Phần 1: Giới Thiệu Gemini CLI: Trợ Lý AI Thế Hệ Mới Ngay Trong Terminal Của Bạn

1.1 Gemini CLI là gì? Vượt xa một công cụ dòng lệnh thông thường

Trong thế giới của các nhà phát triển phần mềm, giao diện dòng lệnh (Command Line Interface – CLI), hay còn gọi là terminal, không chỉ là một công cụ—đó là một môi trường làm việc cốt lõi, là “ngôi nhà” nơi hiệu suất, sự linh hoạt và sức mạnh được ưu tiên hàng đầu. Nhận thức sâu sắc điều này, Google đã tạo ra một bước tiến mới bằng việc ra mắt Gemini CLI: một công cụ không chỉ đơn thuần là giao diện dòng lệnh mà là một “AI Agent” (tác tử AI) thực thụ.

googleaidevs

Về cơ bản, Gemini CLI là một công cụ mã nguồn mở, cho phép lập trình viên tương tác trực tiếp với các mô hình trí tuệ nhân tạo Gemini mạnh mẽ của Google ngay từ cửa sổ terminal trên mọi hệ điều hành phổ biến, bao gồm macOS, Windows và Linux. Tuy nhiên, điểm khác biệt mang tính đột phá nằm ở chỗ nó không chỉ dừng lại ở việc trả lời câu hỏi. Gemini CLI được thiết kế để hành động. Nó có khả năng hiểu ngữ cảnh của toàn bộ dự án, tự lập kế hoạch cho các nhiệm vụ phức tạp, và thực thi một chuỗi các hành động như đọc và sửa đổi file, chạy các lệnh shell, và tự động hóa các quy trình từ đơn giản đến phức tạp mà không cần sự can thiệp liên tục của người dùng.

1.2 Tại sao Gemini CLI tạo nên sự khác biệt?

Sự ra đời của Gemini CLI không chỉ là sự bổ sung một công cụ mới vào bộ sưu tập của lập trình viên, mà nó thực sự có tiềm năng tạo ra sự thay đổi đáng kể nhờ vào ba yếu tố cốt lõi:

Phá vỡ rào cản chi phí: Có lẽ yếu tố gây chú ý nhất là chính sách giá của Google. Gemini CLI cung cấp một gói miễn phí được xem là rất hào phóng trong ngành công nghiệp AI hiện nay. Người dùng cá nhân được cấp quyền truy cập vào mô hình Gemini 2.5 Pro hàng đầu, sở hữu cửa sổ ngữ cảnh khổng lồ lên tới 1 triệu token, và được phép thực hiện tới 1.000 yêu cầu mỗi ngày mà không tốn bất kỳ chi phí nào. Điều này đã thực sự “dân chủ hóa” việc tiếp cận các công nghệ AI tiên tiến, vốn trước đây chỉ dành cho các doanh nghiệp lớn hoặc những người sẵn sàng chi trả chi phí API đắt đỏ.
Lợi thế của mã nguồn mở: Gemini CLI được phát hành dưới giấy phép Apache 2.0, một giấy phép mã nguồn mở rất thông thoáng. Điều này có nghĩa là toàn bộ mã nguồn của công cụ đều được công khai. Cộng đồng lập trình viên trên toàn thế giới có thể tự do kiểm tra, xem xét cách nó hoạt động, xác minh các tuyên bố về bảo mật, và quan trọng hơn là trực tiếp sửa đổi, cải tiến và đóng góp vào sự phát triển của dự án. Sự minh bạch này tạo ra một nền tảng vững chắc cho sự tin cậy và thúc đẩy sự đổi mới từ chính cộng đồng người dùng.
Tích hợp AI vào “ngôi nhà” của lập trình viên: Google đã thể hiện sự thấu hiểu sâu sắc đối với cộng đồng developer khi tuyên bố “terminal là nhà”. Thay vì buộc các lập trình viên phải thay đổi thói quen, chuyển đổi qua lại giữa IDE, trình duyệt và các công cụ khác, Gemini CLI mang trí tuệ nhân tạo đến thẳng nơi họ đã và đang làm việc hiệu quả nhất. Điều này giúp giảm thiểu sự gián đoạn trong luồng công việc và tối đa hóa năng suất.

1.3 Bối cảnh thị trường: Vị thế của Gemini CLI trên thế giới

Trên trường quốc tế, Gemini CLI được xem là lời đáp trả trực tiếp và mạnh mẽ của Google tới các đối thủ lớn trong lĩnh vực trợ lý AI dòng lệnh, nổi bật nhất là Claude Code của Anthropic và Codex CLI của OpenAI. Tuy nhiên, việc phân tích sâu hơn cho thấy đây không chỉ là một động thái cạnh tranh về tính năng, mà còn là một động thái cạnh tranh chiến lược vào toàn bộ hệ sinh thái của đối thủ.

Logic đằng sau chiến lược này có thể được hình dung qua các bước sau:

Các đối thủ như Anthropic đã gặt hái thành công và chứng minh được tiềm năng to lớn của mô hình AI agent hoạt động trong terminal với sản phẩm Claude Code.
Tuy nhiên, các công cụ này thường đi kèm với chi phí sử dụng cao hoặc các giới hạn rất khắt khe đối với người dùng miễn phí, tạo ra một rào cản nhất định.
Google nhận thấy cơ hội này và tung ra Gemini CLI với một mô hình hoàn toàn khác biệt: cung cấp các tính năng cao cấp nhất (Gemini 2.5 Pro, 1 triệu token) hoàn toàn miễn phí với giới hạn sử dụng cực kỳ hào phóng, đồng thời mở mã nguồn để thu hút sự tham gia của cộng đồng.
Điều này tạo ra một chiến lược “phá giá” và “mở cửa” hiệu quả. Nó không chỉ thu hút người dùng mới mà còn gây áp lực trực tiếp lên mô hình kinh doanh của các đối thủ, buộc họ phải xem xét lại chính sách giá cả và khả năng tiếp cận sản phẩm của mình. Về bản chất, đây là một cuộc chiến nhằm giành lấy thị phần và xây dựng một cộng đồng người dùng trung thành, chứ không đơn thuần là một cuộc đua về công nghệ.

Phần 2: Giải Mã Sức Mạnh: Các Tính Năng Kỹ Thuật Nổi Bật Của Gemini CLI

Để hiểu tại sao Gemini CLI lại tạo ra một làn sóng phấn khích lớn trong cộng đồng, chúng ta cần phân tích sâu hơn vào các tính năng kỹ thuật cốt lõi làm nên sức mạnh của nó.

