Gemini CLI

 (blog.google)
1 पॉइंट द्वारा GN⁺ 2025-06-26 | 1 टिप्पणियां | WhatsApp पर शेयर करें
  • डेवलपर्स अब टर्मिनल के भीतर Gemini को सीधे कॉल कर सकते हैं, जिससे coding के साथ-साथ content generation, problem solving, deep research और task management को भी command-line workflow में जोड़ा जा सकता है
  • व्यक्तिगत Google account से लॉगिन करने पर मुफ्त Gemini Code Assist license के जरिए Gemini 2.5 Pro और 10 लाख token context window का उपयोग किया जा सकता है
  • preview अवधि में मुफ्त सीमा प्रति मिनट 60 model requests और प्रति दिन 1,000 requests है, जिसका फोकस सामान्य व्यक्तिगत developer workflow में limits तक पहुंचने की संभावना को कम रखना है
  • Apache 2.0 आधारित open source के रूप में जारी किया गया है, इसलिए code review, security impact की जांच, bug reports, feature suggestions और code contributions संभव हैं
  • Gemini Code Assist जैसी तकनीक साझा करते हुए यह VS Code और टर्मिनल दोनों में prompt-based AI coding प्रदान करता है, और agent mode मुफ्त, Standard और Enterprise plans में बिना अतिरिक्त लागत के उपलब्ध है

टर्मिनल में इस्तेमाल होने वाला Gemini agent

  • Gemini CLI एक open source AI agent है जो Gemini को सीधे टर्मिनल में इस्तेमाल करने देता है
  • यह prompts को model तक भेजने के लिए एक lightweight path प्रदान करता है और coding tasks में खास तौर पर मजबूत है
  • coding के अलावा इसे निम्न कामों में इस्तेमाल किया जा सकता है
    • content generation
    • problem solving
    • deep research
    • task management
  • यह Gemini Code Assist के साथ integrated है, इसलिए मुफ्त, Standard और Enterprise Code Assist plan उपयोगकर्ता सभी VS Code और Gemini CLI में prompt-based AI coding का उपयोग कर सकते हैं

मुफ्त उपयोग सीमा और billing विकल्प

  • Gemini CLI को मुफ्त में इस्तेमाल करने के लिए व्यक्तिगत Google account से लॉगिन करके मुफ्त Gemini Code Assist license लेना होगा
  • मुफ्त license में निम्न शामिल हैं
    • Gemini 2.5 Pro access
    • 10 लाख token context window
    • प्रति मिनट 60 model requests
    • प्रति दिन 1,000 model requests
  • जिन professional developers को एक साथ कई agents चलाने हैं या किसी खास model का उपयोग करना है, वे usage-based billing या paid license चुन सकते हैं

command-line features और automation

  • Gemini CLI फिलहाल preview में है और natural language के जरिए code लिखने, debug करने और workflow को सरल बनाने देता है
  • supported features निम्न हैं
    • code understanding
    • file manipulation
    • command execution
    • dynamic problem solving
  • built-in tools के जरिए web context, extensions और automation flows को CLI के भीतर लाया जा सकता है
    • Google Search के जरिए prompts को grounded करके web pages लाना और model को real-time external context देना
    • Model Context Protocol(MCP) या bundled extensions से Gemini CLI की functionality बढ़ाना
    • prompts और instructions को user requirements और workflow के हिसाब से customize करना
    • scripts के भीतर Gemini CLI को non-interactive तरीके से कॉल करके task automation और existing workflows में integration करना

open source और extensibility

  • Gemini CLI को Apache 2.0 license के तहत पूरी तरह open source के रूप में जारी किया गया है
  • developers code की जांच करके इसकी working समझ सकते हैं और security impact की पुष्टि कर सकते हैं
  • GitHub repository में निम्न तरीकों से भाग लिया जा सकता है
    • bug report
    • feature suggestion
    • security practices में सुधार
    • code improvements submit करना
  • project में भागीदारी के रास्ते निम्न हैं
  • extensibility, MCP, GEMINI.md के जरिए system prompts, और व्यक्तिगत तथा team settings पर आधारित है

