Google Gemini CLI: Atvērtā koda mākslīgā intelekta aģents, kas pārveido jūsu termināli

Pārskats – Kas ir Google Gemini CLI?

Google Gemini CLI ir atvērtā koda komandrindas interfeisa (CLI) rīks, ko Google prezentēja 2025. gada vidū un kas sniedz Google Gemini mākslīgā intelekta modeļu jaudu tieši izstrādātāju termināļos theverge.com blog.google. Būtībā tas ir terminālī bāzēts mākslīgā intelekta asistents (vai “aģents”), kas paredzēts, lai palīdzētu izstrādātājiem rakstīt kodu, atkļūdot un veikt plašu uzdevumu klāstu, izmantojot dabiskās valodas komandas. Google raksturo Gemini CLI kā “fundamentālu uzlabojumu jūsu komandrindas pieredzei”, kas nodrošina “visīsāko ceļu no jūsu komandas līdz mūsu modelim” theverge.com. Lai gan tas izceļas ar koda palīdzību, tas ir izstrādāts, lai paveiktu “daudz vairāk”, darbojoties kā daudzpusīgs lokālais rīks satura ģenerēšanai, problēmu risināšanai, dziļai izpētei un uzdevumu pārvaldībai blog.google.

Pamatā Gemini CLI savienojas ar Google Gemini 2.5 Pro lielo valodas modeli (LLM) – pašlaik Google progresīvāko mākslīgā intelekta modeli loģikai un programmēšanas uzdevumiem theverge.com. Tas nozīmē, ka CLI var izmantot milzīgu viena miljona tokenu konteksta logu (daudz lielāks nekā vairumam konkurējošo modeļu), lai izprastu un manipulētu ar kodu vai saturu theverge.com. Rīks darbojas lokāli jūsu terminālī (atbalsta Mac, Linux un pat Windows dzimtajā režīmā), darbojoties kā viegls mākslīgā intelekta aģents, kas lasa, raksta un izpilda komandas jūsu ierīcē, balstoties uz dabiski formulētām komandām techcrunch.com devclass.com. Tā kā tas darbojas ierastajā termināļa vidē, izstrādātājiem nav nepieciešams pārslēgties vai mainīt IDE – viņi var vienkārši jautāt mākslīgajam intelektam, lai paskaidrotu kodu, ģenerētu funkcijas, izpildītu build/test komandas vai pat veiktu tīmekļa meklēšanu, visu to darot no komandrindas.

Gemini CLI galvenais mērķis ir nemanāmi integrēt mākslīgā intelekta palīdzību izstrādātāju darba procesos. Google motivācija izveidot šo rīku bija atziņa, ka “CLI nav tikai rīks; tas ir mājas” daudziem izstrādātājiem techzine.eu. Integrējot mākslīgo intelektu šajā vidē, Gemini CLI mērķis ir paaugstināt produktivitāti un padarīt termināli vēl jaudīgāku. Kā norāda Google, “tā kā izstrādātāji joprojām paļaujas uz termināli, saglabājas arī integrētas AI palīdzības pieprasījums” blog.google. Gemini CLI apmierina šo pieprasījumu, nodrošinot dabiskās valodas interfeisu programmēšanas un sistēmas uzdevumiem, ko atbalsta modernākais mākslīgā intelekta modelis. Un svarīgi, Google ir atvēris Gemini CLI pirmkodu (saskaņā ar Apache 2.0 licenci) blog.google – tas nozīmē, ka izstrādātāji var pārskatīt pirmkodu, paplašināt tā funkcionalitāti un pat veidot uzlabojumus, piedaloties GitHub.

Galvenās funkcijas un tehniskās iespējas

Bezmaksas piekļuve jaudīgam MI modelim: Iespējams viena no Gemini CLI ievērojamākajām īpašībām ir bezmaksas piekļuve jaudīgam mākslīgā intelekta modelim. Ikviens ar personīgu Google kontu var pieteikties un bez maksas iegūt Gemini Code Assist licenci, kas nodrošina Gemini 2.5 Pro modeļa izmantošanu CLI blog.google. Šis modelis ir modernākais ar 1 miljona tokenu konteksta logu, lai saprastu lielus kodu krājumus vai dokumentus theverge.com. Google uzsver šo kā “nepārspējamu lietojuma limitu” individuāliem izstrādātājiem – bezmaksas lietotāji var veikt līdz 60 modeļa pieprasījumiem minūtē un 1 000 pieprasījumiem dienā, nemaksājot neko blog.google theverge.com. Šie limiti ir ārkārtīgi dāsni (aptuveni divreiz pārsniedz to, ko Google novēroja saviem inženieriem iekšējās testēšanas laikā) un ievērojami lielāki nekā salīdzināmiem rīkiem theverge.com. Praksē tas nozīmē, ka izstrādātāji var aktīvi izmantot Gemini CLI koda pabeigšanai, ģenerēšanai un vaicājumiem, ātri nesasniedzot apmaksātu limitu. (Tiem, kam nepieciešams vairāk vai vēlas noteiktus modeļus, Gemini CLI var arī konfigurēt ar API atslēgu Google MI pakalpojumiem kā Vertex AI, tādējādi nodrošinot maksu pēc patēriņa blog.google.)

Uzlabota koda palīdzība: Gemini CLI ir veidots kā programmētāja pavadonis. Tas var lasīt, modificēt un ģenerēt kodu jūsu lokālajos failos, saprotot dabiskās valodas instrukcijas. Piemēram, varat tam vaicāt “Izskaidro, ko dara šī funkcija” vai “Uzraksti vienību testu šim modulim”, un tas analizēs jūsu kodu, lai sniegtu atbildes vai ģenerētu prasīto kodu techcrunch.com. Tas atbalsta arī sarežģītus uzdevumus kā kļūdu atkļūdošana, jaunu funkciju pievienošana, refaktoringa ieteikumi un pat build vai git komandu izpilde jūsu vārdā techcrunch.com docs.anthropic.com. Zem virsmas tas izmanto Gemini modeļa spēcīgās programmēšanas spējas – Google norāda, ka Gemini 2.5 Pro šobrīd ir viens no labākajiem modeļiem programmēšanas uzdevumos un etalonos blog.google. CLI interfeiss nozīmē, ka šī MI palīdzība ir pieejama jebkurā redaktorā vai IDE, ko lietojat (jo tas nav piesaistīts konkrētam redaktora spraudnim) – tā ir būtiska priekšrocība salīdzinājumā ar GUI asistentiem devclass.com. Google pat integrēja Gemini CLI ar esošo IDE spraudni (Gemini Code Assist), lai nodrošinātu vienotu pieredzi: gan VS Code/IntelliJ spraudnis, gan CLI izmanto to pašu MI aizmuguri un “aģenta” iespējas blog.google techzine.eu. Tas ļauj izstrādātājam būt “vienam pavadonim, neatkarīgi no darba vietas” – gan redaktorā, gan terminālī techzine.eu.

