Gemini CLI

 (blog.google)
1 pontos por GN⁺ 2025-06-26 | 1 comentários | Compartilhar no WhatsApp
  • Com o desenvolvedor podendo chamar o Gemini diretamente dentro do terminal, fica possível integrar não só programação, mas também geração de conteúdo, resolução de problemas, pesquisa aprofundada e gestão de tarefas ao fluxo de trabalho da linha de comando
  • Ao fazer login com uma conta pessoal do Google, é possível usar o Gemini 2.5 Pro e uma janela de contexto de 1 milhão de tokens por meio de uma licença gratuita do Gemini Code Assist
  • Durante o período de preview, o limite gratuito é de 60 solicitações ao modelo por minuto e 1.000 solicitações por dia, com foco em reduzir a chance de atingir o limite em um fluxo típico de desenvolvimento individual
  • Foi lançado como open source sob Apache 2.0, permitindo revisão de código, verificação de impactos de segurança, relato de bugs, sugestão de recursos e contribuições de código
  • Compartilha a mesma tecnologia do Gemini Code Assist para oferecer programação com IA baseada em prompts tanto no VS Code quanto no terminal, e o modo agente é oferecido sem custo adicional nos planos Free, Standard e Enterprise

Agente Gemini para usar no terminal

  • Gemini CLI é um agente de IA open source que permite usar o Gemini diretamente no terminal
  • Ele oferece um caminho leve para enviar prompts ao modelo, com destaque para tarefas de programação
  • Além de programação, também pode ser usado para as seguintes atividades
    • Geração de conteúdo
    • Resolução de problemas
    • Pesquisa aprofundada
    • Gestão de tarefas
  • Integrado ao Gemini Code Assist, permite que usuários dos planos Free, Standard e Enterprise do Code Assist usem programação com IA baseada em prompts tanto no VS Code quanto no Gemini CLI

Limites de uso gratuito e opções de cobrança

  • Para usar o Gemini CLI gratuitamente, basta fazer login com uma conta pessoal do Google e obter uma licença gratuita do Gemini Code Assist
  • A licença gratuita inclui
    • Acesso ao Gemini 2.5 Pro
    • Janela de contexto de 1 milhão de tokens
    • 60 solicitações ao modelo por minuto
    • 1.000 solicitações ao modelo por dia
  • Desenvolvedores profissionais que precisam executar vários agentes ao mesmo tempo ou usar modelos específicos podem optar por cobrança por uso ou uma licença paga

Recursos de linha de comando e automação

  • O Gemini CLI está atualmente em preview e permite escrever código, depurar e simplificar fluxos de trabalho usando linguagem natural
  • Os recursos compatíveis incluem
    • Compreensão de código
    • Manipulação de arquivos
    • Execução de comandos
    • Resolução dinâmica de problemas
  • Por meio de ferramentas integradas, é possível trazer contexto da web, extensões e fluxos de automação para dentro do CLI
    • Usar o Google Search para embasar prompts, buscar páginas da web e fornecer contexto externo em tempo real ao modelo
    • Expandir os recursos do Gemini CLI com Model Context Protocol (MCP) ou extensões empacotadas
    • Personalizar prompts e instruções de acordo com as necessidades do usuário e o fluxo de trabalho
    • Chamar o Gemini CLI de forma não interativa dentro de scripts para automatizar tarefas e integrá-lo a fluxos de trabalho existentes

Open source e extensibilidade

  • O Gemini CLI foi publicado como open source completo sob a licença Apache 2.0
  • Desenvolvedores podem inspecionar o código para entender como ele funciona e verificar impactos de segurança
  • É possível participar no repositório do GitHub das seguintes formas
    • Relatar bugs
    • Sugerir recursos
    • Melhorar práticas de segurança
    • Enviar melhorias de código
  • Os caminhos para participar do projeto incluem
  • A extensibilidade se baseia em MCP, prompts de sistema via GEMINI.md e configurações pessoais e de equipe

