谷歌Gemini CLI：一天生成15k星，代码实力超越Claude，连Cursor都自愧不如！

编辑 | Tina

今天，谷歌推出了 Gemini CLI，这是它的 AI 助手在终端环境中的一个新版本。这款工具的最大亮点就是它超慷慨的免费使用配额：每分钟可以调用 60 次，每天则是 1,000 次。

1 免费配额“开挂”，逼疯 Claude？

在今年的 2 月，Claude Code 和 4 月的 OpenAI Codex CLI 发布之后，谷歌也在 6 月推出了 Gemini CLI。如今，三大 AI 实验室都推出了自己的“终端智能体”工具，这类 CLI 工具可以读取和修改文件，还能在终端内代替用户执行操作。

很多人可能觉得这类终端工具会一直是小众的东西，但现在看来，这个想法显然低估了它的潜力——有开发者每个月在 Claude Code 上的花费高达几百甚至上千美元，这说明这个“小众市场”其实比我们想象中要庞大得多。

相比于 Claude Code，谷歌的定价策略真的是“放大招”：

只需用个人 Google 账号登录，就能免费获得 Gemini Code Assist 的使用权，解锁 Gemini 2.5 Pro 模型和百万 token 的上下文窗口。这次预览期间，谷歌提供了业界最宽松的调用配额：每分钟最多 60 次、每天最多 1000 次请求，全部免费。

现在看来，大家对 Gemini CLI 的热议主要集中在它那超大的免费配额上。评论者们直言：“这简直太疯狂了，会让 Anthropic 感受到巨大的竞争压力。”“确实如此——如果这些调用限制是真的并且是免费的，那这将是一次真正的竞争。”

与 Claude Code 不同的是，Gemini CLI 和 OpenAI Codex CLI 都是开源的（采用 Apache 2.0 许可）。而且，Gemini CLI 在不到一天的时间内，就收获了 15.1k 的星级评价。

### Gemini CLI：你身边的智能编码助手

Gemini CLI 可真是个多才多艺的小帮手，它能做到代码编写、问题调试、项目管理、文档查询以及代码解释。这还不止，结合了 MCP（模型上下文协议）服务器的它，更是拥有了 Agentic AI 的强大能力。

说到 CLI 工具的好处，最大的亮点就是它和任何编辑器或 IDE 都能搭配使用，完全不受限于特定插件。而且，它还支持多个实例同时运行，真是让开发者们爱不释手。有些人甚至觉得，命令行的操作效率高得多。

Gemini CLI 兼容 Mac、Linux（包括 ChromeOS）和 Windows 平台。跟 Claude Code 和 Codex 不一样的是，它在 Windows 上是原生实现，根本不需要依赖 Windows 子系统（WSL）。开发者们只需在项目根目录下放一个名为 gemini.md 的文本文件，就能自定义上下文和参数。谷歌的高级工程师 Tayor Mullen 还提到，CLI 会在发现“值得长期保存的细节”时，自动将其记录到这个文件里。

由于它是完全开源的，所以我们还能看到它的系统提示词。

这份系统提示词不仅仅是工具行为的定义，简直就是一份使用手册。比如，它对代码注释的要求就很明确：

注释：请谨慎添加注释，主要说明“为什么”这样做，尤其在复杂逻辑中，而不是解释“做了什么”。只有在确实能提升可读性时，才添加高价值注释。请勿修改与你更改无关的注释，也不要通过注释与用户沟通或解释你的更改。

系统默认建议的技术栈也相当有借鉴意义。

如果用户没有特别指定技术偏好，默认建议如下：

• Web 前端：React（JavaScript/TypeScript）+ Bootstrap CSS，结合 Material Design 设计规范；

• 后端 API：Node.js + Express.js 或 Python + FastAPI；

• 全栈应用：Next.js（React/Node.js）+ Bootstrap + Material Design，或 Python（Django/Flask）+ React/Vue.js 前端；

• 命令行工具（CLI）：Python 或 Go；

• 移动 App：Compose Multiplatform（Kotlin）或 Flutter（Dart），支持跨平台开发；同时也支持 Jetpack Compose（Android）或 SwiftUI（iOS）原生开发；

• 3D 游戏：HTML/CSS/JavaScript + Three.js；

• 2D 游戏：HTML/CSS/JavaScript。

Gemini CLI 真的能够胜过专用工具，它的秘诀是什么？

Gemini CLI 接入了谷歌最新的编码与推理模型 Gemini 2.5 Pro，具备代码理解、文件操作、命令执行和动态故障排查等多种能力，全面提升了命令行的使用体验。用户可以用自然语言来编写代码、调试问题，甚至优化工作流程。

更进一步，Gemini CLI 还能通过 MCP 连接其他谷歌服务，在终端内生成图像或视频，实现从编码到创作的全方位体验。

发布会上展示的一体化演示和背后的技术理念，实际上揭示了 Gemini CLI 的核心定位——它不仅仅是一个写代码的工具，而是一个连接多模态智能、打通编码与创作的“终端智能体”。这一理念也充分体现在它所依赖的 Gemini 2.5 Pro 模型选择上。

