Open-Supply-CLI-Instruments haben im Entwickler und in der KI-Gemeinschaften viel Aufregung geschaffen. Mit der Veröffentlichung von Claude’s Codex CLI, OpenAIs Codex CLI und in jüngerer Zeit von Googles Gemini CLI gibt es einen plötzlichen Anstieg des Interesses an CLIs im Allgemeinen. Durch die Einbeziehung der KI -Unterstützung in Routineaufgaben verändern diese Instruments die Artwork und Weise, wie Entwickler ihre Terminals nutzen.
Entwickler können das Codeverständnis verbessern, das Debuggen beschleunigen und schwierige Codierungsaufgaben durch die Verwendung dieser CLIs automatisieren. Instruments wie Codex CLI helfen Benutzern dabei, den Code effizienter zu schreiben, zu analysieren und zu verbessern, indem sie starke KI-gesteuerte Funktionen wie Codegenerierung, Refactoring und Inline-Dokumentation direkt in die Befehlszeile bringen. Der Markt ist mit der Einführung von Gemini Cli, einem leichten Open-Supply-Ersatz von Google, der schnell an Popularität gewinnt, noch spannender geworden.
Schauen wir uns nun genauer an, wie Gemini CLI und Codex Cli bei der Prüfung abschneiden.
Was sind Gemini CLI und Codex CLI?
Gemini Cli: Ein Open-Supply-AI-Agent von Google, der Gemini-Modelle (wie Gemini 2.5 Professional) in das Terminal für Entwickler integriert.
Codex CLI: Ein Open-Supply-Befehlszeilen-Software, das aus OpenAIs ursprünglichem Codex CLI entnommen wurde und jetzt mehrere KI-Anbieter unterstützt, darunter Gemini 2.5 Professional. Es ermöglicht Entwicklern, mit großen Sprachmodellen im Terminal für Aufgaben wie Codegenerierung, Refactoring und Skript -Erklärung zu interagieren.
Wenn Sie nach detaillierten Vorgehensweise suchen, lesen Sie unsere Führer in jedem CLI -Software:
Set up
Stellen Sie vor der Set up sicher, dass die Systemanforderungen erfüllt sind.
Systemanforderungen
| Erfordernis | Codex Cli | Gemini Cli |
|---|---|---|
| Betriebssystem | macOS 12+, Ubuntu 20.04+, Home windows 11 (über WSL2) | MacOS, Home windows, Linux (nativ) |
| Node.js Model | 22 oder neuer (LTS empfohlen) | 18 oder neuer |
| NPM | Erforderlich (kommt mit node.js) | Erforderlich (kommt mit node.js) |
| Git | Optionally available, aber empfohlen | Optionally available |
| RAM | 4 GB Minimal, 8 GB empfohlen | Dasselbe |
| Web | Erforderlich | Erforderlich |
| Authentifizierung | OpenAI -API -Schlüssel | Google -Konto oder API -Schlüssel |
NodeJS ist eine häufige Voraussetzung für beide CLIs. Sie können node.js installieren, indem Sie den Anweisungen auf seiner offiziellen Seite folgen: https://nodejs.org/
Installationsschritte für Codex CLI
- Überprüfen Sie die Model von Node.js:
node --version- Stellen Sie sicher, dass es sich um NodeJS Model 22 oder höher handelt.
- Installieren Sie die Codex CLI weltweit:
npm set up -g @openai/codex- Oder mit PNPM:
pnpm add -g @openai/codex- Setzen Sie Ihre OpenAI -API -Style (wenn die Datei.
export OPENAI_API_KEY="your-openai-api-key"- Fügen Sie diese Zeile Ihrer Shell -Konfigurationsdatei (z. B. ~/.bashrc, ~/.zshrc) für die Persistenz hinzu.
- Ausführen von Codex CLI:
codex- Oder übergeben Sie eine Eingabeaufforderung direkt:
codex "clarify this codebase to me"Installationsschritte für Gemini CLI
- Überprüfen Sie die Model von Node.js:
node --versionStellen Sie sicher, dass es 18 oder höher ist.
- Installieren Sie Gemini CLI weltweit (empfohlen):
npm set up -g @google/gemini-cli- Alternativ direkt ohne Set up ausführen:
npx https://github.com/google-gemini/gemini-cli- Authentifizieren:
- Standardeinstellung: Melden Sie sich bei der Aufgabe mit Ihrem Google -Konto an (Browserfenster wird geöffnet).
- API -Schlüssel (für die erweiterte Verwendung):
- Holen Sie sich Ihren API -Schlüssel von Google AI Studio.