Tecnologia compartilhada com o Gemini Code Assist

  • O Gemini Code Assist é o assistente de programação com IA do Google para estudantes, desenvolvedores por hobby e profissionais
  • Ele compartilha a mesma tecnologia do Gemini CLI e, no VS Code, permite delegar tarefas ao modo agente digitando prompts na janela de chat
    • Escrever testes
    • Corrigir erros
    • Implementar recursos
    • Migrar código
  • O agente do Code Assist pode criar planos em várias etapas com base no prompt, se recuperar automaticamente de caminhos de implementação que falharam e recomendar soluções
  • O modo agente do Gemini Code Assist é oferecido sem custo adicional nos planos Free, Standard e Enterprise por meio do Insiders channel
  • É possível começar instalando o Gemini CLI a partir do repositório no GitHub

Leituras relacionadas

1 comentários

 
GN⁺ 2025-06-26
Opiniões no Hacker News

  • Estou responsável por esse trabalho. No momento, o aumento de uso está em uma curva acentuada, então os TPUs estão sofrendo bastante hoje
    Agradecemos o feedback recebido até agora, e a equipe está lendo esta thread. Continuem enviando bugs ou pedidos de recursos; vamos analisar tudo

    • Ontem à tarde tentei portar um algoritmo escrito em Ruby para JavaScript puro e, sem conhecer Ruby, fui pedindo ajuda ao gpt-4.1, mas só continuei entrando em becos sem saída inúteis
      Por curiosidade, instalei o Gemini CLI e apontei para o projeto Ruby; com uma única solicitação, a conversão ficou pronta, e levou 5 minutos de “será que tento?” até algo funcionando de fato, o que foi impressionante
    • O Claude Code tem um recurso frequentemente subestimado que não vi em outras ferramentas de agente. Uma ferramenta chamada sub-agent cria uma nova janela de contexto e faz o modelo tratar uma subtarefa claramente definida de forma independente
      Graças a isso, o Claude Code se comporta não como um único agente, mas como um modelo hierárquico multiagente. Fico curioso se isso foi deixado de fora de propósito, e eu certamente gostaria de testar se aparecer no Gemini CLI
      O próximo passo é definir prompts personalizados, conjuntos de ferramentas e contextos para cada tarefa repetitiva, e fazer com que eles apareçam como ferramentas para o agente principal. Por exemplo, se houver uma ferramenta como create_new_page, o procedimento de criação de página pode ficar embutido no prompt, e o agente principal pode delegar isso como uma tarefa bem definida sem bagunçar seu próprio contexto com detalhes do procedimento
    • Vindo do Claude Code, as funcionalidades principais parecem sólidas, e para atender a casos de uso corporativos seria bom refinar mais o controle de permissões. Isso é com base em uma leitura rápida do código atual
      Pedidos de alto impacto seriam permissões baseadas em padrões, como Bash(git:), permitindo git mas bloqueando rm; restrições por escopo de caminho, como Write(logs/.txt); flags de permissão de CLI por sessão, como --allowedTools "Read,Bash(npm test)" --deniedTools "Write"; prioridade de permitir/negar em que uma negação explícita prevaleça sobre uma permissão geral; e uma hierarquia de arquivos de configuração na ordem system → user → project
      Melhorias de impacto médio seriam filtragem de argumentos de comando que permita git commit mas bloqueie git --exec-path=/bin/sh; um formato de configuração que suporte tanto arrays simples quanto objetos de permissão estruturados; gemini permissions list para depurar as permissões realmente ativas; e uma configuração env de nível superior para endpoints OTEL ou chaves de API
      O motor de permissões é o ponto central, e, quando for possível expressar “permitir X, mas proibir Y dentro de X”, a maioria dos casos de uso avançados se abre
    • O que eu realmente gostaria de ver em um agente de codificação é a capacidade de, como arquiteto, definir formalmente os limites dos módulos do software e fazer o agente de IA seguir e aproveitar essa arquitetura modular
      Mesmo com um contexto de 1 milhão de tokens, ainda faz sentido definir limites em projetos grandes. Em geral, os limites existem de alguma forma, mas o agente de codificação não tem como conhecê-los com precisão
      Se fosse possível especificar, em um formato YAML simples, os módulos, suas localizações na árvore de código-fonte e as APIs de outros módulos com que interagem, seria fácil transformar isso em um contexto que caiba frequentemente dentro de 1 milhão de tokens. Quando o agente determinar que precisa trabalhar no contexto de um módulo específico, ele poderia criar uma nova janela de contexto contendo exatamente aquele módulo, tratando uma grande base de código como uma base pequena — algo em que o Gemini seria especialmente bom
    • Sou membro de uma organização que paga pelo Gemini no Google Workspace e recebi a mensagem GOOGLE_CLOUD_PROJECT environment variable not found. Add that to your .env and try again, no reload needed!
      No mínimo, a documentação deveria explicar melhor como obter essa variável de ambiente. Se você não usa GCP, isso não é nada intuitivo. No pior caso, quem paga pelo Gemini não consegue acessar, enquanto usuários comuns do Google conseguem