2.1 Gói Miễn Phí Hấp Dẫn: Phân tích chi tiết

Chính sách miễn phí của Gemini CLI không chỉ là một chiêu bài marketing, mà là một gói giá trị thực sự hấp dẫn, bao gồm:

Mô hình Gemini 2.5 Pro: Người dùng miễn phí không bị giới hạn ở các mô hình cấp thấp. Họ được cấp quyền truy cập trực tiếp vào Gemini 2.5 Pro, một trong những mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) tiên tiến và mạnh mẽ nhất của Google hiện nay. Điều này đảm bảo chất lượng của các câu trả lời và khả năng xử lý các tác vụ phức tạp.
Cửa sổ ngữ cảnh 1 triệu token: Đây là một trong những ưu thế cạnh tranh lớn nhất. Cửa sổ ngữ cảnh (context window) là khả năng “ghi nhớ” thông tin trong một cuộc hội thoại. Với 1 triệu token, Gemini CLI có thể “đọc” và phân tích toàn bộ các codebase lớn, các tài liệu kỹ thuật dài hàng trăm trang, hoặc lịch sử trò chuyện phức tạp mà không bị mất đi ngữ cảnh quan trọng. Điều này cho phép nó đưa ra những câu trả lời và hành động chính xác hơn rất nhiều so với các mô hình có cửa sổ ngữ cảnh nhỏ hơn.
Giới hạn sử dụng hào phóng: Google cung cấp 60 yêu cầu mỗi phút và 1.000 yêu cầu mỗi ngày. Theo Google, con số này cao gấp đôi mức sử dụng cao nhất mà họ quan sát được trong nội bộ, đảm bảo rằng hầu hết các nhà phát triển cá nhân sẽ hiếm khi, hoặc không bao giờ, chạm đến giới hạn này trong quá trình làm việc thông thường.

2.2 Kiến trúc “Agentic”: Reason-and-Act (ReAct)

Điểm khác biệt cốt lõi giữa Gemini CLI và một chatbot thông thường nằm ở kiến trúc “agentic” của nó, được xây dựng dựa trên vòng lặp Reason-and-Act (ReAct). Thay vì chỉ đơn giản nhận một câu lệnh và trả về một kết quả, Gemini CLI hoạt động theo một quy trình nhận thức giống con người hơn:

Lập luận (Reason): Khi nhận được một yêu cầu phức tạp (ví dụ: “Giúp tôi di chuyển codebase này từ Python 3.8 sang Java”), agent sẽ không lập tức viết code. Thay vào đó, nó sẽ phân tích yêu cầu, chia nhỏ vấn đề thành các bước cụ thể và xây dựng một kế hoạch hành động.
Hành động (Act): Dựa trên kế hoạch đã lập, agent sẽ bắt đầu thực hiện bước đầu tiên bằng cách sử dụng các công cụ có sẵn (ví dụ: đọc file requirements.txt để xác định các thư viện Python cần thay thế).
Quan sát (Observe): Sau khi hành động, agent sẽ quan sát kết quả (ví dụ: danh sách các thư viện) và đánh giá xem nó có phù hợp với kế hoạch hay không. Nếu có lỗi xảy ra, nó sẽ ghi nhận lỗi đó.
Lặp lại (Repeat): Agent sẽ cập nhật kế hoạch dựa trên kết quả quan sát được và tiếp tục thực hiện các bước tiếp theo cho đến khi hoàn thành toàn bộ nhiệm vụ. Nó có khả năng tự phục hồi sau các đường dẫn triển khai thất bại và đề xuất các giải pháp mà người dùng có thể chưa từng nghĩ đến.

Chính kiến trúc ReAct này đã biến Gemini CLI từ một trợ lý thụ động thành một cộng tác viên chủ động, có khả năng tự mình giải quyết các vấn đề phức tạp.

2.3 Tùy Chỉnh và Ghi Nhớ: Sức mạnh của file `GEMINI.md`

Một trong những tính năng tùy biến mạnh mẽ nhất của Gemini CLI là khả năng sử dụng file GEMINI.md. Đây là một file Markdown đơn giản mà người dùng có thể tạo ra trong thư mục gốc của dự án. File này hoạt động như một “bộ nhớ dài hạn” hay một bộ “chỉ dẫn hệ thống” (system prompt) cho AI agent.

Bên trong file GEMINI.md, bạn có thể định nghĩa:

Quy tắc về phong cách code: “Luôn sử dụng snake_case cho tên biến”.
Thông tin về kiến trúc dự án: “Dự án này sử dụng framework React cho frontend và Node.js cho backend”.
Các lệnh build/test thường dùng: “Để chạy unit test, sử dụng lệnh npm test“.
Định nghĩa “tính cách” cho AI: “Hãy trả lời một cách ngắn gọn và đi thẳng vào vấn đề”.

Gemini CLI sẽ tự động đọc file này mỗi khi khởi động trong thư mục đó, giúp các câu trả lời và hành động của nó được cá nhân hóa và phù hợp hơn với ngữ cảnh của dự án. Đáng chú ý hơn, agent còn có khả năng tự động cập nhật file GEMINI.md khi nó phát hiện ra những thông tin quan trọng mới trong quá trình làm việc, tạo ra một “trí nhớ” chung và liên tục được làm giàu cho cả nhóm phát triển.

2.4 Tích Hợp Công Cụ Mạnh Mẽ (Built-in Tools)

Sức mạnh thực thi của Gemini CLI đến từ một bộ công cụ tích hợp sẵn, cho phép nó tương tác với thế giới bên ngoài terminal:

Grounding với Google Search: Đây là một công cụ cực kỳ hữu ích, cho phép agent tự động tìm kiếm trên Google để lấy thông tin thời gian thực. Ví dụ, khi bạn hỏi “Có những thay đổi đột phá nào trong phiên bản Django mới nhất?”, agent có thể tìm kiếm ghi chú phát hành mới nhất và sử dụng thông tin đó để cung cấp một câu trả lời chính xác và cập nhật. Điều này khắc phục được điểm yếu cố hữu của các LLM là kiến thức bị giới hạn bởi thời điểm training.
Tương tác hệ thống file: Gemini CLI có quyền đọc, viết và sửa đổi các file trên hệ thống cục bộ của người dùng (sau khi được cho phép). Điều này mở ra khả năng thực hiện các tác vụ refactor code trên quy mô lớn hoặc tự động tạo các file cấu hình.
Thực thi lệnh shell: Agent có thể chạy các lệnh terminal như git, npm, docker, hoặc bất kỳ lệnh shell nào khác. Bạn có thể ra lệnh bằng ngôn ngữ tự nhiên như “build ứng dụng của tôi, sau đó deploy nó”, và Gemini CLI sẽ tự chuyển đổi nó thành các lệnh shell tương ứng và thực thi chúng.

