- Google, Gemini CLI adlı açık kaynaklı yeni bir yapay zeka ajanını tanıttı
- Bu araç, komut satırı ortamında doğrudan Gemini modelinin yapay zeka yeteneklerinden yararlanmayı sağlıyor
- Geliştiriciler kod üretimi, doküman özetleme, çeviri gibi çeşitli işleri doğrudan CLI üzerinden gerçekleştirebiliyor
- Gemini CLI; genişletilebilirlik, özelleştirme ve açık kaynak erişilebilirliği özellikleriyle öne çıkıyor
- Mevcut yapay zeka ajanlarına kıyasla kullanım kolaylığı ve üretkenlik artışı avantajları sunuyor
Gemini CLI'ye Giriş
- Google, geliştiricilerin komut satırı ortamında yapay zeka yeteneklerini kolayca kullanabilmesi için Gemini CLI'yi kullanıma sundu
- Gemini CLI, Google'ın Gemini modeli temel alınarak geliştirildi ve günlük geliştirme işlerinin otomasyonu, doğal dil işleme, çeviri, kod üretimi ve doküman özetleme gibi çeşitli yapay zeka işlevlerini bütünleşik şekilde sunuyor
- Açık kaynak olarak sunulduğu için serbestçe özelleştirilebiliyor ve genişletilebiliyor; ayrıca geliştirici topluluğunun ihtiyaçlarına uygun çeşitli eklenti ve uzantıların geliştirilmesine imkan tanıyan bir ortam sağlıyor
- Mevcut LLM tabanlı komut satırı araçlarına kıyasla daha basit entegrasyon ve daha yüksek kullanım kolaylığı sunuyor; kullanım örnekleri arasında kod hatalarının düzeltilmesi, geliştirme dokümantasyonunun otomasyonu ve veri analizi gibi işler yer alıyor
- Gemini CLI, yapay zekaya hızlı erişim, gerçek zamanlı kullanım ve geliştirici ortamına doğal biçimde entegre olabilen yapısı sayesinde üretkenliğin artmasına katkı sağlıyor
1 yorum
Hacker News görüşleri
Google’ın Gemini ürünlerinin bu kadar parçalı olması kafa karıştırıyor. Pro abonesi olmama rağmen, daha fazla kullanım hakkı için "Gemini Code Assist Standard" ya da "Enterprise" kullanmam gerektiğini ancak şimdi öğrendim. Bu ücret planları ve özellik farkları hakkında bilgisi olmayan sıradan bir Google kullanıcısı olarak, Google’a Gemini abonelik ücreti ödesem bile "Gemini CLI" tarafında neredeyse hiçbir avantaj elde edememem çok saçma bir deneyim
Google da Microsoft gibi neredeyse her alanda ürüne sahip ama kafa karıştırıcı mesajlaşma yüzünden her birinin güçlü yönleri sulanmış gibi hissettiriyor. Ben de Gemini 2.5 Pro’yu seviyorum ama günlük kullanım için bir yapay zeka sohbet asistanı ararken bir süre farklı yapay zeka ürünlerini de denedim. Gemini Pro aboneliği Google One’a dahil olduğu için Google Drive ile kullanırken güzel, ama zaten iCloud aboneliğim ve iOS ekosistemine göre kurulmuş veri entegrasyonum var; bu yüzden geçmek için bir neden yok. Gemini sohbet arayüzü, OpenAI ChatGPT macOS istemcisinin epey gerisinde. NotebookLM belge özetlemede güçlü ama Gemini sohbetiyle entegre değil; bu yüzden Google ürünleri arasında sürekli gidip gelme zahmeti sürüyor. Sonunda Raycast AI için abonelik ödüyorum, çünkü iş akışına iyi oturan birleşik bir deneyim sunuyor ve farklı modelleri denemeye izin veriyor. En yeni modeller hemen gelmese de tutarlı kullanım deneyiminden memnunum. Google’ın bu kadar çok ürüne dağılmış olması nedeniyle kullanılabilirlik açısından OpenAI’nin (genel iş), Anthropic’in (kodlama) gerisinde kalıyor. Son birkaç ayda Google Stitch, GH Copilot/Cursor için VSCode eklentisi, Claude Code gibi şeylerle farkı kapatmaya çalıştı ama hepsi de kısa sürede kaybolacak yan proje havası veriyor