  • Eu vinha usando Claude Code 4 Opus com bastante sucesso em uma grande base de código Rust, mas às vezes ele era frustrante em tarefas complexas. Testei hoje o Gemini CLI e a instalação foi fácil, mas foi quase um fracasso
    A capacidade de fazer alterações em código Rust de modo que compilassem foi visivelmente pior que a do Claude
    Dito isso, o Gemini produziu uma saída que deve ser o destaque do dia: “Baguncei completamente o código. Agora vou reverter todas as alterações que fiz na base de código e começar de novo.” A autoconsciência e a disposição de descartar o trabalho foram excelentes

    • O Gemini tem alguns modos de falha interessantes. Quando uma alteração que ele fez não funciona, responde com frases estranhamente humanas como “hmm, isso é inesperado”, e, mesmo indo para um beco sem saída, declara com confiança: “Entendi o problema! O teste final vai passar”
      No fundo, ele é muito confiante demais, e, se você não mudar o prompt do sistema, há muito mais exclamações. Talvez no treinamento ele tenha aprendido, ou descoberto por conta própria, que afirmações positivas produzem resultados melhores
    • Pedi uma tarefa relativamente comum: “um script que mostre os 5 principais termos de busca do Google”
      Primeiro ele fez as buscas diretamente e acrescentou echo a cada uma; depois tentou usar pytrends e falhou; tentou outro serviço pago e falhou; depois de falhar também em outras abordagens, acabou desistindo e declarou fracasso
      Como ele consegue, com o poder do Gemini, rodar sozinho o ciclo de corrigir/executar, há potencial para se tornar útil, mas até agora ficou abaixo das expectativas
    • Tive a mesma experiência. Eu tinha bastante expectativa porque, quando o Claude Code costuma travar, eu colo o código inteiro no Gemini Pro 2.5 e faço perguntas, e isso já resolveu problemas algumas vezes
      Mas a versão CLI não conseguiu produzir código consistente nem corrigir alguns problemas na base de código Rust. Espero que um dia fique excelente
    • O Claude também recomeça do zero quando a situação fica ruim demais. Já vi isso quando as edições saíram de controle e estragaram tudo
    • Mesma experiência. Como teste, pedi para implementar um novo recurso em um app, e ele estragou tudo completamente, usando coisas como funções indefinidas. Depois de relatar erros algumas vezes e pedir correções, desisti
      O Claude deu conta, embora eu não tenha gostado do código. O código criado pelo Gemini era muito melhor, mas no fim ele não conseguiu conectar as partes entre si

