Gemini CLI

 (blog.google)
1 points par GN⁺ 2025-06-26 | 1 commentaires | Partager sur WhatsApp
  • Les développeurs peuvent désormais appeler Gemini directement depuis leur terminal, ce qui permet d’intégrer au workflow en ligne de commande non seulement le codage, mais aussi la génération de contenu, la résolution de problèmes, la recherche approfondie et la gestion des tâches
  • En se connectant avec un compte Google personnel, il est possible d’utiliser Gemini 2.5 Pro et une fenêtre de contexte d’un million de tokens via une licence gratuite Gemini Code Assist
  • Pendant la période de préversion, le quota gratuit est de 60 requêtes de modèle par minute et 1 000 requêtes par jour, avec pour objectif de réduire le risque d’atteindre la limite dans un flux de développement individuel classique
  • Publié en open source sous licence Apache 2.0, il permet d’examiner le code, de vérifier les impacts sur la sécurité, de signaler des bugs, de proposer des fonctionnalités et de contribuer au code
  • Il partage la même technologie que Gemini Code Assist pour proposer du codage IA piloté par prompts dans VS Code comme dans le terminal, et le mode agent est disponible sans coût supplémentaire dans les offres Free, Standard et Enterprise

Un agent Gemini dans le terminal

  • Gemini CLI est un agent IA open source qui permet d’utiliser Gemini directement dans le terminal
  • Il fournit un chemin léger pour envoyer des prompts au modèle, avec un point fort sur les tâches de codage
  • Au-delà du codage, il peut aussi servir aux tâches suivantes
    • Génération de contenu
    • Résolution de problèmes
    • Recherche approfondie
    • Gestion des tâches
  • Intégré à Gemini Code Assist, il permet aux utilisateurs des offres Code Assist gratuite, Standard et Enterprise d’utiliser le codage IA piloté par prompts dans VS Code comme avec Gemini CLI

Quotas gratuits et options de facturation

  • Pour utiliser gratuitement Gemini CLI, il suffit de se connecter avec un compte Google personnel afin d’obtenir une licence gratuite Gemini Code Assist
  • La licence gratuite inclut les éléments suivants
    • Accès à Gemini 2.5 Pro
    • Fenêtre de contexte d’un million de tokens
    • 60 requêtes de modèle par minute
    • 1 000 requêtes de modèle par jour
  • Les développeurs professionnels qui doivent exécuter plusieurs agents en parallèle ou utiliser un modèle spécifique peuvent opter pour une facturation à l’usage ou une licence payante

Fonctions en ligne de commande et automatisation

  • Gemini CLI est actuellement en préversion et permet d’écrire et de déboguer du code en langage naturel, ainsi que de simplifier les workflows
  • Les fonctionnalités prises en charge sont les suivantes
    • Compréhension du code
    • Manipulation de fichiers
    • Exécution de commandes
    • Résolution dynamique de problèmes
  • Ses outils intégrés permettent d’amener du contexte web, des extensions et des flux d’automatisation dans la CLI
    • Avec Google Search, ancrer les prompts dans des sources, récupérer des pages web et fournir au modèle un contexte externe en temps réel
    • Étendre les capacités de Gemini CLI via le Model Context Protocol (MCP) ou des extensions intégrées
    • Personnaliser les prompts et instructions en fonction des besoins et des workflows de l’utilisateur
    • Appeler Gemini CLI en mode non interactif dans des scripts pour automatiser des tâches et l’intégrer aux workflows existants

Open source et extensibilité

  • Gemini CLI est publié en open source complet sous licence Apache 2.0
  • Les développeurs peuvent examiner le code pour comprendre son fonctionnement et vérifier les impacts sur la sécurité
  • Il est possible de participer sur le dépôt GitHub des manières suivantes
    • Signaler des bugs
    • Proposer des fonctionnalités
    • Améliorer les pratiques de sécurité
    • Soumettre des améliorations du code
  • Les voies de participation au projet sont les suivantes
  • L’extensibilité repose sur MCP, les prompts système via GEMINI.md, et les paramètres personnels ou d’équipe