- Stellen Sie es mit dem folgenden Eintrag in Ihre Umgebung ein:
exportieren gemini_api_key = „your-api-key“
- Run Gemini Cli:
gemini- Oder übergeben Sie eine Eingabeaufforderung direkt:
gemini "Howdy, are you able to assist me with coding?"Dinge zu beachten
- Für beide Instruments müssen Node.js und NPM (Node Bundle Supervisor) in Ihrem Systempfad installiert und verfügbar sein.
- Für Codex CLI ist Node.js 22+ erforderlich, während Gemini CLI mit Node.js 18+ funktioniert.
- Beide erfordern eine Authentifizierung über API -Schlüssel oder Kontoanmeldung für die volle Funktionalität.
- Unter Home windows wird Codex CLI am besten über WSL2 ausgeführt, um die vollständige Kompatibilität zu erhalten.
- Denken Sie daran, wenn Sie Ihre CLI für ein bestimmtes Projekt verwenden möchten, stellen Sie sicher, dass das aktuelle Arbeitsverzeichnis auf dem Ordnerpfad festgelegt ist, in dem Ihr Projekt existiert.
Führen Sie unsere CLI -Instanzen aus
Lassen Sie uns die Leistung zwischen den 2 Modellen mit 3 Aufgaben vergleichen
- Erstellen eines Arbeitsmodells auf einem lokalen Gastgeber
- Lesen einer komplexen Codebasis und Erläuterung des Codes
- Fehlerdebuggen
Probieren wir es zuerst mit Codex CLI aus:
Codex Cli
Wenn alle Anforderungen erfüllt sind, können wir mit den Checks beginnen.
Aufgabe 1 – Erklären Sie unsere Codebasis
Wir können sehen, dass Codex eine detaillierte Zusammenfassung unserer Codebasis bereitstellen kann, die ehrlich und überraschend intestine warfare. Darüber hinaus fordert Codex CLI uns vorübergehend auf, Zugriff auf bestimmte Codesegmente zu gewähren, die wir auf der Grundlage unseres Urteils gewähren oder ablehnen können. Es enthält einen respektablen Bericht, nachdem es eine angemessene Zeit zum Nachdenken benötigt hat.
Der hochrangige Zweck, das Repository-Format, die Schlüsselkomponenten, die Entrance-Finish-Web sites und die Vermögenswerte sind zusammen mit einer Zusammenfassung enthalten. Obwohl ich die Hauptdateien ziemlich mehrdeutige Namen gegeben hatte, warfare ich immer noch schockiert, als ich feststellte, dass sie alle vorherigen Iterationen der Codedateien in chronologischer Reihenfolge dekodieren konnte.
Aufgabe 2 – Fehlerdebuggen
Da wir den CODEX -CLI -Zugriff auf unsere gesamte Datenbank zulassen, sei es privat oder geschützt, wird unsere Autorisierung gefragt, bevor sie Code -Snippets lesen. Wenn wir es zulassen, wird es angemessen auf unser Snippet zugreifen.
Insgesamt warfare es in der Lage, jeden winzigen Fehler zu erkennen, und bot gelegentlich Korrekturen für einige unachtsame Fehler im Code an, wobei unnötige Teile entfernt wurden, die einen Einfluss auf einen Teil der Latenz leicht hatten.
Aufgabe 3 – Ergänzungen zu Codebasis
Dies umfasste das Verständnis, wie jedes Modul in verschiedenen Verzeichnissen definiert wurde und das Wissen zwischen jeder Abhängigkeit überbrückt, um sicherzustellen, dass ein neues Verzeichnis erstellt wurde, um die zu erstellen new.py Dateien für die Ergänzungen, die wir beim Anfordern von Zugriff angefordert hatten.
Versuchen wir nun zu untersuchen, wie die Gemini CLI funktioniert.
Gemini Cli
Ich mochte das Dracula -Thema.
Im Gegensatz zu Codex CLI, bei dem wir nur unseren OpenAI_API_Key exportieren müssen, haben wir drei verschiedene Möglichkeiten, sich hier anzumelden: Verwenden unseres Google Mail -Kontos, Kopieren des Gemini_API_Key von AISTUDIO oder Verwendung von Vertex -AI -Anmeldeinformationen.
Aufgabe 1 – Erklären Sie unsere Codebasis
Der Hauptunterschied, den ich beobachtete, warfare, dass Gemini im Gegensatz zu Codex CLI, der nach dem Zugriff auf bestimmte Verzeichnisse fragt, diesen Schritt überspringt und stattdessen unsere gesamte Datenbank scannt. Trotzdem bietet es meiner Erfahrung nach einen anständigen Überblick, aber es ist keineswegs so intestine wie Codex in Bezug auf die Ausgabe.