谷歌的Gemini 2.5 Pro：不仅仅是代码工具，更是智能编程的新选择

说到Gemini 2.5 Pro，大家可能会以为它是个专门写代码的工具，但其实它的能力远不止于此，它是个通用模型，适用范围更广。那么，谷歌为什么不跟一些竞争对手一样，专门为Gemini CLI推出一个定制的代码模型呢？在一次深入的访谈中，产品负责人Connie Fan和研究负责人Danny Tarlow给出了他们的看法。

Connie Fan提到，虽然某些特定任务确实能从专用模型中获益，比如Cursor训练的代码补全模型在狭窄的用例中表现出色，但她强调，现实中大多数开发任务的需求可不止是代码本身。

她举了个例子，像“帮我做一个泰勒·斯威夫特歌曲排行榜app”这样的需求，模型不仅要懂代码，还得理解上下文、具备常识，甚至还需要一些UI/UX的审美能力。“这些常识其实反映了用户真实的编程需求。”她总结道，“大多数通用任务是无法仅依靠一个纯代码模型来完成的。”

而Danny Tarlow也进一步阐释了：“代码专用模型到底意味着什么呢？‘代码’不仅仅是代码，它还包括软件开发过程中的各种环节，涉及多个信息源，一些是特定于代码的，有些则不是。如果只强调代码能力而削弱其他方面，反而会影响模型的整体表现。我们更倾向于在通用模型上协同发展，追求不同能力之间的融合和平衡，打造一个‘全能型’模型，这才是更好的发展道路。”

实际上，越来越多的开发者已经注意到Gemini 2.5 Pro在代码生成和理解方面的显著提升。

在Claude主导的讨论中，大家也开始发出“Gemini要反击了吗？”和“谷歌要翻盘了吗？”这样的声音。社交媒体上，有用户分享了他们的开发体验：在一个大约50万行代码的项目中，使用Claude Code生成的代码质量“远不如cline + Gemini 2.5 Pro”，而且要达到同等效果，Claude还需要开发者全程监控。

还有开发者反映，在Trae上使用Gemini 2.5 Pro编程的完成率已经大幅超越Claude 3.7。有些人甚至表示，Gemini修复bug的速度明显快于Claude Code。

有个3D渲染的处理问题，让Claude Code修了两个小时的bug都没解决，结果问Gemini 2.5 Pro，只用了5分钟就搞定。感觉对于那些看起来难度比较高的问题，可以先让Gemini写好详细的说明书，然后再让Claude Code按照它来实现，这种组合用法可能会非常有效。

这些反馈显示，过去一年，谷歌在代码能力上的提升已经迎来了“质变”。Gemini编码产品负责人Connie Fan表示，Gemini 2.5 Pro之所以能赢得良好的口碑，主要得益于两个方面的系统性演进：“数据”和“方法论”。

从数据来看，“代码仓库上下文”变得非常重要。现在模型的目标不再是简单的代码补全，而是要理解并修改分散在多个文件、涉及多个模块的大型代码库：“模型要能完成那些你如果花一小时坐下来，在熟悉的代码库上下文中亲自去做的复杂改动。”

为了让模型真正理解这些上下文，谷歌开始有计划地挖掘内部工程师的资源。

其中包括像Jeff Dean这样的人物，“他们代表了‘能力新等级’的标准。”Connie坦言，“我们拥有世界上最聪明、最出色、有时也最有主见的十几万工程师。”借助他们在不同语言、技术栈和经验水平上的反馈，谷歌能够覆盖更广泛的使用场景，提升模型在“专业开发者细腻口味”上的匹配能力。“以前我们其实并没有很好地利用这一点，但现在我们开始真正这样做了，而且效果非常惊人。”

从研究的角度看，Gemini团队并没有把所有的希望寄托在“单一大上下文窗口”的方案上，而是探索双路线：一方面不断扩展上下文长度，另一方面开发具有自主搜索、推理能力的代理编程模型，模型以代理的形式与用户互动，甚至具备一定的自主性。

正如研究负责人Danny Tarlow所描述的：

“如果我们把你（人类开发者）放进一个大代码库里，你会怎么做？你会用代码搜索、查看文件结构、点来点去，读点代码再搜索其他信息。代理模型就是模仿了这种方式。”

更有趣的是，当模型成功处理一个百万行代码库时，用户会体验到一种“魔法般”的惊喜。而这正是Gemini 2.5 Pro所追求的方向：不仅仅是模拟人类的工作方式，更是突破人类经验的限制，发展出“非人类”的全新解法。

因此，越来越多的开发者开始关注谷歌在这场AI编程竞赛中的表现。尽管Gemini是否会“翻盘”尚不可知，但“赶超”的信号正在变得越来越明显。

参考链接：

https://www.youtube.com/watch?v=jwbG_m-X-gE

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