编辑 | Tina

今天，谷歌正式推出了 Gemini CLI，这是其 AI 助手在终端环境中的新版本。这一工具的最大亮点在于其极为丰厚的免费使用额度：它允许每分钟进行 60 次、每天总共 1,000 次的模型调用。

1 免费额度“开挂”，让 Claude 感到压力山大？

在今年 2 月发布的 Claude Code 和 4 月的 OpenAI Codex CLI 后，谷歌在 6 月也推出了 Gemini CLI。至此，三大 AI 研究机构都相继推出了各自的“终端智能体”工具。这类 CLI 工具不仅能够读取和修改文件，还能在终端内代表用户执行各种命令。

许多人可能曾认为这样的终端工具会一直局限于小众市场，但现在看来，这显然低估了其潜力——不少开发者每月在 Claude Code 上的支出高达数百甚至数千美元，显示出这个“冷门市场”实际上远比预想中庞大且重要。

与 Claude Code 相比，谷歌在定价方面显得相当慷慨：

只需使用个人 Google 账号登录，即可免费获得 Gemini Code Assist 许可。这将解锁 Gemini 2.5 Pro 模型和百万 token 的上下文窗口。在此次预览阶段，谷歌提供了业内最宽松的调用配额：每分钟最多可以进行 60 次请求，每天最多 1000 次，全部免费。

目前看来，社区对 Gemini CLI 的关注主要集中在它庞大的免费额度上。评论者们直言：“这真是太过分了，这无疑会给 Anthropic 带来巨大的压力。”“确实如此——如果这些调用限制是真的且免费，这将标志着真正的竞争开始。”

与 Claude Code 不同的是，Gemini CLI 以及 OpenAI Codex CLI 都是开源的（采用 Apache 2.0 许可证）。并且在不到一天的时间内，Gemini CLI 就获得了 15.1k 的星标。

Gemini CLI 提供了一系列强大的功能，涵盖了代码编写、问题调试、项目管理、文档查询及代码解析等方面。此外，它还与 MCP（模型上下文协议）服务器连接，具备了 Agentic AI 的能力。

这一命令行工具的显著好处在于，它能够与任何代码编辑器或 IDE 一同使用，而不需要依赖特定的插件；同时，它还允许多个实例并行运行。许多开发者也认为，命令行的交互方式能大幅提升工作效率。

支持的操作系统包括 Mac、Linux（包括 ChromeOS）和 Windows。与 Claude Code 或 Codex 不同的是，Gemini CLI 在 Windows 上实现了原生支持，无需依赖 Windows 子系统（WSL）。用户可以通过在项目根目录创建名为 gemini.md 的文本文件，来自定义上下文和参数。谷歌的高级工程师 Tayor Mullen 表示，当 CLI 识别出“值得长期保存的细节”时，会自动将其写入该文件。

由于整体开源，用户也能直接查看其系统提示词。

如往常一样，这些系统提示词不仅明确了工具的行为，同时也提供了简洁明了的使用指南。例如，它对代码注释的策略是：

注释：请审慎添加注释，重点阐明“为什么”要这样做，特别是在处理复杂逻辑时，而非单纯解释“做了什么”。只有在显著提升可读性或用户明确要求时，才添加有价值的注释。请勿修改与更改无关的注释，也不要通过注释与用户进行交流或说明你的更改。

系统默认的技术栈也值得关注。

若用户未指定技术偏好，系统默认建议如下：

• Web 前端：推荐使用 React（JavaScript/TypeScript）结合 Bootstrap CSS，以及遵循 Material Design 设计规范；

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

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

• 命令行工具（CLI）：建议使用 Python 或 Go；

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

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

• 2D 游戏：推荐使用 HTML/CSS/JavaScript。

2 胜过专用，Gemini CLI 依靠什么？

Gemini CLI 引入了谷歌最尖端的编码与推理模型 Gemini 2.5 Pro，具备代码理解、文件操作、命令执行及动态故障排查等多种能力，从而全面提升命令行的使用体验。用户能够用自然语言编写代码、调试问题，并优化工作流程。

更为重要的是，Gemini CLI 还可以通过 MCP 接入其他谷歌服务，在终端内生成图像或视频，打造从编码到创作的一体化体验。

在发布会上展示的一体化演示及其背后的技术理念，实际上揭示了 Gemini CLI 的核心定位——它不仅是一个编写代码的工具，更是一个连接多模态智能、打通编码与创作的“终端智能体”。这一理念也体现在其所依赖的 Gemini 2.5 Pro 模型选择上。

