Gemini CLI

(blog.google)

1P by GN⁺ 2025-06-26 | ★ favorite | 댓글 1개

개발자가 터미널 안에서 Gemini를 직접 호출할 수 있게 되면서, 코딩뿐 아니라 콘텐츠 생성·문제 해결·심층 리서치·작업 관리까지 명령줄 워크플로에 붙일 수 있음
개인 Google 계정으로 로그인하면 무료 Gemini Code Assist 라이선스를 통해 Gemini 2.5 Pro와 100만 토큰 컨텍스트 창을 사용할 수 있음
프리뷰 기간 무료 한도는 분당 60개 모델 요청, 하루 1,000개 요청으로, 일반적인 개인 개발 흐름에서는 제한에 걸릴 가능성을 낮추는 데 초점을 둠
Apache 2.0 기반 오픈소스로 공개되어 코드 검토, 보안 영향 확인, 버그 제보, 기능 제안, 코드 기여가 가능함
Gemini Code Assist와 같은 기술을 공유해 VS Code와 터미널 양쪽에서 프롬프트 기반 AI 코딩을 제공하며, 에이전트 모드는 무료·Standard·Enterprise 플랜에서 추가 비용 없이 제공됨

터미널에서 쓰는 Gemini 에이전트

Gemini CLI는 Gemini를 터미널에서 바로 사용할 수 있게 하는 오픈소스 AI 에이전트임
프롬프트를 모델로 보내는 경량 경로를 제공하며, 코딩 작업에 강점을 둠
코딩 외에도 다음 작업에 활용할 수 있음
- 콘텐츠 생성
- 문제 해결
- 심층 리서치
- 작업 관리
Gemini Code Assist와 통합되어 무료, Standard, Enterprise Code Assist 플랜 사용자 모두가 VS Code와 Gemini CLI에서 프롬프트 기반 AI 코딩을 사용할 수 있음

무료 사용 한도와 과금 선택지

Gemini CLI를 무료로 쓰려면 개인 Google 계정으로 로그인해 무료 Gemini Code Assist 라이선스를 받으면 됨
무료 라이선스에는 다음이 포함됨
- Gemini 2.5 Pro 접근
- 100만 토큰 컨텍스트 창
- 분당 60개 모델 요청
- 하루 1,000개 모델 요청
여러 에이전트를 동시에 실행해야 하거나 특정 모델을 써야 하는 전문 개발자는 사용량 기반 과금 또는 유료 라이선스를 선택할 수 있음
- Google AI Studio 키
- Vertex AI 키
- Gemini Code Assist Standard 또는 Enterprise 라이선스

명령줄 기능과 자동화

Gemini CLI는 현재 프리뷰 상태이며, 자연어로 코드를 작성하고 디버깅하며 워크플로를 간소화할 수 있게 함
지원 기능은 다음과 같음
- 코드 이해
- 파일 조작
- 명령 실행
- 동적 문제 해결
내장 도구를 통해 웹 컨텍스트, 확장, 자동화 흐름을 CLI 안으로 가져올 수 있음
- Google Search로 프롬프트를 근거화해 웹 페이지를 가져오고 실시간 외부 컨텍스트를 모델에 제공
- Model Context Protocol(MCP) 또는 번들 확장으로 Gemini CLI 기능 확장
- 프롬프트와 지시문을 사용자 요구와 워크플로에 맞게 커스터마이즈
- 스크립트 안에서 Gemini CLI를 비대화형으로 호출해 작업 자동화와 기존 워크플로에 통합

오픈소스와 확장성

Gemini CLI는 Apache 2.0 라이선스의 완전한 오픈소스로 공개됨
개발자는 코드를 검사해 동작 방식을 이해하고 보안 영향을 확인할 수 있음
GitHub 저장소에서 다음 방식으로 참여할 수 있음
- 버그 보고
- 기능 제안
- 보안 관행 개선
- 코드 개선 제출
프로젝트 참여 경로는 다음과 같음
확장성은 MCP, GEMINI.md를 통한 시스템 프롬프트, 개인·팀 설정을 기반으로 함

Gemini Code Assist와 공유되는 기술

Gemini Code Assist는 학생, 취미 개발자, 전문 개발자를 위한 Google의 AI 코딩 어시스턴트임
Gemini CLI와 같은 기술을 공유하며, VS Code에서는 에이전트 모드로 채팅 창에 프롬프트를 입력해 작업을 맡길 수 있음
- 테스트 작성
- 오류 수정
- 기능 구현
- 코드 마이그레이션
Code Assist 에이전트는 프롬프트를 바탕으로 다단계 계획을 만들고, 실패한 구현 경로에서 자동 복구하며, 해결책을 추천할 수 있음
Gemini Code Assist 에이전트 모드는 Insiders channel을 통해 무료, Standard, Enterprise 플랜에서 추가 비용 없이 제공됨
Gemini CLI는 GitHub 저장소에서 설치해 시작할 수 있음

GN⁺ 2025-06-26 [-]

