحلیل‌گران معتقدند سخاوتمندی در ارائه آزمایشی رایگان، راهبردی برای سرعت دادن به رشد پذیرش است – «تا شاید موقعیت قوی‌ای بگیرد که بعداً از آن بهره ببرد» به تعبیر DevClass devclass.com. به عبارتی، گوگل ممکن است حاضر باشد فعلاً هزینه محاسبات (AI compute) را متحمل شود تا وفاداری بلندمدت توسعه‌دهندگان را به دست آورد.
• مقایسه با رقبا: طبیعی است که کارشناسان Gemini CLI را با ابزارهای مشابه مقایسه کنند. TechCrunch اشاره کرد که این ابزار «رقابت مستقیمی» با Codex CLI از OpenAI و Claude Code از Anthropic دارد که «ساده‌تر برای ادغام، سریع‌تر و کاراتر» از ابزارهای قدیمی‌تر بودند techcrunch.com. اجماع این است که گوگل اکنون از نظر قابلیت‌های اصلی (درک کد محلی، اجرای فرمان و…) به رقبا رسیده و در سقف مصرف حتی آن‌ها را پشت سر گذاشته است. The Verge تصریح کرد که سقف رایگان سخاوتمندانه Gemini CLI می‌تواند در برابر Claude از Anthropic و GitHub Copilot، یا حتی ادغام آینده هوش مصنوعی مایکروسافت در Windows Terminal، به آن برتری دهد theverge.com. یک نکته جالب، پشتیبانی بومی Windows است – DevClass خاطرنشان کرد برخلاف Claude Code یا Codex که در ویندوز به WSL نیاز دارند، CLI گوگل «بومی» روی ویندوز اجرا می‌شود و آن را از همان ابتدا برای جمع وسیعی در دسترس قرار می‌دهد devclass.com.
• نقل قول‌هایی از تیم گوگل: مهندسان گوگل CLI جمینی را با نگاهی آینده‌نگر معرفی کرده‌اند. «ما معتقدیم این ابزارها در دهه آینده بر نحوه کار خالقان مسلط خواهند شد»، جمله رایان جی. سالوا (مدیر ارشد مدیریت محصول جمینی در گوگل) در نشست رسانه‌ای بود devclass.com. این جمله نشان‌دهنده دید گوگل است که عاملین هوش مصنوعی مثل Gemini CLI یک مد موقت نیستند بلکه دگرگونی بنیادین در شیوه ساخت نرم‌افزار هستند – و گوگل آشکارا می‌خواهد پیشرو، نه پیرو، باشد. تیلور مالن، مهندس ارشد و سرپرست پروژه نیز تأکید کرد چرا ترمینال باید هوش مصنوعی داشته باشد: «برای توسعه‌دهندگان، CLI فقط ابزار نیست؛ خانه است» و افزود یکپارچه‌سازی AI در این محیط، «امکانات بی‌پایانی» را وقتی درست اجرا شود، به همراه دارد techzine.eu techzine.eu. سخنان او نشان می‌دهد تلاش زیادی شده تا هوش مصنوعی به عنوان امتدادی طبیعی از ترمینال، نه افزونه‌ای زاید، احساس شود. او با مثال‌هایی توانمندی AI را نمایش داد – حتی نشان داد چطور می‌تواند خودش را توضیح دهد (در دموی زنده مالن، CLI جمینی کد منبع خودش را دانلود و سازوکار آن را تشریح کرد techzine.eu!). این نوع کاربرد به حاضران تاثیر گذاشت و نشان داد دستیار تا چه حد می‌تواند از خواندن مستندات تا خلاصه‌سازی آن در ترمینال مفید باشد.
• نگرانی درباره کیفیت و دقت: با وجود هیجان، کارشناسان توصیه به احتیاط نیز می‌کنند و به دغدغه همیشگی درباره دستیارهای کدنویسی هوشمند اشاره دارند. نظرسنجی Stack Overflow در ۲۰۲۴ نشان داد فقط «۴۳٪ توسعه‌دهندگان به دقت ابزارهای AI برای کدنویسی اعتماد دارند» techcrunch.com. کد تولید شده توسط AI می‌تواند باگ‌ها یا مشکلات امنیتی پنهانی ایجاد کند و پژوهش‌ها نشان داده که مدل‌ها گاهی راه‌حل‌های اشتباه می‌سازند techcrunch.com. گوگل از این موضوع آگاه است؛ با متن‌باز کردن CLI و پیاده‌سازی مراحل تایید، سعی دارد کنترل را دست توسعه‌دهنده نگه دارد. البته کاربران قبلی ابزار کد اسیست گوگل (افزونه Code Assist) بازخوردهای متفاوتی ثبت کردند – DevClass می‌نویسد افزونه Gemini Code Assist برای VS Code نزدیک ۱ میلیون نصب دارد، اما فقط ۲.۵ ★ امتیاز گرفته و برخی نوشته‌اند «برای تولید کد اصلاً وقت تلف کردن بود» به خاطر توابع اشتباه devclass.com. این موضوع تاکید می‌کند که هوش مصنوعی بی‌نقص نیست و احتمالا CLI جمینی هم چنین مشکلات رشدی خواهد داشت. فرق این بار، متن‌باز بودن پروژه است که امکان ارسال اشکال یا بهبود دستورها را برای جامعه فراهم می‌کند تا روند پیشرفت سریع‌تر شود. گوگل برخی اقدامات پیشگیرانه (ضرورت استفاده از version control، پیش‌نمایش تغییرات با /dry-run و…) را هم برای شناسایی اشتباهات جای داده است. طبق نظر یکی از طرفداران، مزیت عامل CLI این است که شما می‌توانید انعطاف‌پذیر استفاده کنید – اگر پیشنهاد AI اشتباه بود، آزادید طبق نیاز اصلاح یا ردش کنید، درست مثل همکاری با یک دستیار انسانی.
• تمرکز بر امنیت: تحلیل‌گران امنیتی تاکید دارند نحوه سندباکس و کنترل دسترسی Gemini CLI اهمیت بالایی دارد. عامل هوشمند به طور پیش‌فرض روی حالت محدود اجرا می‌شود و «هر اقدامش نیازمند تایید کاربر از طریق پیام است» devclass.com. در هنگام تغییر حالت به «خودکار» که ممکن است تغییراتی ایجاد کند، CLI مثل Codex CLI با حالت‌های suggest/auto-edit/full-auto به کاربر اخطار می‌دهد help.openai.com help.openai.com. همچنین گوگل سندباکس سیستم‌عامل را برای افزایش امنیت پیاده‌سازی کرده: در مک از Seatbelt، در لینوکس/ویندوز امکان اجرا داخل کانتینر (Podman/Docker) را دارد devclass.com. با این تدابیر، کارشناسان با این حال هشدار می‌دهند ریسک‌هایی مانند prompt injection (واداشتن AI به اجرای فرامین ناخواسته با دستکاری ورودی) «به طور ذاتی مشکل‌زاست» devclass.com. اگر کاربران کم‌تجربه بخواهند Gemini CLI کارهایی انجام دهد که جزئیاتش را نمی‌دانند (مثلاً تغییر تنظیمات امنیتی)، می‌تواند مشکل‌زا شود. راهکار گوگل این است که با حفظ حضور کاربر در حلقه و متن‌باز بودن ابزار، بسیاری نگرانی‌ها را رفع می‌کند – برنامه‌نویسان می‌توانند دقیق ببینند چه فرمان‌هایی اجرا خواهند شد و حتی کد عامل را برای سیاست‌های خاص تغییر دهند. در سناریوهای تجاری هم گوگل توصیه می‌کند از اتصال پولی Vertex AI استفاده شود که انواع سیاست‌های محدود کننده اقدام‌های هوش مصنوعی در سازمان را فراهم می‌کند devclass.com.

