Gemini CLI je open‑source nástroj příkazového řádku představený Googlem v polovině roku 2025, který do terminálů vývojářů přináší Gemini 2.5 Pro s kontextovým oknem o velikosti 1 000 000 tokenů.
Nástroj běží lokálně v terminálu na macOS, Linuxu i nativně ve Windows a funguje jako agent, který na základě dotazů v přirozeném jazyce čte, upravuje a spouští příkazy.
Bezplatný tarif umožňuje uživatelům s osobním Google účtem používat Gemini Code Assist s Gemini 2.5 Pro zdarma, s limity 60 požadavků za minutu a 1 000 za den, a kontextem 1 000 000 tokenů.
Zdrojový kód je Apache 2.0 a hostuje se na GitHubu pod organizací google-gemini, kde lze prohlížet a přispívat.
Primární funkce zahrnují čtení, úpravy a generování kódu, ladění chyb, návrh refaktorování, spouštění buildů a testů a výkon shellových příkazů na základě natural language.
Bezpečnost je klíčová: akce vyžadují potvrzení uživatelem a operuje v sandboxu, na macOS se používá Seatbelt, na Linuxu i Windows lze spustit izolovaný Docker/Podman kontejner.
CLI má vestavěné nástroje a webové vyhledávání pro aktuální dokumentaci a podporuje Model Context Protocol (MCP) pro napojení na externí databáze, cloudové služby či API.
Gemini CLI dokáže generovat multimediální obsah, například obrázky pomocí Imagen a videa pomocí Veo na vyžádání.
Distribuce probíhá jako balíček Node.js (vyžaduje Node.js 18+); instalace je npm install -g @google/gemini-cli nebo jednorázově přes npx, při prvním spuštění se otevře přihlašovací okno do Google účtu.
Google vnímá Gemini CLI jako dlouhodobou investici s preview verzí, s plány na budoucí offline/lokální modely (Gemma) a možné zapojení Vertex AI pro enterprise, a nástroj je konfrontován s Codex CLI a Claude Code.

Google Gemini CLI: Open‑source AI agent, který proměňuje váš terminál

Přehled – Co je Google Gemini CLI?

Google Gemini CLI je open-source nástroj příkazové řádky (CLI), který Google představil v polovině roku 2025 a který přináší sílu AI modelů Gemini přímo do vývojářských terminálů ^[1] ^[2]. V podstatě jde o asistenta (nebo „agenta“) v terminálu určeného k tomu, aby vývojářům pomáhal psát kód, ladit ho a provádět celou řadu úkonů pomocí přirozeného jazyka. Google popisuje Gemini CLI jako „zásadní vylepšení vašeho příkazového řádku“, které nabízí „nejpřímější cestu od vašeho příkazu k našemu modelu“ ^[3]. Ačkoliv vyniká při pomoci s kódováním, je navržen pro „mnohem více“: slouží také jako všestranný lokální nástroj pro generování obsahu, řešení problémů, hloubkový výzkum a správu úkolů ^[4].

V jádru se Gemini CLI připojuje ke Google Gemini 2.5 Pro velkému jazykovému modelu (LLM) – momentálně nejpokročilejšímu AI modelu Googlu pro úlohy vyžadující logiku a práci s kódem ^[5]. To znamená, že CLI dokáže využít obrovské kontextové okno o velikosti 1 milionu tokenů (mnohem větší než u většiny konkurenčních modelů) při porozumění a práci s kódem nebo obsahem ^[6]. Nástroj běží lokálně ve vašem terminálu (s podporou pro Mac, Linux i nativně Windows), přičemž funguje jako odlehčený AI agent, který na základě zadání v přirozeném jazyce čte, zapisuje a spouští příkazy ve vašem zařízení ^[7] ^[8]. Protože operuje ve známém prostředí terminálu, vývojáři nemusí měnit kontext nebo IDE – mohou prostě požádat AI, aby vysvětlila kus kódu, generovala funkce, spustila build/test nebo i provedla vyhledávání na webu, to vše přímo z příkazové řádky.

Primárním cílem Gemini CLI je bezproblémově integrovat AI asistenci do vývojářských pracovních postupů. Motivací Googlu k vývoji bylo poznání, že „příkazová řádka není jen nástroj; pro mnoho vývojářů je domovem“ ^[9]. Vsazením AI do tohoto prostředí si Gemini CLI klade za cíl zvýšit produktivitu a ještě více posílit možnosti terminálu. Slovy Google: „jak trvá závislost vývojářů na terminálu, roste i poptávka po integrovaných AI asistentech“ ^[10]. Gemini CLI tuto poptávku naplňuje poskytováním rozhraní pro přirozený jazyk pro kódování i systémové úlohy a spoléhá na špičkový AI model. A co je důležité – Google otevřel zdrojové kódy Gemini CLI (licence Apache 2.0) ^[11] – vývojáři si tak mohou prohlížet kód, rozšiřovat funkcionalitu i přispívat vylepšeními na GitHubu.

Klíčové vlastnosti a technické možnosti

Bezplatný přístup ke špičkovému AI modelu: Snad nejvýraznější předností Gemini CLI je bezplatný přístup k výkonnému AI modelu. Každý s osobním Google účtem se může přihlásit a bez poplatku získat licenci Gemini Code Assist, díky které může využívat model Gemini 2.5 Pro v CLI ^[12]. Tento model je špičkou ve svém oboru, s kontextovým oknem o 1 milionu tokenech pro analýzu rozsáhlých kódových základen nebo dokumentů ^[13]. Google toto označuje jako „nepřekonané limity využití“ pro jednotlivé vývojáře – bezplatní uživatelé mohou zdarma provést až 60 požadavků na model za minutu a 1 000 za den ^[14] ^[15]. Tyto limity jsou velmi štědré (přibližně dvojnásobek toho, co Google zaznamenal u svých vlastních inženýrů při interním testování) a výrazně převyšují limity podobných nástrojů ^[16]. V praxi to znamená, že vývojáři mohou Gemini CLI intenzivně využívat ke doplňování, generování a dotazování kódu bez toho, aby brzy narazili na platební hranici. (Pro ty, kteří potřebují více nebo vyžadují specifické modely, lze Gemini CLI nastavit s API klíčem pro Google AI služby jako Vertex AI, což umožňuje platit jen za opravdové využití ^[17].)

Pokročilá pomoc při programování: Gemini CLI je navrženo jako pomocník pro kodéry. Čte, upravuje i generuje kód ve vašich lokálních souborech podle zadání v přirozeném jazyce. Můžete se např. zeptat „Vysvětli, co dělá tato funkce“ nebo „Napiš unit test pro tento modul“, a nástroj zanalyzuje váš projekt pro odpověď nebo vygenerování požadovaného kódu ^[18]. Podporuje i složitější úlohy, jako je ladění chyb, navrhování refaktoringu, přidávání nových funkcí, a dokonce spuštění build či git příkazů za vás ^[19] ^[20]. Využívá přitom silné schopnosti modelu Gemini – Google uvádí, že Gemini 2.5 Pro je aktuálně špičkový model pro úlohy programování i v benchmarkových testech ^[21]. CLI rozhraní znamená, že tato AI pomoc je dostupná v jakémkoliv editoru nebo IDE (není vázáno na konkrétní plugin editoru), což je výhoda oproti GUI asistentům ^[22]. Google záměrně integroval Gemini CLI se svým existujícím doplňkem pro IDE (Gemini Code Assist), takže zážitek zůstává jednotný: plugin pro VS Code/IntelliJ i CLI využívají stejný AI backend i „agentní“ schopnosti ^[23] ^[24]. Vývojář tak má „jednoho pomocníka, ať už pracuje kdekoliv“ – v editoru i v terminálu ^[25].

