Google Gemini CLI: l’agente AI open source che trasforma il tuo terminale

Panoramica – Che cos’è Google Gemini CLI?

Google Gemini CLI è uno strumento open source a interfaccia a riga di comando (CLI) introdotto da Google a metà 2025, che porta la potenza dei modelli AI Gemini di Google direttamente nei terminali degli sviluppatori theverge.com blog.google. In sostanza, si tratta di un assistente AI (o “agente”) basato su terminale pensato per aiutare gli sviluppatori a scrivere codice, eseguire il debug e svolgere un’ampia gamma di attività usando comandi in linguaggio naturale. Google descrive Gemini CLI come un “aggiornamento fondamentale dell’esperienza sulla riga di comando” che offre “il percorso più diretto tra il tuo prompt e il nostro modello” theverge.com. Sebbene eccella nell’assistenza al coding, è stato progettato per fare “molto di più”, fungendo da utility locale versatile per la generazione di contenuti, la risoluzione di problemi, la ricerca approfondita e la gestione di attività blog.google.

Alla base, Gemini CLI si connette al modello linguistico di grandi dimensioni (LLM) Gemini 2.5 Pro di Google – attualmente il modello AI più avanzato di Google per ragionamento e attività di programmazione theverge.com. Ciò significa che la CLI può sfruttare una finestra di contesto fino a 1 milione di token (molto più ampia rispetto a gran parte dei modelli concorrenti) per comprendere e manipolare codice o contenuti theverge.com. Lo strumento viene eseguito localmente nel tuo terminale (compatibile con Mac, Linux e anche Windows in modo nativo), agendo come un agente AI leggero che legge, scrive ed esegue comandi sulla macchina in base a prompt in linguaggio naturale techcrunch.com devclass.com. Poiché opera nell’ambiente familiare del terminale, gli sviluppatori non devono cambiare contesto o IDE: possono semplicemente chiedere all’AI di spiegare il codice, generare funzioni, eseguire comandi di build/test o persino effettuare ricerche web, tutto dalla riga di comando.

Lo scopo principale di Gemini CLI è integrare l’assistenza AI in modo fluido nei flussi di lavoro degli sviluppatori. La motivazione di Google per realizzare questo strumento è il riconoscimento che “la CLI non è solo uno strumento; è una casa” per molti sviluppatori techzine.eu. Integrando l’AI in questo ambiente, Gemini CLI mira ad aumentare la produttività e rendere il terminale ancora più potente. Nelle parole di Google, “man mano che la dipendenza degli sviluppatori dal terminale persiste, cresce anche la domanda di assistenza AI integrata” blog.google. Gemini CLI risponde a questa domanda offrendo un’interfaccia in linguaggio naturale per attività di programmazione e di sistema, supportata da un modello AI all’avanguardia. E punto fondamentale, Google ha rilasciato Gemini CLI come open source (con licenza Apache 2.0) blog.google: ciò significa che gli sviluppatori possono ispezionare il codice sorgente, estenderne le funzionalità e persino contribuire su GitHub con miglioramenti.

Funzionalità principali e capacità tecniche

Accesso gratuito a un modello AI avanzato: Forse la caratteristica più rilevante di Gemini CLI è che offre accesso gratuito a un potente modello AI. Chiunque abbia un account Google personale può accedere e ottenere gratuitamente una licenza Gemini Code Assist, che abilita l’utilizzo del modello Gemini 2.5 Pro direttamente nella CLI blog.google. Questo modello è all’avanguardia, con una finestra di contesto di 1 milione di token per comprendere grandi codebase o documenti theverge.com. Google presenta questo limite di utilizzo come “senza paragoni” per i singoli sviluppatori – gli utenti gratuiti possono effettuare fino a 60 richieste al modello al minuto e 1.000 richieste al giorno senza alcun costo blog.google theverge.com. Questi limiti sono estremamente generosi (circa il doppio rispetto a quanto Google ha osservato servisse ai propri ingegneri nei test interni) e superano di molto le soglie degli strumenti concorrenti theverge.com. In termini pratici, ciò significa che gli sviluppatori possono usare Gemini CLI ampiamente per completamento, generazione e interrogazione codice senza raggiungere velocemente un paywall. (Per chi avesse necessità maggiori o preferisse modelli specifici, Gemini CLI può anche essere configurato con una API key per i servizi AI Google come Vertex AI, abilitando l’uso pay-as-you-go blog.google.)

Assistenza avanzata alla programmazione: Gemini CLI è stato pensato come compagno per chi scrive codice. Può leggere, modificare e generare codice all’interno dei file locali, comprendendo istruzioni in linguaggio naturale. Ad esempio, puoi chiedergli “Spiegami cosa fa questa funzione” oppure “Scrivi un test unitario per questo modulo” – e lui analizzerà la tua codebase per fornire risposte o generare il codice richiesto techcrunch.com. Supporta anche compiti complessi come il debug di errori, aggiunta di nuove feature, suggerimento di refactoring ed esecuzione di comandi di build o git per tuo conto techcrunch.com docs.anthropic.com. Al suo interno sfrutta le ottime capacità di coding del modello Gemini – Google segnala che Gemini 2.5 Pro è attualmente uno dei modelli top per i task di programmazione e nei benchmark blog.google. L’interfaccia CLI consente che questa assistenza AI sia disponibile in qualunque editor o IDE utilizzato (poiché non è legata a un plugin di uno specifico editor) – un evidente vantaggio rispetto agli assistenti basati su GUI devclass.com. Infatti, Google ha intenzionalmente integrato Gemini CLI con il plugin IDE già esistente (Gemini Code Assist) per offrire un’esperienza unificata: sia il plugin per VS Code/IntelliJ che la CLI condividono lo stesso backend AI e le capacità dell’“agente” blog.google techzine.eu. Questo consente allo sviluppatore di avere “un solo compagno, ovunque lavori” – sia nell’editor che nel terminale techzine.eu.