در مجموع، کارشناسان تحسین اما با احتیاط به موضوع نگاه کردند. حس غالب این است که Gemini CLI ورودی چشمگیر و جذاب است – «یکی از هیجان‌انگیزترین ابزارهای هوش مصنوعی گوگل تا امروز» به تعبیر BGR bgr.com – به خصوص به خاطر باز بودن و رایگان بودن آن. ابزار جدید به دلیل توانایی در تسریع جریان کار و دسترس‌پذیر کردن ترمینال سنتی (حتی برای افراد تازه‌کار با CLI) مورد تحسین قرار گرفته است. با این حال حرفه‌ای‌ها اذعان دارند هنوز در روزهای اولیه این فناوری هستیم: باید با Gemini CLI مثل یک همکار مفید، نه یک “آخوند همه‌چیزدان” برخورد کرد. همانطور که سالوا هم اشاره کرد، هدف بلندمدت گوگل جاانداختن چنین عامل‌هایی در کار روزمره دهه آینده است devclass.com. واکنش اولیه نشان می‌دهد Gemini CLI اولین سد را با موفقیت رد کرده: جلب اعتماد و امیدواری جامعه.

موارد استفاده و کاربردهای عملی

ابزار Gemini CLI بسیار چندمنظوره است و از طیف وسیعی از موارد استفاده برای توسعه‌دهندگان و حرفه‌ای‌های IT پشتیبانی می‌کند. در اینجا چند روش عملی برای استفاده از این ابزار آورده شده است:

