Gemini CLI

 (blog.google)
1 puan yazan GN⁺ 2025-06-26 | 1 yorum | WhatsApp'ta paylaş
  • Geliştiriciler artık terminal içinde Gemini’yi doğrudan çağırabildiği için, sadece kodlama değil içerik üretimi, problem çözme, derinlemesine araştırma ve iş yönetimi de komut satırı iş akışına eklenebiliyor
  • Kişisel Google hesabıyla oturum açıldığında, ücretsiz Gemini Code Assist lisansı üzerinden Gemini 2.5 Pro ve 1 milyon token bağlam penceresi kullanılabiliyor
  • Önizleme sürecindeki ücretsiz limitler dakika başına 60 model isteği ve günlük 1.000 istek olarak belirlenmiş; amaç, tipik bireysel geliştirici akışında sınıra takılma olasılığını azaltmak
  • Apache 2.0 tabanlı açık kaynak olarak yayımlandığı için kod inceleme, güvenlik etkilerini doğrulama, hata bildirme, özellik önerme ve koda katkı sağlama mümkün
  • Gemini Code Assist ile aynı teknolojiyi paylaşarak hem VS Code hem de terminalde istem tabanlı yapay zeka kodlama sunuyor; agent mode ise ücretsiz, Standard ve Enterprise planlarında ek ücret olmadan sunuluyor

Terminal için Gemini ajanı

  • Gemini CLI, Gemini’yi doğrudan terminalde kullanmayı sağlayan açık kaynaklı bir yapay zeka ajanıdır
  • İstemleri modele göndermek için hafif bir yol sunar ve özellikle kodlama görevlerinde güçlüdür
  • Kodlama dışında şu işler için de kullanılabilir
    • İçerik üretimi
    • Problem çözme
    • Derinlemesine araştırma
    • İş yönetimi
  • Gemini Code Assist ile entegredir; ücretsiz, Standard ve Enterprise Code Assist planı kullanıcılarının tamamı VS Code ve Gemini CLI içinde istem tabanlı yapay zeka kodlamayı kullanabilir

Ücretsiz kullanım limitleri ve ücretlendirme seçenekleri

  • Gemini CLI’yi ücretsiz kullanmak için kişisel Google hesabıyla oturum açıp ücretsiz Gemini Code Assist lisansı almak yeterlidir
  • Ücretsiz lisans şunları içerir
    • Gemini 2.5 Pro erişimi
    • 1 milyon token bağlam penceresi
    • Dakika başına 60 model isteği
    • Günlük 1.000 model isteği
  • Aynı anda birden fazla ajan çalıştırması gereken veya belirli bir modeli kullanmak isteyen profesyonel geliştiriciler, kullanım bazlı ücretlendirme ya da ücretli lisans seçebilir

Komut satırı özellikleri ve otomasyon

  • Gemini CLI şu anda önizleme aşamasındadır ve doğal dille kod yazmayı, hata ayıklamayı ve iş akışlarını sadeleştirmeyi mümkün kılar
  • Desteklenen özellikler şunlardır
    • Kod anlama
    • Dosya işleme
    • Komut çalıştırma
    • Dinamik problem çözme
  • Yerleşik araçlar sayesinde web bağlamı, uzantılar ve otomasyon akışları CLI içine taşınabilir
    • Google Search ile istemler web verileriyle temellendirilir, web sayfaları alınır ve modele gerçek zamanlı harici bağlam sağlanır
    • Model Context Protocol(MCP) veya paketlenmiş uzantılarla Gemini CLI yetenekleri genişletilebilir
    • İstemler ve yönergeler, kullanıcı ihtiyaçlarına ve iş akışlarına göre özelleştirilebilir
    • Betikler içinde Gemini CLI etkileşimsiz olarak çağrılarak görevler otomatikleştirilebilir ve mevcut iş akışlarına entegre edilebilir

