Gemini CLI est disponible

• Permet d’interroger et de modifier des bases de code, petites ou grandes, dépassant la fenêtre de contexte d’un million de tokens de Gemini.
• Permet de créer de nouvelles applications à partir de PDF ou de croquis grâce aux capacités multimodales de Gemini.
• Permet d’automatiser des tâches opérationnelles comme les requêtes sur les pull requests ou la gestion de rebase complexes.
• Permet de connecter de nouvelles fonctionnalités à l’aide d’outils et de serveurs MCP, y compris la génération de médias avec Imagen, Veo ou Lyria.
• Permet d’ancrer les requêtes grâce à l’outil de recherche Google intégré à Gemini.
• Avec le modèle gratuit, il est possible d’utiliser Gemini-2.5-Pro jusqu’à 60 requêtes par minute et 1 000 requêtes par jour.

[belfast]

Je ne m’attendais pas à grand-chose en l’essayant, mais c’était encore plus rapide que je ne le pensais, et les performances m’ont pleinement satisfait.

[spilist2]

J’ai publié la méthode d’authentification pour les utilisateurs de Google Workspace. https://fr.news.hada.io/topic?id=21662

[xguru]

Les commentaires sur Hacker News à propos de Gemini CLI

• Je trouve vraiment drôle à quel point la gamme de produits Gemini de Google est devenue trop fragmentée. Je suis un abonné payant Pro, et c’est seulement maintenant que j’apprends qu’il faut être utilisateur de « Gemini Code Assist Standard » ou « Enterprise » pour avoir un usage plus large. Je ne savais même pas que ça existait. En tant qu’utilisateur Google classique, on a droit à un généreux palier gratuit, mais même en payant un abonnement Gemini, ça ne s’intègre pas à « Gemini CLI ». C’est une expérience vraiment étrange.

  • Google est aussi confus que Microsoft sur la conception produit et le message. Même avec beaucoup de bons produits, l’impression globale devient floue. Moi aussi, je trouve Gemini 2.5 Pro bon, et comme j’utilise souvent Google Drive, j’ai Google One et Gemini Pro, mais je suis déjà enfermé dans iCloud, donc je ne peux pas vraiment profiter des fonctionnalités. L’interface de chat Gemini est très en retard par rapport au client ChatGPT. NotebookLM est bien pour résumer des documents, mais il n’est pas intégré à Gemini Chat, donc il faut naviguer entre les deux selon le besoin. Au final, j’ai donc pris un abonnement Raycast AI. Ça s’intègre bien à mon workflow sans configuration particulière. Le fait que Google n’ait pas dispersé autant de fonctions séparément joue beaucoup. Côté UX, Google est nettement en retard sur OpenAI et Anthropic. Récemment, Google a essayé de rattraper rapidement v0 (Google Stitch), un plugin VSCode superficiel pour GH Copilot/Cursor, et même Claude Code, mais tout cela ressemble à des projets expérimentaux qui risquent de disparaître bientôt.
  • La raison pour laquelle les startups et les développeurs solo préfèrent d’autres solutions à Google, c’est précisément cette complexité. La qualité technique de Gemini 2.5 Pro est très élevée, mais le Google Cloud Dashboard n’a quasiment pas été amélioré depuis longtemps. On dit que les modèles sont hébergés sur Vertex, mais je ne comprends pas vraiment la différence avec Google Cloud, et il y a aussi des API séparées selon le niveau du projet. Même quand on démarre avec un petit projet, devoir migrer de l’API Google AI Studio vers l’API Vertex dès que ça grandit est vraiment absurde. Même l’API Google compatible OpenAI produit souvent des erreurs. Un fournisseur d’IA qui devrait en pratique devenir un standard du secteur nuit au contraire à la scalabilité. Il y a bien trop de services qui se recoupent, comme Jules vs Gemini CLI, ou l’API Vertex (qui nécessite Google Cloud) vs l’API Google AI Studio. Et si on utilise Vertex, il faut en plus configurer soi-même dans l’app des variables d’environnement comme PROJECT, ce qui ajoute encore de la complexité.
  • Google tâtonne aussi sur sa politique tarifaire. Même si Gemini 2.5 Pro est la meilleure chose que j’aie utilisée, il n’existe pas de formule simple permettant d’accéder à toutes les fonctionnalités comme chez Claude/Cursor. Pour les entreprises, OpenAI a clairement une position très forte.
  • Il existe aussi une offre AI ULTRA à 300 $ par mois. Même l’abonnement Google One n’explique pas clairement quelles fonctionnalités supplémentaires il apporte. Ça vient sans doute du fait que ça change trop souvent.
  • Nous accordons beaucoup d’importance aux retours, et l’équipe compte les intégrer activement.