Kalite çok yüksek ama Google Cloud Dashboard karmaşık olduğu için çoğu startup ya da bireysel geliştirici Google yerine başka çözümler seçiyor. Vertex üzerinde model barındırıyorum ama bunun Google Cloud’dan farkının ne olduğu belirsiz. Proje seviyesi bazında iki ayrı API bile var. Bir yapay zeka sağlayıcısıysanız, ölçekten bağımsız olarak insanlara giriş engeli olmadan kullanım sunmanız gerekir; ama Google AI Studio API ile başlayıp proje büyüyünce zorla Vertex API’ye geçmek zorunda kalınan yapı, ölçeklenebilir olmayan bir API çözümü tasarımı gibi duruyor. OpenAI uyumlu API de sık sık çalışmıyor; bu yüzden bunu kullanan birçok araç düzgün işlemiyor. Google AI ürün ailesinde, yani Jules ile Gemini CLI arasındaki ayrım, Vertex API ile AI Studio API farkı ve Vertex’in Google Cloud’a bağlı olması nedeniyle uygulama geliştirirken ortam değişkeni ayarlama gibi karmaşıklıklar ciddi bir giriş bariyeri oluşturuyor Vertex ortam değişkenleri resmi dokümanı
Google’ın fiyatlandırma politikası anlaşılması zor bir seviyede. Gemini 2.5 Pro, kullandığım modeller arasında en iyisi gibi hissettiriyor ama Claude ya da Cursor’daki gibi tek bir basit abonelikle tüm özellikleri kullanabildiğin bir plan yok. Kurumsal kullanıcı tarafını ise OpenAI tamamen kapmış durumda
Aylık 300 dolarlık AI ULTRA üyeliği de var. Google One üyeliğinin bile hangi "ek özellikleri" verdiği sanki sürekli değişiyor; bu yüzden net bilgi almak zor
Anthropic’te de benzer durum var. Abone olunca Claude’u kullanabiliyorsun ama Claude Code ayrı bir "API kullanımı" olarak ücretlendiriliyor; yani abonelikten ayrı bir fiyat yapısı var. Sanki birileri CLI seven bizleri fark edip bunu ayrıca faturalandırmayı öğrenmiş. GUI üzerinden dolanmak mümkün ama terminaldeki kadar sezgisel gezinme olmadığı için rahatsız edici
Bu projede çalışan taraflardan biriyim. Şu anda benimseme eğrisi çok dik ve TPU’ların bugün harıl harıl çalıştığı bir günde herkesin geri bildirimini dikkatle okuyorum. Hata bildirimi ya da özellik isteği her zaman memnuniyetle karşılanır
Dün öğleden sonra Ruby ile yazılmış bir algoritmayı (hiç bilmediğim bir dil) vanilla JavaScript’e çevirmeye uğraşıyordum. GPT-4.1 ile denedim ama sadece zaman kaybettirdi ve başarısız oldu. Merakımdan Gemini CLI’yi kurup Ruby projesini gösterdim; tek bir istekle hızla dönüşümü yaptı. Tüm süreç 5 dakikada bitince şaşırdım
Google Workspace with Gemini ücretli kurumsal hesabım var ama
GOOGLE_CLOUD_PROJECT ortam değişkeni yokuyarısı çıktı. GCP kullanmadığım için ek açıklama olmadan bu ortam değişkeninin değerini bulmak sezgisel değil. Ücretli kullanıcıların sıradan Google kullanıcılarından daha az erişilebilirlik yaşaması nedeniyle dokümantasyonun iyileştirilmesi gerekiyorApple Container on M1 üzerinde Gemini CLI’nin ürettiği kodu başarıyla entegre ettim. CodeRunner’da Gemini CLI seçeneklerini uygulama açıklaması
Daha tüketici dostu bir abonelik modeli çıkmasını umuyorum; örneğin Claude Max benzeri şekilde Gemini CLI ile Gemini uygulamasını birleştiren, IP uyumluluğu ve API erişimini içeren bir paket