Açık kaynak ve genişletilebilirlik

  • Gemini CLI, Apache 2.0 lisansı altında yayımlanan tam açık kaynaklı bir projedir
  • Geliştiriciler kodu inceleyerek nasıl çalıştığını anlayabilir ve güvenlik etkilerini doğrulayabilir
  • GitHub deposu üzerinden şu şekillerde katkı sunulabilir
    • Hata bildirimi
    • Özellik önerisi
    • Güvenlik uygulamalarını iyileştirme
    • Kod iyileştirmeleri gönderme
  • Projeye katılım yolları şunlardır
  • Genişletilebilirlik; MCP, GEMINI.md üzerinden sistem istemi ve bireysel/ekip ayarlarına dayanır

Gemini Code Assist ile paylaşılan teknoloji

  • Gemini Code Assist, öğrenciler, hobi amaçlı geliştiriciler ve profesyonel geliştiriciler için Google’ın yapay zeka kodlama asistanıdır
  • Gemini CLI ile aynı teknolojiyi paylaşır; VS Code içinde agent mode ile sohbet penceresine istem girerek görevler verilebilir
    • Test yazma
    • Hata düzeltme
    • Özellik geliştirme
    • Kod migrasyonu
  • Code Assist ajanı, isteme dayalı olarak çok adımlı planlar oluşturabilir, başarısız uygulama yollarından otomatik olarak toparlanabilir ve çözüm önerileri sunabilir
  • Gemini Code Assist agent mode, Insiders channel üzerinden ücretsiz, Standard ve Enterprise planlarında ek ücret olmadan sunulmaktadır
  • Gemini CLI’ye GitHub deposundan kurulum yaparak başlanabilir

İlgili okumalar

1 yorum

 
GN⁺ 2025-06-26
Hacker News yorumları

  • Bu işten ben sorumluyum. Şu anda kullanım artışı çok dik bir eğri çiziyor, bu yüzden TPU'lar bugün epey zorlanıyor.
    Şimdiye kadarki geri bildirimler için teşekkürler; ekip bu başlığı okuyor. Hata ve özellik isteklerini paylaşmaya devam edin, hepsine bakacağız

    • Dün öğleden sonra Ruby ile yazılmış bir algoritmayı saf JavaScript'e taşımaya çalışıyordum ama Ruby bilmeden gpt-4.1 yardımıyla sürekli faydasız tavşan deliklerine girdim.
      Merakımdan Gemini CLI kurup Ruby projesini gösterdim; tek bir istekle dönüşüm tamamlandı ve “bir deneyeyim” noktasından gerçekten çalışır hale gelmesi 5 dakika sürdü, bu da etkileyiciydi
    • Claude Code'da sık gözden kaçan ama diğer ajan araçlarında görmediğim bir özellik var. sub-agent adlı araç yeni bir context window oluşturuyor ve modelin açıkça tanımlanmış alt görevleri bağımsız olarak ele almasını sağlıyor.
      Bu sayede Claude Code tek bir ajan gibi değil, hiyerarşik çoklu ajan modeli gibi çalışıyor. Bunun kasıtlı olarak eklenmediğini merak ediyorum; Gemini CLI'a da gelirse kesinlikle kullanmak isterim.
