Google Gemini CLI — ИИ-инструмент для терминалов

Google запустил новый инструмент агентского ИИ, который еще больше приблизит модели Gemini AI к тем местам, где разработчики уже пишут код.

Gemini CLI — инструмент агентского ИИ, предназначенный для локального запуска в терминале. Новый инструмент подключает модели Gemini AI от Google к локальным кодовым базам и позволяет разработчикам делать запросы на естественном языке, например, просить Gemini CLI объяснить запутанные разделы кода, написать новые функции, отладить код или запустить команды.

Gemini CLI является частью усилий Google по привлечению разработчиков к использованию своих ИИ-моделей в рабочих процессах программирования. Сейчас Google предлагает ряд инструментов ИИ, таких как Gemini Code Assist и его асинхронный ИИ-помощник Jules. Однако Gemini CLI напрямую конкурирует с другими инструментами командной строки, такими как Codex CLI от OpenAI и Claude Code от Anthropic — инструментами, которые, как правило, проще интегрировать и которые быстрее и эффективнее других инструментов ИИ-программирования.

Хотя большинство людей будут использовать Gemini CLI для программирования, компания заявляет, что разработала инструмент и для решения других задач. Разработчики могут использовать Gemini CLI для создания видео с помощью модели Google Veo 3, генерировать исследовательские отчеты с помощью агента Deep Research или получать доступ к информации в реальном времени через Google Search. Google также заявляет, что Gemini CLI может подключаться к MCP-серверам, что позволяет разработчикам подключаться к внешним базам данных.

Чтобы стимулировать внедрение, Google также открывает исходный код Gemini CLI под лицензией Apache 2.0, которая обычно считается одной из самых разрешительных. Компания заявляет, что ожидает, что сеть разработчиков внесет свой вклад в проект на GitHub.

Google также предлагает щедрые лимиты использования, чтобы стимулировать принятие Gemini CLI. Бесплатные пользователи могут делать 60 запросов моделей в минуту и ​​1000 запросов в день, что, по словам компании, примерно вдвое превышает среднее количество запросов, которые разработчики обычно делают при использовании инструмента.

Хотя инструменты кодирования ИИ быстро набирают популярность, их использование сопряжено с рисками. Согласно опросу Stack Overflow 2024 года, только 43% разработчиков доверяют точности инструментов ИИ. Несколько исследований показали, что модели ИИ, генерирующие код, иногда могут вносить ошибки или не устранять уязвимости безопасности.