Se lanzó Gemini CLI.

• Permite consultar y editar bases de código grandes y pequeñas que superan la ventana de contexto de 1 millón de tokens de Gemini.
• Puedes crear nuevas apps a partir de PDFs o bocetos usando las capacidades multimodales de Gemini.
• Permite automatizar tareas operativas como consultas de pull requests o el manejo de rebases complejos.
• Puedes conectar nuevas funciones con herramientas y servidores MCP, incluida la generación de medios con Imagen, Veo o Lyria.
• Puedes fundamentar consultas con la herramienta de Búsqueda de Google integrada en Gemini.
• En el modelo gratuito, el modelo Gemini-2.5-Pro permite hasta 60 solicitudes por minuto y un máximo de 1,000 por día.

[belfast]

No tenía grandes expectativas y lo probé, pero resultó ser aún más rápido de lo que esperaba y su rendimiento también me dejó satisfecho.

[spilist2]

Se publicó un método de autenticación para usuarios de Google Workspace. https://es.news.hada.io/topic?id=21662

[xguru]

Comentarios en Hacker News sobre Gemini CLI

• Me parece realmente gracioso lo fragmentada que se ha vuelto la familia de productos Gemini. Soy suscriptor de pago de Pro y recién ahora me entero de que para tener más uso hay que ser usuario de "Gemini Code Assist Standard" o "Enterprise"; ni siquiera sabía que eso existía. Como usuario común de Google te dan un nivel gratuito generoso, pero aunque pagues una suscripción a Gemini, eso no se integra con Gemini CLI. Es una experiencia realmente extraña.

  • Google, igual que Microsoft, tiene una arquitectura de producto y mensajería confusa. Aunque tenga muchos productos buenos, al final la impresión general se diluye. Yo también siento que Gemini 2.5 Pro es bueno y uso mucho Google Drive, así que uso Google One y Gemini Pro, pero como ya estoy atado a iCloud, no puedo aprovechar bien las funciones. La UI de chat de Gemini está muy por detrás del cliente de ChatGPT. NotebookLM es bueno para resumir documentos, pero no se integra con Gemini Chat, así que tengo que estar saltando entre ambos cada vez que los necesito. Por eso terminé suscribiéndome a Raycast AI: se integra muy bien al flujo de trabajo sin configuración especial. Ayuda mucho que no tenga las funciones dispersas por todos lados como Google. En UX, Google se está quedando bastante atrás frente a OpenAI y Anthropic. Últimamente Google intentó ponerse al día rápido con v0 (Google Stitch), un plugin superficial de VSCode para GH Copilot/Cursor, y hasta Claude Code, pero todos parecen proyectos experimentales que podrían desaparecer pronto.
  • Esta complejidad es precisamente la razón por la que las startups y los desarrolladores independientes prefieren otras soluciones en lugar de Google. El nivel técnico de Gemini 2.5 Pro es muy alto, pero el Google Cloud Dashboard lleva mucho tiempo sin mejoras. Dicen que alojan los modelos en Vertex, pero no entiendo bien la diferencia con Google Cloud, y además hay APIs separadas según el nivel del proyecto. Incluso si empiezas con un proyecto pequeño, es realmente absurdo que al escalar tengas que migrar de la API de Google AI Studio a la API de Vertex. Incluso la API de Google compatible con OpenAI falla con frecuencia. Un proveedor de IA que en la práctica debería ser el estándar de la industria termina perjudicando la escalabilidad. Hay demasiados servicios superpuestos, como Jules vs Gemini CLI, o Vertex API (requiere Google Cloud) vs Google AI Studio API. Además, al usar Vertex tienes que configurar manualmente variables de entorno como PROJECT en la app, lo que lo hace todavía más complicado.
  • Google también anda perdido en su política de precios. Aunque Gemini 2.5 Pro es de lo mejor que he usado, no existe un esquema de suscripción simple como Claude/Cursor para acceder a todas las funciones. En el ámbito empresarial, OpenAI claramente está logrando una cuota de mercado muy fuerte.
  • También existe una membresía AI ULTRA de $300 al mes. Ni siquiera queda claro qué funciones extra ofrece la membresía de Google One. Da la impresión de que esto pasa porque los cambios son demasiado frecuentes.
  • Valoramos mucho los comentarios y el equipo también planea incorporarlos activamente.

• Se añadió a Gemini CLI una interfaz de voz bidireccional. Está hecha sobre un servidor MCP de código abierto y la publiqué yo mismo recientemente. Se puede usar con el nombre voice-mode. También compartí el método real de instalación y ejemplos de código.

• Estoy participando directamente en este proyecto. Como el uso todavía es bajo, les pido paciencia con el estado de las TPU. Cualquier bug o solicitud de funcionalidad es bienvenida. Todo el equipo está leyendo el feedback con mucha atención.