Technologie partagée avec Gemini Code Assist

  • Gemini Code Assist est l’assistant de codage IA de Google destiné aux étudiants, aux développeurs amateurs et aux développeurs professionnels
  • Il partage la même technologie que Gemini CLI et, dans VS Code, permet de confier des tâches au mode agent en saisissant des prompts dans la fenêtre de chat
    • Écriture de tests
    • Correction d’erreurs
    • Implémentation de fonctionnalités
    • Migration de code
  • L’agent Code Assist peut créer un plan en plusieurs étapes à partir d’un prompt, se rétablir automatiquement après une piste d’implémentation qui échoue et recommander des solutions
  • Le mode agent de Gemini Code Assist est disponible via l’Insiders channel, sans coût supplémentaire, dans les offres gratuite, Standard et Enterprise
  • Gemini CLI peut être installé depuis le dépôt GitHub pour commencer

À lire aussi

1 commentaires

 
GN⁺ 2025-06-26
Avis sur Hacker News

  • Je travaille sur ce sujet. En ce moment, l’augmentation de l’usage suit une courbe très raide, donc les TPU souffrent pas mal aujourd’hui.
    Merci pour tous les retours reçus jusqu’ici ; l’équipe lit ce fil. Continuez à signaler les bugs et les demandes de fonctionnalités, on les examinera tous.

    • Hier après-midi, j’ai essayé de porter en JavaScript pur un algorithme écrit en Ruby ; comme je ne connaissais pas Ruby, je me suis fait aider par gpt-4.1, mais je n’ai fait que m’enfoncer dans des impasses inutiles.
      Par curiosité, j’ai installé Gemini CLI et je l’ai pointé vers le projet Ruby : la conversion a été faite en une seule requête, et il n’a fallu que 5 minutes entre « et si j’essayais » et un résultat réellement fonctionnel. C’était impressionnant.
    • Claude Code a une fonctionnalité souvent négligée que je n’ai pas vue dans d’autres outils d’agents. Un outil appelé sub-agent crée une nouvelle fenêtre de contexte et permet au modèle de traiter indépendamment une sous-tâche clairement définie.
      Grâce à cela, Claude Code se comporte non pas comme un agent unique, mais comme un modèle multi-agent hiérarchique. Je me demande si son absence est intentionnelle, et j’aimerais vraiment l’essayer si elle arrive aussi dans Gemini CLI.
      L’étape suivante consiste à définir, pour chaque tâche répétitive, des prompts personnalisés, des ensembles d’outils et un contexte, qui apparaîtraient ensuite comme des outils pour l’agent principal. Par exemple, avec un outil comme create_new_page, on pourrait mettre dans le prompt la procédure de création d’une page, et l’agent principal pourrait déléguer cela comme une tâche bien définie sans encombrer son propre contexte avec les détails de la procédure.
    • En venant de Claude Code, les fonctionnalités de base semblent solides, mais pour l’adapter aux cas d’usage en entreprise, il faudrait mieux peaufiner le contrôle des permissions. C’est d’après un rapide coup d’œil au code actuel.
      Les demandes à fort impact seraient des permissions basées sur des motifs, comme Bash(git:), qui autorisent git mais bloquent rm ; des restrictions de périmètre de chemin comme Write(logs/.txt) ; des flags CLI de permissions par session comme --allowedTools "Read,Bash(npm test)" --deniedTools "Write" ; une priorité allow/deny où un refus explicite prime sur une autorisation générale ; et une hiérarchie de fichiers de configuration dans l’ordre system → user → project.
      Les améliorations d’impact intermédiaire seraient un filtrage des arguments de commande, par exemple autoriser git commit mais bloquer git --exec-path=/bin/sh ; un format de configuration prenant en charge à la fois les simples tableaux et les objets de permissions structurés ; gemini permissions list pour déboguer les permissions réellement actives ; et un réglage env de premier niveau pour les endpoints OTEL ou les clés d’API.
      Le moteur de permissions est central, et dès qu’il permettra d’exprimer « autoriser X, mais interdire Y à l’intérieur de X », la plupart des cas d’usage avancés deviendront possibles.
    • Ce que j’aimerais vraiment voir dans un agent de codage, c’est une fonctionnalité qui permette, en tant qu’architecte, de définir officiellement les frontières de modules du logiciel et de faire en sorte que l’agent IA suive et exploite cette architecture modulaire.
      Même avec un contexte d’un million de tokens, définir des frontières reste utile dans les grands projets. En général, ces frontières existent sous une forme ou une autre, mais l’agent de codage ne peut pas les connaître précisément.
      Si l’on pouvait spécifier, dans un simple format YAML, les modules, leur emplacement dans l’arborescence source et les API des autres modules avec lesquels ils interagissent, il serait facile de transformer cela en contexte fréquemment inclus dans le million de tokens. Si l’agent détermine qu’il doit travailler dans le contexte d’un module donné, il pourrait créer une nouvelle fenêtre de contexte contenant exactement ce module, traiter une grande base de code comme une petite, et ce serait un domaine où Gemini serait particulièrement bon.
    • Je fais partie d’une organisation qui paie Gemini dans Google Workspace, et j’ai reçu le message GOOGLE_CLOUD_PROJECT environment variable not found. Add that to your .env and try again, no reload needed!
      La documentation devrait au minimum mieux expliquer comment obtenir cette variable d’environnement. Si l’on n’utilise pas GCP, ce n’est pas du tout intuitif. Dans le pire des cas, des utilisateurs qui paient pour Gemini n’y ont pas accès, tandis que des utilisateurs Google ordinaires y ont accès.