2.5 Khả Năng Đa Phương Tiện (Multimodality)

Gemini CLI không bị giới hạn trong thế giới văn bản và code. Nó thừa hưởng khả năng đa phương tiện (multimodal) mạnh mẽ của gia đình mô hình Gemini, cho phép nó hiểu và xử lý nhiều loại dữ liệu khác nhau:

Tạo code từ hình ảnh: Một trong những ứng dụng ấn tượng nhất là khả năng chuyển đổi một ý tưởng trực quan thành mã nguồn. Một nhà phát triển có thể cung cấp một bản phác thảo tay (webapp_sketch.jpg) hoặc một bản thiết kế giao diện người dùng (UI mockup) và yêu cầu Gemini CLI “tạo một component React bằng TypeScript và Bootstrap để triển khai thiết kế trang đăng nhập này”. Agent sẽ phân tích bố cục, nhận diện các thành phần UI và tạo ra mã nguồn sẵn sàng để sử dụng.
Phân tích tài liệu PDF: Nó có thể “đọc” một file PDF chứa các thông số kỹ thuật và trích xuất các chi tiết cần thiết để triển khai thành code.
Tạo media: Thông qua tích hợp với các mô hình sáng tạo media của Google như Imagen (tạo ảnh) và Veo (tạo video), người dùng có thể đưa ra các yêu cầu như “tạo một video ngắn kể về cuộc phiêu lưu của một chú mèo gừng” ngay từ terminal.

Khả năng đa phương tiện này đang thay đổi một cách căn bản quy trình làm việc sáng tạo. Theo truyền thống, có một khoảng cách giữa giai đoạn thiết kế và giai đoạn lập trình. Designer tạo ra các bản mockup, và developer phải “dịch” các yếu tố trực quan đó thành code, một quá trình tốn thời gian và dễ gây ra sai lệch. Với Gemini CLI, AI trở thành cầu nối trực tiếp. Nó không chỉ tăng tốc độ triển khai mà còn giảm thiểu “sự mất mát thông tin” trong quá trình chuyển giao, cho phép các ý tưởng trực quan được hiện thực hóa thành sản phẩm kỹ thuật số một cách nhanh chóng và chính xác hơn bao giờ hết.

Phần 3: Hướng Dẫn Cài Đặt và Cấu Hình Chi Tiết (A-Z)

Việc cài đặt và bắt đầu sử dụng Gemini CLI được thiết kế để trở nên cực kỳ đơn giản. Dưới đây là hướng dẫn chi tiết từng bước.

3.1 Yêu Cầu Hệ Thống

Trước khi bắt đầu, hãy đảm bảo hệ thống của bạn đáp ứng hai yêu cầu cơ bản sau:

Node.js: Bạn bắt buộc phải cài đặt Node.js phiên bản 18 hoặc cao hơn. Node.js là một môi trường chạy JavaScript miễn phí và có thể được tải về trực tiếp từ trang web chính thức: https://nodejs.org/en/download. Quá trình cài đặt thường chỉ mất vài phút.
Tài khoản Google: Để sử dụng gói miễn phí hào phóng của Gemini CLI, bạn cần có một tài khoản Google cá nhân (ví dụ: tài khoản Gmail) để xác thực.

3.2 Quy Trình Cài Đặt Từng Bước

Sau khi đã đáp ứng các yêu cầu trên, hãy mở ứng dụng terminal của bạn (ví dụ: PowerShell hoặc Command Prompt trên Windows, Terminal trên macOS và Linux) và làm theo các bước sau:

Bước 1: Chọn phương thức cài đặt

Bạn có hai lựa chọn chính để cài đặt Gemini CLI:

Cách 1 (Khuyến nghị cho người dùng mới hoặc muốn dùng thử): Sử dụng npx. Lệnh này sẽ chạy Gemini CLI mà không cần cài đặt nó vĩnh viễn vào hệ thống của bạn. Ưu điểm của cách này là bạn luôn sử dụng được phiên bản mới nhất mỗi khi chạy lệnh.Bashnpx https://github.com/google-gemini/gemini-cli
Cách 2 (Khuyến nghị cho người dùng thường xuyên): Cài đặt toàn cục (globally) bằng npm (Node Package Manager). Lệnh này sẽ cài đặt Gemini CLI như một công cụ vĩnh viễn trên máy của bạn, cho phép bạn gọi nó từ bất kỳ đâu.Bashnpm install -g @google/gemini-cli

Bước 2: Khởi chạy Gemini CLI

Sau khi cài đặt (hoặc nếu bạn dùng npx), hãy khởi chạy công cụ bằng lệnh đơn giản:

Bash

gemini

Bước 3: Tùy chỉnh ban đầu

Trong lần chạy đầu tiên, Gemini CLI sẽ hỏi bạn chọn một theme màu cho giao diện để phù hợp với sở thích cá nhân của bạn.

3.3 Xác Thực: Miễn Phí vs. Nâng Cao

Gemini CLI cung cấp hai phương thức xác thực chính, tương ứng với hai cấp độ sử dụng khác nhau.