Dabiskās valodas komandrindu izpilde: Vairāk nekā tikai koda ieteikšana, Gemini CLI patiesi var izpildīt komandas un rīkus jūsu sistēmā, padarot to par “aģentisku” MI. Piemēram, ja jūs tam angliski norādat kompilēt programmu, sākt izstrādes serveri vai veikt datubāzes migrāciju, tas var izpildīt šīs čaulas komandas jūsu vietā techcrunch.com. Tas spēj arī patstāvīgi sasaistīt vairākus soļus (piemēram, “uzbūvē manu lietotni, pēc tam to izvieto”). Lai saglabātu šīs iespējas kontroli, Gemini CLI izmanto cilvēka apstiprinājumu sistēmu: pēc noklusējuma tas prasīs jūsu apstiprinājumu pirms jebkādām potenciāli bīstamām darbībām vai failu izmaiņām techzine.eu devclass.com. Jūs varat apstiprināt vienu darbību, atteikt vai izvēlēties “vienmēr atļaut” ērtības labad techzine.eu. Šis drošības mehānisms palīdz novērst nejaušas vai ļaunprātīgas komandas, un tas izpilda komandas izolētā, “sandbox” vidē drošības nolūkos (macOS izmanto vietējo “sandboxing”, bet citās OS var izmantot Docker/Podman konteineru) devclass.com. Google uzsver, ka drošība bija prioritāte – katra darbība ir tieši lietotāja apstiprināta, un rīks atbalsta “sandboxing”, lai mazinātu riskus kā nejaušas sistēmas izmaiņas vai prompt injection uzbrukumus devclass.com.

Iebūvētie rīki un savienojamība ar tīmekli: Lai uzlabotu tā lietderību, Gemini CLI ir aprīkots ar integrētiem rīkiem, kas ļauj tam iegūt ārēju informāciju un papildināt savas atbildes. Jo īpaši tam ir iebūvēta Google meklētāja integrācija: CLI var automātiski veikt tīmekļa meklēšanu un izgūt tīmekļa lapas, lai savus atbilžu pamatojumus balstītu uz reāllaika informāciju blog.google. Tas ir noderīgi tādiem uzdevumiem kā dokumentācijas meklēšana, kļūdu novēršana tiešsaistē vai piemēru izgūšana no tīmekļa – viss to paveic AI uz vietas. Kā norāda Google, jūs varat “nodrošināt modeļa atbildēm reāllaika, ārēju kontekstu” izmantojot šo meklēšanas rīku blog.google. Gemini CLI atbalsta arī Model Context Protocol (MCP) – jaunu standartu, kas ļauj AI aģentiem strukturēti savienoties ar ārējiem rīkiem un datu avotiem blog.google. Izmantojot MCP vai citus paplašinājumus, CLI var sastrādāties ar, piemēram, datubāzēm, mākoņpakalpojumiem vai pielāgotām API. Piemēram, Google norāda, ka tas var savienoties ar MCP serveriem, lai ļautu AI droši vaicāt ārējām datubāzēm vai servisiem techcrunch.com. Ir iekļauti arī īpaši radošie rīki: izmantojot Google ģeneratīvos multivides modeļus, CLI var ģenerēt attēlus un video pēc pieprasījuma. Patiešām, Gemini CLI var izmantot Imagen (Google attēlu ģenerēšanas modelis) un Veo (teksta–video modelis), lai izpildītu pieprasījumus – piemēram, “izveidot īsu video par ruda kaķa piedzīvojumiem”, izmantojot šos modeļus blog.google. Tas nozīmē, ka CLI neaprobežojas tikai ar tekstu un kodu – tas sniedzas multimodālā radīšanā (attēli, video) techzine.eu theverge.com. Šādas iespējas padara to lietderīgu vizuālu vai multimediju materiālu ģenerēšanai kā daļu no izstrādes darba plūsmas (piemēram, ar AI palīdzību izveidot ilustratīvu shēmu vai demo video).

Paplašināmība un pielāgošana: Tā kā Gemini CLI ir atvērtā pirmkoda, izstrādātāji var to paplašināt un pielāgot savām vajadzībām. Google aicina kopienu izpētīt kodu (tas glabājas GitHub) un piedalīties ar uzlabojumiem vai jaunām funkcijām blog.google. CLI ir veidots modulārs un paplašināms, izmantojot tādus standartus kā MCP un pielāgojamus sistēmas promptus. Piemēram, jebkurā projekta direktorijā jūs varat iekļaut īpašu konfigurācijas failu (GEMINI.md), kas darbojas kā noturīgs sistēmas uzstādījums vai konteksts šim projektam devclass.com techzine.eu. Šajā failā var definēt projekta specifiskus norādījumus AI – piemēram, programmēšanas stila iestatījumus, tehnoloģiju steka detaļas vai pat komandas iekšējās vadlīnijas. Mullen skaidro, ka gemini.md ļauj “pielāgot saziņu ar Gemini”, norādot savas sistēmas, vēlamās komandas un citus konteksta datus tā, lai AI atbildes būtu tieši pielāgotas projektam techzine.eu. CLI arī automātiski atjauno GEMINI.md darba gaitā: tas var saglabāt svarīgu informāciju, ko atklāj (piemēram, projekta arhitektūras detaļas), šajā failā, lai tās būtu pieejamas starp sesijām devclass.com techzine.eu. Tas komandām nodrošina vienotu AI “atmiņu” projektam. Papildus uzlaboti lietotāji var izveidot pielāgotus paplašinājumus vai rīkus, kurus Gemini CLI var izmantot. Tā kā tiek atbalstīts MCP, izstrādātāji var piesaistīt savus servisus (piemēram, JIRA integrācijai vai pielāgotu bibliotēku testdatu apstrādei), un AI aģents šos servisus izmantos savā darba plūsmā blog.google. CLI darbība (piemēram, noklusētie prompti vai aģenta personība) ir pielāgojama ar konfigurācijas failiem, līdzīgi kā OpenAI Codex CLI var iestatīt pielāgotas instrukcijas github.com. Īsāk sakot, personalizācija ir iebūvēta – “ikviens ir pelnījis autonomiju padarīt [savu termināli] unikālu”, un Gemini CLI tam sniedz vajadzīgos risinājumus blog.google.