Google Gemini, Gemini Ultra, AI Studio, Vertex AI, Notebook LLM, Jules gibi benzer işlevli çok fazla ürün var; bu da kullanıcı yönlendirmesi ve lisans yapısında kafa karışıklığı yaratıyor
Claude Code (4 Opus) ile büyük bir Rust kod tabanında idare eder sonuçlar aldım ama karmaşık işlerde yetersiz kaldı. Bugün Gemini CLI’yi de denedim; kurulumu kolaydı ama sonuçlar berbattı. Rust kodunu değiştirip derlemeyi başarıyla geçirme oranında Claude’dan belirgin şekilde daha kötüydü. Yine de Gemini’nin "kodu berbat ettim, tüm değişiklikleri geri alıp baştan başlayacağım" şeklindeki kendi kendini sıfırlama cümlesi günün komik anı oldu
Gemini’nin başarısız olma biçimi ayrı bir eğlence unsuru. Kodda yaptığı düzeltme işe yaramadığında "bu beklenmedik oldu" gibi insansı ifadeler kullanıp ardından "testlerin geçeceğini düşünüyorum!" diye kendinden emin bir ilan yapıyor. Aşırı özgüvenli varsayılan karakteri ve ünlem işaretlerini fazla kullanması da dikkat çekiyor. Muhtemelen eğitim sürecinde sonuçları kesin bir dille sunmanın daha iyi sonuç verdiğini öğrenmiş
Gemini büyük ihtimalle Google içindeki devasa kod tabanlarıyla eğitilmenin avantajını görüyor; ancak Google içinde Rust kullanımı sınırlı olduğu için (iyi C++ araçları nedeniyle) Rust tarafında nispeten zayıf kaldığı yönünde bir hipotez var
Benzer bir deneyim yaşadım. Uygulamaya yeni bir özellik için test yazıyordum ve işler tamamen karıştı. Tanımlanmamış fonksiyonlar kullandı, birkaç tur hata tekrarından sonra vazgeçti. Claude görevi makul şekilde tamamladı ama kod kalitesi zayıftı; Gemini ise tekil fikirlerde yaratıcıydı fakat tutarlılık eksikliği yüzünden sonunda bitiremedi
Ben de denedim; 15 dakika içinde aynı şekilde "hepsini geri alıyorum" tepkisini aldım
Claude da durum çok kötüleşince en başa dönmeyi deniyor. İçeride düzenlemeler iyice birbirine girdiğinde buna tanık oldum
Gemini Code Assist kullanırsanız kod verilerimin tamamı Google’a gönderiliyor (duyuru bağlantısı); prompt’lar, ilgili kodlar, çıktılar, kullanım geri bildirimi, özellik kullanım bilgileri gibi tüm veriler toplanıp Google hizmetlerini ve makine öğrenimini geliştirmek için kullanılıyor. Kalite iyileştirmesi için insanlar verileri doğrudan inceleyebilir, açıklama ekleyebilir ve işleyebilir. Gizliliği korumak için hesap bilgilerinden ayrıldıktan sonra en fazla 18 ay saklanıyor. Hassas ya da dışarıya açılmasını istemediğiniz verileri girmemeniz öneriliyor
Bu konu biraz daha karmaşık. Ücretsiz Code Assist sürümünde toplanan veriler varsayılan olarak kullanılıyor ama ayrı yönerge üzerinden opt-out mümkün. Ücretli Code Assist tarafında veriler model iyileştirmesinde kullanılmıyor. Pay as you go hesabının Gemini API anahtarıyla kullanıldığında da aynı şekilde toplanmıyor. Yani hassas verilerin gerçek kullanım kapsamı, asıl gönderide anlatılandan biraz daha sınırlı
Ekipte Gemini CLI’ye nasıl giriş yapıldığına göre gizlilik politikasının kafa karıştırıcı olduğu eleştirisine katılıyorum. Bu tartışmayı azaltmak için hesap türlerine göre hizmet şartları ve veri politikalarını topluca özetleyen yeni bir belge ve SSS hazırladık ( doküman bağlantısı)