  • Há alguns dias, fiz um vibe coding completo com o Claude Code em um app web simples de acompanhamento de ações baseado em Streamlit Python, e ele funcionou muito bem — até parar de funcionar. Parece que, ao passar de certo tamanho crítico de projeto, ele não consegue mais corrigir bugs
    Tentei fazer a mesma coisa com o Gemini CLI, e o tamanho crítico de projeto em que ele ainda funciona bem pareceu ser bem maior. No ponto em que o Claude Code começou a se perder, pedi ao Gemini CLI para “analisar a base de código e corrigir todos os bugs”; depois de fazê-lo corrigir mais alguns bugs, o app simplesmente funcionou
    Estamos mesmo vivendo no futuro

    • Fico curioso para saber o quanto essa diferença tem a ver com o tamanho da janela de contexto. A janela do Gemini é 5 vezes maior que a do Claude
      Tenho usado o Claude em um projeto paralelo nas últimas semanas e, muitas vezes, quando entro no ritmo de planejamento ou depuração e estou prestes a implementar, o espaço de contexto acaba. Mesmo tentando usar bem a instrução /compact, ao recomeçar o contexto sutil se perde e a qualidade da implementação piora
      Quero testar se a janela de contexto maior do Gemini resolve esse problema
    • Atualmente, a melhor prática com o Claude Code é delegar trabalhos pesados ao Gemini Pro 2.5 ou ao o3/o3pro. Graças ao suporte a MCP, isso dá para fazer de forma bastante fluida com ferramentas como Repo Prompt
      Às vezes dá para usar só o Claude, mas é preciso iterar entre planejamento e integração, registrando tudo e repetindo o processo
      Se o Gemini CLI for open source, parece que será possível plugar qualquer modelo. Dá para ver o caminho em que LLMs viram commodities. Todas as big techs querem que seu próprio LLM seja o vencedor e que os demais desapareçam, mas prefeririam muito mais um mundo comoditizado do que ver uma concorrente vencer
      Se a forma futura de uso estiver mais próxima de agentes de CLI, não vejo como wrappers de UI sofisticados levariam a um cenário de vencedor-leva-tudo. A OpenAI está à frente em número de usuários apenas pela marca ChatGPT, mas, como UI para trabalho real, o ChatGPT é claramente inferior
    • Faça a IA documentar cada módulo em 100 linhas de Markdown. Deve ser em um nível bem alto, sem detalhes, incluindo apenas ponteiros para os arquivos relevantes para que a própria IA consiga encontrá-los
      Usando esse documento como ponto de partida, a IA pode ter o contexto para trabalhar em qualquer módulo. Se não der para documentar um módulo assim em até 100 linhas, é hora de refatorar
      Se a janela de contexto do Claude não for suficiente para lidar com um módulo específico, é bem provável que um desenvolvedor humano também não consiga. O importante é mirar o LLM precisamente no contexto relevante
    • Tenho a sensação de que, fazendo melhor engenharia de prompt e dando instruções mais específicas, dá para extrair muito mais. Não sei bem se “corrija todos os bugs” é um caso de uso realista e eficaz
    • Quando surge complexidade real, essa abordagem desmorona, e é provável que apareça uma quantidade enorme de código duplicado. Se tivesse sido escrito manualmente, talvez fosse umas duas vezes mais eficiente em memória
      Vai ser interessante ver se a demanda por DRAM cresce acima do normal daqui para frente. Pode ser porque mais software será feito por vibe coding, ou por variações disso

  • Ao usar isso, todos os dados de código são enviados para o Google. Os termos dizem o seguinte: https://developers.google.com/gemini-code-assist/resources/p...
    Ao usar o Gemini Code Assist para indivíduos, o Google coleta prompts, código relacionado, saídas geradas, edições de código, informações de uso de recursos relacionados e feedback para fornecer, melhorar e desenvolver produtos e serviços do Google e tecnologias de aprendizado de máquina.
    Para melhoria de qualidade e de produto, revisores humanos podem ler, anotar e processar os dados acima. O texto diz que, antes da revisão, o Google separa os dados da Conta do Google e armazena uma cópia separada por até 18 meses. Também diz para não enviar informações ou dados confidenciais que você não queira que revisores vejam ou que o Google use para melhorar produtos, serviços e tecnologias de aprendizado de máquina.