Gemini Code Assist के साथ साझा तकनीक

  • Gemini Code Assist, students, hobby developers और professional developers के लिए Google का AI coding assistant है
  • यह Gemini CLI जैसी तकनीक साझा करता है, और VS Code में agent mode के जरिए chat window में prompts डालकर काम सौंपे जा सकते हैं
    • tests लिखना
    • errors ठीक करना
    • features implement करना
    • code migration
  • Code Assist agent, prompts के आधार पर multi-step plans बनाता है, failed implementation paths से अपने-आप recover करता है, और solutions recommend कर सकता है
  • Gemini Code Assist agent mode Insiders channel के जरिए मुफ्त, Standard और Enterprise plans में बिना अतिरिक्त लागत के उपलब्ध है
  • Gemini CLI को GitHub repository से install करके शुरू किया जा सकता है

संबंधित पढ़ाई

1 टिप्पणियां

 
GN⁺ 2025-06-26
Hacker News की राय

  • मैं इसी काम की जिम्मेदारी संभाल रहा/रही हूँ। अभी usage बढ़ने की कर्व काफी तेज है, इसलिए आज TPU काफ़ी मेहनत कर रहे हैं
    अब तक मिली feedback के लिए धन्यवाद, और टीम इस thread को पढ़ रही है। bugs या feature requests डालते रहें, हम सब देखेंगे

    • कल दोपहर मैं Ruby में लिखे एक algorithm को pure JavaScript में port करने की कोशिश कर रहा था, लेकिन Ruby न जानते हुए gpt-4.1 की मदद लेने पर बस बेकार के rabbit holes में फँसता रहा
      जिज्ञासा में Gemini CLI install करके Ruby project की ओर point किया, तो एक ही request में conversion हो गया, और “चलो try करते हैं” से असल में चलने तक 5 मिनट लगे—यह काफी प्रभावशाली था
    • Claude Code में एक feature है जिसे अक्सर नज़रअंदाज़ कर दिया जाता है, लेकिन मैंने दूसरे agent tools में नहीं देखा। sub-agent नाम का tool नया context window बनाता है, और model को साफ़ तौर पर define किए गए sub-task को स्वतंत्र रूप से handle करने देता है
      इसकी वजह से Claude Code एक single agent नहीं, बल्कि hierarchical multi-agent model की तरह काम करता है। सोच रहा/रही हूँ कि इसे जानबूझकर नहीं जोड़ा गया है या नहीं, और Gemini CLI में भी यह आए तो ज़रूर try करना चाहूँगा/चाहूँगी
      अगला कदम यह है कि repetitive tasks के लिए custom prompts, tool bundles और context define किए जाएँ, और ये main agent के tools की तरह दिखें। उदाहरण के लिए create_new_page जैसा tool हो, तो page creation procedure को prompt में रखा जा सकता है, और main agent अपने context को detailed procedure से clutter किए बिना उसे एक well-defined task के रूप में delegate कर सकता है
    • Claude Code से switch करके देखा तो core features मजबूत लगते हैं, और enterprise use cases के लिए permission control को और refine करना अच्छा रहेगा। यह अभी code को जल्दी से देखने के आधार पर है
      ज़्यादा impact वाली requests होंगी pattern-based permissions जैसे Bash(git:), जिसमें git allow हो लेकिन rm block हो; Write(logs/.txt) जैसे path scope restrictions; --allowedTools "Read,Bash(npm test)" --deniedTools "Write" जैसे per-session CLI permission flags; allow/deny priority जिसमें explicit deny general allow से ऊपर हो; और system → user → project क्रम वाली config file hierarchy
      मध्यम impact वाले improvements होंगे command argument filtering, जिसमें git commit allow हो लेकिन git --exec-path=/bin/sh block हो; config format जो simple arrays और structured permission objects दोनों support करे; actual active permissions debug करने के लिए gemini permissions list; और OTEL endpoint या API keys के लिए top-level env setting
      permission engine ही core है, और “X allow है, लेकिन X के अंदर Y forbidden है” express कर पाना शुरू हो जाए तो ज़्यादातर advanced use cases खुल जाएँगे
    • coding agent में मैं सचमुच जो देखना चाहता/चाहती हूँ, वह यह feature है कि architect के रूप में software की module boundaries को formally define किया जा सके और AI agent उस modular architecture को follow और use करे
      1 million token context होने पर भी बड़े projects में boundaries define करना उपयोगी है। आम तौर पर किसी न किसी रूप में boundaries मौजूद होती हैं, लेकिन coding agent उन्हें ठीक-ठीक नहीं जान सकता
      अगर simple YAML format में modules, source tree locations, और interact करने वाले दूसरे modules की APIs specify की जा सकें, तो इसे 1 million tokens के अंदर अक्सर आने वाले context में बदलना आसान होगा। agent अगर तय करे कि उसे किसी खास module context में काम करना है, तो वह ठीक उसी module वाला नया context window बना सकता है, बड़े codebase को छोटे codebase जैसा handle कर सकता है, और यह ऐसा area होगा जहाँ Gemini खास तौर पर अच्छा कर सकता है
    • मैं उस organization का member हूँ जो Google Workspace में Gemini के लिए paid plan इस्तेमाल करती है, लेकिन मुझे GOOGLE_CLOUD_PROJECT environment variable not found. Add that to your .env and try again, no reload needed! message मिला
      कम से कम documentation बेहतर होनी चाहिए कि यह environment variable कैसे मिले। अगर आप GCP use नहीं कर रहे हैं तो यह बिल्कुल intuitive नहीं है। worst case में ऐसा हो जाता है कि Gemini के लिए पैसे देने वाले users access नहीं कर पाते और सामान्य Google users access कर लेते हैं