  • J’utilisais Claude Code 4 Opus avec pas mal de succès sur une grosse base de code Rust, mais les tâches complexes pouvaient parfois être frustrantes. J’ai essayé Gemini CLI aujourd’hui ; l’installation a été facile, mais l’expérience a frôlé l’échec.
    Sa capacité à modifier du code Rust de façon à ce qu’il compile était nettement inférieure à celle de Claude.
    Cela dit, Gemini m’a sorti une fois ce message, qui sera probablement le moment fort de ma journée : « J’ai complètement mis le code sens dessus dessous. Je vais maintenant annuler toutes les modifications que j’ai apportées à la base de code et recommencer. » Excellente conscience de soi et belle volonté de jeter son propre travail.

    • Gemini a un mode d’échec amusant. Quand les changements qu’il a faits ne marchent pas, il répond avec des formules étrangement humaines comme « Hmm, c’est inattendu », puis, tout en s’enfonçant dans une impasse, déclare avec assurance : « Je comprends le problème ! Le test final passera. »
      Fondamentalement, il est très trop sûr de lui, et si l’on ne change pas le prompt système, il y a beaucoup plus de points d’exclamation. Peut-être qu’au cours de l’entraînement, il a appris, ou découvert par lui-même, que les affirmations positives donnent de meilleurs résultats.
    • Je lui ai demandé une tâche relativement banale : « un script qui affiche les 5 principales recherches Google ».
      Au début, il a fait les recherches directement puis a ajouté echo à chacune ; ensuite il a essayé d’utiliser pytrends et a échoué ; puis il a tenté un autre service payant et a échoué ; après plusieurs autres méthodes ratées, il a fini par abandonner et déclarer l’échec.
      Comme Gemini a la puissance nécessaire pour faire tourner tout seul une boucle modifier/exécuter, il pourrait devenir utile, mais jusqu’ici il est en dessous de mes attentes.
    • J’ai eu la même expérience. J’avais pas mal d’attentes, parce que quand Claude Code bloque, je colle d’habitude tout le code dans Gemini Pro 2.5 et je lui pose la question, et cela m’a permis de résoudre des problèmes plusieurs fois.
      Mais la version CLI n’a pas réussi à produire du code cohérent dans une base Rust ni à corriger quelques problèmes. J’espère qu’elle deviendra excellente un jour.
    • Claude aussi recommence depuis le début quand la situation se dégrade trop. Je l’ai déjà vu faire après que ses éditions se sont emballées et ont tout cassé.
    • Même expérience. Pour tester, je lui ai demandé d’implémenter une nouvelle fonctionnalité dans une app ; il l’a complètement ratée et a utilisé des choses comme des fonctions non définies. Après lui avoir signalé les erreurs et demandé des corrections plusieurs fois, j’ai abandonné.
      Claude s’en est bien sorti, même si le code ne me plaisait pas. Le code produit par Gemini était bien meilleur, mais à la fin il n’a pas réussi à relier les morceaux entre eux.