Aufgabe 2 – Fehlerdebuggen
Meiner Meinung nach wurde die Reaktion von Gemini deutlich besser erklärt als die von Codex, da es in der Lage warfare, die Arten von Sicherheitsrisiken zu identifizieren, sie zu erklären und Dateinamen als Referenzen für weitere Untersuchungen und vorgeschlagene Änderungen anzugeben. Darüber hinaus würde das Anbieten einer gründlichen Strategie zur Bekämpfung jeder dieser Fehler ermöglichen, dass der Code geändert werden kann, ohne seine Funktionalität zu beeinträchtigen, wenn die erforderlichen Anweisungen eingehalten würden.
Aufgabe 3 – Ergänzungen zu Codebasis
Gemini Cli arbeitete nicht für diese Arbeitsbelastung, so dass keine Ausgabe erzeugt wurde.
Gemini Cli vs Codex Cli: Endes Urteil
| Aufgabe | Codex Cli | Gemini Cli |
|---|---|---|
| Erklären Sie Codebasis | Sehr detaillierte Zusammenfassung mit Repo -Struktur, Modulanalyse auch mit mehrdeutigen Dateinamen. | Anständige Übersicht, aber weniger Tiefe und Struktur. Keine Zugriffsanforderung, scannt die vollständige Datenbank. |
| Fehlerdebuggen | Identifiziert genaue Fehler und bietet kontextbezogene Korrekturen. | Starke Erklärungen, unterstreicht Sicherheitsprobleme, Dateinamen und Verbesserungsstrategien. |
| Codebasis Additionen | Griff Abhängigkeitskartierung und fügt ein neues Modul hinzu (z. B., z. new.py) richtig. |
Die Aufgabe nicht ausführen, keine Ausgabe erzeugt. |
| Zugangskontrolle | Fordert den Benutzer auf, den Zugriff vor der Analyse bestimmter Codesegmente (bessere Privatsphäre) aufzufordern. | Scans automatisch ohne Aufforderung, potenziell weniger sicher. |
| Gesamtleistung | Stabiler, detaillierter, Privatsphäre; Perfect für echte Codierungsaufgaben. | Versprechend für die Fehleranalyse, aber inkonsistent für eine tiefere Codemanipulation. |
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Abschluss
Beim Vergleich der Merkmale dieser beiden CLIs stellte ich fest, dass Codex mehr Funktionen als Gemini CLI bietet. Im Second sind beide CLIs offen und werden in zukünftigen Veröffentlichungen eine bessere Funktionalität haben.
Da ein GPT -Modell unseren Code analysiert, bietet Codex auch eine größere Privatsphäre, indem er Zugriff auf unsere Codebasen und Module auf eine Weise anfordert, die das Sicherheitsrisiko minimiert. Dies scheint jedoch nicht ein Fall des Gemini -Cli zu sein, der regelmäßig Zugriff fordert. Stattdessen wird gefragt, wann es den Anwendungscode ausführen möchte. Darüber hinaus sollten wir uns daran erinnern, dass der Kontext auf der rechten Seite des Terminals auch von Gemini CLI verfolgt wird.
In Kombination mit intelligenteren VIBE -Codierungs -IDes wie CursorAnwesend WindsurfUnd andere, solche CLIs würden zweifellos neue Möglichkeiten für den Stimmmodus -Codierungs -Workflow und die Anwendungsoperation eröffnen. Es kann jedoch noch Sicherheits- und Datenschutzschwachstellen bestehen. Daher würde ich empfehlen, vorsichtig zu sein, was und wo in unserer Codebasis wir diesen CLIS -Zugriff gewähren.
Häufig gestellte Fragen
A. Codex CLI bietet tiefere Code-Erkenntnisse mit feinkörnigem Zugriff. Gemini Cli ist schneller und einfacher, aber weniger detailliert.
A. Codex Cli. Es gibt strukturierte, detaillierte Zusammenfassungen – selbst mit unordentlichem oder unbekanntem Code.
A. Ja. Grundlegende terminale Verwendung ist erforderlich, aber beide akzeptieren natürliche Sprachbefehle.
A. Codex fragt nach dem Zugriff, bevor Sie Code lesen. Gemini scannt standardmäßig weniger Kontrolle.
Genai Praktikant @ Analytics Vidhya | Letzte Jahr @ Vit Chennai
Leidenschaftlich für KI und maschinelles Lernen, ich bin bestrebt, als KI/ML -Ingenieur oder Datenwissenschaftler in Rollen einzutauchen, wo ich einen echten Einfluss haben kann. Ich freue mich sehr, modern Lösungen und hochmoderne Fortschritte auf den Tisch zu bringen. Meine Neugier treibt mich an, KI über verschiedene Bereiche hinweg zu erkunden und die Initiative zu ergreifen, um sich mit Knowledge Engineering zu befassen, um sicherzustellen, dass ich vorne bleibe und wirksame Projekte liefere.
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