Esecuzione di comandi in linguaggio naturale: Oltre a suggerire codice, Gemini CLI può anche eseguire comandi e strumenti sul tuo sistema, rendendolo una AI “agente”. Ad esempio, se gli dici in inglese di compilare il tuo programma, avviare un server di sviluppo o effettuare una migrazione del database, lui può emettere quei comandi shell per te techcrunch.com. Può inoltre concatenare autonomamente più passaggi (es: “builda la mia app, poi pubblicala”). Per mantenere il controllo, Gemini CLI usa un sistema di approvazione human-in-the-loop: per impostazione predefinita chiede conferma prima di eseguire azioni potenzialmente distruttive o di modificare file techzine.eu devclass.com. Puoi approvare una singola azione, negarla o scegliere “consenti sempre” per comodità techzine.eu. Questa salvaguardia aiuta a prevenire incidenti o istruzioni malevole, e i comandi vengono eseguiti in un ambiente isolato per sicurezza (su macOS tramite sandboxing nativo; su altri sistemi operativi tramite container Docker/Podman isolati) devclass.com. Google sottolinea che la sicurezza è stata un obiettivo centrale – ogni azione viene autorizzata esplicitamente dall’utente e lo strumento supporta il sandboxing per mitigare rischi come modifiche non desiderate al sistema o attacchi di prompt injection devclass.com.

Strumenti integrati e connettività web: Per aumentarne l’utilità, Gemini CLI dispone di strumenti integrati che gli permettono di recuperare informazioni esterne e arricchire così le proprie risposte. In particolare, ha un’integrazione nativa con Google Search: la CLI può effettuare ricerche web e recuperare pagine online per fornire risposte basate su dati aggiornati in tempo reale blog.google. Questo è utile, ad esempio, per cercare documentazione, risolvere errori online o reperire esempi dal web, il tutto gestito dall’IA in tempo reale. Per Google, puoi “fornire al modello un contesto esterno in tempo reale” tramite lo strumento di ricerca blog.google. Gemini CLI supporta inoltre il Model Context Protocol (MCP), uno standard emergente che consente agli agenti IA di connettersi a strumenti esterni e fonti dati in modo strutturato blog.google. Tramite MCP o altre estensioni, la CLI può interfacciarsi con database, servizi cloud o API personalizzate. Ad esempio, Google spiega che può collegarsi a server MCP per consentire all’IA di interrogare database o servizi esterni in modo sicuro techcrunch.com. Include anche strumenti creativi specifici: utilizzando i modelli generativi di Google, la CLI può generare immagini e video su richiesta. Gemini CLI può infatti richiamare Imagen (il modello di generazione immagini di Google) e Veo (modello di generazione video da testo) per soddisfare le richieste – un esempio è “crea un breve video che racconti le avventure di un gatto rosso” usando questi modelli blog.google. Questo significa che la CLI non si limita a testo e codice, ma si estende anche alla creazione multimodale (immagini, video) techzine.eu theverge.com. Queste capacità la rendono utile per generare contenuti visuali o multimediali come parte dei flussi di lavoro di sviluppo (es. creare un diagramma illustrativo o un video demo tramite IA).

Estendibilità e personalizzazione: Poiché Gemini CLI è open source, gli sviluppatori possono estenderla e personalizzarla in base alle proprie esigenze. Google incentiva esplicitamente la community a esaminare il codice (ospitato su GitHub) e contribuire con migliorie o nuove funzionalità blog.google. La CLI è progettata per essere modulare e estensibile, sfruttando standard come MCP e prompt di sistema personalizzabili. Ad esempio, in qualsiasi cartella di progetto puoi includere un file di configurazione speciale (GEMINI.md) che funge da prompt di sistema persistente o contesto per quel progetto devclass.com techzine.eu. In questo file, puoi definire istruzioni specifiche per l’IA – come preferenze di stile di codice, dettagli dello stack tecnologico o linee guida del team. Mullen spiega che gemini.md consente di “personalizzare il modo in cui comunichi con Gemini”, specificando framework, comandi preferiti e altri dettagli così che le risposte siano su misura per il progetto techzine.eu. La CLI inoltre aggiorna automaticamente il file GEMINI.md mentre lavori: può salvarvi dettagli importanti che scopre (come informazioni sull’architettura del progetto) per farle persistere tra le sessioni devclass.com techzine.eu. Ciò offre a tutto il team una memoria AI condivisa per il progetto. Gli utenti esperti possono anche creare estensioni o strumenti su misura che Gemini CLI può richiamare. Poiché supporta MCP, gli sviluppatori possono collegare i propri servizi (esempio: integrazione con JIRA per segnalare ticket, o una libreria personalizzata per la gestione dei dati di test) e farli utilizzare all’agente IA nel suo flusso di lavoro blog.google. Il comportamento della CLI (come i prompt predefiniti o il “carattere” dell’agente) può essere regolato tramite file di configurazione, in modo simile a quanto consente OpenAI Codex CLI con le istruzioni personalizzate github.com. In sintesi, la personalizzazione è integrata – “tutti meritano l’autonomia di rendere [il proprio terminale] unico” e Gemini CLI offre i ganci per farlo blog.google.