Spouštění příkazů v přirozeném jazyce: Gemini CLI nejen navrhuje kód, ale skutečně spouští příkazy a nástroje na vašem systému – je to tedy „agentní“ AI. Stačí jej v angličtině požádat, aby zkompiloval program, spustil dev server nebo provedl migraci databáze, a on za vás tyto shell příkazy opravdu provede ^[26]. Umí také navázat více kroků samu (např. „sestav moji aplikaci a pak ji nasad“). Aby byla tato síla pod kontrolou, Gemini CLI používá systém lidského schvalování: ve výchozím stavu požádá před provedením potenciálně destruktivní akce nebo úpravy souboru o vaše potvrzení ^[27] ^[28]. Můžete povolit jednu akci, odmítnout ji nebo pro pohodlí zvolit „vždy povolit“ ^[29]. Toto opatření zabraňuje chybám či zneužití a příkazy běží v sandboxovaném prostředí (na macOS je využito nativní sandboxování, na ostatních OS lze použít izolovaný Docker/Podman kontejner) ^[30]. Google zdůrazňuje, že na bezpečnost byl kladen velký důraz – každá akce je uživatelem výslovně povolena a nástroj podporuje sandboxování pro zmírnění rizik, jako je nechtěné poškození systému nebo útoky pomocí prompt injection ^[31].

Vestavěné nástroje a připojení k webu: Pro zvýšení užitečnosti přichází Gemini CLI s integrovanými nástroji, které umožňují získávat externí informace a rozšiřovat tak odpovědi. Zejména má zabudovanou integraci se skutečným Google vyhledáváním: CLI může automaticky provádět vyhledávání na webu a načítat webové stránky, aby podpořil své odpovědi aktuálními informacemi ^[32]. To je užitečné například pro vyhledávání dokumentace, řešení chyb na internetu nebo získávání příkladů — vše provádí AI za běhu. Google o tom říká, že můžete „poskytnout modelu kontext z reálného světa v reálném čase“ pomocí vyhledávacího nástroje ^[33]. Gemini CLI také podporuje Model Context Protocol (MCP), nový standard, který umožňuje AI agentům připojovat se ke externím nástrojům a datovým zdrojům strukturovaným způsobem ^[34]. Pomocí MCP nebo jiných rozšíření může CLI komunikovat s databázemi, cloudovými službami či vlastními API. Například Google uvádí, že se může připojit k MCP serverům a umožnit AI bezpečně dotazovat externí databáze nebo služby ^[35]. CLI obsahuje i specifické kreativní nástroje: díky generativním mediálním modelům Google může CLI generovat obrázky a videa na požádání. Gemini CLI dokáže využít Imagen (obrazový generátor Google) a Veo (text-to-video model) k plnění požadavků – jako příklad je uvedeno „vytvoř krátké video zobrazující dobrodružství zrzavé kočky“ pomocí těchto modelů ^[36]. To znamená, že CLI není omezen pouze na text a kódování, ale sahá i do multimodální tvorby (obraz, video) ^[37] ^[38]. Tyto funkce jsou užitečné pro generování vizuálů nebo multimediálního obsahu jako součást vývoje (např. vytvoření ilustračního diagramu či demo videa pomocí AI).

Rozšiřitelnost a přizpůsobení: Vzhledem k tomu, že Gemini CLI je open-source, mohou ji vývojáři rozšiřovat a přizpůsobovat svým potřebám. Google výslovně povzbuzuje komunitu, aby si prohlížela kód (hostovaný na GitHubu) a přispívala vylepšeními nebo novými funkcemi ^[39]. CLI byla navržena jako modulární a rozšiřitelná, využívá standardy jako MCP a přizpůsobitelné systémové prompty. Například v jakémkoli adresáři projektu lze zahrnout speciální konfigurační soubor (GEMINI.md), který slouží jako trvalý systémový prompt nebo kontext pro daný projekt ^[40] ^[41]. V tomto souboru můžete definovat projektově specifické instrukce pro AI – například preferovaný styl kódování, detaily technologického stacku nebo i interní pravidla týmu. Mullen vysvětluje, že gemini.md dovoluje „přizpůsobit si komunikaci s Geminim“, specifikovat frameworky, preferované příkazy a další kontext tak, aby odpovědi AI odpovídaly vašemu projektu ^[42]. CLI také automaticky aktualizuje soubor GEMINI.md během práce: dokáže ukládat důležité detaily, které objeví (například informace o architektuře projektu), takže tyto informace zůstanou zachovány i mezi jednotlivými relacemi ^[43] ^[44]. Díky tomu má celý tým konzistentní „paměť“ AI pro projekt. Pokročilí uživatelé mohou dále vytvářet vlastní rozšíření nebo nástroje, které může Gemini CLI používat. Díky podpoře MCP mohou vývojáři propojit i své služby (například integrace s JIRA pro zadávání ticketů, nebo vlastní knihovny pro práci s testovacími daty) a AI agent je může využívat ve svých pracovních postupech ^[45]. Chování CLI (např. výchozí prompty nebo „osobnost agenta“) lze také měnit v konfiguračních souborech, podobně jako u OpenAI Codex CLI, které dovoluje vlastní instrukce ^[46]. Stručně řečeno, personalizace je vestavěná – „každý si zaslouží možnost udělat [svůj terminál] jedinečným“ a Gemini CLI k tomu poskytuje potřebné háčky ^[47].