  • एक बड़े Rust codebase में मैं Claude Code 4 Opus को काफी सफलता से use कर रहा था, लेकिन complex tasks में कभी-कभी frustration होता था। आज Gemini CLI try किया और installation आसान था, लेकिन यह लगभग failure जैसा रहा
    Rust code changes को compile होने लायक बनाने की capability Claude से स्पष्ट रूप से खराब थी
    हालांकि Gemini ने एक बार ऐसा output दिया जो शायद आज का highlight रहेगा: “मैंने code को पूरी तरह गड़बड़ कर दिया है। अब मैं codebase में किए गए सभी changes revert करके फिर से शुरू करूँगा।” self-awareness और काम discard करने की इच्छा शानदार थी

    • Gemini में failure का एक मजेदार pattern है। अपनी बनाई changes काम न करें तो यह “हम्म, यह unexpected है” जैसे अजीब तरह से मानवीय phrases से जवाब देता है, और dead end की ओर जाते हुए भी confidently कहता है, “मुझे समस्या समझ आ गई! final test pass होगा”
      मूल रूप से इसमें overconfidence काफी है और system prompt न बदलें तो exclamation marks बहुत ज़्यादा होते हैं। शायद training के दौरान इसने सीखा, या खुद discover किया, कि positive affirmations बेहतर results देते हैं
    • एक अपेक्षाकृत साधारण task के तौर पर “top 5 Google search terms दिखाने वाली script” माँगी
      पहले इसने सीधे search किया और हर एक पर echo लगाया, फिर pytrends use करने की कोशिश की और fail हुआ, फिर किसी paid service को try किया और fail हुआ, फिर कुछ और तरीकों में भी fail हुआ और आखिरकार हार मानकर failure declare कर दिया
      Gemini की शक्ति से edit/run loop को खुद चला पाने की वजह से useful बनने की संभावना है, लेकिन अब तक यह expectations से कम रहा
    • मेरा भी वही experience रहा। आम तौर पर Claude Code अटक जाए तो मैं पूरा code Gemini Pro 2.5 में paste करके सवाल पूछता हूँ और कई बार उससे problem solve हुई है, इसलिए काफी उम्मीद थी
      लेकिन CLI version Rust codebase में consistent code नहीं बना पाया या कुछ issues fix नहीं कर पाया। उम्मीद है किसी दिन यह शानदार हो जाएगा
    • Claude भी हालत बहुत खराब हो जाए तो वैसे ही शुरुआत से फिर शुरू करता है। edits runaway होकर सब कुछ बिगाड़ दें, तब मैंने ऐसा होते देखा है
    • मेरा भी वही अनुभव है। test के तौर पर app में नया feature implement करवाया तो इसने पूरी तरह गड़बड़ कर दी और undefined functions जैसी चीज़ें use कीं। कुछ बार errors report करके fix करवाने के बाद मैंने छोड़ दिया
      Claude ने अच्छी तरह handle किया, लेकिन code मुझे पसंद नहीं आया। Gemini का बनाया code कहीं बेहतर था, लेकिन अंत में वह चीज़ों को आपस में connect नहीं कर पाया