Xác thực miễn phí (Đăng nhập bằng tài khoản Google):
- Đây là phương thức mặc định và đơn giản nhất. Sau khi chạy lệnh gemini, công cụ sẽ tự động mở một tab trên trình duyệt web của bạn hoặc cung cấp một đường link để bạn đăng nhập vào tài khoản Google.
- Sau khi đăng nhập thành công, bạn sẽ được cấp một giấy phép “Gemini Code Assist for individuals” miễn phí, mở khóa toàn bộ quyền lợi của gói miễn phí, bao gồm quyền truy cập Gemini 2.5 Pro và giới hạn 1.000 yêu cầu/ngày.
- Lưu ý quan trọng cho người dùng server không có giao diện (headless server): Quá trình xác thực này có thể phức tạp hơn vì không có trình duyệt để mở. Một số người dùng đã chia sẻ các giải pháp tạm thời như chạy lệnh wget với URL xác thực trên một session SSH khác để hoàn tất quá trình. Đây là một điểm yếu hiện tại của công cụ.
Xác thực nâng cao (Sử dụng API Key):
- Phương thức này dành cho các nhà phát triển chuyên nghiệp hoặc doanh nghiệp có nhu cầu cao hơn, chẳng hạn như:
  - Cần giới hạn sử dụng cao hơn 1.000 yêu cầu/ngày.
  - Muốn chạy nhiều agent cùng lúc.
  - Muốn sử dụng các mô hình Gemini cụ thể khác (ví dụ: các phiên bản trên Vertex AI).
  - Quan trọng nhất: Cần đảm bảo quyền riêng tư tuyệt đối cho mã nguồn, vì dữ liệu gửi qua API Key trả phí sẽ không bị Google sử dụng để huấn luyện mô hình.
- Để sử dụng phương thức này, hãy làm theo các bước sau:
  1. Tạo API Key: Truy cập Google AI Studio (https://aistudio.google.com/) và tạo một API Key mới.
  2. Thiết lập biến môi trường: Quay lại terminal và thiết lập một biến môi trường có tên GEMINI_API_KEY với giá trị là key bạn vừa tạo.
    - Trên macOS/Linux:Bashexport GEMINI_API_KEY="YOUR_API_KEY"
    - Trên Windows (PowerShell):PowerShell$env:GEMINI_API_KEY="YOUR_API_KEY"

Sau khi hoàn tất các bước trên, bạn đã sẵn sàng để bắt đầu hành trình khám phá và làm việc cùng trợ lý AI Gemini ngay trong terminal của mình.

Phần 4: Từ Lý Thuyết Đến Thực Hành: Các Trường Hợp Sử Dụng Điển Hình

Sức mạnh thực sự của một công cụ chỉ được thể hiện qua các ứng dụng thực tế. Dưới đây là các ví dụ về cách bạn có thể tận dụng Gemini CLI trong công việc hàng ngày, từ những tác vụ cơ bản đến các quy trình tự động hóa phức tạp.

4.1 Cho Người Mới Bắt Đầu: Làm Quen Với Trợ Lý Mới

Nếu bạn mới bắt đầu, hãy thử những câu lệnh đơn giản sau để cảm nhận sức mạnh của Gemini CLI:

Giải thích code: Thay vì phải tự mình đọc hiểu một file code lạ, hãy để AI làm việc đó. Điều hướng đến thư mục chứa dự án của bạn trong terminal và khởi chạy gemini. Sau đó, nhập yêu cầu:> Explain the main function in this codebase. Hoặc để tham chiếu đến một file cụ thể:> Explain what the file @main.py does. Gemini sẽ đọc file và cung cấp một bản tóm tắt chức năng, các tham số đầu vào, và logic hoạt động của nó một cách dễ hiểu.
Gỡ lỗi tương tác: Khi chương trình của bạn báo lỗi, đừng vội tìm kiếm trên Google hay Stack Overflow. Hãy sao chép toàn bộ thông báo lỗi, dán vào Gemini CLI và hỏi:> I got a type error in home.js file. Here is the error message: [dán thông báo lỗi vào đây]. Can you help me fix it? Agent sẽ phân tích lỗi, đề xuất nguyên nhân và thậm chí có thể đưa ra đoạn code đã được sửa lỗi.
Tạo script đơn giản: Cần một script nhanh để dọn dẹp file? Hãy yêu cầu trực tiếp:> Write a bash script to back up all.log files in /var/log to a tarball. Gemini sẽ tạo ra một script shell hoàn chỉnh mà bạn có thể sao chép và sử dụng ngay lập tức.

4.2 Tự Động Hóa Công Việc Lập Trình Hàng Ngày

Khi đã quen thuộc hơn, bạn có thể giao cho Gemini CLI những công việc lặp đi lặp lại để tiết kiệm thời gian:

Tự động hóa Git:
- Tóm tắt các thay đổi: Trước khi tạo một commit, bạn có thể hỏi để biết những gì đã thay đổi trong một khoảng thời gian:> Give me a summary of all of the changes that went in yesterday.
- Tạo mô tả Pull Request (PR): Đây là một tác vụ cực kỳ hữu ích. Bạn có thể sử dụng pipe (|) trong Unix để chuyển output của lệnh git diff vào Gemini CLI:Bashgit diff main..feature-branch | gemini "Generate a concise pull request summary highlighting key changes and potential breaking changes. Format in Markdown." Agent sẽ tạo ra một bản mô tả PR chuyên nghiệp, giúp bạn tiết kiệm thời gian và đảm bảo chất lượng tài liệu.
Tạo tài liệu dự án:> Generate comprehensive API documentation for all endpoints in the src/routes/ directory. Gemini sẽ quét các file trong thư mục được chỉ định và tạo ra tài liệu API chi tiết.
Tổ chức file và dự án:> Convert all the images in this directory to png, and rename them to use dates from the exif data. Đây là một ví dụ về việc tự động hóa một tác vụ tẻ nhạt mà thông thường sẽ đòi hỏi script tùy chỉnh hoặc thao tác thủ công.

4.3 Các Kịch Bản Nâng Cao và Tích Hợp

Sức mạnh của Gemini CLI được bộc lộ rõ nhất khi xử lý các tác vụ phức tạp hoặc được tích hợp vào các quy trình lớn hơn.

Di chuyển codebase: Đây là một trong những nhiệm vụ khó khăn nhất đối với lập trình viên. Với Gemini CLI, bạn có thể ra một lệnh cấp cao:> Help me migrate this codebase from the latest version of Java to Python. Agent sẽ tự động phân tích, lập kế hoạch và thực hiện từng bước của quá trình di chuyển, từ việc chuyển đổi cú pháp, xử lý các thư viện phụ thuộc, đến việc cập nhật các file test.
Tạo ứng dụng web hoàn chỉnh từ đầu:> Make a full-screen web app for a wall display to show our most interacted-with GitHub issues. Trong kịch bản này, Gemini CLI không chỉ viết code. Nó sẽ tạo ra toàn bộ cấu trúc dự án (HTML, CSS, JavaScript), tích hợp với API của bên thứ ba (GitHub API) để lấy dữ liệu thời gian thực, và tạo ra một sản phẩm cuối cùng hoàn chỉnh.
Tích hợp vào quy trình CI/CD (Chế độ không tương tác): Chế độ không tương tác, được kích hoạt bằng cờ --prompt, là cầu nối biến Gemini CLI từ một công cụ đối thoại thành một nền tảng tự động hóa thực thụ. Nó cho phép bạn gọi Gemini CLI từ bên trong các script khác (ví dụ: script bash, pipeline của GitHub Actions).Bashgemini --prompt "what is a requirements.txt commonly used for in Python?" Sự kết hợp giữa chế độ không tương tác và khả năng thực thi lệnh shell cho phép tạo ra các chuỗi công việc hoàn toàn tự động. Ví dụ, một script CI/CD có thể:
1. Chạy lệnh gemini --prompt "Analyze the latest commit and generate release notes".
2. Lưu kết quả vào một file.
3. Chạy tiếp lệnh gemini --prompt "Post these release notes to our Slack channel using the Slack MCP tool". Điều này cho thấy AI không chỉ là một trợ lý mà đã trở thành một nhân công tự động, thực hiện cả các tác vụ nhận thức (phân tích, viết lách) và các tác vụ hệ thống (đăng bài, chạy lệnh).