Hacker News 의견들

이 작업을 담당하고 있음. 지금 사용량 증가가 가파른 곡선이라 오늘 TPU들이 꽤 고생 중임
지금까지 나온 피드백에 감사하고, 팀이 이 스레드를 읽고 있음. 버그나 기능 요청을 계속 올려주면 모두 확인할 예정임
- 어제 오후에 Ruby로 작성된 알고리즘을 순수 JavaScript로 옮기려 했는데, Ruby를 모르는 상태에서 gpt-4.1 도움을 받다가 쓸모없는 토끼굴만 계속 팠음
  호기심에 Gemini CLI를 설치하고 Ruby 프로젝트를 가리켰더니, 요청 한 번으로 변환이 끝났고 “한번 해볼까”에서 실제 동작까지 5분 걸려서 인상적이었음
- Claude Code에는 자주 간과되지만 다른 에이전트 도구에서는 못 본 기능이 하나 있음. sub-agent라는 도구가 새 컨텍스트 창을 만들고, 모델이 명확히 정의된 하위 작업을 독립적으로 처리하게 해줌
  이 덕분에 Claude Code가 단일 에이전트가 아니라 계층형 다중 에이전트 모델처럼 동작함. 이걸 의도적으로 넣지 않은 건지 궁금하고, Gemini CLI에도 생기면 꼭 써보고 싶음
  다음 단계는 반복 작업별로 사용자 지정 프롬프트, 도구 묶음, 컨텍스트를 정의하고, 이것들이 메인 에이전트의 도구로 보이게 하는 것임. 예를 들어 create_new_page 같은 도구가 있으면 페이지 생성 절차를 프롬프트에 담아두고, 메인 에이전트는 자기 컨텍스트를 세부 절차로 어지럽히지 않고 잘 정의된 작업으로 위임할 수 있음
- Claude Code에서 넘어와 보니 핵심 기능은 탄탄해 보이고, 기업 사용 사례에 맞추려면 권한 제어를 더 다듬으면 좋겠음. 현재 코드를 빠르게 훑어본 기준임
  높은 효과가 있을 요청은 Bash(git:)처럼 git은 허용하되 rm은 막는 패턴 기반 권한, Write(logs/.txt) 같은 경로 범위 제한, --allowedTools "Read,Bash(npm test)" --deniedTools "Write" 같은 세션별 CLI 권한 플래그, 명시적 거부가 일반 허용보다 우선하는 허용/거부 우선순위, system → user → project 순서의 설정 파일 계층임
  중간 정도 효과가 있을 개선은 git commit은 허용하되 git --exec-path=/bin/sh는 막는 명령 인자 필터링, 단순 배열과 구조화된 권한 객체를 모두 지원하는 설정 형식, 실제 활성화된 권한을 디버그하는 gemini permissions list, OTEL 엔드포인트나 API 키를 위한 최상위 env 설정임
  권한 엔진이 핵심이고, “X는 허용하지만 X 안의 Y는 금지”를 표현할 수 있게 되면 대부분의 고급 사용 사례가 열림
- 코딩 에이전트에서 정말 보고 싶은 것은, 설계자로서 소프트웨어의 모듈 경계를 공식적으로 정의하고 AI 에이전트가 그 모듈식 아키텍처를 따르고 활용하게 하는 기능임
  100만 토큰 컨텍스트가 있어도 큰 프로젝트에서는 경계를 정의하는 게 유효함. 보통 어떤 형태로든 경계는 존재하지만 코딩 에이전트가 정확히 알 수 없음
  단순한 YAML 형식으로 모듈과 소스 트리 위치, 상호작용하는 다른 모듈의 API를 지정할 수 있다면, 이를 100만 토큰 안에 자주 들어가는 컨텍스트로 바꾸기 쉬움. 에이전트가 특정 모듈 맥락에서 작업해야 한다고 판단하면, 정확히 그 모듈만 담은 새 컨텍스트 창을 만들어 대형 코드베이스를 작은 코드베이스처럼 다룰 수 있고 Gemini가 특히 잘하는 영역이 됨
- Google Workspace에서 Gemini를 유료로 쓰는 조직 구성원인데 GOOGLE_CLOUD_PROJECT environment variable not found. Add that to your .env and try again, no reload needed! 메시지를 받음
  적어도 이 환경 변수를 어떻게 얻는지 문서가 더 좋아야 함. GCP를 쓰고 있지 않으면 전혀 직관적이지 않음. 최악의 경우 Gemini에 돈을 내는 사용자는 접근하지 못하고 일반 Google 사용자는 접근하는 상태가 됨
큰 Rust 코드베이스에서 Claude Code 4 Opus를 꽤 성공적으로 쓰고 있었지만, 복잡한 작업에서는 답답할 때가 있었음. 오늘 Gemini CLI를 써봤고 설치는 쉬웠지만 거의 실패에 가까웠음