    • Na prática, é bem mais sutil. Se você usa a versão gratuita do Code Assist, como aparece no fim do documento de suporte linkado, seus dados podem ser usados a menos que você faça opt-out.
      Ele diz: “Se você não quiser que esses dados sejam usados para melhorar os modelos de aprendizado de máquina do Google, é possível fazer opt-out seguindo as etapas de configuração do Gemini Code Assist para indivíduos”, e o link é https://developers.google.com/gemini-code-assist/docs/set-up....
      Se você paga pelo Code Assist, os dados não são usados para melhoria. Também não são usados para melhoria se você usa uma chave da Gemini API de uma conta com pagamento conforme o uso. Isso só se aplica quando você usa uma conta de consumidor não paga e não fez opt-out. É diferente da descrição inicial.
    • Pessoalmente, essa é justamente a parte mais frustrante do ecossistema Gemini. O 2.5 Pro provavelmente é o melhor modelo disponível hoje e eu realmente gostaria de usá-lo no trabalho, mas a política de privacidade é tão confusa e fragmentada que acabo assumindo que simplesmente não há nenhuma proteção de privacidade.
      Mesmo usando um plano caro Pro Plus Ultra MegaMax Extreme Gold. Espero que estejam trabalhando para tornar isso mais claro.
    • Reconhecemos que a política de privacidade do Gemini CLI ficou confusa dependendo da forma de login.
      Organizamos os termos de serviço e as políticas de dados por tipo de conta e criamos um documento único com uma FAQ que aborda as perguntas deste thread: https://github.com/google-gemini/gemini-cli/blob/main/docs/t...
    • As informações relacionadas ficam meio escondidas em configuration.md, em “Usage Statistics”. Ali, os itens listados como não coletados incluem informações de identificação pessoal, o conteúdo de prompts e respostas e o conteúdo de arquivos lidos ou escritos pela CLI.
      https://github.com/google-gemini/gemini-cli/blob/0915bf7d677...
    • A Mozilla e o Google oferecem uma alternativa chamada gemmafile. Ela permite executar a família Gemini, que o Google chama de Gemma, como um único arquivo local, isolado da rede e sem dependências.
      https://huggingface.co/jartine/gemma-2-27b-it-llamafile
      Dizem que 32% das organizações a implantaram em ambientes de produção: https://www.wiz.io/reports/the-state-of-ai-in-the-cloud-2025

  • Gosto muito da forma fragmentada como a família de produtos Gemini do Google funciona. Sou assinante Pro e só agora descobri que, para obter uso adicional, preciso ser usuário do Gemini Code Assist Standard ou Enterprise
    Nem sabia que isso existia. Como usuário comum do Google, recebo um nível de uso generoso, mas mesmo pagando pelo “Gemini”, não ganho benefício nenhum no “Gemini CLI”. Uma maravilha