  • Ayer intenté varias veces con GPT-4.1 convertir a JavaScript un algoritmo escrito en Ruby, pero solo arrojaba errores. Por curiosidad probé Gemini CLI y, de una sola vez, convirtió todo el proyecto Ruby; desde la idea hasta el resultado total no tomó más de 5 minutos. Impresionante.
  • Yo también pago por gemini en Google Workspace, pero me aparece el mensaje de que falta la variable de entorno "GOOGLE_CLOUD_PROJECT". Para quienes no usamos GCP, la forma de conseguir esa variable no es nada intuitiva, así que como mínimo debería estar bien documentado. En el peor de los casos, se da la ironía de que un usuario de pago tiene menos accesibilidad que un usuario común.
  • En un Apple M1 intenté una integración para ejecutar directamente, mediante CodeRunner, el código generado por Gemini CLI. Funciona muy bien. También compartí un ejemplo real por enlace.
  • Me gustaría una suscripción integrada para usuarios generales, como Claude Max, que incluya cumplimiento de IP y permisos para la app y la API de Gemini.
  • La CLI ahora reúne varias funciones disponibles, y estaría bueno tener opciones para ampliar algunas o desactivar otras.

• Claude Code (Opus 4) manejó bien una gran base de código Rust, pero seguía teniendo límites en tareas complejas. Después de probar Gemini CLI, aunque fue fácil de instalar, en la conversión de código Rust claramente estuvo por debajo de Claude en calidad. Aun así, me respondió algo como "arruiné por completo el código, así que voy a revertir todos los cambios y empezar de nuevo", y ese nivel de autoconciencia y reinicio fue, curiosamente, lo mejor de mi día.

  • Gemini tiene respuestas de error curiosas. A veces contesta con un tono como si reconociera que se equivocó (por ejemplo: "¡Esto no era lo esperado!" o "¡Ahora sí pasará la prueba final!"). Incluso sin cambiar el prompt del sistema, suele reaccionar con mucha confianza y emotividad. Tal vez esto se deba a que durante el entrenamiento resultó más eficaz usar un lenguaje orientado a visualizar o representar resultados.
  • Creo que Gemini se está beneficiando de haber sido entrenado sobre todo el código interno de Google. Rust tiene poca adopción interna en Google y hay muchas herramientas geniales de C++, así que da la impresión de que Gemini es especialmente flojo en Rust.
  • A mí me pasó algo parecido. Mientras experimentaba con implementar una función nueva, terminé abandonando por varios problemas, como funciones undefined. Claude tampoco era perfecto, pero al menos el código sí corría. El resultado de Gemini era más pulido, pero le faltó remate.
  • Yo también lo usé igual y a los 15 minutos mostró exactamente el mismo comportamiento de "reinicio".
  • Claude también a veces vuelve a empezar desde cero cuando la situación se pone grave.

• Al usar Gemini Code Assist, todo el código se envía a Google. Según la guía oficial, recopilan prompts, código relacionado, resultados generados, feedback e información sobre el uso de ciertas funciones, y revisores humanos pueden ver durante 18 meses datos anonimizados. La recomendación es no ingresar información confidencial ni datos que no quieras compartir con otros.

  • En la práctica se aplica una política más detallada. En el caso de Code Assist gratuito, los datos se usan por defecto, pero existe una opción de opt-out por separado; si usas Code Assist de pago o una API de pago, los datos no se utilizan para mejorar el machine learning. Solo se aprovechan los datos cuando se trata de una cuenta gratuita común sin configuración adicional.
  • Reconozco que la política de privacidad de Gemini CLI resultaba confusa según el método de inicio de sesión. Organicé y compartí en un solo documento las políticas y el FAQ por tipo de cuenta. Gracias por pedir esta transparencia.
  • La parte más frustrante del ecosistema Gemini es justamente la política de privacidad. Aunque creo que 2.5 pro es el mejor modelo actual, me cuesta usarlo en trabajo real por lo confusa e inconsistente que es la guía. Da la impresión de que da igual incluso si pagas un plan caro. Ojalá esto mejore mucho.
  • También existe una solución llamada gemmafile, ofrecida por Mozilla y Google. Es un Gemini (Gemma) completamente independiente, que funciona como un binario único sin dependencias. De hecho, el 32% de las organizaciones usan Gemini de esta manera.
  • También hay información escondida en la sección "Usage Statistics" de la documentación de configuración. Ahí se explica que no almacenan información personal, prompts ni contenido de archivos.

• El prompt del sistema de Gemini CLI puede verse como código (Gist), y en un blog personal aparte también hay notas y experiencia de uso recopiladas.

  • Como Gemini CLI es open source, la ubicación del prompt del sistema está expuesta.
  • Solo se especifica el uso de rutas absolutas, pero en los ejemplos aparecen rutas relativas, lo cual genera algo de confusión.

• Hace unos días probé hacer una app de Python con streamlit usando Claude Code en modo vibe coding, pero a partir de cierto punto ya no pudo resolver bugs complejos. Gemini CLI manejó proyectos de un tamaño mucho mayor bastante bien, y en la mayoría de los casos bastaba con pedirle "analiza todo el código y corrige el bug" para que funcionara. De verdad se siente como vivir en el futuro.

