Gemini CLI が公開されました。

 (github.com/google-gemini)
37 ポイント 投稿者 hwaan2 2025-06-26 | 5件のコメント | WhatsAppで共有
  • Gemini の 100 万トークンのコンテキストウィンドウを超える大小さまざまなコードベースをクエリおよび編集できます。
  • Gemini のマルチモーダル機能を使用して、PDF やスケッチから新しいアプリを生成できます。
  • プルリクエストのクエリや複雑なリベース処理のような運用作業を自動化できます。
  • ツールと MCP サーバーを使用して、Imagen、Veo または Lyria を使用したメディア生成 を含む新しい機能を接続できます。
  • Gemini に組み込まれた Google 検索 ツールでクエリをグラウンディングできます。
  • 無料モデルで Gemini-2.5-Pro モデルを 1 分あたり 60 回、1 日最大 1,000 回までリクエストできます。

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5件のコメント

 
belfast 2025-06-28

あまり大きな期待はせずに使ってみたのですが、思っていた以上に高速で、性能にも満足できました。
 
spilist2 2025-06-26

Google Workspace ユーザー向けの認証方法を掲載しました。 https://ja.news.hada.io/topic?id=21662
 
xguru 2025-06-26

Gemini CLIに関するHacker Newsのコメント

  • GoogleのGemini製品群があまりにも断片化(fragmented)しているのが本当におかしいと感じている。私はPro有料購読者なのに、今になって"Gemini Code Assist Standard"や"Enterprise"ユーザーでなければより多く使えないと知った。そんなものがあることすら知らなかった。一般のGoogleユーザーには寛大な無料ティアを与える一方で、お金を払ってGeminiを購読していても"Gemini CLI"とは連携しない。本当に不思議な体験だ

    • GoogleはMicrosoftのように製品設計とメッセージングが混乱している。良い製品が多くても結局全体の印象がぼやける。私自身、Gemini 2.5 Proは良いと思うしGoogle Driveもよく使うのでGoogle OneとGemini Proを利用しているが、すでにiCloudに縛られているので機能を十分に享受できない。Gemini Chat UIはChatGPTクライアントに比べてかなり遅れている。NotebookLMは文書要約には良いがGemini Chatと連携していないため、それぞれ必要なときに行き来しなければならない。だから結局Raycast AIを購読することになった。これは特別な設定なしにワークフローによく溶け込んでいる。Googleのように複数の機能をバラバラに分散していない点が大きい。UXではGoogleがOpenAIやAnthropicよりかなり遅れている。最近Googleはv0（Google Stitch）、GH Copilot/Cursor向けの浅いVSCodeプラグイン、そしてClaude Codeまで素早く追いかけようとしていたが、どれもすぐ消えそうな実験プロジェクトに見える
    • スタートアップや1人開発者がGoogleより他のソリューションを好む理由は、まさにこの複雑さだ。Gemini 2.5 Proの技術力自体は非常に高いが、Google Cloud Dashboardは長い間改善されていない。Vertexでモデルをホスティングすると言うがGoogle Cloudとの違いが分からず、プロジェクトレベルごとにAPIも別々にある。小さなプロジェクトから始めても、規模が大きくなるたびにGoogle AI Studio APIからVertex APIへ移らなければならない状況は本当に不合理だ。しかもOpenAI互換のGoogle APIもしばしばエラーを起こす。実質的に業界標準になるべきAIプロバイダーが、かえって拡張性を阻害している。Jules vs Gemini CLI、Vertex API（Google Cloudが必要）vs Google AI Studio APIのように、重複するサービスが必要以上に多い。Vertexを使う際にはappにPROJECTのような環境変数設定も自分でしなければならず、さらに複雑になる
    • Googleは価格政策でも迷走している。Gemini 2.5 Proは私が使った中で最高なのに、Claude/Cursorのようにシンプルに全機能を使える購読方式がない。企業向けではOpenAIが明確に強いシェアを記録している
    • 毎月**$300**のAI ULTRAメンバーシップもある。Google Oneメンバーシップでさえ、どんな追加機能があるのか明確に案内されていない。変化があまりに頻繁なため、こうしたことが起きているようだ
    • フィードバックを大切に考えており、チームでも積極的に反映していく予定だ

  • Gemini CLIに双方向音声インターフェースを追加した。オープンソースのMCPサーバーをベースに作り、最近自分でデプロイした。voice-modeという名前で利用できる。実際のインストール方法とコード例も共有している

  • このプロジェクトに直接参加している。利用率はまだ低い状況なので、TPU事情には寛容でいてほしい。誰でもバグや機能要望は歓迎で、チーム全体がフィードバックを熱心に読んでいる