  • कुछ दिन पहले मैंने Claude Code से Streamlit Python पर आधारित एक साधारण stock tracking webapp पूरी तरह vibe coding करके बनवाई थी, और जब तक वह टूटने नहीं लगी, तब तक वह बेहद अच्छी चली। लगता है किसी threshold project size के बाद यह bugs ठीक नहीं कर पाता
    Gemini CLI से वही चीज़ करके देखी तो ठीक से काम करने वाली threshold project size काफी बड़ी लगी। जहाँ Claude Code रास्ता भटकने लगा था, वहाँ Gemini CLI से कहा, “codebase का विश्लेषण करो और सभी bugs ठीक करो”, और कुछ और bugs ठीक करवाने के बाद app बस चल पड़ी
    सच में हम भविष्य में जी रहे हैं

    • सोच रहा हूँ कि इस फर्क का context window size से कितना संबंध है। Gemini की window Claude से 5 गुना बड़ी है
      पिछले कुछ हफ्तों से मैं side project में Claude इस्तेमाल कर रहा हूँ, और अक्सर planning या debugging में flow बनते-बनते, जब implementation के लिए तैयार होता हूँ, तब तक context space खत्म हो जाती है। /compact निर्देश को अच्छी तरह इस्तेमाल करने की कोशिश करने पर भी restart के समय subtle context गायब हो जाता है और implementation quality खराब हो जाती है
      देखना चाहता हूँ कि बड़ी Gemini context window इस समस्या को हल करती है या नहीं
    • अभी Claude Code की best practice यह है कि भारी काम Gemini Pro 2.5 या o3/o3pro को सौंपे जाएँ। MCP support की वजह से Repo Prompt जैसे tools के साथ यह काफी smooth हो जाता है
      कभी-कभी केवल Claude से भी काम चल जाता है, लेकिन planning और integration को दोहराते हुए सब कुछ record करना और फिर iterate करना पड़ता है
      अगर Gemini CLI open source है, तो लगता है इसमें कोई भी model plug in किया जा सकता है। LLM के commodity बनने की राह दिख रही है। सभी big tech चाहेंगे कि उनका अपना LLM winner बने और बाकी गायब हो जाएँ, लेकिन competitor के winner बनने की तुलना में वे commodity वाली दुनिया को कहीं ज्यादा पसंद करेंगे
      अगर future usage CLI agent के ज्यादा करीब है, तो समझ नहीं आता कि fancy UI wrapper कैसे winner-takes-all तक ले जाएगा। OpenAI सिर्फ ChatGPT brand के दम पर user count में आगे है, लेकिन वास्तविक work UI के रूप में ChatGPT स्पष्ट रूप से inferior है
    • AI से हर module को 100-line Markdown में document करवाएँ। यह बहुत high-level होना चाहिए, details न डालें, बस संबंधित file pointers शामिल करें ताकि AI खुद जाकर देख सके
      उस document को starting point बनाने पर AI के पास किसी भी module पर काम करने का context हो सकता है। अगर किसी module को 100 lines के अंदर इस तरह document नहीं किया जा सकता, तो refactoring का समय आ गया है
      अगर किसी खास module को handle करने के लिए Claude की context window कम पड़ती है, तो संभावना है कि human developer भी उसे handle नहीं कर पाएगा। अहम बात है LLM को relevant context पर ठीक-ठीक aim करना
    • लगता है prompt engineering बेहतर करने और instructions ज्यादा specific देने से ज्यादा असर मिलता है। “सभी bugs ठीक करो” एक realistic use case के रूप में effective है या नहीं, यह मुझे पूरी तरह नहीं पता
    • वास्तविक complexity आते ही यह तरीका टूट जाएगा, और duplicate code बहुत ज्यादा हो जाने की संभावना है। अगर खुद लिखा होता तो memory efficiency शायद लगभग दोगुनी बेहतर हो सकती थी
      आगे DRAM demand सामान्य से ज्यादा बढ़ती है या नहीं, यह दिलचस्प होगा। इसकी वजह यह हो सकती है कि ज्यादा software vibe coding या उसके variants से बनाया जा रहा है