      Bir sonraki adım, tekrar eden iş türleri için özel prompt'lar, araç paketleri ve context tanımlamak ve bunları ana ajanın araçları gibi göstermek olurdu. Örneğin create_new_page gibi bir araç varsa, sayfa oluşturma prosedürü prompt'un içine konabilir ve ana ajan kendi context'ini ayrıntılı prosedürlerle kirletmeden bunu iyi tanımlanmış bir görev olarak devredebilir
    • Claude Code'dan geçince çekirdek özellikler sağlam görünüyor; ancak kurumsal kullanım senaryolarına uyması için yetki kontrolü tarafı biraz daha geliştirilebilir. Şu anki kodu hızlıca incelememe göre bunu söylüyorum.
      Yüksek etkili istekler arasında, Bash(git:) gibi git'e izin verip rm'i engelleyen desen tabanlı izinler, Write(logs/.txt) gibi yol kapsamı kısıtları, --allowedTools "Read,Bash(npm test)" --deniedTools "Write" gibi oturum bazlı CLI izin bayrakları, açık reddin genel izinden öncelikli olduğu izin/red önceliği ve system → user → project sıralı yapılandırma dosyası hiyerarşisi var.
      Orta etkili iyileştirmeler ise git commite izin verip git --exec-path=/bin/shyi engelleyen komut argümanı filtreleme, hem basit dizileri hem de yapılandırılmış izin nesnelerini destekleyen ayar biçimi, gerçekten etkin olan izinleri hata ayıklamak için gemini permissions list ve OTEL endpoint'i ya da API anahtarları için üst düzey env ayarı olurdu.
      İzin motoru kilit nokta; “X'e izin ver ama X içindeki Y yasak” ifadesi mümkün olursa gelişmiş kullanım senaryolarının çoğu açılır
    • Bir kodlama ajanında gerçekten görmek istediğim şey, tasarımcı olarak yazılımın modül sınırlarını resmî biçimde tanımlayabilmek ve yapay zeka ajanının bu modüler mimariyi takip edip kullanabilmesi.
      1 milyon token'lık context olsa bile büyük projelerde sınırları tanımlamak hâlâ değerli. Genelde bir biçimde sınırlar vardır ama kodlama ajanı bunları tam olarak bilemez.
      Modülleri, kaynak ağacındaki konumlarını ve etkileşime girdikleri diğer modüllerin API'lerini belirten basit bir YAML biçimi olsaydı, bunu 1 milyon token içine sık giren bir context'e dönüştürmek kolay olurdu. Ajan belirli bir modül bağlamında çalışması gerektiğine karar verdiğinde yalnızca o modülü içeren yeni bir context window oluşturabilir, böylece büyük bir kod tabanını küçük bir kod tabanı gibi ele alabilir ve bu da Gemini'nin özellikle iyi olduğu bir alan olur
    • Google Workspace'te Gemini'yi ücretli kullanan bir kuruluşun üyesiyim ama GOOGLE_CLOUD_PROJECT environment variable not found. Add that to your .env and try again, no reload needed! mesajını alıyorum.
      En azından bu environment variable'ın nasıl edinileceğini açıklayan dokümantasyon daha iyi olmalı. GCP kullanmıyorsanız hiç sezgisel değil. En kötü senaryoda, Gemini için ödeme yapan kullanıcılar erişemezken sıradan Google kullanıcıları erişebiliyor olur