  • Me pregunto si será por la diferencia en el tamaño de la ventana de contexto. Gemini es 5 veces más grande que Claude. Cuando hago side projects con Claude siempre termino chocando con el límite de contexto y se pierden detalles; tengo esperanza de que con Gemini eso se resuelva.
  • La mejor forma de aprovechar Claude Code es delegar el trabajo pesado a Gemini Pro 2.5 o a o3/o3pro. Gracias al soporte de MCP, ahora se pueden conectar varios modelos de forma estrecha. Parece que en adelante el estándar será poder enchufar cualquier modelo LLM como agente CLI. Al final, una UI masiva basada en marca como ChatGPT no tiene ventaja en el trabajo real.
  • Si haces que la IA redacte por adelantado un documento resumen de 100 líneas para cada módulo, en vez de detalles solo anotas rutas de referencia, y con eso la IA puede entender el contexto necesario y trabajar con eficiencia. Si un módulo no se puede resumir en 100 líneas, entonces ya es hora de refactorizarlo. Al final, también a los LLM hay que darles solo el contexto importante y correcto.
  • La ingeniería de prompts y las instrucciones concretas son todavía más eficientes. "Corrige todos los bugs" quizá no sea una forma efectiva de uso en la práctica.
  • Pero ante la complejidad real se derrumba con facilidad. Si programas con vibe coding, se genera una gran cantidad de código innecesario y el uso de memoria se vuelve menos eficiente que al escribirlo uno mismo. Si esta forma de trabajo sigue creciendo, hasta podría aumentar la demanda de DRAM.

• Me habría gustado que estuviera hecho en Go o Rust. Una CLI de binario único que no requiriera instalar el runtime de Node habría sido mejor.

  • Como estos proyectos se actualizan con frecuencia, parece más realista dejar que npm/pip manejen eso automáticamente. En la práctica no hace trabajo pesado, así que Node tampoco es una carga tan grande. Claro, en principio habría sido todavía más perfecto si fuera en Go.
  • Sugirieron pedirle a Gemini CLI que haga su propia reescritura. Puede generar por sí mismo el código en el lenguaje que quieras.
  • No es que la calidad sea lo importante; da la impresión de que lo adoptaron más por cumplir con la forma, ya que todos los competidores están sacando herramientas CLI.
  • Si quieres convertirlo en un ejecutable real, probablemente se podría compilar empaquetándolo con Bun o Deno. Si el código Node no tiene rarezas, Bun podría generar un ejecutable independiente. Me pregunto cuánto diferirá el tamaño del exe frente a Go o Rust.
  • OpenAI también está reconstruyendo Codex CLI, de TypeScript a Rust. En lo personal, mi experiencia instalando Node fue bastante normal y el empaquetado está bien resuelto, así que me da igual el método.

• Recibí el mensaje "Google Workspace account login failed". Si Gemini CLI es solo para usuarios no comerciales, sería desconcertante. En los servicios de Google, las cuentas de Workspace son restringidas de una forma absurdamente frecuente. Antes, con una cuenta de GSuite solo necesitaba el correo, pero una y otra vez terminan limitando distintos datos y accesos, y aunque pagues la suscripción, las funciones se activan o bloquean al azar. Esta vez directamente se bloquea por completo el uso de Gemini CLI para usuarios con cuenta de Workspace, y como cliente fiel me deja bastante decepcionado.

  • Indican que puede ayudar revisar la guía oficial de autenticación en GitHub.
  • También hacen falta configuraciones adicionales, como la variable de entorno GOOGLE_CLOUD_PROJECT.

• Llevo usando esta herramienta alrededor de un mes, y siento que 2.5pro es SOTA y realmente potente gracias a su enorme ventana de contexto de 1 millón de tokens. Incluso analiza y aprende bases de código grandes con facilidad.

  • Últimamente, al usarlo en Cursor, me pasaba que se rompían los imports en archivos grandes de Python. Con Claude eso no ocurría. Hoy pienso probar directamente Gemini CLI.

[fanotify]

https://github.com/google-gemini/gemini-cli/…
Los métodos de autenticación 1 y 2a son gratuitos; a partir de 2b se requiere una cuenta de pago.

¿Mi código, incluidos los prompts y las respuestas, se utiliza para entrenar los modelos de Google?
Eso depende completamente del tipo de método de autenticación que uses.

Método de autenticación 1: Sí. Si usas una cuenta personal de Google, se aplica la política de privacidad de Gemini Code Assist para uso personal. Según esta política, se recopilan tus prompts, respuestas y código relacionado, y pueden usarse para mejorar los productos de Google, incluido el entrenamiento de modelos.
Método de autenticación 2a: Sí. Si usas una clave de API de Gemini, se aplican los Términos del Servicio de Gemini API (servicio gratuito). Según este aviso, se recopilan tus prompts, respuestas y código relacionado, y pueden usarse para mejorar los productos de Google, incluido el entrenamiento de modelos.
Métodos de autenticación 2b, 3 y 4: No. Para estas cuentas, tus datos están sujetos a los términos de Google Cloud o de Gemini API (servicio de pago), y tu entrada se trata como confidencial. Tu código, prompts y demás entradas no se utilizan para el entrenamiento de modelos.

[laeyoung]

Gracias por organizarlo tan bien.