  • इसे इस्तेमाल करने पर सारा code data Google को भेजा जाता है। शर्तों में यह लिखा है: https://developers.google.com/gemini-code-assist/resources/p...
    Gemini Code Assist for individuals का इस्तेमाल करने पर Google, Google products और services, machine learning technologies उपलब्ध कराने, सुधारने और विकसित करने के लिए prompts, संबंधित code, generated output, code edits, संबंधित feature usage information और feedback इकट्ठा करता है
    quality improvement और product improvement के लिए human reviewers ऊपर दिए गए data को पढ़ सकते हैं, annotate कर सकते हैं और process कर सकते हैं। कहा गया है कि review से पहले Google account और data को अलग कर दिया जाता है, और अलग की गई copy को अधिकतम 18 महीनों तक store किया जाता है। इसमें कहा गया है कि ऐसी confidential information या data submit न करें जिसे आप reviewers को दिखाना नहीं चाहते या जिसे Google द्वारा products, services और machine learning technologies सुधारने में इस्तेमाल नहीं करवाना चाहते

    • असल में मामला इससे कहीं ज़्यादा nuanced है। अगर आप Code Assist का free version इस्तेमाल करते हैं, तो linked support document के नीचे दिए अनुसार, opt out न करने पर आपका data इस्तेमाल किया जा सकता है
      वहाँ लिखा है, “अगर आप नहीं चाहते कि यह data Google के machine learning models को सुधारने में इस्तेमाल हो, तो आप Gemini Code Assist for individuals setup steps के अनुसार opt out कर सकते हैं” और link यह है: https://developers.google.com/gemini-code-assist/docs/set-up...
      अगर आप Code Assist के लिए पैसे देते हैं, तो data सुधार के लिए इस्तेमाल नहीं होता। pay-as-you-go account की Gemini API key इस्तेमाल करने पर भी यह सुधार के लिए इस्तेमाल नहीं होता। यह सिर्फ तब लागू होता है जब आप non-paid consumer account इस्तेमाल कर रहे हों और opt out न किया हो। शुरुआती description जैसा नहीं है
    • निजी तौर पर Gemini ecosystem में मुझे सबसे ज़्यादा frustrating यही हिस्सा लगता है। 2.5 Pro शायद अभी उपलब्ध models में सबसे अच्छा है और मैं इसे actual work में इस्तेमाल करना चाहता हूँ, लेकिन privacy policies इतनी confusing और fragmented हैं कि मुझे मान लेना पड़ता है कि privacy protection बिल्कुल नहीं है
      भले ही आप महंगा Pro Plus Ultra MegaMax Extreme Gold plan इस्तेमाल कर रहे हों, तब भी। उम्मीद है वे इसे और clear बनाने पर काम कर रहे होंगे
    • यह बात समझ में आई है कि Gemini CLI की privacy policy login method के हिसाब से confusing थी
      account type के हिसाब से terms of service और data policies को व्यवस्थित किया गया है, और इस thread के सवालों को cover करने वाला FAQ शामिल करते हुए एक single document बनाया गया है: https://github.com/google-gemini/gemini-cli/blob/main/docs/t...
    • संबंधित जानकारी configuration.md में “Usage Statistics” के नीचे दबी हुई है। वहाँ जिन चीज़ों को collect नहीं किया जाता बताया गया है, उनमें personally identifiable information, prompts और responses का content, और CLI द्वारा read या write किए गए files का content शामिल है
      https://github.com/google-gemini/gemini-cli/blob/0915bf7d677...
    • Mozilla और Google gemmafile नाम का एक alternative देते हैं। यह Google के Gemini family, जिसे वह Gemma कहता है, को network से अलग local single file के रूप में बिना dependencies के चलाने देता है
      https://huggingface.co/jartine/gemma-2-27b-it-llamafile
      कहा गया है कि 32% organizations ने इसे production environment में deploy किया है: https://www.wiz.io/reports/the-state-of-ai-in-the-cloud-2025