• J’ai ajouté à Gemini CLI une interface vocale bidirectionnelle. Je l’ai construite sur un serveur MCP open source et je l’ai récemment déployée moi-même. C’est disponible sous le nom de voice-mode. J’ai aussi partagé la méthode d’installation concrète et des exemples de code.

• Je participe directement à ce projet. L’usage reste encore faible, alors merci d’être indulgents concernant la situation des TPU. Tout le monde est invité à signaler des bugs ou à demander des fonctionnalités. Toute l’équipe lit attentivement les retours.

  • Hier, j’ai essayé plusieurs fois avec GPT-4.1 de convertir un algorithme écrit en Ruby vers JavaScript, mais je n’obtenais que des erreurs. Par curiosité, j’ai essayé Gemini CLI, et il a converti tout le projet Ruby en une seule fois. Entre l’idée et le résultat, ça n’a pris que 5 minutes au total. Impressionnant.
  • J’utilise aussi gemini dans Google Workspace en payant, mais j’obtiens le message disant qu’il manque la variable d’environnement « GOOGLE_CLOUD_PROJECT ». Comme nous n’utilisons pas GCP, la manière d’obtenir cette variable n’est pas du tout intuitive pour nous, donc au minimum il faudrait une bonne documentation. Dans le pire des cas, on se retrouve dans l’ironie où un utilisateur payant a moins d’accessibilité qu’un utilisateur gratuit.
  • J’ai essayé une intégration sur Apple M1 pour exécuter directement, via CodeRunner, le code généré par Gemini CLI. Ça fonctionne très bien. J’ai aussi partagé un exemple concret avec un lien.
  • J’aimerais une formule d’abonnement unifiée pour les utilisateurs classiques, comme Claude Max, avec conformité IP et accès à l’app Gemini ainsi qu’aux droits API.
  • Il y a actuellement dans le CLI un ensemble de fonctionnalités disponibles, et j’aimerais aussi avoir des options pour en étendre certaines ou les désactiver.

• Claude Code (Opus 4) a bien géré une grosse base de code Rust, mais il avait encore ses limites sur les tâches complexes. En essayant Gemini CLI, l’installation était simple, mais pour la conversion de code Rust, la qualité était clairement inférieure à celle de Claude. Cela dit, j’ai reçu une réponse du type « j’ai complètement massacré le code, donc je vais annuler toutes les modifications et recommencer depuis le début », et honnêtement ce niveau de conscience de soi et de remise à zéro a été le meilleur moment de ma journée.

  • Gemini a des réactions d’erreur amusantes. Il répond parfois sur un ton comme s’il reconnaissait lui-même sa faute, avec des phrases du genre « C’était inattendu ! » ou « Le dernier test va passer, cette fois ! ». Même sans modifier le prompt système, il montre d’ordinaire des réactions très sûres d’elles et émotionnelles. J’imagine que ce genre de langage orienté visualisation du résultat est plus efficace à l’entraînement, ce qui crée cette tendance.
  • À mon avis, Gemini bénéficie du fait d’avoir appris sur l’ensemble de la base de code interne de Google. Rust est peu adopté en interne chez Google, qui dispose déjà de très bons outils C++, donc Gemini semble être d’autant plus faible sur Rust.
  • J’ai eu une expérience similaire. En testant l’implémentation d’une nouvelle fonctionnalité, j’ai fini par abandonner à cause de plusieurs problèmes, comme des fonctions undefined. Claude n’était pas parfait non plus, mais au moins le code fonctionnait. Les résultats de Gemini étaient plus raffinés, mais la finition laissait à désirer.
  • J’ai eu exactement la même expérience : au bout de 15 minutes, il a montré le même comportement de « reset ».
  • Claude aussi repart parfois depuis zéro quand la situation devient vraiment mauvaise.