Multiplatformní a vstřícné vývojářům: Gemini CLI je distribuováno jako npm balíček (vyžaduje Node.js 18+) a funguje na macOS, Linuxu i Windows. Narozdíl od některých předchozích AI CLI nástrojů běží nativně na Windows bez nutnosti Linux subsystému ^[48] ^[49]. Instalace je jednoduchá (npm install -g @google/gemini-cli nebo přímo jednorázově přes npx ^[50]) a při prvním spuštění gemini budete vyzváni k přihlášení přes prohlížeč ke svému Google účtu ^[51]. Po ověření se otevře interaktivní CLI relace se chatovacím promptem. Vývojáři ocenili, že rozhraní je vylepšené oproti běžnému textovému REPL – „nástroj se rozvine do graficky působivého UI“, což dává terminálu bohatší zážitek ^[52]. K dispozici jsou také možnosti nastavení vzhledu (při prvním spuštění lze zvolit barevné téma), aby odpovídalo stylu vašeho terminálu ^[53]. Na pozadí vše běží lokálně, kromě volání na Gemini API. Váš zdrojový kód i data zůstávají na vašem zařízení (do cloudu se posílá jen prompt a nutný kontext) ^[54] ^[55]. To řeší obavy o soukromí, protože váš celý kód se neposílá pryč – CLI odešle jen konkrétní dotazy nebo úryvky relevantní k vašemu promptu. Google navíc propojil Gemini CLI se známými cloudovými a vývojářskými nástroji: např. může spolupracovat s gcloud CLI (Google Cloud SDK) pro cloudové nasazování ^[56]. V ukázce Google demonstroval nasazení aplikace do Cloud Run pomocí CLI téměř bez práce ^[57] – což naznačuje, že firma tento nástroj vidí i jako most k vlastní cloudové platformě (např. po tom, co vám AI pomůže vytvořit aplikaci, může vás doprovodit i při jejím nasazení na Google Cloud). Celkově je Gemini CLI navrženo, aby působilo v pracovních postupech vývojářů jako „nativní“ – „je navrženo tak, aby se vývojářům jevilo známě“ a nevyžadovalo žádnou křivku učení kromě základního spuštění ^[58].

Nejnovější zprávy a novinky (2024–2025)

Google představil Gemini CLI 25. června 2025 oficiálním blogpostem a koordinovaným tiskovým pokrytím ^[59] ^[60]. Toto oznámení představilo Gemini CLI jako součást širší snahy Google o AI, následující krátce po zásadních vylepšeních samotného modelu Gemini. (Jen několik měsíců předtím, v březnu–dubnu 2025, představil Google Gemini 2.5 Pro, vylepšenou verzi svého hlavního velkého jazykového modelu, která si rychle získala oblibu vývojářů při programování ^[61].) Uvedením Gemini CLI dává Google jasně najevo, že chce využít vzniklou vlnu zájmu a dostat své AI přímo do rukou i terminálů vývojářů. Časování ukazuje na strategickou reakci firmy na masivní přijímání AI nástrojů pro programování v letech 2024–2025. Podle TechCrunch začali mnozí vývojáři používat Gemini modely přes služby třetích stran jako Cursor nebo GitHub Copilot, které se samy staly „masivními byznysem“ ^[62]. Google v první polovině 2025 postupně zaváděl své vlastní AI nástroje pro programování (například Gemini Code Assist v IDE nebo experimentální asynchronní agenta na kódování jménem „Jules“ ^[63]) a posiloval tak vztah s vývojářskou komunitou. Vydání Gemini CLI v polovině 2025 je vyvrcholením těchto snah a přináší agentní AI zážitek přímo do příkazového řádku.

Oficiální oznámení na blogu Googlu (které zveřejnili senior inženýr Taylor Mullen a produktový manažer Ryan Salva) zdůrazňuje, že Gemini CLI je zaměřeno na „další dekádu“ vývoje s podporou AI ^[64] ^[65]. Salva během tiskových brífinků zdůraznil, že Google věří, že podobné nástroje „budou v příští dekádě dominovat způsobu, jakým tvůrci pracují“, a že jejich bezplatné zpřístupnění v preview verzi pomůže Googlu získat silnou pozici již v začátcích ^[66]. Velkým bodem zpráv byl skutečně velkorysý bezplatný tarif pro Gemini CLI. Mnoho technologických médií zdůraznilo, že nástroj je zdarma a open source, přičemž limity pro používání výrazně převyšují nabídky konkurence ^[67] ^[68]. Například The Verge uvedl, že to „může dát oproti jiným AI nástrojům jako Claude od Anthropic nebo GitHub Copilot konkurenční výhodu“ snížením vstupní bariéry pro vývojáře ^[69]. DevClass informoval, že Google se tímto krokem „pozicuje na [další] dekádu AI“ a záměrně nastavil limity využití extrémně vysoko (60/min, 1000/den), takže většina vývojářů „těchto teoretických limitů nedosáhne“, ani při intenzivním používání ^[70]. Tato strategie je vnímána jako přímá výzva konkurenci – jak poznamenal jeden z prvních komentátorů, obrovský bezplatný tarif „vyvine velký tlak na Anthropic“ ^[71].

Co se týče aktualizací, Gemini CLI je od svého spuštění (v polovině roku 2025) ve fázi „Preview“. Vývojáři ho mohou začít okamžitě používat, ale Google naznačuje, že do budoucna chystá další novinky. Spekuluje se, zda nástroj zůstane zdarma i po uvedení do ostrého provozu. Google zatím neoznámil cenu po skončení preview; The Verge poznamenal, že Google neřekl, zda agent „zůstane zdarma po úplném zpřístupnění“, nebo jak bude řešeno překročení limitů ^[72]. Je možné, že v budoucnu budou některé pokročilé funkce nebo vyšší kvóty zpoplatněny (podobně jako u ostatních služeb Google Cloud). Prozatím je však preview plně funkční. Google také aktivně sbírá zpětnou vazbu – například Github repozitář projektu byl od počátku otevřený pro nahlášení chyb i návrhy na vylepšení od komunity ^[73]. To naznačuje, že nástroj se bude rychle iterovat a zlepšovat dle reálného využití.

Za pozornost stojí i kontext evoluce modelu Google Gemini na přelomu let 2024–2025, který tvoří základ CLI. Gemini 1.0 (Pro a menší varianta „Flash“) byl představen vývojářům v prosinci 2024 ^[74], následoval Gemini 2.0 v začátku 2025 s agentními schopnostmi. V květnu 2025 na Google I/O firma ohlásila Gemini 2.5 s funkcemi jako „Deep Think“ (režim pro rozšířené uvažování) ^[75]. Všechny tyto novinky plynule přecházejí do Gemini CLI – například CLI používá Gemini 2.5 Pro, který už zahrnuje 1M tokenový kontext a výrazně lepší schopnosti kódování ^[76]. Lze tak vnímat spuštění Gemini CLI nejen jako izolovanou událost, ale jako součást širšího rozšiřování ekosystému Gemini (který zahrnuje webovou aplikaci, API i pluginy). Na developer keynote Google I/O 2025 Google dokonce teaseroval příchod Gemini CLI a někteří si povšimli, že příslušný blogpost byl omylem zveřejněn o den dříve ^[77] – což ukazuje těsnou koordinaci tohoto vydání s dalšími AI novinkami Googlu.

Další zmiňovanou novinkou je: Google naznačil, že v budoucnu může Gemini CLI podporovat lokální/offline modely. V rozhovoru Allen Hutchison z Googlu poznamenal, že „doufáme, že ho v budoucnu použijeme i s lokálními modely, například s [Gemma]“ ^[78]. „Gemma“ je pravděpodobně menší model založený na Gemini, který by šel provozovat na běžném HW (což odpovídá trendu nabízet menší doladěné modely pro offline použití). V současnosti je třeba pro CLI připojení k internetu (volání cloudového API Googlu), avšak architektura je „model-agnostická“ a mohla by se v budoucnu vyvinout tak, aby umožnila zapojení on-premise či open modelů ^[79]. To naznačuje, že Google počítá s hybridní budoucností, kdy si vývojáři budou moci do stejného CLI rozhraní připojit rozdílné AI backendy.