Multiplatformu un izstrādātājiem draudzīgs: Gemini CLI tiek izplatīts kā npm pakotne (nepieciešams Node.js 18+), un tas strādā uz macOS, Linux un Windows. Atšķirībā no agrākām AI CLI rīkām, tas darbojas dabiski arī uz Windows bez Linux apakšsistēmas devclass.com docs.anthropic.com. Instalācija ir vienkārša (npm install -g @google/gemini-cli vai arī viena rindiņa ar npx github.com), un, pirmo reizi palaižot gemini, jums tiks lūgts autentificēties pārlūkā ar Google kontu github.com. Kad esat autentificējies, rīks atver interaktīvu CLI sesiju ar čatam līdzīgu promptu. Izstrādātāji atzīmē, ka saskarne ir daudz slīpētāka nekā parastam teksta REPL – “rīks uzreiz izceļas ar grafiski iespaidīgu UI”, sniedzot bagātīgāku termināla pieredzi techzine.eu. Pat ir tēmu izvēles iespējas (pirmajā palaišanas reizē var izvēlēties krāsu tēmu), lai pielāgotu izskatu savam terminālim github.com. Dziļāk “zem pārsega” viss darbojas lokāli, izņemot pieprasījumus uz Gemini API. Jūsu pirmkods un dati paliek uz jūsu datora (modelim mākoņos tiek sūtīti tikai prompti un nepieciešamais konteksts) help.openai.com help.openai.com. Tas samazina privātuma riskus, jo kodu bāze netiek augšupielādēta pilnā apjomā – CLI sūtīs tikai augsta līmeņa vaicājumus vai fragmentus, kas ir svarīgi promptam. Google papildus ir integrējis Gemini CLI ar pazīstamiem mākoņa un izstrādes rīkiem: piemēram, tas sadarbojas ar gcloud CLI (Google Cloud SDK) mākoņa izvietošanai devclass.com. Demonstrācijā Google parādīja lietotni, kas ar minimālu piepūli tika ieviesta Cloud Run caur CLI techzine.eu – tādējādi uzņēmums vēlas šo rīku pozicionēt kā tiltu uz savu mākoņa platformu (piemēram, kad AI palīdz izstrādāt lietotni, tas var palīdzēt arī izvietot to Google Cloud). Kopumā Gemini CLI ir izstrādāts, lai terminālī šķistu “dabisks” izstrādātājiem – “tas radīts, lai šķistu pazīstams izstrādātāju darba plūsmā” un prasītu praktiski nekādu papildu apmācību – pietiek zināt, kā to palaist techzine.eu.

Jaunākās ziņas un atjauninājumi (2024–2025)

Google atklāja Gemini CLI 2025. gada 25. jūnijā, publicējot oficiālu emuāra ierakstu un koordinējot preses pārklājumu blog.google techcrunch.com. Paziņojums pozicionēja Gemini CLI kā daļu no Google plašākiem AI plāniem, tūlīt pēc lielajiem atjauninājumiem Gemini modelī. (Pāris mēnešus iepriekš, 2025. gada martā–aprīlī, Google ieviesa Gemini 2.5 Pro – uzlabotu LLM modeli, kas ātri kļuva populārs izstrādātāju vidū koda uzdevumiem techcrunch.com.) Publicējot Gemini CLI, Google acīmredzami vēlas izmantot šo pieaugošo jaudu un tieši iekļaut savu AI izstrādātāju rokās un termināļos. Laika izvēle liecina par Google stratēģisku soli pieaugošās AI programmēšanas rīku popularitātes apstākļos 2024.–2025. gadā. Kā ziņo TechCrunch, daudzi izstrādātāji sāka izmantot Google Gemini modeļus ar trešo pušu rīkiem, piemēram, Cursor un GitHub Copilot, kuri paši kļuva par “milzīgiem biznesiem” techcrunch.com. Google savukārt 2025. gada sākumā izstrādāja arī savus AI kodēšanas piedāvājumus (piemēram, Gemini Code Assist IDE vidēs un eksperimentālu asinhronu koda aģentu “Jules” techcrunch.com), lai veidotu tiešāku attiecību ar izstrādātājiem. Gemini CLI izlaišana 2025. gada vidū ir šo centienu loģisks noslēgums, nodrošinot aģentveidīgu AI pieredzi komandlīnijas rīkā.

Oficiālajā paziņojumā Google emuārā (ievietojuši galvenais inženieris Teilors Malens un produktu vadītājs Raiens Salva) uzsvērts, ka Gemini CLI ir veidots “nākamajai desmitgadei” ar AI uzlabotu izstrādi devclass.com devclass.com. Salva preses brīfingos uzsvēris, ka Google uzskata, ka šādi rīki “nākamajā desmitgadē dominēs veidu, kā strādā radošie profesionāļi”, un to, ka rīka bezmaksas pieejamība priekšskatījumā palīdzēs Google jau agri iegūt spēcīgas pozīcijas devclass.com. Patiesi, viens no galvenajiem jaunumiem bija Google dāsnais bezmaksas slānis Gemini CLI lietošanai. Daudzi tehnoloģiju portāli uzsvēra, ka šis rīks ir bezmaksas un ar atvērtu pirmkodu, un tā lietošanas limits ir daudz augstāks nekā konkurentiem theverge.com devclass.com. Piemēram, The Verge norādīja, ka tas “varētu dot priekšrocības salīdzinājumā ar citām AI kodēšanas iespējām, piemēram, Anthropic Claude vai GitHub Copilot”, samazinot ieejas barjeru izstrādātājiem theverge.com. DevClass ziņoja, ka Google ar šo soli “pozicionē sevi nākamajai AI desmitgadei”, apzināti nosakot tik augstus lietošanas limitus (60/min, 1000/dienā), ka vairumam izstrādātāju šo robežu sasniegt būs teju neiespējami pat intensīvi lietojot bgr.com. Šī stratēģija tika uzskatīta par tiešu izaicinājumu konkurentiem – kā kāds komentētājs iepriekš izteicās, milzīgais bezmaksas limits “izdarīs lielu spiedienu uz Anthropic” devclass.com.

Runājot par atjauninājumiem, Gemini CLI šobrīd ir “Preview” statusā kopš tā palaišanas (2025. gada vidus). Izstrādātāji var to uzreiz sākt lietot, bet Google norāda, ka vēl sagaidāmi uzlabojumi. Pastāv spekulācijas, vai rīks paliks bezmaksas arī pēc tam, kad sasniegs vispārēju pieejamību. Google vēl nav apstiprinājusi cenas pēc priekšskata perioda beigām; The Verge norādīja, ka Google nav komentējusi, vai risinājums “paliks bezmaksas, kad tas būs pilnībā pieejams” un kā tiks risināta limita pārsniegšana theverge.com. Iespējams, ka nākotnē dažas advancētākas funkcijas vai lielāki limiti var prasīt apmaksu (līdzīgi kā citos Google Cloud pakalpojumos). Šobrīd pēc funkcionalitātes ierobežojumu nav. Google aktīvi vāc arī lietotāju atsauksmes – piemēram, projekta GitHub repozitorijs tika atvērts ar kļūdu izsekošanu un aicinājumu sabiedrībai piedalīties blog.google. Tas liecina, ka rīku paredzēts strauji uzlabot, balstoties uz reālās lietošanas pieredzi.