  • Büyük bir Rust kod tabanında Claude Code 4 Opus'u oldukça başarılı kullanıyordum ama karmaşık görevlerde bazen tıkanıyordu. Bugün Gemini CLI'ı denedim; kurulumu kolaydı ama sonuç neredeyse tam bir başarısızlıktı.
    Rust kod değişikliklerini derlenir hale getirme becerisi Claude'dan belirgin şekilde daha kötüydü.
    Yine de Gemini bir keresinde şu çıktıyı verdi ve bu muhtemelen günün olayıydı: “Kodu tamamen berbat ettim. Şimdi kod tabanında yaptığım tüm değişiklikleri geri alıp yeniden başlayacağım.” Öz farkındalığı ve yaptığı işi çöpe atma isteği takdire şayandı

    • Gemini'nin ilginç bir başarısızlık tarzı var. Kendi yaptığı değişiklikler işe yaramadığında “hmm, bu beklenmedik” gibi garip derecede insansı ifadeler kullanıyor ve çıkmaz bir sokağa girerken bile “sorunu anladım! son test geçecek” diye kendinden emin konuşuyor.
      Temelde aşırı özgüvenli; sistem prompt'u değiştirilmezse ünlem kullanımı da çok daha fazla oluyor. Belki eğitim sürecinde olumlu teyitlerin daha iyi sonuç verdiğini öğrendi ya da bunu kendi kendine keşfetti
    • Nispeten sıradan bir görev olarak “ilk 5 Google arama terimini gösteren bir script” istedim.
      Önce aramayı doğrudan kendisi yapıp her birine echo ekledi, sonra pytrends kullanmaya çalışıp başarısız oldu, ardından başka bir ücretli servisi denedi ve onda da başarısız oldu, sonra birkaç yöntemde daha tökezleyip sonunda pes ederek başarısız olduğunu ilan etti.
      Gemini'nin kendi başına düzenle/çalıştır döngüsü kurabilmesi sayesinde işe yarar hale gelme potansiyeli var, ama şu ana kadar beklentinin altındaydı
    • Ben de aynı deneyimi yaşadım. Normalde Claude Code tıkandığında tüm kodu Gemini Pro 2.5'e yapıştırıp soru sorarak sorunu birkaç kez çözdüğüm için beklentim yüksekti.
      Ama CLI sürümü Rust kod tabanında tutarlı kod üretemedi ve birkaç sorunu da çözemedi. Umarım bir gün harika olur
    • Claude da işler çok kötüye giderse aynısını yapıp baştan başlıyor. Düzenlemelerin kontrolden çıkıp her şeyi bozduğu durumlarda bunu gördüm
    • Bende de aynı oldu. Deneme olarak uygulamaya yeni bir özellik eklemesini istedim; tamamen mahvetti ve tanımsız fonksiyonlar gibi şeyler kullandı. Birkaç kez hataları bildirip düzelttirmeye çalıştıktan sonra vazgeçtim.
      Claude bunu halletti ama ürettiği kod hoşuma gitmedi. Gemini'nin yazdığı kod çok daha iyiydi ama sonunda parçaları birbirine bağlayamadı

  • Birkaç gün önce Claude Code ile Streamlit Python tabanlı basit bir hisse takip web uygulamasını tamamen vibe coding ile yapmayı denedim; bozulana kadar inanılmaz iyi gidiyordu. Belirli bir proje büyüklüğü eşiği aşıldığında artık hataları düzeltemiyor gibi görünüyor.
    Aynı şeyi Gemini CLI ile denediğimde, düzgün çalışabildiği proje boyutu eşiği belirgin biçimde daha büyük görünüyordu. Claude Code’un yolunu kaybetmeye başladığı noktada Gemini CLI’ye “kod tabanını analiz et ve tüm hataları düzelt” dedim; birkaç hatayı daha düzelttirdikten sonra uygulama dümdüz çalıştı.