  • Il y a quelques jours, j’ai entièrement fait du vibe coding avec Claude Code pour une petite application web de suivi d’actions basée sur Streamlit Python, et ça a extrêmement bien marché… jusqu’au moment où ça ne marchait plus. On dirait qu’au-delà d’une certaine taille critique de projet, il n’arrive plus à corriger les bugs
    J’ai essayé de faire la même chose avec Gemini CLI, et la taille critique de projet jusqu’à laquelle ça fonctionne bien semblait nettement plus élevée. Au point où Claude Code commençait à se perdre, j’ai demandé à Gemini CLI « analyse la base de code et corrige tous les bugs », puis je lui ai fait corriger quelques bugs supplémentaires, et l’app a tout simplement fonctionné
    On vit vraiment dans le futur

    • Je me demande dans quelle mesure cette différence est liée à la taille de la fenêtre de contexte. Celle de Gemini est 5 fois plus grande que celle de Claude
      Ces dernières semaines, j’utilise Claude pour un projet perso, et il m’arrive souvent de prendre un bon rythme sur la planification ou le débogage, puis de manquer d’espace de contexte au moment où je suis prêt à implémenter. Même en essayant de bien utiliser l’instruction /compact, au redémarrage, des nuances de contexte disparaissent et la qualité de l’implémentation se dégrade
      J’aimerais tester si la fenêtre de contexte plus grande de Gemini résout ce problème
    • La bonne pratique actuelle avec Claude Code consiste à confier les tâches lourdes à Gemini Pro 2.5 ou à o3/o3pro. Grâce à la prise en charge de MCP, on peut le faire assez fluidement avec des outils comme Repo Prompt
      Parfois, Claude seul suffit, mais il faut itérer sur la planification et l’intégration tout en consignant tout, puis recommencer
      Si Gemini CLI est open source, j’imagine qu’on pourra y brancher n’importe quel modèle. On voit se dessiner la voie vers des LLM comme commodités. Toutes les big tech aimeraient que leur propre LLM gagne et que les autres disparaissent, mais elles préféreront largement un monde de commodités à une victoire d’un concurrent
      Si les usages futurs ressemblent davantage à des agents en CLI, je ne vois pas comment des wrappers UI sophistiqués mèneraient à un marché où le gagnant rafle tout. OpenAI est en tête en nombre d’utilisateurs grâce à la seule marque ChatGPT, mais en tant qu’UI pour le vrai travail, ChatGPT est clairement inférieur
    • Faites documenter par l’IA chaque module sous forme de 100 lignes de Markdown. Cela doit rester à très haut niveau, sans détails, avec seulement des pointeurs vers les fichiers pertinents pour que l’IA puisse aller les consulter elle-même
      En utilisant ce document comme point de départ, l’IA peut disposer du contexte nécessaire pour travailler sur n’importe quel module. Si vous ne pouvez pas documenter un module ainsi en moins de 100 lignes, il est temps de le refactorer
      Si la fenêtre de contexte de Claude est insuffisante pour traiter un module donné, il est probable qu’un développeur humain ne puisse pas le gérer non plus. L’important est de viser précisément le LLM avec le contexte pertinent
    • J’ai l’impression qu’on obtient davantage de résultats en faisant mieux le prompt engineering et en donnant des consignes plus précises. Je ne suis pas sûr que « corrige tous les bugs » soit efficace comme cas d’usage réaliste
    • Dès qu’une vraie complexité apparaît, cette approche s’effondre, et il y a de fortes chances que beaucoup de code dupliqué s’accumule. Si on l’avait écrit soi-même, l’efficacité mémoire aurait peut-être été deux fois meilleure
      Il sera intéressant de voir si la demande en DRAM augmente plus que d’habitude à l’avenir. Cela pourrait venir du fait que davantage de logiciels sont créés en vibe coding, ou par des variantes de cette approche

  • Si vous l’utilisez, toutes les données de code sont envoyées à Google. Les conditions disent ceci : https://developers.google.com/gemini-code-assist/resources/p...
    Lorsque vous utilisez Gemini Code Assist pour les particuliers, Google collecte les prompts, le code associé, les sorties générées, les modifications de code, les informations d’utilisation des fonctionnalités associées et les retours afin de fournir, améliorer et développer les produits et services Google ainsi que les technologies de machine learning.
    Pour améliorer la qualité et les produits, des examinateurs humains peuvent lire, annoter et traiter les données ci-dessus. Il est indiqué qu’avant examen, Google dissocie les données du compte Google et conserve la copie dissociée pendant jusqu’à 18 mois. Il est aussi indiqué de ne pas soumettre d’informations ou de données confidentielles que vous ne souhaitez pas voir consultées par des examinateurs, ni utilisées par Google pour améliorer ses produits, services ou technologies de machine learning.