Ir vērts atzīmēt arī Google Gemini modeļa evolūcijas kontekstu 2024.–2025. gada beigās, jo tas ir CLI dzinējspēks. Gemini 1.0 (Pro un mazākās “Flash” versijas) izstrādātājiem tika ieviests ap 2024. gada decembri blog.google, pēc tam 2025. gada sākumā – Gemini 2.0 ar uzlabotām “agentiskajām” spējām. 2025. gada maijā Google I/O tika paziņots par Gemini 2.5 ar tādām funkcijām kā “Deep Think” (uzlabots loģikas režīms) blog.google. Visi šie uzlabojumi nonāk arī Gemini CLI – piemēram, CLI izmanto Gemini 2.5 Pro, kuram tagad ir 1M tokenu konteksts un labākas kodēšanas spējas theverge.com. Tāpēc arī CLI palaišanu nevar uzskatīt par izolētu notikumu, bet gan daļu no plašākas Google Gemini ekosistēmas izstrādes (tajā ietilpst arī tīmekļa lietotne, API un spraudņi). I/O 2025 izstrādātāju galvenajā uzrunā Google pat uzplaiksnīja informāciju par gaidāmo Gemini CLI, un vērīgākie pamanīja, ka bloga ieraksts tika īslaicīgi publicēts dienu par agru reddit.com – kas norāda, cik cieši šī palaišana bija saskaņota ar Google AI stratēģijas paziņojumiem.

Vēl viens pēdējos atjauninājumos minētais aspekts: Google norādīja, ka nākotnē Gemini CLI varētu atbalstīt lokālos/bezsaistes modeļus. Intervijā Google pārstāvis Alens Hačisons norādīja, ka viņi “cer nākotnē izmantot to ar lokāliem modeļiem, piemēram, [Gemma]” devclass.com. “Gemma” visticamāk ir mazāks Gemini līnijas modelis, kas spēj darboties uz patērētāju aparatūras (tas atbilst tendencei piedāvāt mazākus modeļus bezsaistē). Pašlaik CLI prasa interneta pieslēgumu, lai pieslēgtos Google mākoņservisam, taču arhitektūra ir “modeļu agnostiska” un nākotnē varētu pielāgoties arī lokāliem vai atvērta pirmkoda modeļiem techzine.eu. Šis mājiens liek domāt, ka Google raugās uz hibrīdnākotni, kur izstrādātāji CLI varēs izmantot ar dažādiem AI dzinējiem.

Kopsavilkumā, Gemini CLI relīzes ziņas 2025. gada jūnijā izraisīja optimismu, ka Google patiešām vēlas piesaistīt izstrādātājus, atverot pirmkodu un piedāvājot ievērojamu bezmaksas lietošanas slāni. Tas ir būtisks pagrieziens AI izstrādes rīku konkurencē, norādot, ka Google gatava uz laiku atteikties no peļņas (bezmaksas skaitļošana), lai piesaistītu lietotājus un kopienas ieguldījumus. Sākotnējie vērtējumi par iespējām ir pozitīvi, tomēr novērotāji atturas no pārlieku lielas aizrautības ilgtermiņā (piemēram, cenas, vai kā tiks pārvaldīta koda precizitāte un drošība lielā mērogā). Google paziņojumos Gemini CLI tiek pozicionēts kā ilgtermiņa investīcija – rīks, kas pastāvīgi uzlabosies un kļūs par nozīmīgu izstrādātāja pieredzes daļu mainīgajā AI laikmetā devclass.com.

Ekspertu komentāri un ieskats

Nozares eksperti, izstrādātāji un paši Google produktu vadītāji ir dalījušies iespaidos par to, ko Gemini CLI nozīmē izstrādātāju kopienai un kā tas iederas AI rīku ainavā. Šeit daži galvenie viedokļi:

• Jauna tendence izstrādātāju rīku vidū: Tims Andersons (DevClass) norāda, ka Google “nevarēja atļauties ignorēt” AI palīgu (CLI balstītu) popularitāti, redzot konkurentu panākumus devclass.com. Anthropic Claude Code un OpenAI Codex CLI pierādīja, ka izstrādātāji vēlas AI palīdzību tieši terminālī, kas, visticamāk, motivēja Google paātrināt Gemini CLI izstrādi devclass.com. Gemini CLI ieviešana tiek uzskatīta par daļu no Google stratēģijas “pozicionēties nākamajai AI desmitgadei”, agri pievienojoties šai tendencei devclass.com devclass.com. Ir atzīts, ka AI aģenti kodēšanā – gan redaktoros, gan termināļos – paliks un kļūs par standartu izstrādātājiem.
• Izstrādātāju entuziasms un reakcija par bezmaksas limitu: Izstrādātāju kopiena īpaši sajūsminājās par ļoti augstajiem bezmaksas lietošanas limitiem. Forumos daudzi izteica pārsteigumu, ka Google tik vienkārši piedāvā savu labāko modeli bez maksas. Populārs komentārs, kuru citē DevClass: “Milzīgs [bezmaksas limits], tas radīs lielu spiedienu uz Anthropic” devclass.com. Palielinot maksimālo iekšēji novēroto slodzi divkārt, Google būtībā nodrošināja, ka lielākā daļa lietotāju nejutīs ierobežojumus bgr.com theverge.com. Šāds žests tiek interpretēts kā Google vēlme atgūt izstrādātāju simpātijas konkurentu vietā. Daži analītiķi uzskata, ka Google šādā veidā cenšas ātri audzēt lietotāju skaitu – “iespējams, lai iegūtu spēcīgas pozīcijas tirgū, kurām vēlāk varētu gūt labumu”, kā raksta DevClass devclass.com. Citiem vārdiem – Google, iespējams, ir gatava absorbēt īstermiņa izmaksas (AI skaitļošanai), lai panāktu ilgtermiņa izstrādātāju lojalitāti.
• Salīdzinājums ar konkurentiem: Novērotāji dabiski salīdzina Gemini CLI ar līdzīgiem rīkiem. TechCrunch norāda, ka tas “tieši konkurē” ar OpenAI Codex CLI un Anthropic Claude Code, kuri ir “vieglāk integrējami, ātrāki un efektīvāki” par agrākajiem AI kodēšanas rīkiem techcrunch.com. Kopējā vienošanās: Google nu ir panākusi konkurentus pamatfunkcijās (koda izpratnē, komandu izpildē u.c.) un uzlabojusi lietošanas limitus. The Verge īpaši min, ka Gemini CLI dāsnā bezmaksas piešķīruma dēļ tas iegūst priekšrocību pret Anthropic Claude, GitHub Copilot vai pat Microsoft gaidīto AI integrāciju Windows Terminal theverge.com. Sevišķi izcelta Windows atbalsta priekšrocība – DevClass norāda, ka atšķirībā no Claude Code un Codex (kam vajag WSL), Google CLI strādā “dabiski” uz Windows, tā padarot pieejamu daudz plašākam lietotāju lokam jau pirmajā dienā devclass.com.
• Citāti no Google komandas: Google inženieri Gemini CLI raksturo ar vīziju. “Mēs ticam, ka šie rīki nākamajā desmitgadē noteiks veidu, kā strādās radošie cilvēki,” sacīja Ryan J. Salva (Google produkta vadības vecākais direktors Gemini produktiem) mediju brīfingā devclass.com. Šis citāts uzsver Google pozīciju, ka AI aģenti kā Gemini CLI nebūs īslaicīga modes tendence, bet pamatīga izmaiņa programmatūras radīšanā – un Google vēlas būt līderis, nevis sekotājs. Taylor Mullen, vecākais galvenais inženieris, kas vadīja projektu, uzsvēra, kāpēc terminālī nepieciešams AI: “Izstrādātājiem CLI nav tikai rīks, tā ir mājas,” viņš teica, norādot, ka AI iekļaušana šajā vidē paver “milzīgas iespējas”, ja tas tiek darīts pareizi techzine.eu techzine.eu. Mullen komentāri norāda, ka dizainā pielikts liels uzsvars, lai AI justos kā termināļa dabiska daļa, nevis uzspiests slānis. Viņš arī demonstrēja pārliecību par AI spējām ar šādiem piemēriem – piemēram, Gemini CLI var pats lejupielādēt savu pirmkodu un izskaidrot, kā tas strādā techzine.eu! Šāda pašatskaidrojoša izmantošana atstāja iespaidu uz skatītājiem un parādīja, cik dziļi vairāku soļu lietas aģents var izpildīt – no dokumentācijas lasīšanas līdz tās kopsavilkuma sniegšanai tieši CLI.
• Kvalitātes un precizitātes jautājumi: Neskatoties uz sajūsmu, eksperti mudina būt piesardzīgiem, atkārtojot vispārējos riskus ar AI kodēšanas palīgiem. 2024. gada Stack Overflow programmētāju aptaujā tikai 43% izstrādātāju uzticas AI rīku precizitātei kodēšanā techcrunch.com. AI ģenerētais kods var ieviest smalkas kļūdas vai drošības riskus, ja to akli izmanto, un ir pētījumi, ka modeļi dažreiz ģenerē nepareizus labojumus techcrunch.com. Google to apzinās; ar atvērtā pirmkoda CLI un ieviešot apstiprināšanas soļus, viņi vēlas, lai izstrādātāji ir kontrolē. Tomēr Google iepriekšējā rīka (Code Assist plugins) lietotāji atstāja pretrunīgus vērtējumus – DevClass raksta, ka VS Code spraudnis uzstādīts gandrīz miljonam lietotāju, bet tikai 2.5★ vērtējums; daži sūdzas, ka “koda ģenerēšanai tas bija pilnīgi lieki” halucinētu funkciju dēļ devclass.com. Tas vēlreiz uzsver, ka AI nav neapstrīdams, un Gemini CLI, visticamāk, tuvākajā laikā pieredzēs līdzīgus izaicinājumus. Pašreiz lielākā atšķirība: ar atvērtā pirmkoda CLI sabiedrība var iesniegt kļūdas vai uzlabot uzvednes, tāpēc attīstība varēs notikt ātrāk. Google ir ieviesis dažus drošības mehānismus (prasa izmēģinājuma režīmu /dry-run, repo kontroli u.c.), lai palīdzētu novērst kļūdas. Kā kāds atbalstītājs teica: CLI aģenta priekšrocība ir lietošanas elastība – ja tā piedāvā kļūdainu risinājumu, varat to ignorēt vai precizēt tāpat kā ar cilvēka palīgu.
• Drošības uzsvars: Drošības analītiķi atzīmē, ka Gemini CLI pieeja sandboxingam un atļaujām ir ļoti svarīga. Noklusēti aģents strādā ierobežotā režīmā un “darbības prasa apstiprinājumu ar uzvedni” devclass.com. CLI skaidri norāda, kad tiek pārslēgta “auto” darbība, kas ļauj izmaiņas, līdzīgi Codex CLI suggest/auto-edit/full-auto režīmiem help.openai.com help.openai.com. Papildus Google ieviests OS-īpašus sandboxus: Mac izmanto iebūvēto Seatbelt, Linux/Windows – konteinera (Podman/Docker) uzsākšanu, lai komandas būtu drošākas devclass.com. Neskatoties uz to, eksperti brīdina, ka uzbrukumi, piemēram, uzvednes injekcijas (vilinot AI izpildīt nevēlamas komandas), ir “principā sarežģīti atrisinām” devclass.com. Ja mazāk pieredzējuši lietotāji palūgs Gemini CLI veikt darbības, kuras viņi neizprot (piem., drošības iestatījumu maiņa), var rasties problēmas. Google nostāja – noturot lietotāju kontrolē un atverot pirmkodu, lielākā daļa risku tiek mazināta – izstrādātājs var redzēt, kādas komandas tieši tiks izpildītas un pat modificēt aģenta kodu, ja nepieciešams. Uzņēmumiem Google iesaka lietot maksas Vertex AI integrāciju, kur pieejamas centralizētas politikas AI komandu darbības pārvaldībai devclass.com.

Kopsavilkumā, eksperti ir iespaidoti, bet saglabā piesardzību. Ir sajūta, ka Gemini CLI ir būtisks un aizraujošs ieguvums – “viens no Google aizraujošākajiem AI rīkiem līdz šim”, kā raksta BGR bgr.com – īpaši tā atvērtības un bezmaksas pieejamības dēļ. To slavē par spējām paātrināt darbplūsmas un padarīt cienījamo termināli pieejamāku arī mazāk pieredzējušiem lietotājiem. Taču profesionāļi atzīst – šī tehnoloģija vēl ir sākuma posmā: AI jāuztver kā kolēģis, nevis visu zinošs orākuls. Kā Salva norādīja – Google ilgtermiņa stratēģija ir padarīt AI palīgus par ikdienas darba neatņemamu daļu nākamajā desmitgadē devclass.com. Sākotnējā uzņemšana liecina, ka Gemini CLI ir pārvarējis pirmo šķērsli: ieguvis kopienas interesi un optimismu.

Lietojuma gadījumi un praktiskās pielietošanas iespējas

Gemini CLI ir daudzpusīgs rīks, kas atbalsta plašu izstrādātāju un IT profesionāļu lietojuma scenāriju klāstu. Šeit ir daži praktiski veidi, kā šo rīku var izmantot:

• Koda saprašana un dokumentācija: Izstrādātāji var izmantot dabisko valodu, lai ātri izprastu nepazīstamus koda bāzes. Piemēram, ieejot projekta direktorijā un ierakstot gemini, jūs varat uzdot jautājumus, piemēram, “Apraksti šīs sistēmas arhitektūras galvenās sastāvdaļas” vai “Kādas drošības mehānismi ir ieviesti šajā kodā?” github.com. CLI pārskatīs projekta failus un sniegs izskaidrojumu vai kopsavilkumu, ietaupot stundas manuālas koda pārskatīšanas. Tas var atbildēt arī uz jautājumiem par konkrētām funkcijām vai loģiku (būtībā kalpojot kā vienmēr pieejams koda pārskatītājs). Tas ir īpaši noderīgi, pievienojoties jaunam projektam vai strādājot ar atvērtā pirmkoda repozitoriju – Gemini CLI var būt kā personīgais “tūristu gids” pa kodu. Tas ir arī ļoti labs dokumentācijas ģenerēšanā: jūs varat palūgt tam izveidot docstrings visām funkcijām failā vai prozas veidā apkopot izmaiņas pull pieprasījumā github.com.
• Interaktīva atkļūdošana un problēmu risināšana: Kad kaut kas nedarbojas, Gemini CLI var palīdzēt atkļūdošanā, analizējot kļūdu ziņojumus vai žurnālus un piedāvājot risinājumus. Izstrādātājs var ielīmēt steka izsekošanu vai kļūdas izklādi CLI un jautāt, “Kas izraisa šo kļūdu?”. Tā kā aģents var veikt tīmekļa meklēšanu, tas var pat automātiski atrast atbilstošus risinājumus no Stack Overflow vai dokumentācijas blog.google. Turklāt CLI var palaist testu komandas un interpretēt to rezultātus. Piemēram, jūs varat tam pateikt “Palaid testu komplektu un pastāsti, kāpēc neizdodas konkrētie testi”, un tas var izpildīt testus, nolasīt kļūdu izklāsti un sniegt iespējamos iemeslus vai pat ieteikt kodu izmaiņas kļūdas novēršanai. Tas ievērojami paātrina problēmu risināšanu – īpaši sarežģītās vidēs.
• Uzdotņu vadīta programmēšana (“AI pāra programmētājs”): Gemini CLI patiesi izceļas kā mākslīgā intelekta pāra programmētājs. Jūs varat tam palūgt ģenerēt kodu – no vienas funkcijas līdz pilna pielietojuma sagatavei –, izmantojot augsta līmeņa instrukcijas. Piemēri: “Realizē pirmo funkcionalitātes X uzmetumu balstoties uz GitHub issue #123” github.com, vai “Izveido jaunu Python skriptu, kas izmanto šo API, lai iegūtu metriku”. CLI izstrādās kodu, nepieciešamības gadījumā izveidojot jaunus failus vai mainot esošos. Jūs saglabājat kontroli, pārskatot izmaiņu atšķirības un apstiprinot tās. Tas ir arī sadarbojošs process: varat turpināt dialogu, precizējot kodu ar papildu prasībām (piem., “Tagad optimizē šo funkciju”, “Pievieno kļūdu apstrādi tīkla traucējumu gadījumā”). Tas ievērojami paātrina prototipu izstrādi. Google demonstrācijā viņi pat parādīja, kā no nulles izveidot Discord botu, vienkārši aprakstot, kas tam jādara github.com. Spēja no idejas līdz darbināmam kodam nonākt ar minimālu manuālu rakstīšanu ir svarīga priekšrocība. Ir vērts atzīmēt, ka ar 1M-token kontekstu Gemini CLI spēj apstrādāt ļoti lielas kodu bāzes – jūs varat burtiski tam jautāt par funkciju, kas ir paslēpta tūkstošiem koda rindu dziļumā, vai veikt izmaiņas vairākos failos, – un tam ir pietiekami daudz konteksta, lai to izdarītu github.com. Šis konteksta apjoms ļauj arī iekļaut lielus atsauces materiālus ģenerācijā (piemēram, jūs varat iesniegt garu prasību dokumentu vai PDF, un tas ģenerēs kodu, kas atbilst šai specifikācijai).
• Pārstrukturēšana un uzturēšana: Komandām, kuras strādā ar mantoto kodu vai veic vērienīgas pārstrukturēšanas, Gemini CLI var automatizēt daudzus nogurdinošus uzdevumus. Jūs varat tam uzdot, “Pārnes šo kodu uz Java jaunāko versiju, sākot ar plānu” github.com. Mākslīgais intelekts sastādīs vairāksolīšu pārstrukturēšanas plānu un pēc tam soli pa solim to izpildīs – atjauninās projekta failus, aizstās novecojušus API, palaidīs testus utt. Līdzīgi tas var veikt atkārtotus tīrīšanas uzdevumus: “Pārdēvē šo mainīgo visos failos un atjaunini atsauces”, vai “Pievieno licences galvenes visiem avota failiem”. Automatizējot šādus darbus, tas atbrīvo izstrādātājus sarežģītākiem uzdevumiem. Vēl viens scenārijs ir koda atjaunināšana vai ielāpošana – piem., “Šai bibliotēkai ir zināma ievainojamība, ievies ieteikto labojumu”. Gemini CLI var pārbaudīt zināms CVE caur tīmekļa meklēšanu un pat īstenot labojumus, ja tie ir vienkārši.
• DevOps un projektu automatizācija: Pateicoties spējai palaist čaulas komandas un integrēties ar sistēmas rīkiem, Gemini CLI ir noderīgs DevOps uzdevumiem. Var, piemēram, palūgt: “Izveido šim projektam CI cauruļvada konfigurāciju”, un mākslīgais intelekts var ģenerēt GitHub Actions vai GitLab CI YAML konfigurāciju, uzinstalēt atkarības utt., balstoties uz projekta tehnoloģiju kaudzi. Tas var arī vaicāt versiju kontroles vēsturi – “Sniedz man kopsavilkumu par visām izmaiņām no vakardienas” github.com –, kas ir noderīgi ikdienas stand-up sanāksmēm vai pārmaiņu žurnālu rakstīšanai. Sarežģītākā piemērā varētu dot norādījumu: “Izveido prezentācijas slaidu kopu, kurā apkopota pēdējo 7 dienu git vēsture, sagrupēta pēc funkcijām un komandas dalībniekiem” github.com. Izmantojot MCP paplašinājumus un iespējams savienojoties ar Google Slides API, CLI varētu mēģināt ģenerēt slaidus (vai vismaz to saturu), kas apkopo jūsu izmaiņu vēsturi. Vēl viens Google piemērs: “Izveido pilnekrāna web lietotni sienas displejam, kurā attēloti populārākie mijiedarbības GitHub issues.” github.com – uzdevums, kas saistīts ar datu apkopošanu un lietotāja saskarnes izveidi, ko aģents var plānot un sākt kodēt. Tie visi parāda, ka, pārsniedzot vienkāršu koda rakstīšanu, Gemini CLI var koordinēt arī vairāku soļu darbgaitas (datu ievākšana → koda ģenerācija → izpilde).
• Ārējo rīku integrācija (MCP serveri): Uzņēmuma komandām Gemini CLI var integrēties ar iekšējiem rīkiem, izmantojot Model Context Protocol. Tas nozīmē, ka varat to savienot, piemēram, ar uzņēmuma zināšanu bāzi vai uzdevumu reģistrāciju. Ja tas ir konfigurēts, izstrādātājs var jautāt, “Kāds ir biļetes XYZ-456 statuss?” un CLI varētu to iegūt no Jira, izmantojot MCP spraudni. Vai “Izveido jaunu datubāzes instanci testiem” un ar MCP tas varētu sadarboties ar infrastruktūras API, lai to izdarītu. Google īpaši piemin iespēju savienoties ar ārējām datubāzēm techcrunch.com. Faktiski, ar pareiziem paplašinājumiem Gemini CLI var kļūt par vienotu dabas valodas saskarni daudziem sistēmu veidiem – kods, dokumenti, mākonis utt. Tas ir ļoti jaudīgi DevOps inženieriem un sistēmu administratoriem. Lai gan standarta komplektācijā CLI nāk ar noteiktiem rīkiem (Search, Imagen/Veo utt.), uzņēmumi var to paplašināt iekšēji, lai pielāgotos savam lietotāju lokam.
• Radoši un izglītojoši lietojumi: Nav domāts tikai sarežģītai programmēšanai – Gemini CLI piemīt arī saturs radīšanas spējas, kas var būt izklaidējošas vai noderīgas citās jomās. Piemēram, izstrādātāji var ģenerēt atskaišu vai analīzes ziņojumus, izmantojot šo rīku. Google minēja CLI izmantošanu ar “Deep Research agent” lomu pētījumu atskaišu apkopošanai techcrunch.com. Var iedomāties arī scenāriju: “Analizē šos žurnālus un izveido kopsavilkuma ziņojumu par sistēmas uzvedību.” Aģents varētu pārstrādāt žurnālfailus un izvadīt atslēgas ievērojamās atziņas. Cits lietojums: “Izveido šī projekta arhitektūras diagrammu” – tas varētu ģenerēt aprakstu, kas kopā ar attēlu ģenerēšanas rīku kļūst par diagrammu. Tā kā CLI var apstrādāt attēlus un PDF ievades, var ievadīt skices vai dizaina maketus un palūgt kodu (piem., “Te ir wireframe (kā attēls); ģenerē tam HTML/CSS” – izmantojot multimodālās iespējas). IT atbalsta speciālistiem vai profesionāļiem Gemini CLI, pat ja vairāk orientēts uz izstrādātājiem, var palīdzēt arī automatizācijā: sistēmadministrators var pateikt “Uzraksti Bash skriptu, kas uzrauga diska lietojumu un izsūta brīdinājumu, ja tas pārsniedz 90%” un CLI izveidos darba skriptu. Google izcēlusi arī necoding uzdevumus, piemēram, prezentācijas slaidu vai attēlu ģenerēšanu vispārīgiem lietotājiem devclass.com. Tiešām var tam palūgt izveidot attēlu (“kaķi lidmašīnā”, piemēram, kā BGR raksts jokaini atzīmēja bgr.com) vai īsu video, un tas izmantos AI modeļus ģenerācijai blog.google. Tas paver iespējas stāstu veidošanai, UI prototipu izstrādei vai izglītojoša satura radīšanai – viss vienkāršu termināļa komandu ietvaros.
• Komandas sadarbība un zināšanu apmaiņa: Gemini CLI izmanto projekta GEMINI.md failus, kas nozīmē, ka tas var kalpot kā projekta pastāvīga zināšanu bāze. Visi komandas dalībnieki, kas izmanto CLI, iegūs labumu no failā uzkrātā konteksta un instrukcijām. Piemēram, ja kāds izstrādātājs pavadīja stundu, skaidrojot Gemini CLI pielāgotu izvietošanas procesu, šis konteksts (pēc saglabāšanas GEMINI.md failā) nākotnē padarīs AI gudrāku visiem komandas biedriem techzine.eu techzine.eu. Tas veicina AI balstītas dokumentācijas veidošanu – CLI izmantošana jautājumiem un atbilžu pilnveidošanai būtībā rada dokumentāciju, ko vēlāk var izmantot (izmantojot AI vai tieši lasot GEMINI.md). Tā ir jauna pieeja klusās zināšanas fiksēšanai projektā. Turklāt, tā kā rīks ir atvērtā koda, dažas komandas var to izdalīt vai pielāgot savām labākajām praksēm (piemēram, integrēt koda stilistikas pārbaudītāju AI darba plūsmā, lai vienmēr ieteiktu kodu atbilstoši komandas stilam). Kontinuālās integrācijas cauruļvados komandas pat varētu izmantot Gemini CLI automatizētā režīmā – piemēram, nakts darbs var palaist Gemini CLI skriptu, kas analizē repozitoriju, lai atrastu koda smakas vai ģenerētu koda pārklājuma atskaiti utt., izmantojot neinteraktīvo izsaukšanas režīmu (Gemini CLI var palaist ar karodziņiem un skriptiem, ne tikai interaktīvi) blog.google. Tas parāda, ka ārpus interaktīvas lietošanas tā var būt arī sastāvdaļa automatizācijas skriptos.