  • Google के Gemini प्रोडक्ट परिवार का fragmented तरीका काफी अच्छा है। मैं Pro subscriber हूँ, लेकिन अभी पता चला कि अतिरिक्त usage पाने के लिए Gemini Code Assist Standard या Enterprise user होना जरूरी है
    मुझे तो यह भी नहीं पता था कि ऐसा कुछ है। एक सामान्य Google user के तौर पर मुझे काफी उदार usage tier मिलता है, लेकिन “Gemini” के लिए पैसे देने पर भी “Gemini CLI” में कोई फायदा नहीं मिलता। मज़ा है

    • Google को Microsoft जैसी ही समस्या है। उसके पास लगभग हर product है, लेकिन confusing product messaging उन चीज़ों को भी dilute कर देती है जिन्हें वह अच्छी तरह करता है
      मुझे Gemini 2.5 Pro पसंद है, और हाल ही में रोज़मर्रा के AI chat assistant की तलाश में Gemini Pro plan समेत कई AI products आज़माए। साथ ही मैं खर्च और subscriptions की संख्या घटाना चाहता था
      Gemini Pro subscription Google One में शामिल है, इसलिए Google Drive इस्तेमाल करने पर सुविधाजनक है, लेकिन मेरे पास पहले से iOS के साथ गहराई से integrated iCloud subscription है, इसलिए Drive पर shift होकर passwords जैसी दूसरी iCloud सुविधाएँ खोने का मेरा कोई plan नहीं था
      Gemini chat UI, macOS के लिए OpenAI ChatGPT client से काफी पीछे है। NotebookLM document summaries के लिए अच्छा है, लेकिन Gemini chat के साथ integrated नहीं है, इसलिए ऐसा लगता है कि Google products के बीच लगातार आना-जाना पड़ रहा है
      आखिरकार मैंने Raycast AI subscribe कर लिया, क्योंकि उसका chat app दूसरे Raycast features के साथ अच्छी तरह integrated है और models भी test किए जा सकते हैं। Latest models तुरंत नहीं मिलते, लेकिन मेरे workflow के लिए यह एक integrated experience देता है
      Google इतने सारे products में बिखरा हुआ है कि सामान्य कामों में OpenAI और coding में Anthropic की तुलना में user experience में हार रहा है। कुछ महीनों में v0 के लिए Google Stitch, GH Copilot/Cursor के लिए अधपके VSCode plugin, और अब Claude Code के लिए इससे catch up करने की कोशिश की, लेकिन सब जल्द मरने वाले side projects जैसे लगते हैं
    • यही वजह है कि बहुत-से startups और solo developers, Gemini 2.5 Pro की quality बेहद ऊँची होने के बावजूद Google के बजाय दूसरे solutions पसंद करते हैं। Google Cloud Dashboard अस्त-व्यस्त है और सालों से ठीक नहीं हुआ
      Vertex है जो कुछ models host करता है, लेकिन यह Google के अपने cloud से कैसे अलग है, समझ नहीं आता। Project level के हिसाब से API भी दो हिस्सों में बँट जाती है। यह उस चीज़ के ठीक उलट है जिसकी अपेक्षा किसी AI provider से होती है: छोटे scale से शुरू करें और project size से बेपरवाह होकर blockers न मिलें
      अंत में जैसे ही project बड़ा होता है, Google AI Studio API से Vertex API पर migrate करना पड़ता है, यानी Google ने ऐसा API solution बनाया है जो scale नहीं करता। OpenAI-compatible API भी हमेशा ठीक से काम नहीं करती, और उस पर निर्भर बहुत-से tools भी टूट जाते हैं
      जिन Google AI products को simplify या integrate करना चाहिए वे हैं Jules vs Gemini CLI, Vertex API और Google AI Studio API
      Vertex के Google Cloud पर निर्भर होने की वजह से app में ये values भी बदलनी पड़ती हैं, जिससे project और complex हो जाता है: 
      # 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
    • Google pricing में बहुत बड़ा मौका गंवा रहा है
      Gemini 2.5 Pro मेरे द्वारा इस्तेमाल किए गए best models में से है और व्यक्तिगत रूप से मुझे o3 से भी बेहतर लगता है, लेकिन Claude या Cursor की तरह एक simple subscription से पूरा access पाने का कोई तरीका नहीं है
      Enterprise users के लिए भी यही हाल है, और उस segment पर OpenAI की मजबूत पकड़ है
    • Anthropic भी वैसा ही है। अगर पिछले कुछ महीनों में बदला नहीं है, तो Claude subscribe करने पर भी Claude Code इस्तेमाल करने के लिए subscription से अलग bill होने वाली API usage से कटता है
      लगता है किसी ने सीख लिया कि हमें CLI पसंद है, और फिर निष्कर्ष निकाला कि CLI के लिए extra charge लेना चाहिए
      Workaround यह है कि GUI में कुछ MCP जोड़कर इस्तेमाल करें, लेकिन terminal multiplexer navigation की तुलना में window navigation सुस्त लगता है, इसलिए पसंद नहीं
    • महीने के 300 डॉलर वाली AI ULTRA membership भी है। दिलचस्प बात यह है कि Google One membership भी यह detail में नहीं समझा पाती कि “extra features” क्या हैं। शायद इसलिए कि वे लगभग हर घंटे बदल सकते हैं