• درک کد و مستندسازی: توسعه‌دهندگان می‌توانند با استفاده از زبان طبیعی به سرعت کدهای ناآشنا را متوجه شوند. به عنوان مثال، با رفتن به پوشه پروژه و تایپ کردن gemini، می‌توانید سوالاتی مانند «اجزای اصلی معماری این سیستم را توضیح بده» یا «چه مکانیزم‌های امنیتی در این کد وجود دارد؟» بپرسید. github.com. CLI تمام فایل‌های پروژه شما را می‌خواند و یک توضیح یا خلاصه ارائه می‌دهد و ساعت‌ها زمان مرور دستی کد را صرفه‌جویی می‌کند. همچنین، می‌تواند به سوالات مربوط به توابع یا منطق خاص پاسخ دهد (عملاً به عنوان بازبین هوشمند کد همیشه در دسترس عمل می‌کند). این قابلیت هنگام ملحق شدن به یک پروژه جدید یا کار با ریپوزیتوری‌های متن‌باز بسیار مفید است – Gemini CLI می‌تواند به عنوان یک «راهنمای تور» شخصی شما در کد عمل کند. همچنین، در ساخت مستندات مهارت دارد: می‌توانید از آن بخواهید برای همه توابع یک فایل، docstring بسازد یا تغییرات یک Pull Request را به زبان ساده خلاصه کند github.com.
• اشکال‌زدایی و عیب‌یابی تعاملی: زمانی که مشکلی رخ می‌دهد، Gemini CLI می‌تواند در زمینه اشکال‌زدایی با تحلیل پیام‌های خطا یا لاگ‌ها و پیشنهاد راه‌حل به کمک شما بیاید. یک توسعه‌دهنده می‌تواند یک stack trace یا خروجی خطا را در CLI وارد کند و بپرسد «دلیل این خطا چیست؟». از آنجا که ایجنت می‌تواند جستجوی وب انجام دهد، حتی ممکن است به طور خودکار راه‌حل‌های مرتبط را از Stack Overflow یا مستندات پیدا کند blog.google. علاوه بر این، CLI می‌تواند دستور اجرای تست را انجام دهد و نتایج را تفسیر کند. به عنوان مثال، می‌توانید به آن بگویید «کل تست‌ها را اجرا کن و دلیل شکست تست‌های ناموفق را شرح بده»، و این ابزار تست‌ها را اجرا، خطاها را می‌خواند و دلایل احتمالی را ارائه می‌کند یا حتی پیشنهاد تغییر کد برای رفع باگ می‌دهد. این روند رفع عیب را، به‌خصوص در محیط‌های پیچیده، به شدت تسهیل می‌کند.
• کدنویسی مبتنی بر دستور (همکار برنامه‌نویس هوش مصنوعی): Gemini CLI به عنوان یک همکار کدنویسی هوش مصنوعی درخشان ظاهر می‌شود. شما می‌توانید از آن بخواهید کد تولید کند – از یک تابع تکی تا یک اپلیکیشن ابتدایی – تنها با دستورات سطح بالا. مثال: «پیش‌نویسی از قابلیت X بر اساس issue #123 گیت‌هاب پیاده‌سازی کن» github.com، یا «یک اسکریپت پایتون جدید بساز که این API را برای جمع‌آوری متریک‌ها استفاده کند». CLI کد را می‌نویسد، فایل‌های جدید می‌سازد یا فایل‌های قبلی را ویرایش می‌کند، اما شما با بازبینی تغییرات، کنترل کار را در دست دارید. همچنین این فرآیند تعاملی است: می‌توانید با دستورات بعدی (مثلاً «اکنون این تابع را بهینه کن»، «مدیریت خطا برای قطعی شبکه اضافه کن») کد را بهبود دهید. این روش نمونه‌سازی اولیه را به شدت سرعت می‌بخشد. در دمو گوگل، حتی ساخت یک ربات Discord از صفر و فقط با توصیف شفاهی هدف آن را نشان دادند github.com. توانایی حرکت از ایده به کد اجرایی فقط با چند دستور، یک مزیت کلیدی است. قابل ذکر است که با کانتکست یک میلیون توکنی، Gemini CLI قادر به مدیریت کدبیس‌های بسیار بزرگ است – می‌توانید درباره تابعی بین هزاران خط کد سؤال بپرسید یا تغییراتی در چندین فایل ایجاد کنید و این ابزار تمام زمینه را می‌فهمد github.com. این طول کانتکست همچنین امکان استفاده از اسناد مرجع حجیم در تولید را فراهم می‌کند (مثلاً می‌توانید یک سند نیازمندی طولانی یا PDF بدهید و تولید کد مطابق آن را بخواهید).