• Quand on utilise Gemini Code Assist, tout le code est envoyé à Google. D’après le guide officiel, ils collectent tout : prompts, code associé, résultats générés, feedback et informations sur l’usage de certaines fonctionnalités. Des examinateurs humains peuvent voir des données anonymisées pendant 18 mois. Il est indiqué de ne pas saisir d’informations confidentielles ni de données qu’on ne veut pas divulguer.

  • En pratique, une politique plus granulaire s’applique. Pour Code Assist gratuit, les données sont utilisées par défaut, mais il existe un réglage d’opt-out séparé. En cas d’usage de Code Assist payant ou d’API payante, les données ne servent pas à améliorer le machine learning. Les données ne sont exploitées que dans le cas d’un compte gratuit standard sans réglage spécifique.
  • Je reconnais que la politique de confidentialité de Gemini CLI prêtait à confusion selon la méthode de connexion. Nous avons regroupé et partagé dans un seul document les politiques et FAQ pour tous les types de compte. Merci d’avoir demandé davantage de transparence.
  • L’aspect le plus frustrant de l’écosystème Gemini, c’est justement la politique de confidentialité. Même si je pense que 2.5 pro est actuellement le meilleur modèle, c’est tellement confus et incohérent qu’à cause de ces guides, j’hésite à l’utiliser en production. Même avec une formule payante très chère, rien ne semble vraiment changer. J’espère fortement des améliorations.
  • Il existe aussi une solution appelée gemmafile, proposée par Mozilla et Google. C’est un Gemini (Gemma) totalement indépendant, sous forme de binaire unique sans dépendances. En pratique, 32 % des organisations utilisent Gemini de cette manière.
  • Il y a aussi un passage caché dans la section « Usage Statistics » de la documentation de configuration, qui explique que les données personnelles, les prompts et le contenu des fichiers ne sont pas stockés.

• On peut voir le prompt système de Gemini CLI sous forme de code (Gist), et il y a aussi sur un blog personnel séparé un compte rendu d’utilisation et des notes.

  • Comme Gemini CLI est open source, l’emplacement du prompt système est public.
  • Seul l’usage des chemins absolus est indiqué, mais les exemples montrent des chemins relatifs, donc c’est un peu déroutant.

• Il y a quelques jours, j’ai essayé de créer une app Python streamlit avec Claude Code en mode vibe coding, mais à partir d’un certain moment, il n’arrivait plus à résoudre les bugs complexes. Gemini CLI, lui, a encaissé des projets bien plus volumineux sans problème, et dans la plupart des cas, il suffit de lui demander « analyser tout le code et corriger les bugs » pour que ça marche. J’ai vraiment l’impression de vivre dans le futur.

  • Je me demande si c’est lié à la taille de la fenêtre de contexte. Celle de Gemini est 5 fois plus grande que celle de Claude. Quand je fais des side projects avec Claude, je me heurte toujours aux limites de contexte et je perds des détails. J’espère que Gemini résoudra ça.
  • La meilleure manière d’utiliser Claude Code consiste à confier les tâches lourdes à Gemini Pro 2.5 ou à o3/o3pro. Grâce au support MCP, on peut maintenant imbriquer étroitement plusieurs modèles. À l’avenir, il semble probable que le standard soit de pouvoir brancher n’importe quel modèle LLM sous forme d’agent CLI. Finalement, les UI grand public fondées sur des marques comme ChatGPT n’ont pas d’avantage réel dans le travail concret.
  • Si on fait rédiger à l’avance par l’IA un document de synthèse de 100 lignes pour chaque module, en n’y mettant que les chemins de référence plutôt que les détails, l’IA peut ensuite retrouver le contexte nécessaire et travailler efficacement sur cette base. Si un module ne peut pas être résumé en 100 lignes, c’est probablement qu’il est temps de le refactoriser. Au fond, avec un LLM aussi, il faut surtout fournir le bon contexte important.
  • Le prompt engineering et des instructions précises sont en fait plus efficaces. « Corrige tous les bugs » n’est pas forcément une approche utile en situation réelle.
  • Mais dès qu’on touche à de la vraie complexité, ça s’effondre facilement. Le vibe coding produit beaucoup de code inutile, et c’est moins efficace en mémoire que du code écrit à la main. Si cette manière de faire se généralise, on peut même s’attendre à une hausse de la demande en DRAM.