Stručně řečeno, zpráva o vydání Gemini CLI v červnu 2025 byla přijata s optimismem, že Google to s vývojáři myslí vážně – open-sourcováním nástroje a poskytováním velkorysého bezplatného tarifu. Jde o výrazný posun v konkurenčním prostředí AI nástrojů pro vývojáře a znamení, že Google je ochoten obětovat krátkodobý zisk (zdarma výpočetní kapacitu) ve prospěch získání uživatelů a komunity. První recenze oceňují jeho schopnosti, i když sledují i dlouhodobá rizika (například budoucí ceny, přesnost a bezpečnost generovaného kódu ve velkém měřítku). Google ve svém sdělení rámuje Gemini CLI jako dlouhodobou investici – nástroj, který se bude průběžně zlepšovat a bude klíčovou součástí vývojářského workflow v nové AI éře ^[80].

Komentáře expertů a analytický pohled

Odborníci, vývojářská komunita i produktoví lídři Googlu přinesli vhled do toho, co Gemini CLI znamená pro vývojářské prostředí a jak obstojí mezi AI nástroji. Zde jsou některé klíčové pohledy:

Nový trend ve vývojářských nástrojích: Tim Anderson z DevClass říká, že Google si „nemůže dovolit ignorovat“ trend AI asistentů pro kódování v CLI, když konkurenti s podobnými nástroji slaví úspěch ^[81]. Claude Code od Anthropic a Codex CLI od OpenAI ukázaly, že mnoho vývojářů si práci přímo v terminálu s AI chválí, což pravděpodobně přinutilo Google vývoj Gemini CLI urychlit ^[82]. Představení Gemini CLI je proto vnímáno jako součást toho, jak se Google „pozicuje na [další] dekádu AI“, když tento trend zachycuje včas ^[83] ^[84]. Jde o uznání toho, že AI agenti v kódování – ať už v editorech nebo terminálech – tu zůstanou a stanou se standardními nástroji pro developery.
Nadšení vývojářů a reakce na free tier: První reakce vývojářské komunity se soustředila na překvapivě vysoké limity bezplatného použití. Na fórech mnoho zájemců ocenilo, že Google nabízí svůj špičkový model v pohodlném balení prakticky zdarma. Populární komentář zmiňovaný na DevClass zněl „Obří [free tier], a vyvine to velký tlak na Anthropic“ ^[85]. Zdvojnásobením nejvyšší vnitřně naměřené zátěže pro limit Google prakticky zajišťuje, že většina uživatelů se nikdy nebude cítit omezeně ^[86] ^[87]. Tento vstřícný krok je vnímán jako snaha Googlu získat zpět pozornost oproti OpenAI a dalším. Někteří analytici věří, že tato velkorysost je strategií, jak rychle rozšířit uživatelskou základnu – „možná, aby dosáhli silné pozice, ze které mohou později těžit“, jak poznamenává DevClass ^[88]. Jinými slovy: Google je ochoten nyní pohlcovat náklady (na AI výpočty) kvůli budoucí loajalitě vývojářů.
Srovnání s konkurenty: Pozorovatelé samozřejmě Gemini CLI porovnávají s obdobnými nástroji. TechCrunch zmiňuje, že „přímo soupeří“ s Codex CLI od OpenAI i Claude Code od Anthropic, které prosluly tím, že jsou „snáze integrovatelné, rychlejší a efektivnější“ než starší AI nástroje pro kódování ^[89]. Shoda panuje v tom, že Google nyní dohnal konkurenci v klíčových funkcích (lokální analýza kódu, spouštění příkazů apod.) a přeskočil je v uživatelských limitech. The Verge dokonce uvádí, že štědrý free tier Gemini CLI může převážit nad Claude od Anthropic, GitHub Copilotem i chystanou AI od Microsoftu ve Windows Terminalu ^[90]. Zajímavostí je podpora Windows – DevClass zdůrazňuje, že na rozdíl od Claude Code nebo Codexu (které na Windows vyžadují WSL), Google CLI běží nativně na Windows, což zpřístupňuje nástroj mnohem širší uživatelské základně hned od první verze ^[91].
Citace týmu Googlu: Inženýři Google popisují Gemini CLI vizionářsky. „Věříme, že tyto nástroje budou v příští dekádě dominovat způsobu práce tvůrců,“ řekl Ryan J. Salva (senior produktový ředitel Gemini) během mediálního brífinku ^[92]. To podtrhuje pohled Googlu, že AI agenti jako Gemini CLI nejsou módním výstřelkem, ale zásadní změnou v tom, jak se staví software – a Google v té změně nechce být pozadu. Taylor Mullen, hlavní inženýr, který projekt spoluzaložil, zdůraznil, proč terminál AI potřebuje: „Pro vývojáře není CLI jen nástroj; je to domov,“ vysvětlil a dodal, že správná integrace AI do tohoto prostředí otevírá „obrovské možnosti“ ^[93] ^[94]. Podle Mullena se kladl důraz na to, aby AI v terminálu působila přirozeně, ne jako přilepený doplněk. Ukázal také důvěru ve schopnosti agentu tím, že naživo předvedl, jak si Gemini CLI stáhne svůj vlastní zdrojový kód a vysvětlí, jak funguje ^[95]! Tento sebe-referenční use-case zaujal a ukazuje, co agent dnes zvládne – od čtení dokumentace po její shrnutí v terminálu.
Kvalita a přesnost – rizika: Přes nadšení odborníci i zde varují a připomínají obecné otázky důvěry v AI asistenty. Průzkum Stack Overflow z roku 2024 ukázal, že „pouze 43 % vývojářů důvěřuje přesnosti AI nástrojů“ pro kódování ^[96]. AI-generovaný kód může nenápadně zavést chyby či bezpečnostní slabiny, pokud se slepě využívá, a ukazuje se, že modely mohou občas nabídnout špatné opravy ^[97]. Google s tím počítá; open-source CLI a zapojením potvrzovacích mechanismů chce dát developery do hlavní role. Přesto zkušenosti s předchozím nástrojem (Code Assist plugin) nebyly vždy jen pozitivní – DevClass píše, že rozšíření Gemini Code Assist pro VS Code má přes 1 milion instalací, ale jen 2,5★ hodnocení, přičemž se objevují stížnosti typu „pro generování kódu to byl úplný ztrátový čas“ kvůli halucinovaným funkcím ^[98]. To ukazuje, že AI není neomylná a Gemini CLI pravděpodobně čekají podobné porodní bolesti. Rozdíl je, že s open-source CLI může komunita hlásit problémy a vylepšovat promptování rychleji. Google zahrnul některé mitigace (například požadavek na verzování, možnost /dry-run náhledu změn atd.), aby šly chyby snadněji odhalit. Jak poznamenal jeden příznivec, výhodou terminálového agenta je flexibilita – pokud navrhne chybný postup, stále ho můžete ignorovat nebo upřesnit, podobně jako s lidským kolegou.
Důraz na bezpečnost: Analytici, kteří se věnují bezpečnosti, upozorňují, že přístup Gemini CLI k sandboxování a oprávněním je zásadní. Agent je ve výchozím stavu v omezeném režimu a „akce podléhají schvalování v promptu“ ^[99]. CLI výslovně upozorňuje uživatele při přechodu do režimu auto, který může měnit soubory či spouštět příkazy podobně, jako režimy suggest/auto-edit/full-auto v Codex CLI ^[100] ^[101]. Dále Google implementoval OS-specifické sandboxy: na Macu využívá Seatbelt, na Linux/Windows lze automaticky spustit kontejner (Podman/Docker) pro bezpečné provádění příkazů ^[102]. Přesto se experti shodují, že hrozby typu prompt injection (zneužití AI k nechtěné akci) „lze řešit jen těžko“ ^[103]. Pokud méně zkušený uživatel požádá Gemini CLI o úpravu bezpečnosti, které nerozumí, je zde jisté riziko. Google argumentuje, že ponecháním uživatele v rozhodovacím cyklu a otevřeností kódu se většina rizik mírní – vývojář přesně vidí, co se má spustit, a může i agentův kód upravit. Pro firemní použití Google doporučuje placenou integraci ve Vertex AI, kde je možné nastavovat politiky na úrovni firmy ^[104].