Để giúp người dùng nhanh chóng làm chủ công cụ, bảng tra cứu sau đây tổng hợp các lệnh và cờ (flags) quan trọng nhất.

Bảng 1: Tra Cứu Lệnh và Cờ (Flags) Quan Trọng

Bảng này cung cấp một tài liệu tham khảo nhanh, giúp người dùng chuyển từ việc đọc hiểu sang áp dụng thực tế một cách nhanh chóng, giảm thời gian tra cứu tài liệu và tăng tốc độ học.

Lệnh/Tiền tố	Chức năng	Ví dụ sử dụng
`/memory`	Hiển thị, quản lý bộ nhớ ngữ cảnh từ các file `GEMINI.md`.	`> /memory show`
`/tools`	Liệt kê tất cả các công cụ tích hợp sẵn có.	`> /tools`
`/mcp`	Liệt kê các MCP server đã được kết nối.	`> /mcp`
`/stats`	Hiển thị thống kê sử dụng (token, thời gian).	`> /stats`
`!`	Chế độ Shell Passthrough: thực thi lệnh shell trực tiếp.	`>!ls -la`
`@`	Tham chiếu đến file trong thư mục hiện tại.	`> Explain the code in @main.py`
`--prompt`	Chế độ không tương tác, chạy một câu lệnh duy nhất.	`gemini --prompt "hello"`
`--yolo`	Tự động chấp nhận mọi hành động mà không cần hỏi. CẢNH BÁO: CỰC KỲ NGUY HIỂM.	`gemini --yolo`
`--model`	Chỉ định mô hình Gemini để sử dụng.	`gemini --model gemini-2.5-flash`

Export to Sheets

Phần 5: Phân Tích Đối Thủ Cạnh Tranh: Gemini CLI vs. Claude Code vs. GitHub Copilot

Sự ra mắt của Gemini CLI đã làm nóng thêm cuộc đua trên thị trường trợ lý AI cho lập trình viên. Để hiểu rõ vị thế của nó, chúng ta cần đặt nó lên bàn cân so sánh với hai đối thủ lớn nhất: Claude Code của Anthropic và GitHub Copilot của Microsoft/GitHub.

5.1 Bảng So Sánh Tổng Quan

Bảng sau đây cung cấp một cái nhìn tổng quan, trực diện, giúp người dùng nhanh chóng xác định điểm mạnh, yếu và sự khác biệt cốt lõi giữa các công cụ hàng đầu, từ đó trả lời câu hỏi “Tôi nên dùng cái nào?” một cách hiệu quả.

5.2 So Găng Về Khả Năng “Agentic”: Ai là “Người Thực Thi” Tốt Hơn?

Khả năng “agentic” – tức là khả năng tự chủ lập kế hoạch và thực thi – là yếu tố quyết định hiệu quả của một trợ lý AI dòng lệnh.

Claude Code: Hiện tại, Claude Code được cộng đồng lập trình viên đánh giá là công cụ hàng đầu trong lĩnh vực này. Các bài kiểm tra và phản hồi thực tế cho thấy nó có độ tin cậy cao hơn, tuân thủ chỉ dẫn một cách chặt chẽ, ít mắc lỗi ngớ ngẩn và tạo ra kết quả cuối cùng chất lượng hơn. Nó được xem là một công cụ trưởng thành và ổn định hơn cho các tác vụ quan trọng.
Gemini CLI: Mặc dù sở hữu các thông số kỹ thuật ấn tượng như cửa sổ ngữ cảnh 1 triệu token và tốc độ phản hồi nhanh, phiên bản preview hiện tại của Gemini CLI vẫn còn nhiều vấn đề về độ ổn định. Người dùng thường xuyên báo cáo rằng nó gặp lỗi, bị “mắc kẹt” trong các vòng lặp xử lý, không nhận diện được lỗi khi thực thi lệnh, hoặc tự ý thực hiện những thay đổi không được yêu cầu. Tuy nhiên, tiềm năng của nó là rất lớn nếu Google có thể khắc phục các vấn đề này.
GitHub Copilot: Khả năng agent của Copilot chủ yếu được thể hiện trong môi trường IDE (như VS Code) với tính năng “agent mode”, nơi nó có thể tự động sửa đổi code. Phiên bản CLI của Copilot (gh copilot) lại tập trung nhiều hơn vào việc giải thích các lệnh của gh (GitHub CLI) và đề xuất các lệnh phù hợp, chứ chưa có khả năng tự chủ thực hiện các chuỗi hành động phức tạp như hai đối thủ còn lại.

5.3 Trải Nghiệm Người Dùng và Triết Lý Sản Phẩm: Khi Nào Nên Chọn Công Cụ Nào?

Việc lựa chọn công cụ phù hợp phụ thuộc rất nhiều vào nhu cầu, ngân sách và môi trường làm việc của bạn.

Chọn Gemini CLI khi:
- Bạn là sinh viên, lập trình viên cá nhân, hoặc đang trong giai đoạn học tập và muốn tiếp cận một công cụ AI mạnh mẽ mà không phải lo lắng về chi phí.
- Môi trường làm việc chính của bạn là terminal.
- Bạn cần tự động hóa các tác vụ DevOps, quản lý hệ thống, hoặc các công việc liên quan đến dòng lệnh.
- Bạn muốn khám phá các khả năng mới như tạo code từ hình ảnh, phân tích PDF, hoặc tận dụng thông tin thời gian thực từ Google Search.
Chọn Claude Code khi:
- Bạn là một lập trình viên chuyên nghiệp làm việc trong các dự án thương mại quan trọng.
- Độ tin cậy, tính chính xác và chất lượng của kết quả là ưu tiên hàng đầu.
- Ngân sách không phải là rào cản lớn nhất và bạn sẵn sàng trả phí để có được công cụ tốt nhất và ổn định nhất ở thời điểm hiện tại.
Chọn GitHub Copilot khi:
- Bạn “sống và thở” trong môi trường Visual Studio Code và hệ sinh thái GitHub.
- Nhu cầu chính của bạn là một trợ lý AI tích hợp chặt chẽ vào IDE để hỗ trợ hoàn thành code theo thời gian thực (inline completion), trò chuyện về code, và xử lý các tác vụ liên quan đến Pull Request và Issues.