Praktiskā nozīmē izstrādātājiem un DevOps komandām, kas izmanto Google Cloud, Gemini CLI būs īpaši noderīgs. Tā kā tas ir integrēts ar Google mākoņrīkiem un modeļiem, var no izstrādes nonākt līdz izvietošanai daudz vienmērīgāk. Plausibls scenārijs: izmantojiet CLI, lai ģenerētu vai mainītu kodu, lokāli palaidiet testus, tad palūdziet tam izvietot lietotni Google Cloud Run vai App Engine vidē – viss caur dabiskas valodas komandām. Priekšskatīšanas gaitā Google pat parādīja, ka izvietojums, kas palaists ar Gemini CLI, automātiski izmantos Cloud Build un vajadzības gadījumā var konfigurēt mākoņresursus techzine.eu. Šī ciešā integrācija nozīmē, ka organizācijām, kas jau strādā ar Google mākoņpakalpojumiem, CLI var paātrināt gan izstrādes, gan mākoņdarbību procesus vienā saskarnē.

Kopumā Gemini CLI lietojuma iespējas aptver visu programmatūras izstrādes dzīves ciklu: plānošanu, programmēšanu, testēšanu, atkļūdošanu, dokumentēšanu un ieviešanu. Tas darbojas kā mākslīgā intelekta Šveices armijas nazis terminālī – no atbildēm uz nejaušiem jautājumiem (“ko nozīmē šī kļūda?”) līdz pat sarežģītu artefaktu ģenerēšanai (kods, konfigurācijas, pat multivide). Agrīnie lietotāji ir novērtējuši arī “mazus” ērtības uzlabojumus – piemēram, ātra dokumentācijas meklēšana: jūs vienkārši varat pajautāt “Kā lietot BigQuery klientu Python?”, un CLI var atrast atbilstošu dokumentācijas fragmentu tīmeklī un parādīt to jums, neatstājot termināli. Tas apvieno daudzus rīkus vienuviet, vadāmus ar dabisko valodu.

Salīdzinājums ar citiem MI/LLM CLI rīkiem

Izstrādātāji varētu interesēties, kā Google Gemini CLI salīdzinās ar citiem MI darbinātiem CLI asistentiem. Divi tuvākie analogi ir OpenAI Codex CLI un Anthropic Claude Code, kas arī ir aģentisks MI rīks terminālim. Zemāk ir sniegts šo rīku galveno īpašību salīdzinājums:

Tabula: Google Gemini CLI, OpenAI Codex CLI un Anthropic Claude Code funkciju salīdzinājums.