    • O Google sofre do mesmo problema que a Microsoft. Tem praticamente todos os produtos, mas a mensagem confusa dos produtos dilui até aquilo que eles fazem bem
      Gosto do Gemini 2.5 Pro e, recentemente, testei vários produtos de IA, incluindo o plano Gemini Pro, para encontrar um assistente de chat de IA para uso diário. Ao mesmo tempo, queria reduzir meus gastos e o número de assinaturas
      A assinatura do Gemini Pro vem incluída no Google One, o que é conveniente se você usa o Google Drive, mas eu já tinha uma assinatura do iCloud profundamente integrada ao iOS e não planejava migrar para o Drive e perder outros recursos do iCloud, como senhas
      A UI de chat do Gemini está muito atrás do cliente ChatGPT da OpenAI para macOS. O NotebookLM é bom para resumir documentos, mas não é integrado ao chat do Gemini, então fico com a sensação de ter que ficar alternando entre produtos do Google
      No fim, acabei assinando o Raycast AI. O app de chat é bem integrado a outros recursos do Raycast e também permite testar modelos. Não recebo os modelos mais recentes imediatamente, mas ele oferece uma experiência integrada ao meu fluxo de trabalho
      O Google está espalhado por produtos demais e, em experiência do usuário, está perdendo para a OpenAI em tarefas gerais e para a Anthropic em programação. Em poucos meses, tentou alcançar o v0 com o Google Stitch, o GH Copilot/Cursor com um plugin de VSCode ainda imaturo, e agora o Claude Code com isto, mas tudo parece side project prestes a morrer
    • É por isso que muitas startups e desenvolvedores solo preferem soluções que não sejam do Google, mesmo que a qualidade do Gemini 2.5 Pro seja extremamente alta. O Google Cloud Dashboard é uma bagunça e não é corrigido há anos
      Existe o Vertex, que hospeda alguns modelos, mas não sei no que ele difere da própria nuvem do Google. As APIs também se dividem em duas conforme o nível do projeto. É exatamente o oposto do que se espera de um provedor de IA: começar pequeno e não encontrar obstáculos independentemente do tamanho do projeto
      No fim, assim que o projeto cresce, você precisa migrar da API do Google AI Studio para a API do Vertex, então o Google acabou criando uma solução de API que não escala. A API compatível com a OpenAI também nem sempre funciona bem, e muitas ferramentas que dependem dela quebram
      Os produtos de IA do Google que deveriam ser simplificados ou unificados são Jules vs Gemini CLI, e a API do Vertex com a API do Google AI Studio
      Como o Vertex depende do Google Cloud, você também precisa alterar esses valores no app, o que torna o projeto mais complexo: 
      # 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
    • O Google está deixando passar uma oportunidade enorme na precificação
      Gemini 2.5 Pro é o melhor modelo que já usei e, pessoalmente, acho melhor até que o o3, mas não há uma forma de obter acesso completo por meio de uma assinatura simples, como no Claude ou no Cursor
      O mesmo vale para usuários corporativos, e essa área está totalmente dominada pela OpenAI
    • A Anthropic é igual. Se isso não mudou nos últimos meses, mesmo assinando o Claude, para usar o Claude Code o consumo sai de uso de API cobrado separadamente da assinatura
      Parece que alguém aprendeu que gostamos de CLI e concluiu que, portanto, devemos pagar a mais pelo CLI
      A alternativa é usar a GUI com alguns MCPs acoplados, mas não gosto porque navegar entre janelas é lento comparado a navegar em um multiplexador de terminal
    • Também existe a assinatura AI ULTRA, de US$ 300 por mês. O curioso é que nem a assinatura do Google One consegue explicar em detalhes quais são os “recursos adicionais”. Talvez porque isso possa mudar a cada hora, mais ou menos

  • Renderizei o prompt de sistema como um Gist: https://gist.github.com/simonw/9e5f13665b3112cea00035df7da69...
    Há mais anotações aqui: https://simonwillison.net/2025/Jun/25/gemini-cli/

    • Como o Gemini CLI é open source, o prompt de sistema também pode ser visto aqui: https://github.com/google-gemini/gemini-cli/blob/4b5ca6bc777...
    • É engraçado que ele recomende usar create-react-app, que foi abandonado há muito tempo e descontinuado recentemente. A ideia é fazer vibe coding de um app em cima de dívida técnica desde o primeiro dia?
    • Ele diz para usar apenas caminhos absolutos, mas o exemplo de arquivo temporário usa um caminho relativo. Ótimo
    • Deve ser incrivelmente corrido ficar sempre analisando ferramentas novas. Fico curioso para saber como você acabou fazendo esse tipo de trabalho

  • Seria uma pena se isto tivesse sido escrito em Go ou Rust; teria sido ótimo. Queria que fosse uma linguagem que gerasse um binário executável único, sem precisar instalar um runtime como Node