    • En réalité, c’est beaucoup plus nuancé. Si vous utilisez la version gratuite de Code Assist, vos données peuvent être utilisées sauf si vous vous y opposez, comme indiqué en bas du document d’assistance lié.
      Il est écrit : « Si vous ne souhaitez pas que ces données soient utilisées pour améliorer les modèles de machine learning de Google, vous pouvez vous désinscrire en suivant les étapes de configuration de Gemini Code Assist pour les particuliers », avec ce lien : https://developers.google.com/gemini-code-assist/docs/set-up...
      Si vous payez pour Code Assist, les données ne sont pas utilisées à des fins d’amélioration. Ce n’est pas non plus le cas si vous utilisez une clé API Gemini avec un compte à l’usage. Cela ne concerne que les comptes grand public non payants qui n’ont pas exercé l’opt-out. Ce n’est pas la même chose que la première description.
    • Personnellement, c’est ce qui me frustre le plus dans l’écosystème Gemini. 2.5 Pro est probablement le meilleur modèle disponible aujourd’hui et j’aimerais l’utiliser pour du vrai travail, mais la politique de confidentialité est tellement confuse et fragmentée que je finis par partir du principe qu’il n’y a tout simplement aucune protection de la vie privée.
      Même avec un coûteux abonnement Pro Plus Ultra MegaMax Extreme Gold. J’espère qu’ils travaillent à rendre tout cela plus clair.
    • Nous avons conscience que la politique de confidentialité de Gemini CLI prêtait à confusion selon le mode de connexion.
      Nous avons rassemblé les conditions de service et les politiques de données par type de compte dans un document unique, qui inclut une FAQ répondant aux questions de ce fil : https://github.com/google-gemini/gemini-cli/blob/main/docs/t...
    • Les informations pertinentes sont enfouies dans configuration.md, sous « Usage Statistics ». Cette section liste parmi les éléments non collectés les informations d’identification personnelle, le contenu des prompts et des réponses, ainsi que le contenu des fichiers lus ou écrits par la CLI.
      https://github.com/google-gemini/gemini-cli/blob/0915bf7d677...
    • Mozilla et Google proposent une alternative appelée gemmafile. Elle permet d’exécuter localement, dans un fichier unique et sans dépendances, la famille de modèles Gemini que Google appelle Gemma, sans connexion réseau.
      https://huggingface.co/jartine/gemma-2-27b-it-llamafile
      Il est indiqué que 32 % des organisations l’ont déployé en environnement de production : https://www.wiz.io/reports/the-state-of-ai-in-the-cloud-2025

  • J’aime vraiment la façon dont la gamme Gemini de Google est fragmentée. Je suis abonné Pro, et je viens seulement d’apprendre que pour obtenir du quota supplémentaire, il faut être utilisateur de Gemini Code Assist Standard ou Enterprise
    Je ne savais même pas que ça existait. En tant qu’utilisateur Google lambda, on a droit à un quota généreux, mais même en payant pour « Gemini », on n’obtient aucun avantage pour « Gemini CLI ». Quel plaisir