    • 昨日、Rubyで書かれたアルゴリズムをJavaScriptに変換しようとしてGPT-4.1で何度も試したが、エラーばかり出た。興味本位でGemini CLIを使ってみたところ、たった一度でRubyプロジェクト全体を変換し、考え始めてから結果が出るまで合計5分しかかからなかった。印象的だ
    • Google Workspaceでgeminiも支払って使っているのに、"GOOGLE_CLOUD_PROJECT環境変数がない"というメッセージが出る。GCPを使っていない私たちにとって、その変数の取得方法はまったく直感的ではないので、少なくとも文書化はしっかりしているべきだ。最悪の場合、支払っているユーザーのほうが一般ユーザーよりアクセスしづらいという皮肉な状況だ
    • Apple M1でCodeRunnerを通じてGemini CLIが生成したコードを直接実行する統合を試した。非常によく動作した。実例もリンクで共有している
    • 一般ユーザー向けにClaude Maxのような統合サブスクリプション（IP準拠およびGemini app、API権限を含む）を望む
    • CLIには現在利用可能な機能が集まっているが、その一部を拡張したり無効化したりするオプションもあればよいと思う

  • Claude Code (Opus 4)で大規模なRustコードベースをうまく扱えたが、複雑な作業には依然として限界があった。Gemini CLIを使ってみると、インストールは簡単だったにもかかわらず、Rustコードの変換では明らかにClaudeより品質が落ちた。それでも「コードを完全に壊してしまったので、すべての変更を元に戻して最初からやり直します」という返答を受けたが、むしろこの程度の自己認識とリセットが今日一番のハイライトだった

    • Geminiには面白いエラー反応がある。まるで自分自身が失敗したかのような口調（例: "これは予想外でした！"、"これで最後のテストは通るはずです！"）で答えることもある。システムプロンプトを変えなくても、普段から非常に自信満々で感情的な反応を見せる。おそらく結果を可視化したり表現したりするタイプの言語のほうが訓練に効果的で、こうした傾向が生じているのだと思う
    • 私の考えでは、GeminiはGoogle内部コードベース全体を学習している恩恵を受けている。RustはGoogle内部での採用が少なく、優れたC++ツールが多いので、GeminiはRustに対してそれだけ弱いのだろう
    • 私も似たような経験をした。新機能の実装実験中にundefined関数などさまざまな問題で結局断念した。Claudeも完璧ではなかったが、少なくともコードは動いた。Geminiの成果物のほうが洗練されていたが、詰めが甘かった
    • 私も同じように使ったが、15分で同じく"リセット"行動を見せた
    • Claudeも状況が深刻になると自分で最初からやり直すことがある

  • Gemini Code Assistを使うとすべてのコードがGoogleに送信される。公式ガイドによれば、プロンプト/関連コード/生成結果/フィードバック/特定機能の利用情報などがすべて収集され、人間のレビュー担当者が18か月間匿名化されたデータを見ることができる。機密情報や他人に知られたくないデータは入力しないよう案内されている

    • 実際には、より細分化されたポリシーが適用されている。無料のCode Assistではデータがデフォルトで利用されるが、別途オプトアウト設定があり、有料のCode Assistや有料API利用時にはデータは機械学習の改善に使われない。一般の無料アカウントで別設定をしていない場合にのみデータが活用される
    • Gemini CLIのプライバシーポリシーがログイン方式によって分かりにくかった点は認める。すべての種類のアカウント別ポリシーとFAQを1つの文書にまとめて共有した。このような透明性の要求に感謝する
    • Geminiエコシステムで最ももどかしい部分がまさにプライバシーポリシーだ。2.5 proが現時点で最高のモデルだと思っていても、本当に混乱していて一貫性のないガイドのせいで実務に活用するのをためらってしまう。どれだけ高額な有料プランを使っても違いがないように見える。改善を強く望む
    • MozillaとGoogleが提供するgemmafileというソリューションもある。完全に独立して動作するGemini（Gemma）で、依存関係のないシングルバイナリ形式だ。実際に32%の組織がこの方式でGeminiを活用している
    • 設定文書の"Usage Statistics"部分に埋もれている内容もあり、個人情報、プロンプト、ファイル内容などは保存しないとの説明がある

  • Gemini CLIのシステムプロンプトをコード（Gist）として見ることができ、別の個人ブログにも使用記とメモがまとめられている

    • Gemini CLIがオープンソースなので、システムプロンプトの場所も公開されている
    • 絶対パスの使用だけが明記されているのに、例では相対パスが使われていて少し混乱する

  • 数日前にClaude Codeでvibe coding方式でstreamlitのPythonアプリを作ってみたが、ある時点から複雑なバグはもう解決できなくなった。Gemini CLIははるかに大きなプロジェクトサイズまでうまく処理でき、"コード全体を分析してバグを修正"と指示するだけで大抵は動く。本当に未来を生きている気分だ