Gemini ekosisteminde en sinir bozucu şey şeffaf olmayan gizlilik politikaları. 2.5 pro en iyi model gibi göründüğü için işte kullanmak istiyorum ama gizlilik koşulları o kadar karışık ki pratikte hiçbir koruma yokmuş varsayımıyla hareket etmek zorunda kalıyorum. En pahalı üst seviye abonelikte bile durum aynı
Mozilla ve Google, Gemmafile adında bir alternatif yayınladı. Gemma, tek dosya halinde yerelde çalışan tamamen çevrimdışı (open-airgapped) bir Gemini sürümü ve bağımlılık gerektirmeyen bağımsız çalıştırma desteği sunuyor. İndir 2025 itibarıyla kurumların %32’si gerçekten dağıtıma almış durumda ( rapor )
Gemini CLI’nin configuration.md dokümanında yer alan "toplanmayan bilgiler" bölümünde, kişisel olarak tanımlanabilir bilgiler, prompt ve yanıt içerikleri ile dosya içeriklerinin log olarak saklanmadığı açıkça belirtiliyor
Gemini CLI’nin sistem prompt’u Gist bağlantısında herkese açık. İlgili kişisel notlar ise burada
Gemini CLI açık kaynak olduğu için Github deposunda sistem prompt’unun ham hâli de görülebiliyor
Sistem prompt’unda yalnızca mutlak yol kullanılmasının istendiği yazıyor ama geçici dosya örneğinde göreli yol kullanılmış
Birkaç gün önce Claude Code ile streamlit Python tabanlı basit bir hisse takip web uygulamasını kod akışı şeklinde yazıyordum; proje belli bir boyuta kadar çok iyi çalıştı ama o noktadan sonra hata düzeltmede artık hızlı olamadı. Aynı işi Gemini CLI ile denediğimde, Claude Code’un afallamaya başladığı noktada "kod tabanını analiz et ve tüm hataları düzelt" isteğiyle uygulama en azından başarıyla çalıştı. Gerçekten geleceği hissettirdi
Bunun context window size farkından kaynaklanıp kaynaklanmadığını merak ediyorum. Gemini’nin penceresi Claude’unkinden 5 kat büyük. Claude kullanırken hata ayıklamada bir noktadan sonra bağlam yetersizliği yüzünden işler karışıyor. Bunu sonra Gemini’nin büyük pencere ortamında test etmeyi düşünüyorum
Şu anda Claude Code’u iyi kullanmanın yolu, ağır işleri Gemini 2.5 Pro ya da o3/o3pro’ya bırakmak gibi görünüyor; MCP desteği sayesinde iki modeli bağlamak da oldukça akıcı. Gemini CLI de açık kaynaksa çeşitli model eklentileri mümkün görünüyor. Gelecekte LLM’lerin emtia hâline geldiği bir dünyada, UI sarmalayıcılardan çok CLI ajan tipi araçlar ana akım olabilir. OpenAI kullanıcı sayısı yarışında önde ama gerçek iş arayüzü olarak ChatGPT daha zayıf kalıyor
Modül bazında, her biri 100 satırın altında özet markdown dokümanları hazırlayıp içinde sadece modül özeti ve dosya konumlarını tutarsanız, yapay zekanın bu içeriği tarayıp bağlamı anlamasına yardımcı olur. Eğer bunu o formatta anlatmak bile zorsa, insan geliştiriciler için de yönetmesi zordur. Kritik bağlamı yapay zekaya iyi vermek önemli
Daha somut ve açık prompt mühendisliği çok daha verimli olabilir. "Tüm hataları düzelt" türü istekler gerçekçi senaryolarla çok örtüşmüyor
Bu yaklaşım karmaşıklık büyüdükçe çöker ve fazla tekrar eden kod nedeniyle bellek verimliliği çok düşük olabilir. Sonuçta doğrudan elle yazmak daha verimli olabilir. Gelişigüzel üretilmiş kod arttıkça DRAM talebinin anormal şekilde yükselip yükselmeyeceğini de merak ediyorum
Gemini CLI’ye çift yönlü ses arayüzünü bizzat ekledim.