    • Google souffre du même problème que Microsoft. Ils ont presque tous les produits imaginables, mais leur message produit confus dilue même ce qu’ils font bien
      J’aime Gemini 2.5 Pro, et j’ai récemment essayé plusieurs produits d’IA, y compris l’offre Gemini Pro, pour trouver un assistant de chat IA au quotidien. En même temps, je voulais réduire mes dépenses et le nombre d’abonnements
      L’abonnement Gemini Pro est inclus dans Google One, ce qui est pratique si l’on utilise Google Drive, mais j’ai déjà un abonnement iCloud profondément intégré à iOS et je n’avais pas l’intention de passer à Drive en perdant d’autres fonctions iCloud comme les mots de passe
      L’interface de chat Gemini est très en retard par rapport au client OpenAI ChatGPT pour macOS. NotebookLM est bon pour résumer des documents, mais il n’est pas intégré au chat Gemini, ce qui donne l’impression de devoir sans cesse passer d’un produit Google à un autre
      J’ai finalement pris un abonnement Raycast AI, parce que l’app de chat est bien intégrée aux autres fonctions de Raycast et permet aussi de tester des modèles. Je n’obtiens pas les tout derniers modèles immédiatement, mais cela donne une expérience intégrée à mon flux de travail
      Google est dispersé dans trop de produits et perd sur l’expérience utilisateur face à OpenAI pour les usages généraux, et face à Anthropic pour le code. En quelques mois, ils ont essayé de rattraper v0 avec Google Stitch, GH Copilot/Cursor avec un plugin VSCode pas encore mûr, et maintenant Claude Code avec ça, mais tout ressemble à des projets annexes voués à disparaître bientôt
    • C’est pour cette raison que beaucoup de startups et de développeurs solo préfèrent des solutions non Google, même si la qualité de Gemini 2.5 Pro est extrêmement élevée. Le Google Cloud Dashboard est un bazar, et ça fait des années que ce n’est pas corrigé
      Il y a Vertex, qui héberge certains modèles, mais je ne comprends pas en quoi c’est différent du cloud de Google lui-même. Même les API sont divisées en deux selon le niveau du projet. C’est l’exact opposé de ce qu’on attend d’un fournisseur d’IA : pouvoir démarrer petit et ne pas rencontrer d’obstacles indépendamment de la taille du projet
      Au final, dès que le projet grossit, il faut migrer de l’API Google AI Studio vers l’API Vertex ; Google a donc créé une solution d’API qui ne passe pas à l’échelle. L’API compatible OpenAI ne fonctionne pas toujours bien non plus, et beaucoup d’outils qui en dépendent cassent
      Les produits Google AI qu’il faudrait simplifier ou unifier sont Jules vs Gemini CLI, ainsi que Vertex API et Google AI Studio API
      Comme Vertex dépend de Google Cloud, il faut aussi modifier ce genre de valeurs dans l’app, ce qui complexifie encore le projet : 
      # Replace the `GOOGLE_CLOUD_PROJECT` and `GOOGLE_CLOUD_LOCATION` values  
# with appropriate values for your project.  
export GOOGLE_CLOUD_PROJECT=GOOGLE_CLOUD_PROJECT  
export GOOGLE_CLOUD_LOCATION=global  
export GOOGLE_GENAI_USE_VERTEXAI=True
      [1] : https://cloud.google.com/vertex-ai/generative-ai/docs/start/...
    • Google passe complètement à côté d’une grosse opportunité sur la tarification
      Gemini 2.5 Pro est le meilleur modèle que j’aie utilisé, et personnellement je le préfère même à o3, mais il n’existe pas de formule donnant un accès complet via un abonnement simple comme Claude ou Cursor
      C’est pareil côté utilisateurs entreprise, et ce segment est fermement tenu par OpenAI
    • Anthropic, c’est pareil. Si ça n’a pas changé ces derniers mois, même en étant abonné à Claude, l’utilisation de Claude Code est décomptée de l’utilisation API facturée séparément de l’abonnement
      Quelqu’un a dû comprendre que nous aimions les CLI, puis en conclure qu’il fallait donc facturer les CLI en supplément
      Le contournement consiste à utiliser l’interface graphique avec quelques MCP branchés dessus, mais je n’aime pas ça : la navigation entre fenêtres est lourde comparée à la navigation dans un multiplexeur de terminal
    • Il existe aussi l’abonnement AI ULTRA à 300 dollars par mois. Ce qui est intéressant, c’est que même l’abonnement Google One n’arrive pas à expliquer précisément ce que sont les « fonctionnalités supplémentaires ». Probablement parce que ça peut changer à peu près toutes les heures

  • J’ai rendu le prompt système sous forme de Gist : https://gist.github.com/simonw/9e5f13665b3112cea00035df7da69...
    Il y a plus de notes ici : https://simonwillison.net/2025/Jun/25/gemini-cli/

    • Comme Gemini CLI est open source, le prompt système est aussi visible ici : https://github.com/google-gemini/gemini-cli/blob/4b5ca6bc777...
    • C’est drôle qu’il recommande d’utiliser create-react-app, abandonné depuis longtemps et récemment déprécié. L’idée, c’est de vibe coder une app sur de la dette technique dès le premier jour ?
    • Il dit de n’utiliser que des chemins absolus, mais l’exemple de fichier temporaire utilise un chemin relatif. Très bien
    • Il doit être incroyablement occupé à passer sans cesse de nouveaux outils en revue. Je me demande comment il en est arrivé à faire ce travail

  • Dommage, ça aurait été vraiment bien que ce soit écrit en Go ou en Rust. J’aurais aimé un langage permettant de produire un binaire exécutable unique, sans avoir à installer un runtime comme Node.