Multipiattaforma e orientata agli sviluppatori: Gemini CLI è distribuita come pacchetto npm (è richiesto Node.js 18+) e funziona su macOS, Linux e Windows. A differenza di alcune CLI AI precedenti, funziona nativamente su Windows senza bisogno di sottosistemi Linux devclass.com docs.anthropic.com. L’installazione è semplice (npm install -g @google/gemini-cli o persino un’unica riga con npx github.com), e al primo avvio di gemini ti verrà chiesto di autenticarti tramite browser con il tuo account Google github.com. Una volta autenticato, lo strumento apre una sessione CLI interattiva con prompt in stile chat. Gli sviluppatori hanno notato che l’interfaccia è più curata rispetto a una classica REPL testuale – “lo strumento si apre con una UI graficamente impressionante”, offrendo un’esperienza terminale più ricca techzine.eu. Sono disponibili anche opzioni di tema (puoi scegliere il colore preferito al primo avvio) per adattarsi allo stile del tuo terminale github.com. Tutto gira localmente, tranne le chiamate all’API Gemini. Il tuo codice sorgente e dati restano sulla tua macchina (vengono inviati al modello nel cloud solo i prompt e il contesto necessari) help.openai.com help.openai.com. Questo risponde alle preoccupazioni sulla privacy, perché il tuo codice non viene caricato integralmente: la CLI invia solo query ad alto livello o snippet di codice rilevanti per il prompt. Inoltre, Google ha integrato Gemini CLI con strumenti cloud e dev familiari: ad esempio, può lavorare con la gcloud CLI (Google Cloud SDK) per i deployment nel cloud devclass.com. In una demo, Google ha mostrato come si possa effettuare il deployment di un’app su Cloud Run tramite CLI con pochissimi passaggi techzine.eu: segno che l’azienda vede questo tool come ponte verso la propria piattaforma cloud (es. dopo che l’IA ti aiuta a costruire un’app può aiutarti anche nel deployment su Google Cloud). Nel complesso, Gemini CLI è pensata per essere “nativa” nei flussi di lavoro degli sviluppatori – “è progettata per risultare familiare agli sviluppatori” e non richiede praticamente curva di apprendimento, oltre a sapere come avviarla techzine.eu.

Novità e aggiornamenti recenti (2024–2025)

Google ha presentato Gemini CLI il 25 giugno 2025, tramite un post ufficiale sul blog e una copertura stampa coordinata blog.google techcrunch.com. L’annuncio ha posizionato Gemini CLI come parte dello sforzo più ampio di Google nell’IA, in seguito a importanti aggiornamenti del modello Gemini stesso. (Qualche mese prima, tra marzo e aprile 2025, Google aveva introdotto Gemini 2.5 Pro, un upgrade del suo modello LLM di punta, rapidamente adottato dagli sviluppatori per attività di coding techcrunch.com.) Con il lancio di Gemini CLI, Google mira chiaramente a sfruttare quell’entusiasmo e portare la sua IA direttamente nelle mani e nei terminali degli sviluppatori. Il tempismo suggerisce una risposta strategica da parte di Google alla rapida adozione di strumenti AI per la programmazione nel biennio 2024–2025. Secondo TechCrunch, molti sviluppatori avevano iniziato a usare i modelli Gemini tramite tool di terze parti come Cursor e GitHub Copilot, diventati “business miliardari” a loro volta techcrunch.com. Google, a sua volta, ha trascorso l’inizio del 2025 a lanciare offerte proprie per il coding (ad esempio Gemini Code Assist negli IDE e “Jules”, un agente di codice asincrono sperimentale techcrunch.com), con l’obiettivo di costruire un rapporto diretto con la community degli sviluppatori. Il rilascio di Gemini CLI a metà 2025 rappresenta il culmine di questi sforzi, portando un’esperienza IA agentica direttamente nella riga di comando.

L’annuncio ufficiale sul blog di Google (pubblicato dall’ingegnere senior Taylor Mullen e dal PM Ryan Salva) sottolinea come Gemini CLI sia pensato per il “prossimo decennio” di sviluppo potenziato dall’AI devclass.com devclass.com. Salva, durante conferenze stampa, ha sottolineato che Google ritiene che strumenti come questo “domineranno il modo in cui i creatori lavoreranno nel prossimo decennio”, e che regalarlo gratuitamente in anteprima aiuterà Google a consolidare presto una posizione forte devclass.com. Un elemento centrale nella copertura mediatica è stato infatti il generoso tier gratuito offerto per Gemini CLI. Molti media tech hanno evidenziato che lo strumento è gratuito e open source, con limiti di utilizzo di gran lunga superiori rispetto ai concorrenti theverge.com devclass.com. Ad esempio, The Verge ha osservato che ciò “potrebbe dargli un vantaggio rispetto ad altre soluzioni di coding AI come Claude di Anthropic o GitHub Copilot”, abbassando la barriera d’ingresso per gli sviluppatori theverge.com. DevClass riporta che Google si sta “posizionando per [il] prossimo decennio dell’AI” con questa mossa, fissando limiti di utilizzo così alti (60/min, 1000/giorno) che la maggior parte degli sviluppatori “non raggiungerà mai questi limiti teorici”, anche con un uso intensivo bgr.com. Questa strategia è stata interpretata come una sfida diretta alla concorrenza – come ha commentato un utente tra i primi, il tier gratuito enorme “metterà molta pressione su Anthropic” devclass.com.

In termini di aggiornamenti, Gemini CLI è in “Preview” dalla data di lancio (metà 2025). Gli sviluppatori possono iniziare subito a usarlo, ma Google fa capire che ci saranno ulteriori novità. Si specula se lo strumento rimarrà gratuito al rilascio generale. Google non si è ancora espressa su un eventuale prezzo post-preview; The Verge ha notato che Google non ha dichiarato se l’agente “rimarrà gratuito una volta reso pienamente disponibile” o come verranno gestiti eventuali sforamenti dei limiti theverge.com. È possibile che in futuro alcune funzionalità avanzate o limiti più elevati richiedano un pagamento (simile a quanto accade per altri servizi Google Cloud). Per ora, però, la preview offre tutte le funzioni principali. Google raccoglie inoltre attivamente feedback – per esempio, il repository GitHub del progetto è stato aperto con bug tracker e inviti alla community a contribuire blog.google. Questo fa pensare che lo strumento evolverà rapidamente rispondendo agli usi reali.