Go ya da Rust gibi çalışma zamanı gerektirmeyen tek bir binary olmasını isterdim. Node çalışma zamanı gerektirmesi hayal kırıklığı yaratıyor
Böyle projelerde güncelleme ihtiyacı sık olduğu için npm ya da pip ile yönetmek daha gerçekçi. Büyük hesaplama ya da aşırı boyut gereksinimi olan bir program olmadığı sürece modern donanımlarda bu çok sorun olmaz. Go’nun da bu kullanım için çok uygun olduğunu düşünüyorum ama pratikte kütüphane yönetimi daha kolay
Gemini CLI’ye bunu istediğin dilde yeniden yazmasını söyleyen bir prompt da verebilirsin
Ürünün kalitesinden çok, "bizim de bir CLI aracımız var" demeye yönelik bir pazarlama projesi gibi hissettiriyor
Gerçekten de OpenAI’nin Codex CLI’yi Typescript yerine Rust ile yeniden inşa ettiği yönünde bir haber var bkz.. Node konusunda çok deneyimim yok ama kurulum, paketleme ve izolasyon deneyiminin oldukça iyi olduğu izlenimini edindim
Bun ve Deno ile standalone çalıştırılabilir dosya üretmek mümkün olabilir. Bun bundler açıklaması Deno CLI derleme açıklaması. Standart Node koduysa en azından Bun üzerinde iyi çalışma ihtimali yüksek. Çıktı dosyası boyutunun Go ve Rust ile kıyaslandığında nasıl olacağını merak ediyorum
"Failed to login. Ensure your Google account is not a Workspace account." Workspace hesabıyla kullanılamıyor mu diye merak ediyorum. GSuite günlerinden beri Workspace hesabım var ve sanki Google hizmetlerinde sürekli kısıtlanıyorum. En başta sadece Gmail’de özel alan adı gerekiyordu ama YouTube verileri, Fitbit verileri gibi şeyleri de kaybettim ve abonelik hizmeti seçimleri de dağınık biçimde engelleniyor. Sonuçta Workspace hesabım yüzünden Gemini CLI ile yazılım geliştirme işi yapamamak, uzun süreli sadık müşterilere özen gösterilmediğini düşündürerek hayal kırıklığı yaratıyor
Workspace hesabı resmi rehberi yardımcı olabilir
Sorun çözümü olarak GOOGLE_CLOUD_PROJECT gibi ek ortam değişkenleri ayarlamak gerekiyor
Aynı sorun yüzünden zorlanan kullanıcı deneyimine katılıyorum
Yaklaşık 1 aydır kullanıyorum; 2.5pro’nun SOTA performansı ve 1M context window desteği sayesinde çoğu araca göre açık ara üstün. Büyük kod tabanlarını verince bile hızlı ve doğru analiz ile keşif yapabiliyor
Cursor içinde denediğimde büyük Python dosyalarında import’ların bozulduğu bir sorun yaşamıştım. Claude’da böyle bir sorun olmamıştı. Gemini’de benzer türde garip bir sorun yaşadın mı
İş akışını merak ediyorum