先說說我的第一印象

6月25日那天，谷歌悄無聲息地放出了Gemini CLI，Apache 2.0許可證，完全免費。我當時就想，谷歌這是要和OpenAI正面剛了？

當Cursor靠著Claude 3.5在開發者群體里風生水起，GitHub Copilot還在那里慢悠悠地更新模型支持時，谷歌這招確實有點狠。直接把頂級AI模型免費扔給開發者，簡單粗暴，但很有效。

到底是個什么東西？

不只是在終端里加個AI那么簡單

剛開始我以為這就是個ChatGPT的命令行版本，但試用后發現完全不是那回事。谷歌工程師Taylor Mullen說得很對："對開發者來說，CLI不僅是個工具，而是家。"這句話我很認同。

我們這些天天敲代碼的人，真的是和終端朝夕相處。如果AI能在這個最熟悉的環境里幫到我們，那確實是件大事。

舉個例子，我在調試一個復雜的JavaScript項目，之前需要在多個文件間跳轉、查找問題。現在我直接問："這個TypeError是怎么回事，能幫我分析一下調用鏈嗎？"它不僅找出了問題，還給出了三種不同的修復方案。

再比如說，我需要給一個老項目寫文檔，直接說："分析這個項目架構，生成一份技術文檔。"結果生成的文檔比我自己寫的還詳細。當然，我還是檢查了一遍，畢竟AI有時候會"腦補"一些不存在的功能。

100萬token是個什么概念？

這個數字聽起來很厲害，實際用起來確實有差別。我測試了一個包含20多個文件的Spring Boot項目，Gemini CLI能完整理解整個項目結構，提出的重構建議涉及多個模塊，而且邏輯是通的。相比之下，GitHub Copilot經常只能看到當前文件的上下文。

不過說實話，有時候上下文太長也不一定是好事。偶爾會發現它過度分析了一些不重要的代碼，給出的建議有點"用力過猛"。這可能需要我們在使用時更精確地描述需求。

免費這件事，真的讓人意外

谷歌這次的免費額度確實給力：每分鐘60次請求，每天1000次。對于個人開發者來說，這個量基本夠用了。我連續幾天重度使用，也沒碰到限額。

算筆賬你就知道這有多狠了：GitHub Copilot個人版每月10美元，企業版每月19美元。Claude Pro也要每月20美元。而Gemini CLI完全免費，還能用到最新的Gemini 2.5 Pro模型。

這不是打價格戰，這是直接掀桌子。

當然，我也有點擔心這個免費政策能持續多久。畢竟谷歌也不是慈善機構，等用戶量上來了，會不會開始收費？這個我們只能走一步看一步了。

多模態功能倒是個驚喜

除了寫代碼，Gemini CLI還能生成圖片、處理視頻，甚至接入Google搜索。我試著讓它為一個項目生成一些界面原型圖，效果還不錯，雖然不能直接用，但作為靈感來源挺有價值的。

不過這些功能對開發者來說可能不是剛需。我們主要還是需要它幫忙寫代碼、調試問題。其他功能更像是加分項。

和其他工具比起來怎么樣？

我之前一直在用Cursor，說實話Claude 3.7的代碼質量非常好。但你知道問題在哪嗎？

Cursor Pro每月20美元，一年下來就是240美元。而Gemini CLI完全免費，代碼質量也不差。

GitHub Copilot我也用過一段時間，但它有個老毛病：只能看到當前文件的有限上下文。你想讓它重構一個復雜的多文件項目？基本上是在瞎猜。Gemini CLI的100萬token上下文就不一樣了，它能"看到"整個項目的全貌。

當然，每個工具都有自己的特點。Claude的代碼風格我比較喜歡，Copilot和IDE的集成做得很好。Gemini CLI的優勢主要是免費和強大的上下文理解能力。

開發者反應比較分化

我在技術群里問了一圈，大家的反應挺不一樣的：

支持的人主要是被免費吸引，還有就是覺得谷歌的AI生態比較完整。有個朋友說："反正免費，不用白不用。"

但也有人比較謹慎，主要擔心谷歌會不會突然改變政策，或者擔心數據安全問題。畢竟把代碼發送到云端，總是有點顧慮的。

還有一些技術大佬仍然偏好Claude，認為代碼質量更高。這個我覺得看具體場景，簡單的功能實現差別不大，復雜的算法邏輯確實各有優劣。

技術實現挺有意思

Gemini CLI采用了雙包架構，一個負責界面交互，一個處理核心邏輯。這種設計挺聰明的，既保證了用戶體驗，又方便擴展功能。

特別值得一提的是MCP（模型上下文協議）的集成。這個協議讓Gemini CLI可以連接各種外部工具和數據源，比如數據庫、API服務、文件系統等。我試著連接了一個Postgres數據庫，可以直接用自然語言查詢數據，生成報表，這種體驗確實很棒。

工具系統的可擴展性設計也很巧妙，第三方開發者可以很容易地開發自己的工具插件。雖然現在生態還不夠豐富，但這種開放性設計的潛力是巨大的。

我覺得可能帶來的變化

短期內肯定會影響競爭格局

免費這招對付費產品確實有沖擊。如果我是GitHub Copilot的用戶，現在可能會考慮換到Gemini CLI，至少試用一段時間。

不過各家產品的差異化還是挺明顯的，Cursor的界面體驗，Copilot的IDE集成，都有自己的價值。關鍵是看用戶更看重什么。

長期來看，可能會推動整個行業

AI編程工具的普及肯定是大趨勢。Gemini CLI的免費策略可能會加速這個過程，讓更多開發者嘗試AI輔助編程。

不過我覺得AI不會替代程序員，更多是改變我們的工作方式。以后可能更多時間花在需求分析、架構設計上，具體的代碼實現交給AI處理。

實際使用建議

如果你想試試Gemini CLI，建議先從簡單任務開始：

npm install -g @google/gemini-cli gemini

首次運行需要Google賬號認證，挺簡單的。

然后可以試試這些場景：代碼review、bug分析、重構建議。復雜的項目架構修改建議先謹慎一點，畢竟AI有時候會想當然。

我做了個簡單的對比測試：

同樣是重構一個1500行的Node.js項目，Gemini CLI用時3分鐘生成了完整的重構方案，GitHub Copilot需要我逐個文件操作，花了20多分鐘。Cursor表現不錯，但那20美元的月費讓人肉疼。

我的經驗是，給AI的指令越具體越好。比如不要說"優化這個函數"，而是說"這個函數的性能瓶頸在哪里，如何優化時間復雜度"。

最后的想法

Gemini CLI確實是個不錯的工具，特別是考慮到它免費。但我覺得現在就說它要"顛覆"什么還為時過早。

AI工具的發展速度確實很快，但真正改變開發者的工作方式，還需要時間。就像當年從手寫代碼到IDE，從本地開發到云開發，都是漸進的過程。

不過有一點確定的是，不擁抱AI的開發者可能會逐漸落后。與其擔心AI搶飯碗，不如早點學會和AI協作。

Gemini CLI已經在GitHub上開源了，感興趣的朋友可以去試試。反正免費，試試又不會懷孕。

項目地址：https://github.com/google-gemini/gemini-cli