Kopsavilkumā visi trīs rīki ir izveidoti ar kopīgu mērķi – piedāvāt AI asistenci terminālī, taču Google Gemini CLI izceļas ar savu ārkārtīgi dāsno bezmaksas līmeni un dziļo integrāciju ar Google. Atšķirībā no OpenAI un Anthropic piedāvājumiem, kur biežākai lietošanai nepieciešama maksas API piekļuve, Google būtībā piedāvā augstas klases modeli bez maksas izmēģinājuma periodā blog.google theverge.com. Tas var ievērojami paātrināt tā pieņemšanu. Turklāt Gemini CLI multimodālās iespējas (attēlu/video ģenerēšana) un iebūvēta Google Search savienojamība padara to nedaudz plašāku jau uzreiz pēc instalācijas nekā Codex CLI, kas vairāk orientēts uz koda rakstīšanu.

OpenAI Codex CLI, lai arī bez oficiāla bezmaksas servisa, izceļas ar elastību – to var savienot ar vairākiem AI nodrošinātājiem un modeļiem (OpenAI, Azure, pat Google API pēc konfigurācijas) github.com. Ja ir pieejamas dažādu servisu atslēgas, tas var kalpot kā vienots interfeiss spēka lietotājiem. Tas bija arī šīs jomas pionieris (nosaukums “codex” nāk no OpenAI agrīnā koda modeļa), ieviešot tādas funkcijas kā trīspakāpju apstiprināšanas režīmu, ko vēlāk pārņēma citi help.openai.com. Tomēr Codex CLI trūkst dzimtā Windows atbalsta, un jebkuram noderīgam darbam nepieciešama ārējo API izmantošana, kas padara to mazāk “iespēju izmantot uzreiz” nekā Gemini CLI jaunpienācējiem.

Anthropic Claude Code ieņem starppozīciju – tas ir atvērtā koda un plaši izmantots kopš 2025. gada sākuma, ātri iegūstot lielu kopienu. Izmantojot Claude priekšrocību, tas spēj uzturēt garākus kontekstus un ir atzīts par spēju labi saprast sarežģītas instrukcijas. Taču arī Anthropic serviss nav bezmaksas (izņemot izmēģinājumus vai ja jūsu uzņēmumam ir abonements) docs.anthropic.com. Ievērojama atšķirība – Anthropic ir pozicionējis Claude Code ar uzņēmumu funkcionalitāti jau no paša sākuma: piemēram, atbalsts proxy konfigurācijām un lokālai instalācijai uzņēmuma tīklā (piemēram, darbinot caur Anthropic nodrošināto “LLM gateway” savā uzņēmuma tīklā) docs.anthropic.com docs.anthropic.com. Savukārt Google CLI šobrīd izmanto mākoņservisa API un nepiedāvā iespēju darbināt lokāli (lai gan nākotnē vietējais atbalsts ir aizrunāts). Tādēļ lielajiem uzņēmumiem ar datu drošības prasībām varētu vairāk interesēt Claude Code vai arī būs jāsagaida Gemini CLI uzņēmuma iespējas (Google varētu ļaut izmantot Vertex AI ar uzņēmuma kontroli – faktiski Gemini CLI var konfigurēt, lai izmantotu Vertex AI atslēgu pārvaldības risinājumiem devclass.com).

Šajā kontekstā ir vērts minēt arī Warp un Ghostty. Tie nav AI asistenti, bet gan mūsdienīgi termināļa emulātori ar AI funkcijām. Warp ir populārs jauns terminālis ar AI komandu meklēšanu un ieteikumiem, bet Ghostty (atvērtā koda terminālis no HashiCorp izstrādātāja Mičela Hašimoto) koncentrējas uz veiktspēju un lietotāja interfeisa paplašinājamību. The New Stack komentēja, ka Google Gemini CLI rada “izaicinājumu AI termināļa lietotnēm kā Warp”, jo tas ir gan bezmaksas, gan atvērtā koda, līdz ar to var pievilināt to lietotājus izmēģināt Google rīku thenewstack.io. Atšķirība – Warp/Ghostty aizvieto jūsu termināļa interfeisu un pievieno AI lietojamību, bet Gemini CLI ir AI asistents, kas var darboties jebkurā terminālī. Principā ir iespējams lietot Gemini CLI iekšpusē Warp vai Ghostty, iegūstot abus labumus – izsmalcinātu UI no termināļa un AI inteliģenci no Gemini. Ja izstrādātājs jau ir apmierināts ar savu termināļa emulatoru, Gemini CLI neliek neko mainīt – tas ir vienkārši jauna komanda. Šī neitralitāte ir pluss Google rīkam.

Lai salīdzinājumu noslēgtu: Gemini CLI, Codex CLI un Claude Code visi noved jaudīgu AI tieši komandrindā, bet Google piedāvājums pašlaik izceļas ar pieejamību (bezmaksas lietošana) un integrāciju (multimodāls un mākoņrīki). OpenAI rīkam labākā puse ir modeļu/pakalpojumu nodrošinātāju elastība, bet Anthropic ir līderis gara konteksta apstrādē, ja nav nepieciešami vai pieejami 1M tokeni. Visi trīs rīki būs strauji mainīgi, nav brīnums, ja funkcijas tiks savstarpēji pārņemtas (visi ir atvērtā koda, tāpēc uzlabojumi vienā var nonākt arī citos). Izstrādātājiem tie ir aizraujoši laiki – rīki būtiski paaugstina produktivitāti un kļūst arvien pieejamāki. Google ieeja ar Gemini CLI noteikti ir paaugstinājusi latiņu, iespējams, liks pārējiem pielāgoties tā dāsnumam un iespējām theverge.com.

Primārie avoti & papildu informācija: Ja interesē uzzināt vairāk, ieskatieties Google oficiālajā Gemini CLI paziņojuma blogā blog.google blog.google, kur detalizēti izskaidrotas iespējas un sākšana. Atvērtā koda bāze pieejama GitHub blog.google, ar README piemēriem un paplašinātu lietošanas aprakstu. Google izstrādātāju dokumentācijā par Gemini (Google AI un Cloud vietnēs) atradīsiet tehniskās detaļas par izmantoto Gemini API un modeļu iespējām. Par konkurējošajiem rīkiem skatiet OpenAI Codex CLI repozitoriju un dokumentus help.openai.com help.openai.com, kā arī Anthropic Claude Code dokumentāciju docs.anthropic.com docs.anthropic.com. Atsauksmes no TechCrunch techcrunch.com techcrunch.com, The Verge theverge.com theverge.com, un DevClass devclass.com devclass.com (pieminēti arī šajā pārskatā) ir izcili avoti, lai saprastu Gemini CLI kontekstu un ietekmi. Kamēr šie rīki turpina attīstīties, izstrādātāji aicināti eksperimentēt vai pat dot ieguldījumu – nākotnes izstrādātāju pieredze top jau šodien, un Gemini CLI ir būtisks solis šajā virzienā. blog.google devclass.com