Stručně, odborníci jsou ohromeni, ale zůstávají opatrní. Převládá pocit, že Gemini CLI je významný a vzrušující vstup – „jeden z nejzajímavějších AI nástrojů Googlu vůbec“, jak napsal BGR ^[105] – především díky své otevřenosti a bezplatné dostupnosti. Je oceňován pro potenciální urychlení workflow a přístupnost terminálu pro širší spektrum uživatelů. Zároveň však i profesionálové připomínají, že jsme na začátku: AI je pro vývojáře dobrý kolega, ne neomylný všeuměl. Jak zmínil Salva, dlouhodobou vizí Googlu je učinit AI agenty nepostradatelnými v denní práci v příští dekádě ^[106]. První reakce ukazují, že Gemini CLI zvládl nejdůležitější – získat si zájem a důvěru komunity.

Případy použití a praktické aplikace

Gemini CLI je všestranný nástroj podporující širokou škálu použití pro vývojáře a IT profesionály. Zde je několik praktických způsobů využití:

Pochopení kódu a dokumentace: Vývojáři mohou použít přirozený jazyk k rychlému pochopení neznámých kódových základů. Například po přechodu do složky projektu a zadání příkazu gemini se můžete ptát na otázky typu „Popiš hlavní části architektury tohoto systému“ nebo „Jaké bezpečnostní mechanismy jsou v tomto kódu použity?“ ^[107]. CLI nahlédne do vašich projektových souborů a vytvoří vysvětlení nebo shrnutí, což vám ušetří hodiny ručního pročítání kódu. Zvládá také odpovědi na konkrétní otázky ohledně funkcí či logiky (slouží jako permanentní code reviewer). To je extrémně užitečné při nástupu do nového projektu nebo při práci s open source repozitáři – Gemini CLI vám může dělat osobního „průvodce“ kódem. Umí také generovat dokumentaci: můžete jej požádat například o vytvoření docstringů ke všem funkcím v souboru nebo shrnutí změn v pull requestu formou textu ^[108].
Interaktivní ladění a odstraňování problémů: Když se něco pokazí, Gemini CLI může pomoci s laděním analýzou chybových hlášení nebo logů a navrhnout opravy. Vývojář může vložit stack trace nebo chybový výstup do CLI a zeptat se „Co tuto chybu způsobuje?“. Díky schopnosti vyhledávat na webu může agent sám najít relevantní řešení například ze Stack Overflow nebo dokumentace ^[109]. CLI také umí spouštět testovací příkazy a interpretovat jejich výsledky. Například jej můžete požádat „Spusť testy a dej mi vědět, proč testy selhávají“, a CLI je spustí, přečte chybové výstupy a nabídne pravděpodobné příčiny nebo navrhne změny v kódu k opravě. To velmi usnadňuje odstraňování problémů, hlavně v komplexních prostředích.
Kódování na základě promptů („AI párový programátor“): Gemini CLI vyniká jako AI párový programátor. Můžete jej požádat, aby vygeneroval kód – od jednotlivé funkce až po základ celé aplikace – na základě vysoce úrovňových instrukcí. Příklady využití: „Navrhni první verzi funkce X podle GitHub issue #123“ ^[110] nebo „Vytvoř nový Python skript, který bude používat toto API ke sběru statistik“. CLI připraví kód, podle potřeby vytvoří nové soubory či upraví ty existující. Vy si zachováváte kontrolu schvalováním změn. Můžete s ním vést dialog a upřesňovat požadavky (například: „Nyní tuto funkci optimalizuj“, „Přidej ošetření chyb sítě“). To výrazně urychluje prototypování. Během ukázky Google dokonce prezentoval generování Discord bota od nuly pouze popisem požadovaného chování ^[111]. Schopnost přejít od nápadu k běžícímu kódu s minimem ručního psaní je zde klíčovou výhodou. Za zmínku stojí, že díky kontextovému oknu 1M tokenů může Gemini CLI pracovat s velmi rozsáhlými projekty – můžete se jej doslova zeptat na funkci schovanou v tisících řádcích, nebo rovnou provádět změny napříč více soubory, a stále má dost kontextu ^[112]. Tato délka kontextu mu také umožňuje při generování kódu využívat velmi rozsáhlé referenční materiály (například můžete přiložit dlouhé požadavky či PDF a nechat vygenerovat kód dle této specifikace).
Refaktoring a údržba: Pro týmy, které pracují s legacy kódem nebo velkými refaktoringy, dokáže Gemini CLI automatizovat spoustu únavných úkolů. Můžete jej požádat například: „Migruj tento kód na nejnovější verzi Javy, začni plánem“ ^[113]. AI navrhne vícefázový refaktoringový plán, pak jej krok po kroku provádí – aktualizuje projektové soubory, nahrazuje zastaralá API, spouští testy atd. Podobně zvládne rutinní úpravy, jako „Přejmenuj tuto proměnnou ve všech souborech a aktualizuj její použití“ nebo „Přidej licenční hlavičky do všech zdrojových souborů“. Automatizací těchto rutinních činností se vývojářům uvolní ruce na složitější práci. Další situací je aktualizace nebo záplatování kódu – např. „Tato knihovna má známou zranitelnost, aplikuj doporučenou opravu“. Gemini CLI dokáže pomocí webového vyhledávání prověřit známé CVE a v jednoduchých případech opravu sám provést.
DevOps a automatizace projektů: Díky schopnosti spouštět shell příkazy a propojit se se systémovými nástroji se Gemini CLI hodí i pro DevOps úlohy. Můžete jej požádat: „Nastav konfiguraci CI pipeline pro tento projekt“ a AI vytvoří YAML pro GitHub Actions nebo GitLab CI, nainstaluje závislosti apod. podle technologie projektu. Dokáže také dotazovat historii ve verzovacím systému – „Shrň všechny změny od včerejška“ ^[114] – což je užitečné pro denní standupy nebo tvorbu changelogů. V rozsáhlejším příkladu můžete zadat: „Vytvoř prezentaci zobrazující historii gitu za posledních 7 dní rozdělenou podle funkcí a členů týmu“ ^[115]. Pomocí MCP rozšíření a případně napojení na Google Slides API by CLI mohlo zkusit vygenerovat slidovou prezentaci (či alespoň její obsah) s přehledem commitů. Jiný příklad od Googlu: „Vytvoř celoobrazovkovou webovou aplikaci na wall display, která zobrazí naše nejinteraktivnější GitHub issues.“ ^[116] – což je úloha zahrnující agregaci dat a tvorbu UI, kterou agent může naplánovat a zahájit. Tyto příklady ukazují, že Gemini CLI zvládá kromě okamžitého programování i koordinaci vícestupňových workflow (sběr dat → generování kódu → spuštění).