    • Para projetos assim, que precisam ser atualizados com frequência, provavelmente é mais fácil ter algum mecanismo automatizado como npm ou pip
      De qualquer forma, o programa nem faz computação pesada, e em hardware moderno não deve haver problema, desde que não cometa crimes de programação escancarados
      Esse é o único argumento que me vem à cabeça, mas, em princípio, uma linguagem como Go se encaixa muito bem neste caso de uso
    • É só pedir ao Gemini CLI para reescrever a si mesmo na linguagem que você quiser
    • Isto parece menos uma tentativa de criar um produto de alta qualidade e mais algo para dizer que eles também têm uma ferramenta CLI, já que outras empresas de IA têm uma
    • Enquanto isso, a OpenAI está abandonando TypeScript para refazer o Codex CLI em Rust: https://analyticsindiamag.com/global-tech/openai-is-ditching...
      De qualquer modo, não faz tanta diferença. Pela minha experiência bem limitada com Node, instalação, empacotamento e isolamento estavam bem polidos
    • Parece que é possível criar executáveis independentes com Bun ou Deno:
      https://bun.sh/docs/bundler/executables
      https://docs.deno.com/runtime/reference/cli/compile/
      Não confirmei se funciona de fato, mas, se for código Node comum sem extensões estranhas, acho que pelo menos no Bun deve funcionar. Fico curioso para saber como o tamanho do executável se compara com Go ou Rust

  • Aparece a mensagem “Falha no login. Verifique se sua conta Google não é uma conta Workspace”
    Fico me perguntando se a visão do Gemini CLI mira apenas usuários não comerciais. Uso uma conta Workspace desde os tempos do GSuite, e tudo que eu queria era o Gmail com domínio personalizado, mas sinto que continuo sendo punido nos produtos do Google
    Perdi meus dados do YouTube e do Fitbit, em algumas assinaturas não posso escolher outra versão, e de serviço para serviço tudo parece completamente aleatório do ponto de vista do usuário final. Agora, por ser uma conta Workspace, também não posso usar o Gemini CLI no meu desenvolvimento de software de uma pessoa só. Parece uma abordagem ativamente hostil a usuários pagantes fiéis

  • Tenho usado isto há cerca de um mês e é monstruoso. Em grande parte porque o 2.5 Pro é de altíssimo nível e aproveita bem a enorme janela de contexto de 1 milhão de tokens
    Outras ferramentas tentam pré-comprimir o contexto ou ler arquivos parcialmente. Joguei bases de código muito grandes nele, e mesmo assim ele navegou e aprendeu com facilidade

    • Quando usei recentemente no Cursor, ele quebrou os imports de um arquivo Python grande. O Claude nunca fez isso. Fico curioso se você teve algum problema estranho usando o Gemini. Estou pensando em testar o CLI hoje, então estou animado
    • Fico curioso para saber como é o seu fluxo de trabalho

  • Eu literalmente só digitei hello e recebi isto:
    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"}}]
    Diz para tentar de novo mais tarde, ou solicitar aumento de cota no AI Studio para ampliar o limite, ou mudar para outro método de /auth. Na tela, Polishing the pixels... ficou aparecendo por 84 segundos

    • Tive o mesmo problema. Não funcionou nem com a chave de API que funcionava bem no Aider, nem com a licença Gemini Code Assist Standard
      A UI de administração e a documentação são um labirinto de tortura. Continuavam me vindo à cabeça formas muito melhores de usar duas horas da minha vida
    • Esse problema já deveria ter sido resolvido: https://github.com/google-gemini/gemini-cli/discussions/2064
    • Uso o Gemini com uma chave de API, e recebi exatamente o mesmo erro aqui também
    • Mesma situação. Também tenho a chave em variável de ambiente que uso no Aider. Aliás, ultimamente aider+gemini também ficou dolorosamente lento