Vale la pena sottolineare il contesto dell’evoluzione del modello Gemini di Google tra fine 2024 e 2025, su cui si basa la CLI. Gemini 1.0 (versione Pro e la più piccola “Flash”) è stata presentata agli sviluppatori attorno a dicembre 2024 blog.google, seguita da Gemini 2.0 all’inizio del 2025 con capacità più “agentiche”. A maggio 2025, durante il Google I/O, l’azienda ha annunciato Gemini 2.5 con funzioni come “Deep Think” (modalità di ragionamento avanzato) blog.google. Tutti questi progressi sono direttamente riversati in Gemini CLI – la CLI utilizza ad esempio Gemini 2.5 Pro che include un contesto da 1M token e capacità di coding ulteriormente potenziate theverge.com. Quindi, il lancio di Gemini CLI va visto non come un evento isolato, ma come parte del rollout dell’intero ecosistema Gemini di Google (che include anche una web app, API e plugin). Durante il keynote per sviluppatori di I/O 2025, Google aveva effettivamente anticipato l’arrivo di Gemini CLI, e alcuni hanno persino notato che il post di lancio sul blog è stato pubblicato accidentalmente con un giorno di anticipo reddit.com – segno di quanto il rilascio fosse coordinato con gli annunci strategici di Google sull’AI.

Un altro aggiornamento recente menzionato dalla stampa: Google ha indicato che nel futuro, Gemini CLI potrà supportare modelli locali/offline. In un’intervista, Allen Hutchison di Google ha dichiarato che “spera di usarlo con modelli locali come [Gemma] in futuro” devclass.com. “Gemma” è presumibilmente un modello Gemini ridotto che potrebbe girare sull’hardware di consumo (in linea con la tendenza di offrire versioni più piccole e ottimizzate per l’uso offline). Al momento, la CLI richiede l’accesso internet per richiamare l’API cloud di Google, ma l’architettura è “agnostica rispetto al modello” e potrebbe evolversi fino a supportare modelli on-premise o open source in futuro techzine.eu. Questo fa pensare che Google stia già progettando un futuro ibrido in cui gli sviluppatori potranno collegare diversi backend AI alla stessa interfaccia CLI.

In sintesi, la notizia del rilascio di Gemini CLI a giugno 2025 è stata accolta con ottimismo: Google dimostra di voler (ri)conquistare i developer open-sourcando lo strumento e offrendo un tier gratuito molto ampio. È un cambiamento rilevante nello scenario competitivo degli strumenti AI per sviluppatori, segno che Google è disposta a rinunciare ai profitti a breve termine (offrendo compute gratis) pur di attirare utenti e contributi dalla community. Le prime recensioni sono positive sulle funzionalità, anche se permane prudenza su aspetti di lungo periodo (come il pricing e la gestione della precisione/sicurezza del codice su larga scala). Google presenta Gemini CLI come un investimento di lungo periodo – uno strumento che si evolverà costantemente e sarà parte fondamentale dell’esperienza degli sviluppatori nell’era AI devclass.com.

Commenti e opinioni degli esperti

Esperti del settore, sviluppatori e stessi product lead di Google hanno dato la loro opinione su cosa significhi Gemini CLI per la community degli sviluppatori e su come si posizioni tra gli strumenti AI. Ecco alcuni punti di vista chiave:

• Un nuovo trend negli strumenti per sviluppatori: Tim Anderson su DevClass sottolinea che Google non poteva “permettersi di ignorare” la tendenza degli assistenti AI in CLI, data la fortuna dei tool concorrenti devclass.com. Claude Code di Anthropic e Codex CLI di OpenAI hanno dimostrato che molti sviluppatori preferiscono l’aiuto AI direttamente da terminale, il che probabilmente ha spinto Google ad accelerare Gemini CLI devclass.com. L’introduzione di Gemini CLI è vista come parte del “posizionamento di Google per il prossimo decennio di AI”, abbracciando presto la nuova ondata devclass.com devclass.com. È la presa d’atto che gli agenti AI nel coding – sia negli editor che nei terminali – sono qui per restare e diventeranno presto strumenti standard.
• Entusiasmo degli sviluppatori e reazione al tier gratuito: La community degli sviluppatori ha reagito soprattutto al livello molto alto dei limiti gratuiti. Nei forum, molti sono rimasti colpiti che Google offra il suo modello di punta, essenzialmente, gratis in una soluzione già pronta. Tra i commenti più citati su DevClass: “Tier enorme, e metterà molta pressione su Anthropic” devclass.com. Raddoppiando il massimo utilizzo interno osservato prima di fissare i limiti, Google ha praticamente garantito che pochi utenti si sentiranno limitati bgr.com theverge.com. Molti interpretano questa scelta come una Google “affamata” di riconquistare la mente degli sviluppatori a discapito delle alternative OpenAI. Alcuni analisti ipotizzano che la generosità nella prova gratuita sia una strategia per far crescere rapidamente la base utenti – “forse, per raggiungere una posizione di forza da cui trarre poi vantaggio”, secondo DevClass devclass.com. In altre parole, Google accetta di assorbire i costi (compute AI) oggi per un domani di fidelizzazione.
• Confronti con tool concorrenti: Sono inevitabili i paragoni con strumenti simili. TechCrunch sottolinea come “competa direttamente” con Codex CLI (OpenAI) e Claude Code (Anthropic), noti per essere “più integrabili, veloci ed efficienti” rispetto ai primi strumenti AI per codice techcrunch.com. Il consenso è che ora Google abbia raggiunto i competitor sulle funzioni di base (come la comprensione del codice locale, esecuzione di comandi ecc.) e li abbia superati sul fronte dei limiti di utilizzo. The Verge indica espressamente che l’ampia fascia gratuita di Gemini CLI potrebbe dargli vantaggio su Claude di Anthropic, GitHub Copilot o persino la futura AI di Microsoft nel Windows Terminal theverge.com. Da notare il supporto nativo a Windows – DevClass ricorda che a differenza di Claude Code o Codex, che richiedono WSL su Windows, la CLI di Google gira “nativa” su Windows, rendendola subito più accessibile a una platea ampia devclass.com.
• Citazioni dal team Google: Gli ingegneri di Google hanno descritto Gemini CLI in termini visionari. “Crediamo che strumenti del genere domineranno il modo in cui i creatori lavoreranno nel prossimo decennio,” ha detto Ryan J. Salva (Senior Director Product Management di Gemini) in una conferenza stampa devclass.com. Per Google, agenti AI tipo Gemini CLI non sono una moda passeggera ma un cambiamento epocale nel modo di fare software – e Google intende guidare questo trend, non inseguirlo. Taylor Mullen, Senior Staff Engineer e co-lead del progetto, ha spiegato perché la terminale aveva bisogno dell’AI: “Per gli sviluppatori, la CLI non è solo uno strumento; è casa,” ha detto, osservando che integrare l’AI in questo ambiente apre “possibilità enormi” se fatto bene techzine.eu techzine.eu. Secondo Mullen, lo sforzo progettuale è stato mirato a fare dell’AI una vera estensione del terminale, e non una funzione posticcia. Si è detto fiducioso nelle capacità dell’agente, mostrando – anche con esempi live – che può perfino spiegare se stesso (durante la demo ha chiesto a Gemini CLI di scaricare il suo stesso codice sorgente e spiegarne il funzionamento techzine.eu!). Questo tipo di uso auto-referenziale ha impressionato gli osservatori e ha mostrato la profondità dell’agente – dalla lettura alla sintesi della documentazione, direttamente in CLI.
• Dubbi su qualità e accuratezza: Nonostante l’entusiasmo, gli esperti invitano alla cautela, richiamando le preoccupazioni generali sugli assistenti AI per la programmazione. Secondo un sondaggio Stack Overflow del 2024, solo il “43% degli sviluppatori si fida della precisione degli strumenti AI” nel coding techcrunch.com. Il codice generato dall’AI può introdurre bug subdoli o falle di sicurezza se usato acriticamente, e studi mostrano che a volte può proporre fix errati techcrunch.com. Google è consapevole del rischio; open-sourcando la CLI e includendo approvazioni, mantiene il controllo agli sviluppatori. Tuttavia, le recensioni del plugin Code Assist precedente sono miste – come cita DevClass, la VS Code extension Gemini Code Assist (quasi 1M installazioni) ha solo 2,5★ di rating, con utenti che si lamentano che “per la generazione di codice, è stata una totale perdita di tempo” a causa di funzioni allucinate devclass.com. Questo conferma che l’AI non è infallibile, e anche Gemini CLI dovrà crescere. La differenza ora è che, essendo open source, la CLI potrà essere migliorata rapidamente dalla community. Google ha introdotto alcune mitigazioni (versionamento obbligatorio, preview /dry-run delle modifiche, ecc.) proprio per rendere più facile intercettare gli errori. Secondo alcuni, il vantaggio di un agente CLI è la flessibilità: se la AI sbaglia, sei sempre libero di ignorare/modificare la proposta – come faresti con un collega umano.
• Focus sulla sicurezza: Gli analisti sottolineano che l’approccio di Gemini CLI a sandboxing e permessi è cruciale. L’agente, di default, lavora in modalità ristretta e “le azioni vanno approvate via prompt” devclass.com. Passando in modalità “auto”, la CLI avvisa esplicitamente che potrebbero essere apportate modifiche, proprio come Codex CLI con le modalità suggest/auto-edit/full-auto help.openai.com help.openai.com. In aggiunta, Google ha implementato sandbox specifici per sistema operativo: su Mac usa il sandbox Seatbelt integrato; su Linux/Windows, può eseguire i comandi in container (Podman/Docker) devclass.com. Nonostante queste precauzioni, gli esperti avvertono che rischi come il prompt injection (cioè ingannare la AI per eseguire comandi pericolosi) sono “difficili da eliminare a priori” devclass.com. Se utenti inesperti chiedono a Gemini CLI di operare azioni non comprese (es. modifiche alla sicurezza), si rischia. Google afferma che, tenendo l’utente sempre al centro e open-sourcando il tool, molti rischi vengono mitigati – chiunque può ispezionare i comandi e anche modificare il codice dell’agente per imporre policy. Per le aziende, Google suggerisce la versione a pagamento Vertex AI, che consente policy organizzative sugli agenti AI devclass.com.

In conclusione, gli esperti sono colpiti ma prudenti. C’è la sensazione che Gemini CLI sia una novità importante ed entusiasmante – “uno degli strumenti AI più interessanti di Google”, come titola BGR bgr.com – specialmente per la sua apertura e la gratuità. È stato lodato per la capacità di velocizzare i workflow e rendere il terminale più accessibile (anche ai meno esperti di CLI). Tuttavia, i professionisti riconoscono che siamo ancora agli inizi: l’AI va trattata come un collega d’aiuto, non un oracolo infallibile. Come ha lasciato intendere Salva, il vero obiettivo di Google è rendere questi agenti AI indispensabili nel lavoro quotidiano lungo l’arco del prossimo decennio devclass.com. La reazione a caldo indica che Gemini CLI ha superato la prima soglia: l’interesse e l’ottimismo della community.

Casi d’Uso e Applicazioni Pratiche

Gemini CLI è versatile e supporta una vasta gamma di casi d’uso per sviluppatori e professionisti IT. Ecco alcuni modi pratici in cui può essere applicato:

• Comprensione del Codice e Documentazione: Gli sviluppatori possono utilizzare il linguaggio naturale per comprendere rapidamente codebase sconosciute. Ad esempio, navigando nella directory di un progetto e digitando gemini, puoi fare domande come “Descrivi i principali componenti dell’architettura di questo sistema” oppure “Quali meccanismi di sicurezza sono presenti in questo codice?” github.com. La CLI leggerà i file del progetto e produrrà una spiegazione o un riassunto, risparmiando ore di revisione manuale del codice. Può anche rispondere a domande su funzioni specifiche o logica (servendo essenzialmente come un revisore di codice sempre disponibile). Questo è estremamente utile quando ci si unisce a un nuovo progetto o si affronta un repository open source – Gemini CLI può fungere da “guida turistica” personale attraverso il codice. È anche abile nel generare documentazione: puoi chiederle di creare docstring per tutte le funzioni di un file o di riassumere le modifiche di una pull request in forma discorsiva github.com.
• Debugging Interattivo e Risoluzione dei Problemi: Quando qualcosa si rompe, Gemini CLI può aiutare nel debugging analizzando messaggi di errore o log e suggerendo soluzioni. Uno sviluppatore può incollare uno stack trace o un output di errore nella CLI e chiedere, “Cosa causa questo errore?”. Poiché l’agente può effettuare ricerche sul web, potrebbe anche trovare automaticamente soluzioni pertinenti su Stack Overflow o nella documentazione blog.google. Inoltre, la CLI può eseguire comandi di test e interpretarne i risultati. Ad esempio, puoi dirle “Esegui la suite di test e dimmi perché i test falliti stanno fallendo”, ed essa potrà eseguire i test, leggere l’output dei fallimenti e fornire cause probabili o proporre modifiche al codice per risolvere il bug. Questo semplifica enormemente la risoluzione dei problemi, soprattutto in ambienti complessi.
• Coding Guidato dai Prompt (“AI Pair Programmer”): Gemini CLI si distingue davvero come AI pair programmer. Puoi chiederle di generare codice – da una singola funzione a un’applicazione boilerplate completa – usando istruzioni di alto livello. Casi d’uso tipici includono: “Implementa una prima versione della funzione X in base alla issue GitHub #123” github.com, oppure “Crea un nuovo script Python che utilizzi questa API per raccogliere metriche”. La CLI preparerà il codice, creando nuovi file o modificando quelli esistenti secondo necessità. Rimani sempre in controllo verificando le differenze e approvando le modifiche. È anche collaborativa: puoi intavolare un dialogo, perfezionando il codice con prompt successivi (es. “Ottimizza questa funzione”, “Aggiungi la gestione degli errori per i fallimenti di rete”). Questo rende il prototipaggio molto più veloce. Durante la demo di Google è stata persino mostrata la generazione di un bot Discord da zero semplicemente descrivendo ciò che deve fare github.com. Qui il grande vantaggio è la possibilità di passare dall’idea al codice funzionante con il minimo di scrittura manuale. Vale la pena notare che con il contesto da 1 milione di token, Gemini CLI può gestire codebase molto grandi – puoi letteralmente chiederle di una funzione nascosta fra migliaia di righe di codice, o di applicare modifiche su file multipli, avendo il contesto per farlo github.com. Questa lunghezza di contesto consente anche di incorporare grandi materiali di riferimento durante la generazione (ad esempio potresti fornire un documento di requisiti corposo o un PDF e chiederle di generare codice conforme a quella specifica).
• Refactoring e Manutenzione: Per i team che lavorano con codice legacy o grandi refactoring, Gemini CLI può automatizzare molti compiti ripetitivi. Potresti istruirla, “Migra questa codebase alla versione più recente di Java, partendo da un piano” github.com. L’AI può formulare un piano di refactoring a più passaggi, quindi eseguirlo step by step: aggiornando file di progetto, sostituendo API deprecate, eseguendo test, ecc. Allo stesso modo, può affrontare compiti di pulizia ripetitivi: “Rinomina questa variabile in tutti i file e aggiorna i riferimenti”, oppure “Aggiungi header di licenza a tutti i file sorgente”. Automatizzando tali mansioni, libera gli sviluppatori per lavori più complessi. Un altro scenario è aggiornare o correggere codice — es: “Questa libreria ha una vulnerabilità nota, applica la correzione raccomandata”. Gemini CLI può consultare i CVE noti tramite ricerca web e implementare le correzioni se sono semplici.
• DevOps e Automazione dei Progetti: Grazie alla capacità di eseguire comandi shell e integrarsi con tool di sistema, Gemini CLI è utile anche per compiti DevOps. Si può chiedere: “Configura una pipeline CI per questo progetto”, e l’AI potrebbe generare una configurazione YAML per GitHub Actions o GitLab CI, installare dipendenze, ecc., basandosi sullo stack tecnologico del progetto. Può anche interrogare la cronologia del controllo di versione – “Dimmi un riassunto delle modifiche di ieri” github.com – molto utile per i daily standup o la redazione di changelog. In un esempio più elaborato, potresti chiedere: “Crea una presentazione con la cronologia git degli ultimi 7 giorni, raggruppata per funzionalità e membro del team” github.com. Usando le estensioni MCP e forse collegandosi alle API di Google Slides, la CLI potrebbe provare a generare slide (o almeno il contenuto) che sintetizzano la cronologia dei commit. Un altro esempio da Google: “Crea una web app fullscreen per un wall display che mostri le issue GitHub più interagite.” github.com – un compito di aggregazione dati e creazione UI che l’agente può pianificare e avviare. Questi esempi dimostrano che oltre al coding puntuale, Gemini CLI può coordinare workflow multi-step (raccolta dati → generazione codice → esecuzione).
• Integrazione con Tool Esterni (MCP Servers): Per i team enterprise, Gemini CLI può integrarsi con tool interni tramite Model Context Protocol. Ciò significa che potresti collegarla, ad esempio, alla knowledge base aziendale o al sistema di issue tracking. Se configurata, uno sviluppatore potrebbe chiedere “Qual è lo stato del ticket XYZ-456?” e la CLI potrebbe recuperarlo da Jira tramite un plugin MCP. Oppure, “Provisiona una nuova istanza database per testing” e tramite MCP potrebbe interfacciarsi con le API d’infrastruttura per farlo. Google menziona specificamente la connessione a database esterni come possibilità techcrunch.com. In pratica, con le giuste estensioni, Gemini CLI può fungere da interfaccia in linguaggio naturale unificata per molti sistemi – codice, documenti, cloud, ecc. Questo è molto potente per ingegneri DevOps e amministratori di sistema. Sebbene out-of-the-box la CLI includa alcuni strumenti (Search, Imagen/Veo, ecc.), le aziende possono estenderla internamente per adattarla al proprio stack.
• Usi Creativi e Didattici: Non solo per la programmazione hardcore – Gemini CLI dispone anche di capacità di creazione di contenuti che possono essere divertenti o utili in altri ambiti. Gli sviluppatori, ad esempio, possono generare report o analisi con il suo aiuto. Google ha accennato all’utilizzo della CLI con una “Deep Research agent” per compilare report di ricerca techcrunch.com. Si può immaginare uno scenario tipo: “Analizza questi log e produci un rapporto riassuntivo sul comportamento del sistema.” L’agente potrebbe analizzare i file di log e restituire insight chiave. Un altro uso: “Genera un diagramma dell’architettura di questo progetto” – potenzialmente potrebbe produrre una descrizione che, con uno strumento di generazione immagini, diventa un diagramma. Inoltre, dato che può gestire input immagini e PDF, puoi anche fornirle schizzi o mockup di design e chiedere codice (es. “Ecco un wireframe (in formato immagine); genera HTML/CSS per questo” – sfruttando le capacità multimodali). Per IT support o professionisti, sebbene Gemini CLI sia focalizzata sugli sviluppatori, può comunque aiutare in attività come la generazione di script o l’automazione: un sysadmin potrebbe dire “Scrivi uno script Bash che monitori l’uso disco e invii un alert se supera il 90%” e ricevere uno script funzionante dalla CLI. Google ha inoltre evidenziato task non legati al codice come generazione di slide e creazione di immagini per utenti generici devclass.com. Puoi anche chiederle di creare un’immagine (“gatti su un aereo”, ad esempio, come ha notato con ironia il giornalista di BGR bgr.com) o un breve video, e lei utilizzerà modelli AI per farlo blog.google. Questo apre casi d’uso in storytelling, prototipazione di asset UI o contenuto educativo – tutto tramite prompt semplici da terminale.
• Collaborazione di Team e Condivisione della Conoscenza: L’uso dei file GEMINI.md di progetto da parte di Gemini CLI permette che agisca come una knowledge base persistente per un progetto. I membri del team che utilizzano la CLI beneficeranno tutti del contesto e delle istruzioni accumulate in quel file. Ad esempio, se uno sviluppatore ha passato un’ora a spiegare a Gemini CLI come funziona il processo di deployment custom, quel contesto (una volta salvato in GEMINI.md) potrà rendere l’AI più intelligente per tutti i membri nelle sessioni successive techzine.eu techzine.eu. Questo incoraggia una sorta di documentazione guidata dall’AI – l’uso della CLI per porre domande e raffinare le risposte crea di fatto documentazione che altri potranno consultare (tramite l’AI o leggendo GEMINI.md). È un modo nuovo di catturare la conoscenza tacita di un progetto. Inoltre, essendo lo strumento open source, alcuni team potrebbero forkarlo o adattarlo per far rispettare le proprie best practice (es. integrare un linter di stile nel workflow dell’AI, così da suggerire sempre codice conforme allo stile del team). Nelle pipeline di continuous integration, i team potrebbero anche usare Gemini CLI in modo automatizzato – es. un job notturno potrebbe eseguire uno script Gemini CLI per analizzare il repo alla ricerca di smell o generare report sulla copertura del codice, ecc., usando la modalità di invocazione non interattiva (Gemini CLI può essere invocato con flag e script, non solo in modalità interattiva) blog.google. Ciò dimostra che oltre all’uso interattivo, può essere un mattoncino in script di automazione.