• بازآرایی و نگهداری: برای تیم‌هایی که با کدهای قدیمی یا بازآرایی‌های وسیع مواجه‌اند، Gemini CLI بسیاری از کارهای خسته‌کننده را خودکار می‌کند. می‌توانید دستور دهید: «این کدبیس را به آخرین نسخه جاوا مهاجرت بده، از یک نقشه راه شروع کن» github.com. هوش مصنوعی می‌تواند یک نقشه بازآرایی چندمرحله‌ای تهیه و آن را گام‌به‌گام اجرا کند – به‌روزرسانی فایل‌های پروژه، جایگزینی APIهای منسوخ‌شده، اجرای تست‌ها و… . همچنین کارهای تکراری را انجام می‌دهد: «این متغیر را در تمام فایل‌ها تغییر نام بده و ارجاعاتش را اصلاح کن» یا «هدر لایسنس به تمام فایل‌های منبع اضافه کن». با خودکارکردن این نوع وظایف، وقت توسعه‌دهندگان برای کارهای مهم‌تر آزاد می‌شود. مثال دیگر، به‌روزرسانی یا اصلاح کد است – مثلاً: «این کتابخانه آسیب‌پذیری دارد، وصله پیشنهادی را اِعمال کن». Gemini CLI می‌تواند از طریق جستجوی وب CVEهای شناخته‌شده را بیابد و حتی در صورت سادگی راه‌حل، اصلاح را به‌طور خودکار انجام دهد.
• اتوماسیون پروژه و DevOps: به دلیل توانایی اجرای دستورات شل و ادغام با ابزارهای سیستمی، Gemini CLI برای وظایف DevOps بسیار مفید است. می‌توانید بپرسید: «یک پیکربندی CI برای این پروژه بساز» تا هوش مصنوعی یک فایل تنظیمات GitHub Actions یا GitLab CI، نصب وابستگی‌ها و… را بر اساس پشته فناوری پروژه ایجاد کند. همچنین می‌تواند تاریخچه کنترل نسخه را بپرسد – «خلاصه‌ای از تمام تغییرات دیروز بده» github.com – این برای جلسات روزانه یا تهیه changelog مناسب است. در نمونه‌ای پیشرفته‌تر، می‌توانید دستور دهید: «یک اسلایدشو بساز که تاریخچه گیت در ۷ روز اخیر را بر اساس فیچر و اعضای تیم گروه‌بندی کند» github.com. با استفاده از افزونه‌های MCP و احتمالاً اتصال به Google Slides API، CLI می‌تواند سعی کند اسلایدها (یا حداقل محتوای آن‌ها) را تهیه و تاریخچه commit شما را خلاصه کند. نمونه‌ای دیگر از گوگل: «یک وب‌اپ تمام‌صفحه برای نمایش تعاملی‌ترین issues گیت‌هاب ما بساز» github.com – کاری که نیازمند جمع‌آوری داده و ایجاد UI است و این ایجنت می‌تواند برنامه‌ریزی و کدنویسی اولیه را انجام دهد. این مثال‌ها نشان می‌دهند Gemini CLI فراتر از کدنویسی، قادر به هماهنگی workflow‌های چندمرحله‌ای (جمع‌آوری داده → تولید کد → اجرا) است.
• ادغام با ابزارهای خارجی (سرورهای MCP): برای تیم‌های سازمانی، Gemini CLI می‌تواند از طریق پروتکل Model Context با ابزارهای داخلی اتصال پیدا کند. به این ترتیب می‌شود آن را به پایگاه دانش شرکت یا سیستم مدیریت تیکت متصل کرد. اگر پیکربندی شده باشد، یک توسعه‌دهنده می‌تواند بپرسد «وضعیت تیکت XYZ-456 چیست؟» و CLI می‌تواند اطلاعات مربوطه را مثلاً از Jira توسط MCP دریافت کند. یا «برای تست، یک دیتابیس جدید راه‌اندازی کن» و از طریق MCP به APIهای زیرساخت متصل شود تا این کار را انجام دهد. گوگل صراحتا به امکان اتصال به دیتابیس‌های خارجی اشاره کرده است techcrunch.com. عملاً با افزونه‌های مناسب، Gemini CLI می‌تواند یک رابط زبان طبیعی یکپارچه برای سیستم‌های مختلف – کد، مستندات، کلود و غیره – باشد. این برای مهندسان DevOps و مدیران سیستم قدرت بالایی ایجاد می‌کند. CLI به صورت پیش‌فرض با برخی ابزارها (Search، Imagen/Veo و غیره) ارائه می‌شود و شرکت‌ها می‌توانند آن را مطابق پشته خود گسترش دهند.
