Google vừa giới thiệu Gemini CLI, một công cụ AI mã nguồn mở dành cho các terminal, giúp kết nối các mô hình Gemini AI với kho mã nguồn cục bộ. Công cụ này cho phép người dùng gửi các yêu cầu bằng ngôn ngữ tự nhiên để hỗ trợ viết code, giải thích và gỡ lỗi. Sự ra đời của Gemini CLI hứa hẹn sẽ tạo ra những thay đổi đáng chú ý trong quy trình phát triển phần mềm, nhưng vẫn còn nhiều điểm cần được khám phá thêm.
Những điểm chính
- Google ra mắt Gemini CLI, công cụ AI agentic mã nguồn mở cho terminal hỗ trợ lập trình bằng ngôn ngữ tự nhiên.
- Gemini CLI kết nối các mô hình Gemini AI với codebase cục bộ để viết, giải thích, và gỡ lỗi code hiệu quả.
- Công cụ được phát hành dưới giấy phép Apache 2.0, khuyến khích cộng đồng đóng góp trên GitHub.
- Gemini CLI giới hạn 60 yêu cầu mỗi phút và 1.000 yêu cầu mỗi ngày, tăng trải nghiệm người dùng so với trước.
- Công cụ hỗ trợ mở rộng như tạo video, truy cập Google Search và cơ sở dữ liệu bên ngoài qua MCP servers.
Google vừa ra mắt Gemini CLI, một công cụ AI agentic dành cho terminal, giúp kết nối các mô hình Gemini AI với codebase cục bộ. Công cụ này cho phép các nhà phát triển gửi yêu cầu bằng ngôn ngữ tự nhiên để thực hiện các tác vụ lập trình như giải thích code, viết tính năng mới, gỡ lỗi và chạy các lệnh trực tiếp trên terminal. Mục tiêu của Gemini CLI là tích hợp sâu sắc các mô hình AI vào quy trình làm việc của lập trình viên, giúp tăng hiệu quả và giảm bớt gánh nặng thủ công khi xử lý code.
Gemini CLI cạnh tranh trực tiếp với những công cụ AI khác như OpenAI Codex CLI và Anthropic Claude Codetools, vốn đã được nhiều lập trình viên đánh giá cao về tốc độ và độ tiện lợi khi tích hợp. Từ tháng 4, Google Gemini 2.5 Pro đã thu hút được sự chú ý lớn trong cộng đồng phát triển phần mềm nhờ khả năng xử lý thông minh và đa nhiệm. Ngoài ra, các công cụ bên thứ ba như Cursor hay GitHub Copilot cũng chứng kiến sự tăng trưởng mạnh mẽ, góp phần tạo nên bối cảnh cạnh tranh sôi động mà Google muốn tận dụng bằng cách xây dựng mối quan hệ trực tiếp với lập trình viên qua các sản phẩm nội bộ như Gemini CLI.
Không chỉ dừng lại ở lập trình, Gemini CLI còn hỗ trợ nhiều tác vụ khác như tạo video với mô hình Veo 3 của Google và soạn báo cáo nghiên cứu thông qua Deep Research agent. Công cụ này còn kết nối được với Google Search để lấy thông tin thời gian thực, đồng thời truy cập các cơ sở dữ liệu bên ngoài qua MCP servers, giúp mở rộng khả năng xử lý và khai thác dữ liệu của người dùng một cách linh hoạt.
Gemini CLI được phát hành dưới dạng mã nguồn mở với giấy phép Apache 2.0, khuyến khích cộng đồng đóng góp và phát triển trên GitHub. Google cũng đặt ra giới hạn sử dụng khá thoải mái, cho phép người dùng miễn phí gửi tới 60 yêu cầu mỗi phút và 1.000 yêu cầu mỗi ngày, cao gấp đôi mức trung bình so với các lần sử dụng trước đó. Điều này nhằm thúc đẩy sự lan tỏa và áp dụng rộng rãi của công cụ trong cộng đồng phát triển.
Tuy nhiên, sự phổ biến của các công cụ AI lập trình cũng đi kèm với những rủi ro. Khảo sát Stack Overflow 2024 chỉ ra rằng chỉ 43% lập trình viên tin tưởng vào độ chính xác của các công cụ AI này. Nhiều nghiên cứu cảnh báo về khả năng sinh ra lỗi tiềm ẩn và không thể phát hiện các lỗ hổng bảo mật trong mã nguồn. Do đó, việc tích hợp AI vào quy trình phát triển phần mềm cần được thực hiện một cách thận trọng, kết hợp với kiểm tra và giám sát kỹ càng để đảm bảo chất lượng và an toàn của sản phẩm cuối cùng.