  • System prompt को Gist के रूप में render कर रखा है: https://gist.github.com/simonw/9e5f13665b3112cea00035df7da69...
    और notes यहाँ हैं: https://simonwillison.net/2025/Jun/25/gemini-cli/

    • Gemini CLI open source है, इसलिए system prompt यहाँ भी देखा जा सकता है: https://github.com/google-gemini/gemini-cli/blob/4b5ca6bc777...
    • मज़ेदार है कि यह बहुत पहले abandoned और हाल में deprecated create-react-app इस्तेमाल करने की सलाह देता है। क्या पहले दिन से ही technical debt के ऊपर app को vibe coding करने का इरादा है
    • Absolute paths ही इस्तेमाल करने को कहता है, लेकिन temporary file example में relative path इस्तेमाल करता है। बढ़िया
    • लगता है आप हमेशा नए tools review करने में बेहद व्यस्त रहते होंगे। जिज्ञासा है कि आप इस काम में कैसे आए

  • अफसोस है; अगर यह Go या Rust में लिखा होता तो सचमुच अच्छा होता। चाहूँगा कि यह ऐसी भाषा में हो जो Node जैसे runtime को इंस्टॉल किए बिना single executable binary बना सके

    • ऐसे प्रोजेक्ट को अक्सर अपडेट करना पड़ता है, इसलिए npm या pip जैसी automatic handling mechanism होना शायद ज़्यादा आसान होगा
      वैसे भी प्रोग्राम कोई भारी computation नहीं कर रहा, और जब तक खुलेआम programming crime न किया जाए, modern hardware पर दिक्कत नहीं होनी चाहिए
      मेरे दिमाग में आने वाला इकलौता तर्क यही है, लेकिन सिद्धांततः Go जैसी भाषा इस use case के लिए बहुत अच्छी तरह fit बैठती है
    • Gemini CLI से कह दो कि वह खुद को तुम्हारी पसंद की भाषा में दोबारा लिख दे
    • यह high-quality product बनाने की कोशिश कम, और यह कहने की कोशिश ज़्यादा लगती है कि दूसरी AI companies के पास CLI tools हैं, तो हमारे पास भी है
    • उधर OpenAI, Codex CLI को Rust में फिर से बनाने के लिए TypeScript छोड़ रहा है: https://analyticsindiamag.com/global-tech/openai-is-ditching...
      किसी भी तरफ से बहुत फर्क नहीं पड़ता। Node को बहुत सीमित तौर पर इस्तेमाल करने के मेरे अनुभव में installation, packaging और isolation काफी polished थे
    • लगता है Bun या Deno से standalone executable बनाया जा सकता है:
      https://bun.sh/docs/bundler/executables
      https://docs.deno.com/runtime/reference/cli/compile/
      असल में काम करता है या नहीं, यह मैंने verify नहीं किया, लेकिन अगर यह बिना अजीब extensions वाला सामान्य Node code है तो कम-से-कम Bun में हो जाना चाहिए। executable size Go या Rust की तुलना में कैसा होगा, यह जानने की जिज्ञासा है