• کاربردهای خلاقانه و آموزشی: فقط برای برنامه‌نویسی سنگین نیست – Gemini CLI قابلیت‌های تولید محتوا دارد که می‌تواند در حوزه‌های دیگر نیز سرگرم‌کننده یا مفید باشد. برای مثال، توسعه‌دهندگان می‌توانند با آن گزارش یا تحلیل تهیه کنند. گوگل به استفاده از CLI با «شخصیت Deep Research agent» برای جمع‌آوری گزارش‌های پژوهشی اشاره کرده است techcrunch.com. سناریویی تصور کنید: «این لاگ‌ها را بررسی و یک گزارش از رفتار سیستم ارائه بده». ایجنت می‌تواند فایل‌های لاگ را تحلیل و نکات کلیدی را استخراج کند. کاربرد دیگر: «یک دیاگرام معماری برای این پروژه بساز» – می‌تواند توصیف لازم را که با ابزار تولید تصویر به دیاگرام تبدیل می‌شود ارائه دهد. همچنین چون ورودی PDF و تصویر را می‌پذیرد، می‌توانید طرح‌های اولیه را داده و کد بخواهید (مثلاً «این وایرفریم (به صورت عکس)، کد HTML/CSS تولید کن» – با استفاده از قابلیت‌های چند مدلی). برای آی‌تی ساپورت یا حرفه‌ای‌ها، اگرچه Gemini CLI برای توسعه‌دهندگان طراحی شده، باز هم می‌تواند در تولید اسکریپت یا خودکارسازی کمک کند: یک sysadmin می‌تواند بگوید «اسکریپت bash بنویس که مصرف دیسک را مانیتور کند و اگر از ۹۰٪ فراتر رفت هشدار بدهد» و یک اسکریپت آماده تحویل بگیرد. گوگل همچنین به وظایف غیرکدنویسی مثل تولید اسلاید و ساخت تصویر برای کاربران عمومی اشاره کرده است devclass.com. واقعاً می‌توانید از آن بخواهید یک تصویر بسازد («گربه‌ها در هواپیما»، مثلاً، که نویسنده BGR به شوخی اشاره کرده است bgr.com) یا یک ویدیوی کوتاه، و هوش مصنوعی گوگل این کار را انجام خواهد داد blog.google. این روش، افق‌هایی برای داستان‌سازی، نمونه‌سازی دارایی‌های رابط کاربری یا محتوای آموزشی – فقط با دستور در ترمینال – باز می‌کند.
• همکاری تیمی و اشتراک دانش: استفاده Gemini CLI از فایل‌های پروژه GEMINI.md باعث می‌شود بتوان از آن به عنوان یک پایگاه دانش پایدار برای پروژه بهره برد. همه اعضای تیم که از CLI استفاده می‌کنند از زمینه و راهنمایی‌های تجمیع‌شده در این فایل سود می‌برند. مثلاً اگر یک توسعه‌دهنده یک ساعت صرف توضیح روند استقرار سفارشی به Gemini CLI کند، آن زمینه (پس از ذخیره در GEMINI.md) در جلسات بعدی این ابزار را برای کل تیم هوشمندتر می‌کند techzine.eu techzine.eu. این به مستندسازی مبتنی بر تعامل با هوش مصنوعی منجر می‌شود – پرسش و پاسخ و اصلاح پاسخ‌ها توسط CLI، مستنداتی قابل ارجاع هم برای AI و هم برای اعضا ایجاد می‌کند. این روشی نوین برای ثبت دانش ضمنی پروژه است. همچنین، با توجه به متن‌باز بودن ابزار، برخی تیم‌ها ممکن است آن را فورک و شخصی‌سازی کنند (مثلاً افزودن linter به workflow پیشنهادی هوش مصنوعی تا همیشه کد مطابق با سبک تیم تولید شود). در خطوط CI تیم‌ها حتی می‌توانند از Gemini CLI به صورت خودکار هم بهره بگیرند – مثلاً یک job شبانه یک اسکریپت CLI را اجرا کند تا ریپو را از نظر code smell بررسی یا گزارش پوشش کد تولید کند و… . کافیست ابزار در حالت non-interactive و با اسکریپت یا flag اجرا شود blog.google. این نشان می‌دهد CLI فراتر از استفاده تعاملی، می‌تواند یک واحد سازنده در اسکریپت‌های اتوماسیون باشد.