Integrace externích nástrojů (MCP servery): Pro firemní týmy může Gemini CLI integrovat interní nástroje pomocí Model Context Protocolu. Znamená to, že jej lze propojit například s firemní znalostní bází nebo tiketovacím nástrojem. Pokud takové rozšíření nastavíte, může se vývojář zeptat „Jaký je stav tiketu XYZ-456?“ a CLI může přes MCP plugin získat odpověď z Jiry. Nebo „Založ testovací instanci databáze“ a přes MCP se propojí s infrastrukturním API firmy a provede úlohu. Google přímo zmiňuje možnost propojení s externími databázemi ^[117]. Ve výsledku se může stát Gemini CLI s vhodnými rozšířeními sjednoceným přirozeným jazykovým rozhraním pro řadu systémů – kód, dokumentaci, cloud atd. To je velmi silné pro DevOps inženýry a správce systémů. I když z balení CLI obsahuje určitě nástroje (Search, Imagen/Veo apod.), firmy jej mohou dále rozšířit podle vlastních potřeb.
Kreativní a vzdělávací použití: Není určen pouze pro náročné vývojáře – Gemini CLI má i schopnosti pro tvorbu obsahu, které se hodí v dalších oborech či jen pro zábavu. Například vývojáři mohou generovat reporty nebo analýzy. Google zmiňuje využití CLI v módu „Deep Research agent“ pro sestavení výzkumných zpráv ^[118]. Můžete si představit scénář jako „Analyzuj tyto logy a vytvoř shrnující zprávu o chování systému.“ Agent zpracuje logy a vypíše klíčové poznatky. Další využití: „Vygeneruj architektonický diagram tohoto projektu“ – CLI může navrhnout popis, který pak s pomocí generátoru obrázků převede na diagram. Protože zvládá i obrazové nebo PDF vstupy, můžete mu dát skicy či návrhy a požádat o kód (například „Tady je wireframe (v obrázku), vygeneruj pro něj HTML/CSS“ – což využívá multimodální schopnosti). Pro IT podporu nebo správce je Gemini CLI navzdory vývojářskému zaměření užitečný například při generování skriptů nebo automatizaci: administrátor může zadat „Napiš bash skript pro sledování obsazení disku a pokud překročí 90 %, pošli upozornění“ a CLI vygeneruje hotový skript. Google zdůrazňuje také úlohy mimo kódování jako generování prezentací nebo tvorbu obrázků pro běžné uživatele ^[119]. Skutečně jej můžete požádat o vytvoření obrázku („kočky v letadle“ – jak vtipně poznamenal autor z BGR ^[120]) nebo krátkého videa a CLI využije AI modely k jejich vytvoření ^[121]. Otevírá se tím využití při vyprávění příběhů, prototypování UI prvků nebo tvorbě vzdělávacího obsahu – vše z příkazového řádku pomocí jednoduchých promptů.
Týmová spolupráce a sdílení znalostí: Použití projektových souborů GEMINI.md znamená, že Gemini CLI může sloužit jako perzistentní znalostní báze projektu. Týmoví členové používající CLI těží z akumulovaného kontextu a instrukcí v tomto souboru. Pokud například jeden vývojář strávil hodinu vysvětlováním Gemini CLI, jak funguje firemní deployment, tento kontext (uložený v GEMINI.md) bude AI v dalších relacích pro tým k dispozici ^[122] ^[123]. Toto vede k novému druhu AI-poháněné dokumentace – samotným kladením otázek a zpřesňováním odpovědí pomocí CLI účinně vzniká dokumentace, kterou ostatní mohou dále využít (přes AI nebo čtením GEMINI.md). Jde o nový způsob zachycování a sdílení znalostí v projektu. Navíc, protože je nástroj open source, některé týmy si jej mohou forkout nebo upravit, třeba aby vynucovaly firemní standardy (například integrací AI linteru pro styl kódu, aby CLI vždy navrhoval kód v jejich stylu). V CI/CD pipeline mohou týmy Gemini CLI využít i automaticky – třeba jako noční job, který CLI skriptem analyzuje repozitář na code smelly nebo generuje report o code coverage apod. díky neinteraktivnímu režimu (CLI lze spustit se skriptem/parametry, nejen interaktivně) ^[124]. To ukazuje, že nástroj zvládá být i stavebním blokem automatizačních skriptů.

V praxi naleznou vývojáři a DevOps týmy využívající Google Cloud Gemini CLI obzvlášť výhodným. Díky integraci s nástroji a modely Googlu je přechod od vývoje k nasazení plynulejší. Pravděpodobný workflow: použít CLI k vygenerování nebo úpravě kódu, spustit testy lokálně a poté pomocí CLI nasadit aplikaci na Google Cloud Run nebo App Engine – vše díky přirozeným jazykovým promptům. Během preview Google dokonce ukázal, že nasazení přes Gemini CLI automaticky využije Cloud Build a může dle potřeby konfigurovat cloudové zdroje ^[125]. To znamená, že pro firmy již využívající Google cloud může CLI zásadně zjednodušit jak vývoj, tak provoz v jednom rozhraní.

Stručně řečeno, použití Gemini CLI pokrývá celý životní cyklus vývoje softwaru: plánování, psaní kódu, testování, ladění, dokumentování i nasazení. V terminálu slouží jako AI švýcarský kapesní nůž – od odpovídání na ad-hoc dotazy („co znamená tato chyba?“) po generování složitých artefaktů (kód, konfigurace, dokonce média). První uživatelé jsou nadšení i z „drobných“ zlepšení komfortu – např. rychlé vyhledávání v dokumentaci: stačí se zeptat „Jak použít BigQuery klienta v Pythonu?“ a CLI může najít relevantní úryvek z dokumentace přes webové vyhledávání a ukázat jej, aniž byste museli opustit terminál. Přináší mnoho nástrojů pod jednu střechu, ovládané přirozeným jazykem.