In termini pratici, sviluppatori e team DevOps che usano Google Cloud troveranno Gemini CLI particolarmente utile. Poiché è integrato con gli strumenti e i modelli cloud di Google, si può passare dallo sviluppo al deployment in modo fluido. Un workflow plausibile: usa la CLI per generare o modificare codice, esegui i test in locale, poi falla distribuire l’applicazione su Google Cloud Run o App Engine – tutto tramite prompt in linguaggio naturale. Durante l’anteprima, Google ha mostrato che un deployment attivato tramite Gemini CLI userebbe automaticamente Cloud Build e potrebbe configurare le risorse cloud secondo necessità techzine.eu. Questo collegamento stretto significa che per le organizzazioni già su Google Cloud, la CLI può semplificare sia il coding che le operazioni cloud in un’unica interfaccia.

In sintesi, le applicazioni di Gemini CLI coprono tutto il ciclo di vita dello sviluppo software: pianificazione, scrittura del codice, test, debug, documentazione e deployment. È come un coltellino svizzero AI nel terminale – dalle risposte a domande estemporanee (“cosa significa questo errore?”) alla generazione di artefatti complessi (codice, configurazioni, persino media). Anche gli early adopter sono entusiasti degli usi “minori” che migliorano la qualità della vita – ad esempio, ricercare rapidamente la documentazione: puoi semplicemente chiedere “Come si usa il client BigQuery in Python?” e la CLI potrebbe recuperare lo snippet di documentazione pertinente tramite ricerca web e mostrarlo, senza che tu debba uscire dal terminale. Porta tanti strumenti sotto lo stesso tetto, controllati da comandi in linguaggio naturale.

Confronto con altri strumenti AI/LLM da riga di comando

I developer potrebbero chiedersi come Google Gemini CLI si posizioni rispetto ad altri assistenti CLI alimentati da AI. I due prodotti più simili sono Codex CLI di OpenAI e Claude Code di Anthropic, anch’essi strumenti AI agentici per il terminale. Di seguito trovi un confronto dei loro principali attributi:

Tabella: Confronto delle funzionalità tra Gemini CLI di Google, Codex CLI di OpenAI e Claude Code di Anthropic.