    Gerçekten gelecekte yaşıyoruz

    • Bu farkın context window boyutuyla ne kadar ilişkili olduğunu merak ediyorum. Gemini’nin penceresi Claude’unkinden 5 kat daha büyük.
      Son birkaç haftadır yan projelerde Claude kullanıyorum; planlama ya da debugging tarafında akışa giriyorum ama uygulamaya hazır olduğumda çoğu zaman context alanı tükenmiş oluyor. /compact komutunu iyi kullanmaya çalışsam bile yeniden başlarken ince bağlam kayboluyor ve uygulama kalitesi düşüyor.
      Daha büyük Gemini context window’unun bu sorunu çözüp çözmediğini test etmek istiyorum
    • Şu anda Claude Code için en iyi uygulama, ağır işleri Gemini Pro 2.5 ya da o3/o3pro’ya vermek. MCP desteği sayesinde Repo Prompt gibi araçlarla bunu oldukça akıcı şekilde yapmak mümkün.
      Bazen sadece Claude kullanmak yeterli oluyor ama planlama ve entegrasyonu tekrar tekrar yaparken her şeyi kaydedip yeniden yinelemek gerekiyor.
      Gemini CLI açık kaynak olursa, muhtemelen içine herhangi bir model takılabilir gibi görünüyor. LLM’lerin birer emtiaya dönüştüğü yol belli oluyor. Tüm büyük teknoloji şirketleri kendi LLM’lerinin kazanmasını ve diğerlerinin ortadan kalkmasını istiyor, ama bir rakibin kazanmasındansa emtia haline gelmiş bir dünya düzenini çok daha fazla tercih edeceklerdir.
      Gelecekteki kullanım biçimi CLI ajanlarına daha yakınsa, gösterişli UI sarmalayıcılarının nasıl kazanan-hepsini-alır sonucuna götüreceğini pek göremiyorum. OpenAI, ChatGPT markası sayesinde kullanıcı sayısında önde ama gerçek iş üretim UI’ı olarak ChatGPT açıkça daha zayıf
    • Yapay zekaya her modülü 100 satırlık Markdown ile belgelendirmesini söyle. Çok üst düzey olmalı, ayrıntı içermemeli ve yapay zekanın kendisinin gidebilmesi için yalnızca ilgili dosya işaretçilerini içermeli.
      Bu belgeleri başlangıç noktası olarak kullanırsan, yapay zeka herhangi bir modülde çalışmak için gerekli bağlama sahip olabilir. Bir modülü 100 satır içinde bu şekilde belgelendiremiyorsan, refactor zamanı gelmiş demektir.
      Belirli bir modülle uğraşmak için Claude’un context window’u yetmiyorsa, muhtemelen insan geliştirici de onunla başa çıkamaz. Önemli olan, LLM’i ilgili bağlama tam isabetle yönlendirmektir
    • Prompt engineering konusunda daha iyi olup daha spesifik talimat verirsen daha çok verim alıyormuşsun gibi geliyor. “Tüm hataları düzelt”in gerçekçi bir kullanım senaryosunda ne kadar etkili olduğundan emin değilim
    • Gerçek karmaşıklık ortaya çıktığında bu yaklaşım çöker ve muhtemelen çok fazla yinelenen kod oluşur. Elle yazılmış olsaydı bellek verimliliği belki iki kat daha iyi olabilirdi.
      İleride DRAM talebinin normalden daha fazla artıp artmayacağını merak ediyorum. Bunun nedeni daha fazla yazılımın vibe coding ya da onun türevleriyle üretilmesi olabilir