در عمل، توسعه‌دهندگان و تیم‌های DevOps که از Google Cloud استفاده می‌کنند، Gemini CLI را به‌ویژه کاربردی خواهند یافت. چون این ابزار با ابزارهای ابری گوگل و مدل‌های آن ادغام شده، می‌توان از توسعه تا استقرار را به‌راحتی انجام داد. یک روند محتمل: با CLI کد تولید یا ویرایش کنید، تست‌های محلی بگیرید، سپس مستقیماً با دستورات زبان طبیعی اپلیکیشن را روی Google Cloud Run یا App Engine مستقر کنید. در پیش‌نمایش گوگل، حتی نشان دادند که استقرار راه‌اندازی‌شده با Gemini CLI، از Cloud Build استفاده می‌کند و منابع ابری را به طور خودکار پیکربندی می‌کند techzine.eu. این ادغام فشرده به این معناست که برای سازمان‌های از پیش فعال روی ابر گوگل، CLI می‌تواند هم کدنویسی و هم عملیات ابری را در یک محیط واحد ساده‌سازی کند.

برای جمع‌بندی، کاربردهای رابط خط فرمان Gemini (Gemini CLI) تمام چرخه عمر توسعه نرم‌افزار را پوشش می‌دهند: برنامه‌ریزی، کدنویسی، تست، اشکال‌زدایی، مستندسازی و استقرار. این ابزار به عنوان یک چاقوی سوئیسی هوش مصنوعی در ترمینال خدمت می‌کند – از پاسخ به سوالات فوری («این خطا چه معنایی دارد؟») تا تولید خروجی‌های پیچیده (کد، کانفیگ، حتی مدیا). پذیرندگان اولیه حتی از کاربردهای کوچک و کیفیت زندگی آن هیجان‌زده شده‌اند – مثلاً جستجوی سریع در مستندات: شما می‌توانید به سادگی بپرسید «چگونه از کلاینت BigQuery در پایتون استفاده کنم؟» و CLI ممکن است قطعه مستند مربوطه را از طریق جستجوی وب پیدا کند و بدون ترک ترمینال به شما نشان دهد. این ابزار ابزارهای زیادی را زیر یک سقف، با کنترل زبان طبیعی، گرد هم آورده است.

مقایسه با سایر ابزارهای CLI هوش مصنوعی/LLM

توسعه‌دهندگان شاید بپرسند که Google Gemini CLI در مقایسه با سایر دستیاران CLI مبتنی بر هوش مصنوعی چگونه عمل می‌کند. دو ابزار مشابه نزدیک آن Codex CLI شرکت OpenAI و Claude Code شرکت Anthropic هستند که هر دو ابزارهای عامل هوش مصنوعی برای ترمینال محسوب می‌شوند. در ادامه مقایسه‌ای از ویژگی‌های کلیدی‌شان آمده است:

جدول: مقایسه ویژگی‌های CLI گوگل Gemini با OpenAI Codex CLI و Claude Code شرکت Anthropic.