    • コンテキストウィンドウの大きさの差が理由なのか気になる。GeminiはClaudeより5倍大きい。Claudeでサイドプロジェクトを進めると、いつもコンテキスト制限に引っかかって細部が失われる。Geminiでこれが解決されることを期待している
    • Claude Codeの最適な活用法は、Gemini Pro 2.5やo3/o3proに重い作業を任せることだ。MCPサポートのおかげで、今では複数モデルを緊密に連携できる。今後はどんなLLMモデルでもCLIエージェントの形で差し込んで使えるのが標準になるだろう。結局、ChatGPTのようなブランドベースの大衆向けUIは実務では優位がない
    • 各モジュールごとに100行の要約文書をあらかじめAIに書かせれば、詳細の代わりに参照パスだけを記し、それを基にAIが必要な文脈を把握して効率的に作業できる。もし100行で要約できないモジュールなら、リファクタリングすべき時期だ。結局LLMにも重要な文脈だけを正確に提供しなければならない
    • プロンプト工学と具体的な指示のほうがむしろ効率的だ。"バグを全部直して"は、現実的な活用では効果的でないかもしれない
    • ただし本当の複雑性の前では簡単に崩れる。vibe codingでコーディングすると不要な大量のコードが生まれ、自分で書く場合よりメモリ効率も悪くなる。今後こうしたやり方が増えれば、DRAM需要増加も期待できる

  • GoやRustで書かれていてほしかった。Nodeランタイムのインストールを必須としないシングルバイナリCLIのほうが良かったはずだ

    • こうしたプロジェクトは更新が頻繁なので、npm/pipのようなもので自動処理するほうが現実的な気がする。実際に重い処理をしているわけではないので、Nodeでも大きな問題ではない。もちろん原則的にはGoだったらもっと完璧だったと思う
    • Gemini CLIに自己リライトさせてみろと提案する。望む言語で自分自身のコードを生成できる
    • 品質が重要なのではなく、競合他社がみなCLIツールを打ち出しているので体裁上導入した感じだ
    • 実際の実行ファイルにしたければ、BunやDenoでパッケージングしてビルドできそうだ。Nodeコードに特異な点がなければ、Bun側でスタンドアロン実行ファイルにできる。exeサイズがGo、Rustとどれほど違うのか気になる
    • OpenAIもCodex CLIをTypeScriptからRustにリビルド中だ。個人的にはNodeのインストール体験は無難でパッケージングもよくできていたので、方法に関係なく問題はない

  • "Google Workspaceアカウントはログイン失敗"というメッセージを受け取った。Gemini CLIが非商用ユーザー専用なら面食らう。Googleのサービスではworkspaceアカウントが本当に不合理なほど頻繁に制限される。以前はGSuiteアカウントでメールだけ必要だったのに、さまざまなデータやアクセシビリティが毎回制限され、有料で購読していてもランダムに機能が適用されたりブロックされたりする。今回はついにworkspaceアカウントユーザーはGemini CLI自体の利用がブロックされていて、忠実な顧客として残念だ

    • 公式GitHubの認証ガイドを参照すると助けになるかもしれないと案内している
    • GOOGLE_CLOUD_PROJECT環境変数などの追加設定も必要だ

  • 約1か月このツールを使ってみて、2.5proがSOTAであり、100万トークンの大規模なコンテキストウィンドウのおかげで本当に強力だと感じている。大きなコードベースですら容易に分析して学習する

    • 最近Cursorで使ったときは、大きなPythonファイルでimportが壊れる現象があった。Claudeではこうした問題はなかった。今日はGemini CLIで直接試してみるつもりだ
 
fanotify 2025-06-26

https://github.com/google-gemini/gemini-cli/…
認証方法1、2aは無料、2b以降は有料アカウントです。

プロンプトと回答を含む自分のコードは、Googleのモデル学習に使用されますか？
これは、使用している認証方法の種類に完全に依存します。

認証方法1: はい。個人のGoogleアカウントを使用する場合、Gemini Code Assist 個人向けプライバシーポリシーが適用されます。このポリシーに基づき、あなたのプロンプト、回答、および関連コードが収集され、モデル学習を含むGoogle製品の改善に使用される場合があります。
認証方法2a: はい。Gemini APIキーを使用する場合、Gemini API（無料サービス）利用規約が適用されます。この通知に基づき、あなたのプロンプト、回答、および関連コードが収集され、モデル学習を含むGoogle製品の改善に使用される場合があります。
認証方法2b、3、4: いいえ。これらのアカウントでは、あなたのデータはGoogle CloudまたはGemini API（有料サービス）利用規約の適用を受け、入力内容は機密として扱われます。あなたのコード、プロンプト、その他の入力内容はモデル学習に使用されません。
 
laeyoung 2025-06-26

きれいに整理していただき、ありがとうございます。