  • Bunu kullanırsanız tüm kod verileri Google'a gönderilir. Şartlarda şöyle deniyor: https://developers.google.com/gemini-code-assist/resources/p...
    Gemini Code Assist bireysel sürümü kullanıldığında Google; Google ürün ve hizmetlerini ve makine öğrenimi teknolojilerini sunmak, iyileştirmek ve geliştirmek için istemleri, ilgili kodu, üretilen çıktıları, kod düzenlemelerini, ilgili özellik kullanım bilgilerini ve geri bildirimleri toplar.
    Kalite iyileştirmesi ve ürün geliştirme amacıyla insan inceleyiciler yukarıdaki verileri okuyabilir, açıklama ekleyebilir ve işleyebilir. İnceleme öncesinde verilerin Google hesabınızdan ayrıldığı ve ayrılmış kopyaların en fazla 18 ay saklandığı belirtiliyor. İnceleyicilerin görmesini veya Google'ın ürün, hizmet ve makine öğrenimi teknolojilerini geliştirmek için kullanmasını istemediğiniz gizli bilgi ya da verileri göndermemeniz gerektiği yazıyor.

    • Aslında durum çok daha nüanslı. Code Assist'in ücretsiz sürümünü kullanırsanız, bağlantısı verilen destek belgesinin alt kısmında belirtildiği gibi, devre dışı bırakmadığınız sürece verileriniz kullanılabilir.
      “Bu verilerin Google'ın makine öğrenimi modellerini iyileştirmek için kullanılmasını istemiyorsanız, Gemini Code Assist bireysel sürümü kurulum adımlarını izleyerek devre dışı bırakabilirsiniz” deniyor; bağlantı da şu: https://developers.google.com/gemini-code-assist/docs/set-up...
      Code Assist için ödeme yaparsanız verileriniz iyileştirme amacıyla kullanılmaz. Kullandığınız şey kullanım başına ücretlendirilen bir hesabın Gemini API anahtarıysa da iyileştirme için kullanılmaz. Bu yalnızca ücretli olmayan bir tüketici hesabı kullanıp devre dışı bırakmamış olanlar için geçerli. Yani ilk anlatımdan farklı.
    • Bana göre Gemini ekosistemindeki en sinir bozucu nokta tam da bu. 2.5 Pro muhtemelen şu anda mevcut en iyi model ve onu gerçek işlerde kullanmak istiyorum, ancak gizlilik politikaları o kadar kafa karıştırıcı ve parçalı ki sonunda hiç gizlilik yokmuş gibi varsayıyorum.
      Pahalı bir Pro Plus Ultra MegaMax Extreme Gold planı kullanıyor olsanız bile durum böyle. Umarım bunu daha net hale getirmek için çalışıyorlardır.
    • Gemini CLI'nin gizlilik politikasının oturum açma yöntemine göre kafa karıştırıcı olabildiğinin farkındayız.
      Hesap türüne göre hizmet şartlarını ve veri politikalarını özetleyen, ayrıca bu başlıktaki soruları ele alan bir SSS içeren tek bir belge oluşturduk: https://github.com/google-gemini/gemini-cli/blob/main/docs/t...
    • İlgili bilgiler configuration.md içindeki “Usage Statistics” bölümünün altında gömülü durumda. Orada toplanmadığı söylenen veriler arasında kişisel olarak tanımlanabilir bilgiler, istem ve yanıt içerikleri ile CLI'nin okuduğu veya yazdığı dosyaların içeriği yer alıyor.
      https://github.com/google-gemini/gemini-cli/blob/0915bf7d677...
    • Mozilla ve Google, gemmafile adlı bir alternatif sunuyor. Bu, Google'ın Gemma adını verdiği Gemini türevi modeli ağdan izole edilmiş yerel bir tek dosya olarak, bağımlılık olmadan çalıştırmayı sağlıyor.
      https://huggingface.co/jartine/gemma-2-27b-it-llamafile
      Kuruluşların %32'sinin bunu üretim ortamına dağıttığı söyleniyor: https://www.wiz.io/reports/the-state-of-ai-in-the-cloud-2025