در مجموع، هر سه ابزار هدف مشترکی دارند و آن فراهم کردن دستیار هوش مصنوعی در ترمینال است، اما Gemini CLI گوگل به خاطر سطح رایگان بسیار سخاوتمندانه و یکپارچگی عمیق با سرویس‌های گوگل از دیگران متمایز می‌شود. برخلاف ابزارهای OpenAI و Anthropic که معمولاً برای استفاده سنگین نیاز به دسترسی پولی API دارند، گوگل در دوره پیش‌نمایش، عملاً یک مدل پیشرفته را به رایگان ارائه می‌دهد blog.google theverge.com. این موضوع می‌تواند پذیرش آن را به‌طور قابل توجهی تسریع کند. همچنین قابلیت‌های چندرسانه‌ای Gemini CLI (تولید تصویر/ویدئو) و اتصال داخلی به گوگل سرچ، آن را نسبت به Codex CLI که بیشتر بر کدنویسی متمرکز است، از همان ابتدا گسترده‌تر می‌کند.

Codex CLI شرکت OpenAI، هرچند به طور رسمی سرویس رایگان ندارد، از نظر انعطاف‌پذیری مزیت دارد – زیرا می‌تواند به چندین ارائه‌دهنده و مدل هوش مصنوعی (OpenAI، آژور و حتی API گوگل با پیکربندی) متصل شود github.com؛ کاربران حرفه‌ای در صورت داشتن کلید چند سرویس، می‌توانند از آن به عنوان یک رابط واحد استفاده کنند. این ابزار همچنین پیشگام در این حوزه بوده (نام “codex” از مدل اول کدنویسی OpenAI گرفته شده) و قابلیت‌هایی مثل حالت تأیید سه‌مرحله‌ای را معرفی کرده که دیگران از آن الهام گرفته‌اند help.openai.com. با این حال، نبود پشتیبانی بومی از ویندوز و وابستگی به APIهای خارجی برای ارائه خروجی کاربردی، باعث می‌شود Codex CLI برای تازه‌کارها کمی کمتر به‌صورت آماده استفاده باشد تا Gemini CLI.

Claude Code شرکت Anthropic جایگاهی بینابینی دارد – متن باز است و در اوایل ۲۰۲۵ به شدت مورد استقبال قرار گرفت و جامعه بزرگی جذب کرد. استفاده از Claude امکان زمینه طولانی و شهرت خوب در درک دستورات پیچیده را برای آن به ارمغان آورده است. با این وجود، سرویس Anthropic رایگان نیست (به‌جز دوره آزمایشی یا اگر شرکت شما اشتراک داشته باشد) docs.anthropic.com. یکی از تفاوت‌های بارز این است که Anthropic از همان ابتدا Claude Code را با قابلیت‌های سازمانی معرفی کرده: به طور مثال پشتیبانی از راه‌اندازی پروکسی و نصب داخلی سازمان (مثل راه‌اندازی از طریق “LLM gateway” ارائه شده توسط Anthropic در شبکه شرکت) docs.anthropic.com docs.anthropic.com. در مقابل، Gemini CLI گوگل در حال حاضر از API ابری استفاده می‌کند و امکان نصب داخلی سازمان ندارد (هرچند اشاره شده که در آینده امکان مدل محلی اضافه می‌شود). بنابراین شرکت‌های بزرگ که دغدغه حریم خصوصی داده دارند شاید به Claude Code تمایل داشته باشند یا منتظر گزینه‌های سازمانی Gemini CLI (احتمالاً گوگل اجازه می‌دهد از Vertex AI با کنترل‌های اختصاصی شرکت استفاده شود – در واقع، می‌توان Gemini CLI را برای استفاده از کلید Vertex AI به منظور دریافت ویژگی‌های کنترلی تنظیم کرد devclass.com).