Phần 6: Phân Tích Về Bảo Mật và Quyền Riêng Tư

Khi một công cụ có quyền truy cập và sửa đổi mã nguồn, các vấn đề về bảo mật và quyền riêng tư trở nên tối quan trọng. Đây là một lĩnh vực mà các nhà phát triển cần xem xét kỹ lưỡng trước khi áp dụng Gemini CLI.

6.1 Dữ Liệu Của Bạn Đi Về Đâu? Miễn Phí vs. Trả Phí

Một trong những phát hiện quan trọng nhất khi phân tích Gemini CLI là có một sự đánh đổi trực tiếp và rõ ràng giữa chi phí và quyền riêng tư. Đây là yếu tố có thể mang tính quyết định đối với các nhà phát triển chuyên nghiệp và các doanh nghiệp.

Quá trình phân tích cho thấy:

Để sử dụng gói miễn phí, người dùng bắt buộc phải đăng nhập bằng tài khoản Google cá nhân.
Các điều khoản sử dụng đi kèm với gói miễn phí này (Gemini Code Assist Privacy Notice for Individuals) nêu rất rõ: “Khi bạn sử dụng Gemini Code Assist cho cá nhân, Google thu thập các câu lệnh, mã nguồn liên quan, kết quả được tạo ra, các chỉnh sửa code, thông tin sử dụng tính năng liên quan, và phản hồi của bạn để cung cấp, cải thiện và phát triển các sản phẩm, dịch vụ và công nghệ máy học của Google”. Điều này ngầm hiểu rằng mã nguồn và các tương tác của bạn có thể được sử dụng để huấn luyện các mô hình AI trong tương lai.
Ngược lại, khi người dùng sử dụng các gói trả phí – thông qua việc cung cấp API key từ Google AI Studio, Vertex AI, hoặc mua giấy phép Enterprise – họ sẽ được hưởng các cam kết về quyền riêng tư dữ liệu. Google tuyên bố sẽ không sử dụng dữ liệu của những khách hàng này để huấn luyện mô hình của mình.
Do đó, người dùng đứng trước một lựa chọn rõ ràng: nhận một công cụ cực kỳ mạnh mẽ miễn phí và chấp nhận rằng dữ liệu của mình có thể được sử dụng cho mục đích nghiên cứu và phát triển của Google, hoặc trả tiền để đảm bảo quyền riêng tư và bảo mật tuyệt đối cho mã nguồn của mình. Đây là một quyết định kinh doanh quan trọng mà mọi cá nhân và tổ chức cần cân nhắc.

Bảng 2: So Sánh Cấp Độ Bảo Mật & Quyền Riêng Tư

Bảng này làm rõ một trong những mối quan tâm lớn nhất của lập trình viên: dữ liệu của họ được xử lý như thế nào. Nó trực tiếp so sánh các chính sách, giúp người dùng và doanh nghiệp đưa ra quyết định sáng suốt về việc áp dụng công cụ.

Cấp độ	Gói Miễn Phí (Tài khoản Google)	Gói Trả Phí (API Key/Enterprise)
Thu thập dữ liệu	Có, Google thu thập prompt, code, và kết quả.	Không, dữ liệu của bạn được cam kết riêng tư.
Sử dụng để training	Có thể được sử dụng để cải thiện mô hình.	Không được sử dụng để training mô hình.
Đối tượng phù hợp	Dự án cá nhân, học tập, thử nghiệm, mã nguồn mở.	Dự án thương mại, mã nguồn nhạy cảm, doanh nghiệp.

Export to Sheets

6.2 Cơ Chế An Toàn Khi Thực Thi: Sandboxing và `--yolo`

Google đã tích hợp một số cơ chế để giảm thiểu rủi ro khi cho phép AI thực thi lệnh trên máy người dùng:

Human-in-the-Loop (Người dùng trong vòng lặp): Theo mặc định, Gemini CLI sẽ không tự ý hành động. Trước khi thực hiện bất kỳ hành động nào có khả năng gây thay đổi hệ thống, như sửa một file hay chạy một lệnh shell, nó sẽ hiển thị một lời nhắc yêu cầu người dùng xác nhận (Allow, Deny, Always Allow). Đây là lớp bảo vệ quan trọng nhất.
Sandboxing: Để tăng cường an ninh, Gemini CLI được thiết kế để chạy các lệnh trong một môi trường bị cô lập (sandbox). Trên macOS, nó tận dụng cơ chế sandboxing gốc của hệ điều hành (có tên mã là Seatbelt). Trên các nền tảng khác như Linux, nó có thể được cấu hình để sử dụng các công nghệ container như Docker hoặc Podman để đảm bảo các lệnh được thực thi trong một không gian hạn chế, không thể truy cập các phần khác của hệ thống.
Rủi ro của --yolo: Cờ --yolo (viết tắt của “You Only Look Once”) là một tính năng dành cho người dùng nâng cao, cho phép Gemini CLI tự động chấp nhận mọi hành động mà không cần hỏi lại. Mặc dù tiện lợi, đây là một tùy chọn cực kỳ nguy hiểm. Nếu một câu lệnh bị AI hiểu sai hoặc bị tấn công bằng kỹ thuật “prompt injection”, nó có thể dẫn đến việc thay đổi hoặc xóa các file quan trọng một cách không thể phục hồi. Người dùng được khuyến cáo phải hết sức thận trọng khi sử dụng cờ này.

6.3 Sức Mạnh Của Mã Nguồn Mở: Giấy Phép Apache 2.0

Việc Gemini CLI là một dự án mã nguồn mở đóng một vai trò quan trọng trong việc xây dựng lòng tin. Với giấy phép Apache 2.0, bất kỳ ai cũng có quyền:

Kiểm tra mã nguồn: Các chuyên gia bảo mật và lập trình viên có thể tự mình xem xét mã nguồn để tìm kiếm các lỗ hổng tiềm ẩn và đảm bảo rằng công cụ không có các hành vi mờ ám.
Xác minh hoạt động: Cộng đồng có thể xác minh rằng các cơ chế an toàn như sandboxing hoạt động đúng như quảng cáo.
Đóng góp và cải thiện: Nếu một lỗ hổng được phát hiện, cộng đồng có thể nhanh chóng đề xuất các bản vá, giúp công cụ trở nên an toàn hơn theo thời gian.