  • Google’ın Gemini ürün ailesinin bu kadar parçalı olması gerçekten harika. Pro abonesiyim ama ek kullanım almak için Gemini Code Assist Standard veya Enterprise kullanıcısı olman gerektiğini ancak şimdi öğrendim
    Böyle bir şeyin varlığından bile haberim yoktu. Sıradan bir Google kullanıcısı olarak cömert bir kullanım katmanı alıyorum ama “Gemini” için para ödesen de “Gemini CLI” tarafında hiçbir fayda yok. Ne keyif

    • Google, Microsoft’la aynı sorunu yaşıyor. Neredeyse her ürüne sahipler ama kafa karıştırıcı ürün mesajları, iyi yaptıkları şeyleri bile sulandırıyor
      Gemini 2.5 Pro’yu seviyorum ve son dönemde günlük kullanım için bir yapay zeka sohbet yardımcısı ararken Gemini Pro planı dahil çeşitli yapay zeka ürünlerini denedim. Aynı zamanda harcama ve abonelik sayısını azaltmak istiyordum
      Gemini Pro aboneliği Google One’a dahil olduğu için Google Drive kullanıyorsan kullanışlı, ama benim zaten iOS’la derin entegre bir iCloud aboneliğim var; bu yüzden Drive’a geçip parola gibi diğer iCloud özelliklerini kaybetmeyi planlamadım
      Gemini sohbet arayüzü, macOS için OpenAI ChatGPT istemcisinin epey gerisinde kalıyor. NotebookLM belge özetleme için iyi ama Gemini sohbetiyle entegre değil; bu yüzden durmadan Google ürünleri arasında gidip geliyormuşsun gibi hissettiriyor
      Sonunda Raycast AI’a abone oldum. Çünkü sohbet uygulaması diğer Raycast özellikleriyle iyi entegre ve farklı modelleri de deneyebiliyorsun. En yeni modellere anında erişemiyorsun ama iş akışıma entegre bir deneyim sunuyor
      Google çok fazla ürüne dağılmış durumda; bu yüzden genel işlerde OpenAI’ye, kodlama tarafında ise Anthropic’e karşı kullanıcı deneyimi bakımından kaybediyor. Son birkaç ayda v0’a karşı Google Stitch ile, GH Copilot/Cursor’a karşı yarım pişmiş bir VSCode eklentisiyle, şimdi de Claude Code’a karşı bununla yetişmeye çalıştı ama hepsi yakında ölecek yan projeler gibi görünüyor
    • Birçok girişim ve tek kişilik geliştiricinin, Gemini 2.5 Pro’nun kalitesi inanılmaz yüksek olsa bile Google dışı çözümleri tercih etmesinin nedeni bu. Google Cloud Dashboard berbat ve yıllardır düzeltilmedi
      Bazı modelleri barındırdığını söyleyen Vertex var ama bunun Google’ın kendi bulutundan farkının ne olduğunu anlamıyorum. Proje seviyesine göre API de ikiye ayrılıyor. Küçük ölçekte başlayıp proje ölçeğinden bağımsız olarak engellerle karşılaşmaman gereken bir yapay zeka sağlayıcısından beklenecek şeyin tam tersi
      Sonunda proje büyüdüğü anda Google AI Studio API’den Vertex API’ye geçmek zorunda kalıyorsun; yani Google ölçeklenmeyen bir API çözümü üretmiş oluyor. OpenAI uyumlu API de her zaman düzgün çalışmıyor ve ona bağlı pek çok araç da bozuluyor
      Google’ın sadeleştirmesi veya birleştirmesi gereken yapay zeka ürünleri Jules vs Gemini CLI ile Vertex API ve Google AI Studio API
      Vertex, Google Cloud’a bağlı olduğu için uygulamada şu değerleri de değiştirmen gerekiyor ve bu da projeyi daha karmaşık hale getiriyor: 
      # 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 fiyatlandırma konusunda fırsatı fazlasıyla kaçırıyor
      Gemini 2.5 Pro kullandığım en iyi model; kişisel olarak o3’ten bile iyi buluyorum ama Claude ya da Cursor’daki gibi basit bir abonelikle tam erişim elde etme modeli yok
      Kurumsal kullanıcı tarafında da durum aynı ve o alanı OpenAI kapmış durumda
    • Anthropic de aynı. Son birkaç ayda değişmediyse, Claude’a abone olsan bile Claude Code kullanınca bunun ücreti abonelikten değil, ayrı faturalanan API kullanımından düşülüyor
      Sanki biri bizim CLI sevdiğimizi öğrenmiş ve bu yüzden CLI için ayrıca ücret ödememiz gerektiğine karar vermiş gibi
      Geçici çözüm, GUI’ye birkaç MCP ekleyip kullanmak ama pencere gezintisi terminal çoklayıcı içinde gezinmeye göre hantal kaldığı için hoşuma gitmiyor
    • Aylık 300 dolarlık AI ULTRA üyeliği de var. İlginç olan şu ki Google One üyeliği bile “ek özelliklerin” ne olduğunu ayrıntılı biçimde açıklayamıyor. Muhtemelen her saat başı değişebildiği içindir

  • Sistem prompt’unu Gist olarak render etmişler: https://gist.github.com/simonw/9e5f13665b3112cea00035df7da69...
    Daha fazla not burada: https://simonwillison.net/2025/Jun/25/gemini-cli/

    • Gemini CLI açık kaynak olduğu için sistem prompt’unu burada da görebilirsin: https://github.com/google-gemini/gemini-cli/blob/4b5ca6bc777...
    • Uzun zaman önce terk edilmiş ve yakın zamanda fişi çekilmiş create-react-app kullanımını önermesi komik. Daha ilk günden teknik borç üstüne vibe coding yapalım demek herhalde
    • Sadece mutlak yol kullanın derken geçici dosya örneğinde göreli yol kullanıyor. Güzel
    • Her zaman yeni araçları incelemekle inanılmaz meşgul olmalı. Bu işi nasıl yapmaya başladığını merak ediyorum

  • Bunun Go ya da Rust ile yazılmış olması gerçekten güzel olurdu; bu açıdan biraz hayal kırıklığı. Node gibi bir runtime kurmayı gerektirmeyen tek çalıştırılabilir ikili dosya üretebilen bir dil olmasını isterdim