Srovnání s ostatními AI/LLM CLI nástroji

Vývojáře může zajímat, jak si Google Gemini CLI stojí ve srovnání s ostatními AI asistenty pro terminál. Dva nejbližší konkurenti jsou OpenAI Codex CLI a Anthropic Claude Code, které jsou rovněž agentní AI nástroje pro CLI. Níže najdete porovnání jejich klíčových vlastností:

Funkce/Aspekt	Google Gemini CLI (Google)	Codex CLI (OpenAI)	Claude Code (Anthropic)
Open Source	Ano – plně open source (Apache 2.0) ^[126]. Kód na GitHubu pod organizací `google-gemini`. Vývojáři mohou prohlížet a přispívat.	Ano – open source na GitHubu (`openai/codex` repo) ^[127]. Komunitní příspěvky podporovány pomocí issues/discussions.	Ano – open source na GitHubu (`anthropics/claude-code` repo) s aktivní komunitou (15k+ hvězdiček) ^[128] ^[129].
Použitý AI model	Gemini 2.5 Pro (nejnovější model Google DeepMind) ^[130]. Podpora multimodálního vstupu (text+obrázky) a 1M tokenů kontextu. Optimalizováno pro programování a uvažování.	Používá OpenAI GPT-4/GPT-3.5 modely (Codex CLI může volat kterýkoliv model přes OpenAI API) ^[131]. Výchozí je rychlý GPT-4 (“o4-mini”). Nativně nepodporuje obrázky.	Používá Claude 2 (pokročilý LLM Anthropic, zaměřený na kód) s kontextovým oknem až 100k tokenů ^[132]. Silný v práci s dlouhým kontextem a dialogy.
Bezplatná verze	Ano – štědrá bezplatná ukázka. Osobní Google účet umožňuje 60 požadavků/min a 1 000/den s Gemini 2.5 Pro zdarma ^[133] ^[134]. V zásadě jde o největší bezplatný limit v odvětví.	Bez bezplatného tarifu (nástroj je zdarma, ale vyžaduje OpenAI API klíč). Účtování dle ceníku OpenAI za počet tokenů. Uživatel při založení účtu obdrží malý bezplatný kredit, po jeho vyčerpání je potřeba platit či zvolit předplatné.	Omezená bezplatná verze – Vyžaduje přístup k API Anthropic. Claude Code potřebuje buď aktivní zúčtování API (pay-as-you-go) nebo předplatné Claude Pro/Max ^[135]. Anthropic nabízí pár zkušebních kreditů, větší provoz už je zpoplatněn (např. $20/měsíc pro Claude Pro zahrnuje Claude Code).
Podpora platforem	Windows, Mac, Linux – multiplatformní. Windows podpora je nativní (není třeba WSL) ^[136]. Distribuce jako Node.js balíček (vyžaduje Node 18+).	Oficiálně Mac & Linux ^[137]. Windows vyžaduje WSL2 (není nativní binárka pro Windows) ^[138]. Distribuce přes Node.js (`npm install -g @openai/codex`).	Oficiálně Mac & Linux. Windows vyžaduje WSL2 (dle dokumentace Anthropic) ^[139] ^[140]. Také Node.js nástroj (`npm install -g @anthropic-ai/claude-code`).
Programovací schopnosti	Vynikající – model je doladěn na kódování (Gemini Pro vede žebříčky) ^[141]. Umí generovat kód, upravovat, ladit. Napojení na Google Code Assist pro vícestupňový režim „agenta“ ^[142]. 1M-token kontext umožňuje pohled na celý kódový základ.	Vynikající – využívá špičkové modely OpenAI (GPT-4) známé schopnostmi pro kód. Nabízí režimy “Suggest”, “Auto-Edit”, “Full Auto” pro různé úrovně autonomie ^[143] ^[144]. Kontext omezen možnostmi modelu (např. 8k–32k tokenů pro GPT-4).	Vynikající – Claude je známý silným uvažováním a prací s dlouhým textem. Claude Code automaticky zahrnuje kontext projektu a zvládne široký kódový základ (100k tokenů) ^[145]. Podporuje agentní akce (úpravy souborů, git operace), podobně jako konkurence.
Přirozené jazykové příkazy	Ano – lze spouštět shell příkazy, editovat soubory atd. přes NLP zadání. Ve výchozím nastavení vyžadováno potvrzení ^[146]. Podporuje vícekrokovou exekuci (schvalování uživatelem na každém kroku nebo „vždy povolit“). Integruje se s Google Cloud CLI pro nasazení ^[147].	Ano – umí spouštět příkazy v sandboxovaném prostředí ^[148]. Lze nastavit míru schvalování (od plně manuální po plně automatické) ^[149] ^[150]. Hlavně pro místní úkoly (bez integrovaného cloud propojení).	Ano – umí spouštět a automatizovat úkoly (např. testování, commit kódu). Důraz na přímé terminálové operace a git workflow ^[151] ^[152]. Firemní verze umožňuje napojení na cloud platformy (Bedrock, Vertex) pro řízená nasazení ^[153].
Web/vyhledávání	Ano – vestavěný Google Search na procházení webu ^[154]. Umí získávat dokumentaci či externí informace v reálném čase pro lepší odpovědi. Také je zde možnost využít Google Veo (video) a Imagen (generování obrázků) ^[155] ^[156].	Nikoliv standardně. Codex CLI nemá prohlížení webu vestavěné, uživatelé mohou API napojovat ručně. Primárně spoléhá na znalosti modelu získané tréninkem. (OpenAI model podporuje prohlížení jen ve specializovaných pluginech ChatGPT, ne v Codex CLI).	Ano – webové vyhledávání je povoleno. Claude Code umí procházet dokumentaci a internet jako součást promptů ^[157]. Pokud je třeba, automaticky doplní kontext z webu (s povolením uživatele).
Sandbox & bezpečnost	Důraz na bezpečnost: akce vyžadují potvrzení uživatelem, pokud to není přepsáno ^[158]. Vícevrstvý sandbox: na macOS využívá systémový sandbox; na Linuxu/Windows může použít Docker/Podman pro izolaci ^[159]. Uživatelský kód zůstává lokálně (do cloudu se posílají jen dotazy) ^[160]. Zdrojový kód je otevřený pro kontrolu ^[161].	Podobný přístup: základní režim “Suggest” vyžaduje schválení každé změny ^[162]. “Full Auto” běží v sandboxu bez přístupu k síti a omezeném na konkrétní adresář ^[163]. Pro Windows platí sandbox z Linuxu přes WSL. Jako open source projekt jej může kdokoli auditovat.	Podobné: vyžaduje potvrzení uživatelem záměrně. Anthropic zdůrazňuje „bezpečnost a soukromí v základu návrhu“, s přímými API voláními (bez prostředníka) a lokální znalostí kontextu ^[164]. Akce Claude Code probíhají v prostředí uživatele; Anthropic nabízí enterprise varianty pro soulady (např. běh na Vertex AI s datovou kontrolou) ^[165].
Jedinečné silné stránky	Zdarma a výkonný. Bezkonkurenčně velkorysý bezplatný přístup k modelu s velmi velkým kontextem ^[166]. Těsná integrace s Google ekosystémem (AI Studio, Cloud deploy) ^[167]. Multimodální (obrázky/video) generování ^[168]. Nativní podpora Windows. Vysoká rozšiřitelnost přes MCP a konfigurační soubory ^[169].	Multi-provider flexibilita. Codex CLI lze nastavit nejen na OpenAI, ale i jiné API (má i Gemini provider config) ^[170]. Jediný CLI tak může obsloužit různé AI backendy. Také zavedl koncept „režimů schválení“, který přijímají i ostatní ^[171]. Podpořen špičkovými modely OpenAI.	Dlouhý kontext a enterprise integrace. Claude s oknem 100k tokenů exceluje při práci s velkými projekty a dlouhou dokumentací ^[172]. Claude Code se snadno propojuje s firemními platformami (Bedrock, Vertex AI) ^[173]. Má také oficiální SDK a dokonce i GitHub Actions integraci pro CI/CD ^[174] ^[175]. Velmi silná komunita (15k+ hvězdiček znamená řadu testujících a přispívajících).