  • “Login failed. Make sure your Google account is not a Workspace account” जैसा message दिखता है
    सोच रहा हूँ कि Gemini CLI का vision सिर्फ non-commercial users को target करने का है क्या। GSuite के समय से Workspace account इस्तेमाल कर रहा हूँ, और मुझे बस custom domain वाला Gmail चाहिए था, लेकिन Google products में लगातार सज़ा मिलती हुई लगती है
    मैंने YouTube data और Fitbit data खो दिया, कुछ subscriptions में दूसरी version चुनने का विकल्प नहीं है, और end-user के नजरिए से हर service में यह पूरी तरह random लगता है। अब Workspace account होने की वजह से अपने one-person software development में Gemini CLI भी इस्तेमाल नहीं कर सकता। यह loyal paying users के प्रति actively hostile approach जैसी लगती है

  • करीब एक महीने से इसे इस्तेमाल कर रहा हूँ और यह monster है। ज्यादातर वजह यह है कि 2.5 Pro top-tier है और 10 लाख tokens की विशाल context window का अच्छा उपयोग करता है
    दूसरे tools context को पहले compress करने या files को partial रूप से पढ़ने की कोशिश करते हैं। मैंने इस पर बहुत बड़ा codebase फेंका, फिर भी इसने आसानी से navigate और learn कर लिया

    • हाल ही में Cursor में इस्तेमाल किया तो इसने बड़े Python file के imports बिगाड़ दिए। Claude के साथ ऐसा कभी नहीं हुआ। सोच रहा हूँ कि Gemini इस्तेमाल करते हुए आपको कोई अजीब समस्या आई है क्या। आज CLI try करने वाला हूँ, इसलिए excited हूँ
    • आपका workflow कैसा है, यह जानना चाहूँगा

  • मैंने सचमुच सिर्फ hello लिखा था और यह result आया:
    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"}}]
    बाद में फिर कोशिश करने, या limit बढ़ाने के लिए AI Studio में quota increase request करने, या किसी दूसरे /auth method पर switch करने को कहता है। screen पर Polishing the pixels... 84 seconds से दिख रहा था

    • मेरे साथ भी वही problem थी। Aider में ठीक चलने वाली API key से भी नहीं हुआ, और Gemini Code Assist Standard license से भी नहीं हुआ
      admin UI और docs किसी torture maze जैसे हैं। मेरे जीवन के दो घंटे इससे कहीं बेहतर इस्तेमाल करने के तरीके बार-बार दिमाग में आ रहे हैं
    • यह issue resolve हो जाना चाहिए था: https://github.com/google-gemini/gemini-cli/discussions/2064
    • API key से Gemini इस्तेमाल कर रहा हूँ और यहाँ भी बिल्कुल वही error आया
    • मेरे साथ भी यही situation है। Aider में इस्तेमाल होने वाली environment variable key भी है। वैसे, आजकल aider+gemini भी दर्दनाक रूप से slow हो गया है