    • Comme ce genre de projet doit être mis à jour fréquemment, avoir un mécanisme de gestion automatique comme npm ou pip est probablement plus simple.
      De toute façon, le programme ne fait pas de calculs lourds, et tant qu’il ne commet pas de crimes de programmation flagrants, ça devrait passer sans problème sur du matériel moderne.
      C’est le seul argument qui me vient à l’esprit, mais sur le principe, un langage comme Go convient très bien à ce cas d’usage.
    • Il suffit de demander à Gemini CLI de se réécrire lui-même dans le langage de votre choix.
    • Ce n’est pas vraiment une tentative de créer un produit de grande qualité ; c’est plutôt une façon de dire que, puisque les autres entreprises d’IA ont un outil en ligne de commande, nous aussi.
    • Pendant ce temps, OpenAI abandonne TypeScript pour réécrire Codex CLI en Rust : https://analyticsindiamag.com/global-tech/openai-is-ditching...
      Dans un cas comme dans l’autre, ça n’a pas une grande importance. D’après mon expérience très limitée avec Node, l’installation, le packaging et l’isolation étaient plutôt bien peaufinés.
    • Il semble qu’on puisse créer des exécutables autonomes avec Bun ou Deno :
      https://bun.sh/docs/bundler/executables
      https://docs.deno.com/runtime/reference/cli/compile/
      Je n’ai pas vérifié si ça fonctionne réellement, mais si c’est du code Node ordinaire sans extensions particulières, ça devrait au moins marcher avec Bun. Je me demande quelle serait la taille de l’exécutable par rapport à Go ou Rust.

  • J’obtiens le message « Échec de la connexion. Vérifiez que votre compte Google n’est pas un compte Workspace ».
    Je me demande si la vision de Gemini CLI vise uniquement les utilisateurs non commerciaux. J’utilise un compte Workspace depuis l’époque de GSuite, et tout ce que je voulais, c’était Gmail avec un domaine personnalisé, mais j’ai constamment l’impression d’être puni dans les produits Google.
    J’ai perdu mes données YouTube et Fitbit, certains abonnements ne me permettent pas de choisir une autre version, et selon le service, ça semble totalement aléatoire du point de vue de l’utilisateur final. Maintenant, comme c’est un compte Workspace, je ne peux pas non plus utiliser Gemini CLI pour mon activité de développement logiciel en solo. Ça ressemble à une approche activement hostile envers des utilisateurs payants fidèles.

  • Je l’utilise depuis environ un mois, et c’est un monstre. C’est surtout parce que 2.5 Pro est de très haut niveau et exploite bien son immense fenêtre de contexte d’un million de tokens.
    Les autres outils essaient de compresser le contexte à l’avance ou de lire les fichiers partiellement. Je lui ai donné de très gros codebases, et il a réussi à les parcourir et à les apprendre facilement.

    • Récemment, en l’utilisant dans Cursor, il a cassé les imports d’un gros fichier Python. Claude ne m’a jamais fait ça. Je me demande si tu as rencontré des problèmes étranges avec Gemini. Je compte essayer le CLI aujourd’hui, donc j’ai hâte.
    • Je me demande à quoi ressemble ton workflow.

  • J’ai littéralement tapé seulement hello, et j’ai obtenu ceci :
    API Error: {"error":{"message":"{\n \"error\": {\n \"code\": 429,\n \"message\": \"Resource has been exhausted (e.g. check quota).\",\n \"status\": \"RESOURCE_EXHAUSTED\"\n }\n}\n","code":429,"status":"Too Many Requests"}}]
    Il me dit de réessayer plus tard, ou de demander une augmentation de quota dans AI Studio pour augmenter la limite, ou de passer à une autre méthode /auth. À l’écran, Polishing the pixels... était affiché depuis 84 secondes.

    • Même problème. Ça ne fonctionnait pas non plus avec une clé API qui marchait très bien dans Aider, ni avec une licence Gemini Code Assist Standard.
      L’interface d’administration et la documentation sont un véritable labyrinthe de torture. Je n’arrête pas de penser à toutes les façons dont j’aurais pu employer ces deux heures de ma vie bien plus utilement.
    • Ce problème aurait dû être résolu : https://github.com/google-gemini/gemini-cli/discussions/2064
    • J’utilise Gemini avec une clé API, et j’ai eu exactement la même erreur ici aussi.
    • Même situation. J’ai aussi la clé en variable d’environnement que j’utilise avec Aider. À noter que, ces derniers temps, aider+gemini est aussi devenu péniblement lent.