Tabulka: Srovnání vlastností Google Gemini CLI vs. OpenAI Codex CLI vs. Anthropic Claude Code.

Souhrn: Všechny tři nástroje mají společný cíl přinést AI asistenci do terminálu, ale Google Gemini CLI se odlišuje mimořádně štědrým bezplatným tarifem a hlubokou integrací s Googlem. Na rozdíl od řešení OpenAI a Anthropic, která pro intenzivnější používání vyžadují placený přístup k API, nabízí Google v rámci preview v podstatě špičkový model zdarma ^[176] ^[177]. To by mohlo výrazně urychlit adopci. Navíc multimodální možnosti Gemini CLI (generování obrázků/videí) a vestavěné propojení s Google Search jej činí o něco univerzálnějším nástrojem hned po instalaci než Codex CLI, které je více zaměřené na kódování.

Codex CLI od OpenAI, přestože oficiálně neposkytuje bezplatnou službu, má výhodu v pružnosti – lze ho nastavit na různé AI poskytovatele a modely (OpenAI, Azure, dokonce i Google API přes konfiguraci) ^[178], takže zkušení uživatelé ho mohou použít jako sjednocené rozhraní, pokud vlastní klíče k různým službám. Byl také průkopníkem v této oblasti (název „codex“ vychází z raného modelu OpenAI pro kódování) a zavedl například tříúrovňový schvalovací mód, který jiní následně převzali ^[179]. Nicméně absence nativní podpory Windows a závislost na externích API pro jakýkoli užitečný výstup činí Codex CLI poněkud méně „na klíč“ řešením pro nováčky ve srovnání s Gemini CLI.

Anthropicův Claude Code stojí někde mezi – je open-source a v roce 2025 si rychle získal velkou kominitu. Díky použití Claude nabízí dlouhý kontext a je považován za velmi schopného v porozumění složitým instrukcím. Nicméně služba Anthropic není zdarma (kromě zkušebního období nebo firemního předplatného) ^[180]. Jednou z výrazných odlišností je, že Anthropic od začátku cílí Claude Code na podniky – například podporou proxy a nasazení on-premise (běh skrze tzv. Anthropic-provided „LLM gateway“ v korporátní síti) ^[181] ^[182]. Google CLI naproti tomu aktuálně komunikuje s cloudovým API a on-premise možnost zatím nemá (i když naznačili budoucí podporu lokálních modelů). Velké firmy se silnými požadavky na soukromí dat tak možná sáhnou po Claude Code, nebo vyčkají na enterprise možnosti Gemini CLI (Google pravděpodobně umožní využít Gemini CLI s klíčem Vertex AI pro firemní správu ^[183]).

Za zmínku v tomto kontextu stojí také Warp a Ghostty. Nejsou to AI agenti, ale moderní terminálové emulátory s AI funkcemi. Warp je oblíbený nový terminál s AI vyhledáváním příkazů a návrhovými doplňky, zatímco Ghostty (open-source terminál od Mitchella Hashimota z HashiCorpu) klade důraz na výkon a rozšiřitelnost UI. The New Stack poznamenal, že Google Gemini CLI představuje „výzvu pro AI terminálové aplikace typu Warp“, protože je zdarma a open-source, což by mohlo uživatele těchto aplikací nalákat na Google nástroj ^[184]. Rozdíl je v tom, že Warp/Ghostty plně nahrazují rozhraní terminálu a přidávají AI vylepšení UX, kdežto Gemini CLI je AI, kterou lze spustit v libovolném terminálu. Je tedy možné využívat Gemini CLI uvnitř Warp nebo Ghostty a zkombinovat špičkové UI s AI schopnostmi Gemini. Pro vývojáře spokojené s jejich emulátorem Gemini CLI nenutí ke změně prostředí – představuje pouze nový příkaz. Tato neutralita je pro Google výrazné plus.

Závěrem srovnání: Gemini CLI, Codex CLI i Claude Code přivádějí výkonné AI přímo do příkazové řádky, ale Google v současnosti vede v dostupnosti (zdarma) a integraci (multimodální a cloudové nástroje). OpenAI dominuje v pružnosti modelů/poskytovatelů a Anthropic v zvládání dlouhého kontextu, pokud není potřeba nebo k dispozici 1M tokenů. Lze očekávat rychlý vývoj všech tří nástrojů a není vyloučeno, že se jejich funkce začnou překrývat (všechny jsou open-source, tudíž inovace v jednom se mohou objevit i v ostatních). Pro vývojáře je to vzrušující doba – tyto nástroje mohou zásadně zlepšit produktivitu a jejich získání i použití je stále snazší. Vstup Googlu s Gemini CLI posunul laťku výš, což s velkou pravděpodobností přinutí i konkurenci směrem k vyšší štědrosti a lepší funkcionalitě ^[185].

Primární zdroje & další čtení: Pokud vás téma zaujalo, oficiální oznámení Gemini CLI od Googlu si můžete přečíst na blogu ^[186] ^[187], kde najdete podrobný rozbor funkcí i návod na použití. Zdrojový kód je k dispozici na GitHubu ^[188] včetně README s ukázkami a pokročilými scénáři. Vývojářská dokumentace Google pro Gemini (Google AI i Cloud) nabízí informace o API i vlastnostech modelu. Pro porovnání s konkurencí navštivte Codex CLI repozitář a dokumentaci OpenAI ^[189] ^[190] nebo dokumentaci Claude Code od Anthropicu ^[191] ^[192]. Pro další perspektivu doporučujeme články TechCrunch ^[193] ^[194], The Verge ^[195] ^[196], a DevClass ^[197] ^[198] (citované v tomto reportu), které výborně popisují kontext a dopad uvedení Gemini CLI. Tyto nástroje se budou dále zdokonalovat, vývojáři tak mohou s experimentovat a přispívat – budoucnost vývojového prostředí se již formuje a Gemini CLI je v tom dalším významným krokem. ^[199] ^[200]