Sự minh bạch này là một lợi thế lớn so với các công cụ mã nguồn đóng, nơi người dùng phải hoàn toàn tin tưởng vào nhà cung cấp.

Phần 7: Khả Năng Mở Rộng: Hệ Sinh Thái MCP và Cộng Đồng

Sức mạnh của Gemini CLI không chỉ đến từ các tính năng do Google xây dựng mà còn từ khả năng mở rộng gần như vô hạn thông qua các tiêu chuẩn mở và sự đóng góp của cộng đồng.

7.1 Giải Thích Giao Thức MCP (Model Context Protocol)

Model Context Protocol (MCP) là một tiêu chuẩn mở, được khởi xướng bởi Anthropic (công ty tạo ra Claude), nhằm mục đích chuẩn hóa cách các agent AI giao tiếp với các công cụ, dịch vụ và nguồn dữ liệu bên ngoài.

Để hiểu một cách đơn giản, hãy tưởng tượng MCP giống như cổng USB-C dành cho thế giới AI. Trước đây, để kết nối một AI agent với các dịch vụ khác nhau như GitHub, Slack, JIRA, các nhà phát triển phải xây dựng các đoạn mã tích hợp (integration) riêng lẻ cho từng dịch vụ. Nếu có M agent và N dịch vụ, bạn sẽ cần M×N lượt tích hợp, một công việc lặp đi lặp lại và tốn kém. MCP giải quyết vấn đề này bằng cách tạo ra một giao thức chung. Giờ đây, các nhà phát triển dịch vụ chỉ cần tạo ra một “MCP server” cho dịch vụ của họ, và các nhà phát triển agent chỉ cần tích hợp “MCP client” vào sản phẩm của mình. Vấn đề được đơn giản hóa từ M×N thành M+N.

Kiến trúc của MCP bao gồm:

Host: Là ứng dụng mà người dùng tương tác, ví dụ như Gemini CLI.
Client: Nằm bên trong Host, quản lý việc kết nối đến một MCP Server cụ thể.
Server: Là một chương trình bên ngoài cung cấp các công cụ (ví dụ: “tạo một issue trên JIRA”) hoặc tài nguyên (ví dụ: “lấy danh sách các pull request từ GitHub”) cho Host thông qua một giao diện chuẩn hóa.

Việc Gemini CLI hỗ trợ MCP từ đầu cho thấy tầm nhìn chiến lược của Google trong việc xây dựng một công cụ có khả năng tương tác và mở rộng, thay vì một hệ sinh thái đóng.

7.2 Khám Phá Các MCP Server Có Sẵn

Người dùng có thể dễ dàng mở rộng khả năng của Gemini CLI bằng cách kết nối nó với các MCP server có sẵn. Việc cấu hình được thực hiện thông qua một file JSON tại địa chỉ ~/.gemini/settings.json.

Hiện tại, cộng đồng đã phát triển và chia sẻ các server cho nhiều dịch vụ phổ biến, bao gồm:

GitHub: Cho phép AI tương tác với repositories, issues, pull requests.
Google Cloud Security: Cung cấp các công cụ để thực hiện các tác vụ vận hành bảo mật (SecOps).
Cloudflare: Tích hợp với các dịch vụ của Cloudflare.
Và hàng trăm server khác: Các kho lưu trữ cộng đồng như Glama.ai đã có sẵn hàng trăm MCP server cho các dịch vụ khác nhau, sẵn sàng để người dùng tích hợp.

Khả năng này cho phép các doanh nghiệp tự xây dựng các MCP server riêng để kết nối Gemini CLI với các hệ thống nội bộ, cơ sở dữ liệu độc quyền hoặc các API chuyên dụng, tạo ra một trợ lý AI được tùy chỉnh hoàn toàn cho quy trình làm việc của họ.

7.3 Tiềm Năng Từ Cộng Đồng: Forks và Extensions

Bản chất mã nguồn mở của Gemini CLI là mảnh đất màu mỡ cho sự sáng tạo của cộng đồng. Ngay sau khi ra mắt, các nhà phát triển đã bắt đầu tạo ra các phiên bản “fork” (nhánh phát triển riêng) của dự án.

Một trong những mong muốn và cũng là hướng phát triển tiềm năng nhất là tạo ra các bản fork cho phép Gemini CLI hoạt động với các mô hình ngôn ngữ cục bộ (local LLMs). Điều này có nghĩa là người dùng có thể chạy Gemini CLI với các mô hình như Gemma của chính Google, hoặc các mô hình từ các nền tảng như Ollama, ngay trên máy tính của mình mà không cần gửi bất kỳ dữ liệu nào lên mạng. Điều này sẽ giải quyết triệt để các lo ngại về quyền riêng tư và loại bỏ sự phụ thuộc vào API của Google.

Tương lai của Gemini CLI có lẽ không chỉ nằm trong tay Google. Sức mạnh thực sự của nó sẽ đến từ một hệ sinh thái sôi động do cộng đồng xây dựng. Chúng ta có thể hình dung ra một tương lai nơi có:

Các phiên bản Gemini CLI được tinh chỉnh cho các ngành nghề cụ thể như y tế, tài chính, luật.
Các bản fork chạy hoàn toàn offline, đáp ứng các yêu cầu an ninh nghiêm ngặt nhất.
Một thị trường các plugin và extension do cộng đồng phát triển, tích hợp Gemini CLI với vô số công cụ và dịch vụ Niche.

Rõ ràng, Google đã cung cấp một nền tảng vững chắc, và chính cộng đồng sẽ là người quyết định giới hạn của nền tảng đó có thể được đẩy xa đến đâu.

Phần 8: Các Vấn Đề Hiện Tại và Lộ Trình Phát Triển

Mặc dù mang trong mình nhiều tiềm năng, Gemini CLI, với tư cách là một sản phẩm đang trong giai đoạn “preview”, vẫn còn tồn tại không ít vấn đề và hạn chế. Việc nhìn nhận thẳng thắn những điểm yếu này là cần thiết để có một cái nhìn toàn diện về công cụ.