• J’aurais préféré que ce soit écrit en Go ou en Rust. Un CLI en binaire unique qui n’exige pas l’installation du runtime Node aurait été mieux.

  • Ce genre de projet se met à jour fréquemment, donc le laisser être géré automatiquement par npm/pip semble plus réaliste. En pratique, il ne fait pas de travaux lourds, donc Node n’est pas un gros problème. Bien sûr, en principe, en Go cela aurait été encore plus propre.
  • Quelqu’un a proposé de demander à Gemini CLI de se réécrire lui-même. Il peut générer son propre code dans la langue souhaitée.
  • Ce n’est pas une question de qualité : comme tous les concurrents mettent en avant leurs outils CLI, on a l’impression qu’ils l’ont adopté surtout pour la forme.
  • Si on veut en faire un vrai exécutable, on pourrait probablement le packager et le compiler avec Bun ou Deno. S’il n’y a rien de particulier dans le code Node, Bun devrait pouvoir produire un exécutable autonome. Je me demande quelle serait la différence de taille d’exe avec Go ou Rust.
  • OpenAI est aussi en train de reconstruire Codex CLI de TypeScript vers Rust. Personnellement, l’installation de Node s’est bien passée et le packaging aussi, donc quelle que soit la méthode, ça ne me pose pas de problème.

• J’ai reçu le message « échec de connexion avec un compte Google Workspace ». Si Gemini CLI est réservé aux utilisateurs non commerciaux, c’est déroutant. Sur les services Google, les comptes Workspace sont vraiment limités de manière déraisonnablement fréquente. Avant, avec un compte GSuite, je voulais juste l’email, mais l’accès aux données et aux fonctionnalités est restreint en permanence. Même en payant, certaines fonctions sont activées ou bloquées aléatoirement. Cette fois, les utilisateurs de comptes Workspace sont carrément empêchés d’utiliser Gemini CLI, ce qui est frustrant en tant que client fidèle.

  • Il est suggéré de consulter le guide officiel d’authentification sur GitHub.
  • Des réglages supplémentaires sont aussi nécessaires, comme la variable d’environnement GOOGLE_CLOUD_PROJECT.

• Après avoir utilisé cet outil pendant environ un mois, j’ai le sentiment que 2.5pro est SOTA, et qu’avec sa grande fenêtre de contexte d’un million de tokens, il est vraiment très puissant. Il analyse et assimile facilement même de grosses bases de code.

  • Récemment, en l’utilisant dans Cursor, j’ai eu un problème où les imports se cassaient dans un gros fichier Python. Claude n’avait pas ce souci. Je compte essayer directement Gemini CLI aujourd’hui.

[fanotify]

https://github.com/google-gemini/gemini-cli/…
Les méthodes d’authentification 1 et 2a sont gratuites, à partir de 2b il faut un compte payant.

Mon code, y compris les prompts et les réponses, est-il utilisé pour entraîner les modèles de Google ?
Cela dépend entièrement du type de méthode d’authentification que vous utilisez.

Méthode d’authentification 1 : Oui. Si vous utilisez un compte Google personnel, la politique de confidentialité de Gemini Code Assist pour un usage personnel s’applique. Conformément à cette politique, vos prompts, réponses et le code associé sont collectés et peuvent être utilisés pour améliorer les produits Google, y compris pour l’entraînement des modèles.
Méthode d’authentification 2a : Oui. Si vous utilisez une clé d’API Gemini, les conditions d’utilisation de l’API Gemini (service gratuit) s’appliquent. Conformément à cet avis, vos prompts, réponses et le code associé sont collectés et peuvent être utilisés pour améliorer les produits Google, y compris pour l’entraînement des modèles.
Méthodes d’authentification 2b, 3 et 4 : Non. Pour ces comptes, vos données sont soumises aux conditions de Google Cloud ou de l’API Gemini (service payant), et vos entrées sont traitées comme confidentielles. Votre code, vos prompts et vos autres entrées ne sont pas utilisés pour l’entraînement des modèles.

[laeyoung]

Merci de l’avoir résumé de façon aussi claire.