值得注意的是，Gemini 2.5 Pro并非专门为代码编写而设计的“专用代码模型”，而是一个具备广泛能力的通用模型。那为什么谷歌没有像一些竞争对手一样，为Gemini CLI特别开发一个定制的代码模型呢？在一场深入访谈中，产品负责人Connie Fan与研究负责人Danny Tarlow分享了他们的见解。

Connie Fan指出，虽然某些特定的任务可以从专用模型中获益，例如Cursor训练的代码补全模型在特定场景下表现卓越，但她强调，现实中的大多数开发工作往往超越了单纯的编码需求。

例如，她提到了一种经典的“vibe check”请求：“帮我制作一个关于泰勒·斯威夫特的歌曲排行榜应用”——这不仅要求模型具备编码能力，还需理解上下文、常识，甚至具备某种UI/UX审美。“这些常识反映了用户的真实编程需求，”她总结道，“大多数通用任务并不依赖于单一的代码模型。”

Danny Tarlow进一步指出：“代码专用模型的真正含义是什么？‘代码’的概念已不仅限于代码本身，它涵盖了软件开发过程中的各个环节，涉及多种信息来源，有的与代码有关，有的则没有。如果单纯增强代码能力而忽视其他能力，反而可能限制模型的整体表现。我们更倾向于在通用模型的基础上实现协同发展，寻求不同能力的融合与平衡，创造出一种‘通才型’模型，这才是更理想的发展方向。”

实际上，越来越多的开发者开始注意到Gemini 2.5 Pro在代码生成和理解方面的显著进步。

在Claude长期主导的讨论氛围中，很多人开始问“Gemini要逆袭了吗？”或“谷歌要翻盘了吗？”在社交媒体上，有用户分享了一些开发体验：在一个约50万行代码的大型项目中，Claude Code生成的代码质量“远不如cline + Gemini 2.5 Pro”，而要实现同样的效果，Claude需要开发者全程盯着。

还有开发者表示，在Trae上使用Gemini 2.5 Pro编程的完成率显著超越Claude 3.7。也有开发者反馈，Gemini修复bug的速度明显快于Claude Code。

有一个3D渲染处理的bug，让Claude Code修了两个小时都未解决，而询问Gemini 2.5 Pro后，只用了5分钟就搞定了。对于那些看似难度较高的问题，可以先让Gemini写出详细的说明书，然后再让Claude Code根据说明进行实现，这种组合方式也许会非常有效。

这些反馈显示，过去一年，谷歌在代码能力方面的提升已经进入了“质变期”。Gemini编码产品负责人Connie Fan指出，Gemini 2.5 Pro之所以获得良好口碑，主要得益于两个方面的系统演进：“数据”和“方法论”。

从数据的视角来看，“代码仓库上下文”变得至关重要。如今，模型的目标不再是简单的代码补全，而是理解并修改分布在多个文件、涉及多个模块的大型代码库：“模型需要能够完成那些你如果花一小时坐下来，在熟悉的代码仓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，谷歌开始系统性地挖掘内部工程师的资源。

其中包括像Jeff Dean这样的人物，“他们代表了一种‘能力新等级’的标准，”Connie直言，“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。”通过他们在不同编程语言、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，提高模型在“专业开发者细腻口味”上的匹配能力。“过去我们并未很好地利用这一点，而现在我们真正开始这样做，并且效果非常显著。”

从研究的角度看，Gemini团队没有将所有的希望寄托于“单一大上下文窗口”的方案，而是探索双重路径：一方面持续扩展上下文长度，另一方面发展具备自主搜索与推理能力的agentic编程模型，该模型以代理形式与用户互动，甚至具备一定程度的自主性。

正如研究负责人Danny Tarlow所描述：

“如果我们把你（人类开发者）放入一个大型代码库中，你会如何操作？你会用代码搜索、查看文件结构、点来点去，阅读一些代码再搜索其他信息。agentic模型正是模拟了这种操作方式。”

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”的惊奇。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”的全新解决方案。

正因如此，越来越多的开发者开始关注谷歌在这场AI编程竞赛中的回归。尽管Gemini是否会“翻盘”尚未可知，但“赶超”的信号正变得愈发清晰。

参考链接：

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

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