In sintesi, tutti e tre gli strumenti condividono l’obiettivo comune di portare l’assistenza AI nel terminale, ma il Gemini CLI di Google si distingue per il suo livello gratuito estremamente generoso e la profonda integrazione con Google. A differenza delle soluzioni di OpenAI e Anthropic, che in genere richiedono l’accesso API a pagamento per un utilizzo intensivo, Google offre praticamente un modello di fascia alta senza costi durante la fase di anteprima blog.google theverge.com. Questo potrebbe accelerare notevolmente la sua adozione. Inoltre, le capacità multimodali di Gemini CLI (generazione di immagini/video) e la connettività integrata con la Ricerca Google lo rendono sin da subito più completo rispetto a Codex CLI, che invece è più orientato al coding.

Il Codex CLI di OpenAI, pur non offrendo un servizio gratuito ufficiale, ha il vantaggio della flessibilità – infatti può connettersi a diversi provider e modelli AI (OpenAI, Azure, persino l’API di Google tramite configurazione) github.com, quindi gli utenti esperti possono usarlo come interfaccia unificata se dispongono di chiavi per molti servizi. È stato anche un pioniere in questo ambito (il nome “codex” deriva dal primo modello di coding di OpenAI), introducendo funzionalità come la modalità di approvazione a tre livelli che altri hanno emulato help.openai.com. Tuttavia, l’assenza di supporto nativo per Windows e la dipendenza da API esterne per qualsiasi output utile rendono Codex CLI leggermente meno immediato rispetto a Gemini CLI per i neofiti.

Claude Code di Anthropic si pone a metà strada – è open source ed è stato ampiamente adottato all’inizio del 2025, attirando una vasta community. L’adozione di Claude gli conferisce una lunga finestra di contesto e la reputazione di comprendere molto bene istruzioni complesse. Eppure, il servizio di Anthropic non è gratuito (oltre alla prova o se la propria azienda ha un abbonamento) docs.anthropic.com. Una differenza rilevante è che Anthropic ha fin dall’inizio posizionato Claude Code con funzionalità enterprise: ad esempio, supporto per configurazioni proxy e deployment on-premise (come l’esecuzione tramite un “LLM gateway” fornito da Anthropic in una rete aziendale) docs.anthropic.com docs.anthropic.com. Il CLI di Google, invece, al momento richiama un’API cloud e non dispone di un’opzione on-premise (anche se hanno accennato al supporto per modelli locali in futuro). Grandi organizzazioni attente alla privacy dei dati potrebbero quindi preferire Claude Code o aspettare le opzioni enterprise di Gemini CLI (Google potrebbe permettere l’uso di Vertex AI con i controlli della propria azienda – infatti, Gemini CLI può essere configurato per usare una chiave Vertex AI per le funzionalità di governance devclass.com).

Vale anche la pena menzionare Warp e Ghostty in questo contesto. Non sono agenti AI, ma emulatori di terminale moderni dotati di funzionalità AI. Warp è un terminale di nuova generazione molto popolare che include ricerca e completamento comandi AI, mentre Ghostty (un terminale open-source di Mitchell Hashimoto di HashiCorp) punta su performance ed estendibilità dell’interfaccia. The New Stack ha affermato che il Gemini CLI di Google rappresenta una “sfida alle app terminali AI come Warp”, perché è gratuito e open-source, il che potrebbe attirare gli utenti di tali app a provare lo strumento di Google thenewstack.io. La distinzione è che Warp/Ghostty sostituiscono l’interfaccia del terminale aggiungendo una UX potenziata con AI, mentre Gemini CLI è un’AI che può essere eseguita in qualsiasi terminale. È persino possibile usare Gemini CLI all’interno di Warp o Ghostty, ottenendo il meglio di entrambi – una UI raffinata dal terminale e le capacità AI di Gemini. Per gli sviluppatori già soddisfatti del proprio emulatore terminale, Gemini CLI non obbliga a cambiare – è solo un comando aggiuntivo. Questa neutralità è un punto di forza per lo strumento di Google.

In conclusione: Gemini CLI, Codex CLI e Claude Code portano tutti potenti funzionalità AI direttamente sulla linea di comando, ma l’offerta di Google è attualmente in vantaggio su accessibilità (uso gratuito) e integrazione (multimodale e strumenti cloud). Lo strumento di OpenAI vince in flessibilità di modello/provider, mentre quello di Anthropic domina nella gestione del contesto esteso se non sono necessari/possibili 1M token. È prevedibile che tutti e tre evolvano rapidamente, ed è probabile che le funzionalità si contaminino a vicenda (tutti sono open source, quindi i miglioramenti possono essere adottati dagli altri). Per gli sviluppatori è un momento entusiasmante – questi strumenti possono migliorare drasticamente la produttività e diventano sempre più semplici da ottenere e utilizzare. L’ingresso di Google con Gemini CLI ha sicuramente alzato l’asticella, probabilmente stimolando la concorrenza a eguagliare generosità e funzionalità theverge.com.

Fonti Primarie & Approfondimenti: Chi fosse interessato ad approfondire trova il post ufficiale di annuncio di Gemini CLI sul blog di Google blog.google blog.google che approfondisce funzionalità e primi passi. Il codice open source è disponibile su GitHub blog.google, compreso il README con esempi e usi avanzati. La documentazione di Google per Gemini (su Google AI e i siti Cloud) offre dettagli sull’API e i modelli sottostanti. Per prospettive sugli strumenti concorrenti si rimanda al repository e alla documentazione di Codex CLI di OpenAI help.openai.com help.openai.com e alla documentazione di Anthropic per Claude Code docs.anthropic.com docs.anthropic.com. Articoli di TechCrunch techcrunch.com techcrunch.com, The Verge theverge.com theverge.com, e DevClass devclass.com devclass.com (citati in questo report) sono anch’essi ottime risorse per capire il contesto e l’impatto del lancio di Gemini CLI. Con questi strumenti in rapida evoluzione, si incoraggiano gli sviluppatori a sperimentare e persino contribuire – la prossima generazione di experience developer si sta formando ora, e Gemini CLI è un passo notevole in questa evoluzione. blog.google devclass.com