    • Bu tür projelerin sık güncellenmesi gerekir; bu yüzden npm ya da pip gibi otomatik işlem mekanizmalarına sahip olması muhtemelen daha kolaydır
      Zaten program ağır hesaplama yapan bir şey de değil; açık bir programlama suçu işlenmediği sürece modern donanımlarda sorun çıkarmayacak gibi görünüyor
      Aklıma gelen tek gerekçe bu, ama ilke olarak Go gibi bir dil bu kullanım senaryosuna çok uygun
    • Gemini CLI'ye kendisini istediğiniz dilde baştan yazmasını söyleyebilirsiniz
    • Bu, yüksek kaliteli bir ürün yapmaya çalışmaktan çok, diğer yapay zeka şirketlerinin CLI aracı var, bizim de var diyebilmek için yapılmış gibi duruyor
    • Bu arada OpenAI, Codex CLI'yi Rust ile yeniden yapmak için TypeScript'i bırakıyor: https://analyticsindiamag.com/global-tech/openai-is-ditching...
      Hangisi olduğu çok da önemli değil. Node'u çok sınırlı kullandığım deneyime göre kurulum, paketleme ve izolasyon epey iyi oturtulmuştu
    • Bun ya da Deno ile bağımsız çalıştırılabilir dosya oluşturmak mümkün görünüyor:
      https://bun.sh/docs/bundler/executables
      https://docs.deno.com/runtime/reference/cli/compile/
      Gerçekte çalışıp çalışmadığını kontrol etmedim ama özel bir uzantı olmadan sıradan Node koduysa en azından Bun'da olur gibi görünüyor. Çalıştırılabilir dosya boyutunun Go veya Rust ile karşılaştırınca nasıl olacağını merak ediyorum

  • “Giriş başarısız. Google hesabınızın Workspace hesabı olmadığını kontrol edin” mesajı çıkıyor
    Gemini CLI vizyonunun yalnızca ticari olmayan kullanıcılara mı yönelik olduğunu merak ediyorum. GSuite zamanından beri Workspace hesabı kullanıyorum ve istediğim tek şey özel alan adında Gmail'di, ama Google ürünlerinde sürekli cezalandırılıyormuşum gibi hissediyorum
    YouTube verilerimi ve Fitbit verilerimi kaybettim, bazı aboneliklerde başka sürümü seçemiyorum ve hizmetler arasında son kullanıcı açısından her şey tamamen rastgele görünüyor. Şimdi de Workspace hesabım olduğu için kendi tek kişilik yazılım geliştirme işimde Gemini CLI kullanamıyorum. Sadık ve ödeme yapan kullanıcılara karşı aktif biçimde düşmanca bir yaklaşım gibi görünüyor

  • Bunu yaklaşık bir aydır kullanıyorum ve canavar gibi. Çoğu zaman 2.5 Pro birinci sınıf performans veriyor ve 1 milyon tokenlık dev bağlam penceresini iyi kullanıyor
    Diğer araçlar bağlamı önceden sıkıştırmaya ya da dosyaları kısmen okumaya çalışıyor. Oldukça büyük kod tabanları attım ve onları kolayca gezip öğrendi

    • Geçenlerde Cursor'da kullandığımda büyük bir Python dosyasındaki import'ları bozmuştu. Claude bunu hiç yapmadı. Gemini kullanırken siz de tuhaf sorunlar yaşadınız mı merak ediyorum. Bugün CLI'yi denemeyi düşünüyorum, heyecanlıyım
    • İş akışınızın nasıl olduğunu merak ediyorum

  • Gerçekten sadece hello yazdım ve sonuç buydu:
    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"}}]
    Daha sonra tekrar denememi ya da limiti artırmak için AI Studio'da kota artışı istememi veya başka bir /auth yöntemine geçmemi söylüyor. Ekranda Polishing the pixels... yazısı 84 saniyedir duruyordu

    • Bende de aynı sorundu. Aider'da düzgün çalışan API anahtarıyla da çalışmadı, Gemini Code Assist Standard lisansıyla da
      Yönetim arayüzü ve belgeler işkence gibi bir labirent. Hayatımdaki bu iki saati çok daha iyi değerlendirebileceğim pek çok şey aklıma geliyor
    • Bu sorunun çözülmüş olması gerekiyordu: https://github.com/google-gemini/gemini-cli/discussions/2064
    • Gemini'yi API anahtarıyla kullanıyorum ve burada da tam olarak aynı hatayı aldım
    • Bende de aynı durum var. Aider'da kullandığım ortam değişkeni anahtarı da mevcut. Bu arada bugünlerde aider+gemini de insanı çıldırtacak kadar yavaşladı