8.1 Tổng Hợp Các Lỗi Thường Gặp (Dựa trên Phản Hồi Thực Tế)

Ngay sau khi ra mắt, các diễn đàn như GitHub Issues và Reddit đã ghi nhận hàng loạt phản hồi từ người dùng về các lỗi cơ bản, cho thấy sản phẩm chưa thực sự hoàn thiện:

Lỗi Giới Hạn Sử Dụng (Rate Limit): Đây là vấn đề phổ biến nhất. Rất nhiều người dùng báo cáo rằng họ gặp lỗi 429 RESOURCE_EXHAUSTED (Tài nguyên đã cạn kiệt) ngay cả khi mới chỉ sử dụng công cụ qua vài câu lệnh. Điều này cho thấy hệ thống của Google có thể đã bị quá tải do lượng người dùng truy cập đột biến, hoặc cơ chế đếm yêu cầu đang gặp vấn đề.
Lỗi Xác Thực: Việc xác thực qua trình duyệt tỏ ra cực kỳ khó khăn, nếu không muốn nói là không thể, trên các môi trường không có giao diện đồ họa như server từ xa (headless server) hoặc khi truy cập qua SSH.
Hiệu Năng Kém và Không Ổn Định: Công cụ bị nhiều người dùng đánh giá là rất chậm, đôi khi mất từ 60 đến 90 giây để xử lý các tác vụ đơn giản. Các trường hợp bị treo, tự động thoát mà không có bất kỳ thông báo lỗi nào cũng được báo cáo thường xuyên, gây ra trải nghiệm người dùng rất khó chịu.
Bỏ qua Ngữ Cảnh: Có những báo cáo cho thấy Gemini CLI không phải lúc nào cũng tôn trọng các chỉ dẫn trong file GEMINI.md, hoặc bỏ qua các file cấu hình quan trọng như .env khi phân tích một dự án, dẫn đến các hành động sai lệch.

8.2 Những Hạn Chế Của Mô Hình Gemini 2.5 Pro

Ngoài các lỗi kỹ thuật của bản thân công cụ CLI, mô hình Gemini 2.5 Pro bên trong nó cũng bộc lộ một số hạn chế khi được áp dụng trong thực tế:

Không Tuân Thủ Chỉ Dẫn Chặt Chẽ: So với đối thủ Claude, Gemini đôi khi gặp khó khăn trong việc tuân thủ các chỉ dẫn phức tạp hoặc nhiều ràng buộc một cách chính xác. Nó có thể bỏ sót các chi tiết quan trọng trong câu lệnh.
Sáng Tạo Quá Mức (Over-engineering): Một vấn đề thường được nhắc đến là xu hướng “sáng tạo” quá đà của Gemini. Nó có thể tự ý thêm vào các tính năng không được yêu cầu, hoặc thay đổi cả những phần code đang hoạt động tốt, đôi khi gây ra những lỗi mới không đáng có.
Phản Hồi Quá Dài Dòng (Verbose): Gemini có xu hướng tạo ra các phản hồi rất dài, thêm vào nhiều dòng bình luận (comment) không cần thiết trong code. Điều này có thể hữu ích cho người mới học, nhưng lại làm chậm quá trình làm việc của các lập trình viên có kinh nghiệm, những người chỉ muốn có được đoạn code sạch sẽ và đi thẳng vào vấn đề.

Những vấn đề này cho thấy Gemini CLI được phát hành ở một trạng thái “preview” thực sự. Đây là một sản phẩm chưa được mài giũa, được tung ra thị trường có thể là để cạnh tranh và nhanh chóng thu thập phản hồi từ một lượng lớn người dùng. Chiến lược này, dù có thể giúp Google cải thiện sản phẩm nhanh hơn trong dài hạn, lại đang gây ra một trải nghiệm ban đầu không mấy suôn sẻ cho người dùng tiên phong.

8.3 Lộ Trình Tương Lai và Các Tính Năng Được Mong Đợi

Dựa trên các phản hồi và định hướng của Google, chúng ta có thể phác thảo một lộ trình phát triển tiềm năng cho Gemini CLI:

Hỗ trợ Local Models: Đây là yêu cầu được cộng đồng mong đợi nhất. Khả năng chạy Gemini CLI với các mô hình cục bộ như Gemma sẽ giải quyết đồng thời hai vấn đề lớn: tốc độ (do không cần gọi API qua mạng) và quyền riêng tư. Google đã ghi nhận yêu cầu này và cho biết họ hy vọng sẽ hỗ trợ trong tương lai.
Cải Thiện Độ Tin Cậy và Hiệu Năng: Ưu tiên hàng đầu chắc chắn sẽ là việc khắc phục các lỗi cơ bản về rate limit, xác thực và hiệu năng để biến Gemini CLI thành một công cụ ổn định, đáng tin cậy trong môi trường làm việc chuyên nghiệp.
Checkpointing và Resume: Người dùng rất mong muốn có tính năng lưu lại trạng thái công việc (checkpointing) để có thể tiếp tục (--resume) một tác vụ bị gián đoạn. Đây là một tính năng quan trọng mà đối thủ Claude Code đã có, giúp xử lý các tác vụ lớn và phức tạp một cách an toàn hơn.
Cải thiện khả năng Agentic: Nâng cao khả năng tuân thủ chỉ dẫn, giảm thiểu việc “sáng tạo” không cần thiết và nhận diện lỗi tốt hơn sẽ là những cải tiến quan trọng để Gemini CLI có thể cạnh tranh sòng phẳng với Claude Code về chất lượng thực thi.

Phần 9: Tổng Kết

Gemini CLI không chỉ là một công cụ mới, nó đại diện cho một bước tiến quan trọng trong cách chúng ta tương tác với máy tính và viết phần mềm.

Một sự thay đổi trong mô hình làm việc: Nó biến terminal từ một giao diện nhập lệnh thụ động thành một không gian làm việc đối thoại, thông minh và có khả năng tự chủ.
Tiếp cận AI dễ dàng hơn: Nó mang sức mạnh của các mô hình AI tiên tiến nhất đến tay mọi lập trình viên, không phân biệt khả năng tài chính, thông qua một gói miễn phí hào phóng và triết lý mã nguồn mở, qua đó thúc đẩy sự đổi mới, học hỏi và sáng tạo trong cộng đồng.
Tăng tốc toàn diện: Với khả năng tự động hóa các tác vụ lặp đi lặp lại, phân tích mã nguồn phức tạp, gỡ lỗi thông minh, và thậm chí là sáng tạo đa phương tiện, Gemini CLI hứa hẹn sẽ tăng tốc đáng kể quy trình làm việc và mở ra những phương pháp làm việc hoàn toàn mới.