شایان ذکر است که در این زمینه نام Warp و Ghostty نیز مطرح می‌شوند. این‌ها عامل هوش مصنوعی نیستند، بلکه ترمینال‌های مدرن با قابلیت‌های AI هستند. Warp یک ترمینال جدید و محبوب است که جستجوی دستورات و تکمیل خودکار AI دارد، و Ghostty (ترمینال متن‌باز توسط میچل هاشیموتو از HashiCorp) بر کارایی و توسعه‌پذیری رابط کاربری تمرکز دارد. نشریه The New Stack اشاره کرده که Gemini CLI گوگل یک «چالش برای اپ‌های ترمینال AI مانند Warp» است، چون رایگان و متن‌باز است و این موضوع ممکن است کاربران آن نرم‌افزارها را به سمت ابزار گوگل جذب کند thenewstack.io. تفاوت مهم این است که Warp/Ghostty خود رابط ترمینال را جایگزین می‌کنند و تجربه کاربری AI اضافه می‌کنند، در حالی که Gemini CLI یک AI است که در هر ترمینالی قابل اجراست. حتی می‌توان Gemini CLI را درون Warp یا Ghostty اجرا کرد و از مزایای رابط گرافیکی زیبا و قدرت AI به طور همزمان بهره برد. برای توسعه‌دهندگانی که از ترمینال فعلی خود راضی‌اند، Gemini CLI تغییری در رابط ایجاد نمی‌کند – فقط یک دستور اضافه است. این بی‌طرفی، یک مزیت برای ابزار گوگل است.

در جمع‌بندی مقایسه: Gemini CLI، Codex CLI و Claude Code همگی هوش مصنوعی قدرتمند را مستقیم به خط فرمان می‌آورند، اما در حال حاضر ابزار گوگل از نظر دسترس‌پذیری (استفاده رایگان) و یکپارچگی (قابلیت‌های چندرسانه‌ای و ابزار ابری) پیشتاز است. ابزار OpenAI از نظر انعطاف‌پذیری مدل/ارائه‌دهنده سرآمد است و Anthropic در مدیریت زمینه‌های طولانی اگر به ۱ میلیون توکن نیاز نباشد یا فراهم نباشد، برتری دارد. پیش‌بینی می‌شود هر سه ابزار بسیار سریع توسعه یابند و احتمالاً قابلیت‌های یکدیگر را اقتباس کنند (در واقع همه متن‌باز هستند و پیشرفت یکی، می‌تواند توسط دیگری جذب شود). برای توسعه‌دهندگان، دوران هیجان‌انگیزی است – این ابزارها می‌توانند به طرز چشمگیری بهره‌وری را افزایش دهند و به سرعت در دسترس و استفاده قرار بگیرند. ورود گوگل با Gemini CLI استاندارد را بالا برده و به احتمال قوی، دیگر شرکت‌ها نیز مجبور می‌شوند سطح سخاوت و قابلیت‌های خود را افزایش دهند theverge.com.

منابع اصلی و مطالعه بیشتر: برای علاقه‌مندان به اطلاعات بیشتر، می‌توانید به پست رسمی معرفی Gemini CLI در وبلاگ گوگل مراجعه کنید blog.google blog.google که به طور جامع به امکانات و شروع کار می‌پردازد. کد متن‌باز آن در گیت‌هاب در دسترس است blog.google، شامل راهنما و مثال‌ها برای استفاده پیشرفته. مستندات توسعه‌دهنده گوگل برای Gemini (در سایت‌های Google AI و Cloud) نیز جزئیات API و قابلیت‌های مدل را توضیح داده است. برای آشنایی با ابزارهای رقیب، ریپوی Codex CLI شرکت OpenAI و مستندات آن را ببینید help.openai.com help.openai.com و مستندات Claude Code شرکت Anthropic docs.anthropic.com docs.anthropic.com. مقالات TechCrunch techcrunch.com techcrunch.com، The Verge theverge.com theverge.com و DevClass devclass.com devclass.com (که در این گزارش بارها ذکر شده‌اند)، برای درک فضای راه‌اندازی Gemini CLI منابع بسیار خوبی هستند. هر چه این ابزارها بیشتر پیشرفت کنند، توسعه‌دهندگان تشویق می‌شوند که آزمایش و حتی مشارکت کنند – نسل بعدی تجربه توسعه‌دهنده اکنون در حال شکل‌گیری است و Gemini CLI یک گام مهم در این مسیر است. blog.google devclass.com