Rust 코드 수정이 컴파일되게 만드는 능력은 Claude보다 눈에 띄게 나빴음
다만 Gemini가 한 번 이런 출력을 내서 오늘의 하이라이트가 될 듯함: “코드를 완전히 엉망으로 만들었습니다. 이제 코드베이스에 만든 모든 변경을 되돌리고 다시 시작하겠습니다.” 자기 인식과 작업 폐기 의지가 훌륭했음
- Gemini에는 재미있는 실패 양상이 있음. 자기가 만든 변경이 안 되면 “음, 예상 밖이네요” 같은 이상하게 인간적인 문구로 답하고, 막다른 길로 가면서도 “문제를 알겠습니다! 최종 테스트는 통과할 겁니다”라고 자신 있게 선언함
  기본적으로 과신이 심하고 시스템 프롬프트를 바꾸지 않으면 감탄사가 훨씬 많음. 훈련 과정에서 긍정 확언이 더 나은 결과를 만든다고 배웠거나 스스로 알아낸 건지도 모르겠음
- 비교적 평범한 작업으로 “상위 5개 Google 검색어를 보여주는 스크립트”를 요청했음
  처음에는 검색을 직접 한 뒤 각각에 echo를 붙였고, 그다음 pytrends를 쓰려다 실패했고, 다른 유료 서비스를 시도했다가 실패했고, 또 다른 방법들도 실패한 뒤 결국 포기하고 실패를 선언함
  Gemini의 힘으로 수정/실행 루프를 스스로 돌릴 수 있으니 유용해질 가능성은 있지만, 지금까지는 기대 이하였음
- 같은 경험을 했음. 평소 Claude Code가 막히면 Gemini Pro 2.5에 전체 코드를 붙여넣고 질문해서 몇 번 문제를 풀었기 때문에 꽤 기대했음
  하지만 CLI 버전은 Rust 코드베이스에서 일관된 코드를 만들거나 몇 가지 문제를 고치지 못했음. 언젠가 훌륭해지길 바람
- Claude도 상황이 너무 나빠지면 똑같이 처음부터 다시 시작함. 편집이 폭주해서 모든 걸 망가뜨렸을 때 그런 걸 본 적 있음
- 같은 경험임. 테스트 삼아 앱에 새 기능을 구현하게 했더니 완전히 망쳤고, 정의되지 않은 함수 같은 것을 썼음. 몇 번 오류를 보고하고 수정시키다 포기함
  Claude는 잘 처리했지만 코드가 마음에 들지는 않았음. Gemini가 만든 코드는 훨씬 나았지만 마지막에 서로 연결하지 못했음
며칠 전 Claude Code로 Streamlit Python 기반의 간단한 주식 추적 웹앱을 완전히 바이브 코딩해봤는데, 안 되기 전까지는 엄청 잘 됐음. 어느 임계 프로젝트 크기를 넘으면 더 이상 버그를 못 고치는 듯함
Gemini CLI로 같은 걸 해보니 잘 동작하는 임계 프로젝트 크기가 꽤 더 커 보였음. Claude Code가 길을 잃기 시작한 지점에서 Gemini CLI에 “코드베이스를 분석하고 모든 버그를 고쳐라”고 했고, 몇 가지 버그를 더 고치게 하자 앱이 그냥 동작함
정말 미래에 살고 있음
- 이 차이가 컨텍스트 창 크기와 얼마나 관련 있는지 궁금함. Gemini의 창은 Claude보다 5배 큼
  지난 몇 주 동안 사이드 프로젝트에 Claude를 쓰고 있는데, 계획이나 디버깅에서 리듬을 타다가 구현할 준비가 될 때쯤 컨텍스트 공간이 다 떨어지는 일이 많음. /compact 지시를 잘 쓰려 해도 다시 시작할 때 미묘한 맥락이 사라지고 구현 품질이 나빠짐
  더 큰 Gemini 컨텍스트 창이 이 문제를 해결하는지 시험해보고 싶음
- 현재 Claude Code의 모범 사례는 무거운 작업을 Gemini Pro 2.5나 o3/o3pro에 맡기는 것임. MCP 지원 덕분에 Repo Prompt 같은 도구로 꽤 매끄럽게 할 수 있음
  때로는 Claude만 써도 되지만, 계획과 통합을 반복하면서 모든 것을 기록하고 다시 반복해야 함
  Gemini CLI가 오픈소스라면 어떤 모델이든 꽂을 수 있을 것 같음. LLM이 범용재가 되는 길이 보임. 모든 빅테크는 자기 LLM이 승자가 되고 나머지는 사라지길 바라지만, 경쟁사가 승자가 되는 것보다는 범용재 세상을 훨씬 더 선호할 것임
  미래 사용 방식이 CLI 에이전트에 가깝다면 화려한 UI 래퍼가 어떻게 승자독식으로 이어질지 모르겠음. OpenAI는 ChatGPT 브랜드만으로 사용자 수에서 앞서지만, 실제 작업용 UI로서 ChatGPT는 분명히 열등함
- AI에게 각 모듈을 100줄짜리 Markdown으로 문서화하게 하라. 아주 높은 수준이어야 하고 세부사항은 넣지 말고, AI가 직접 찾아갈 수 있도록 관련 파일 포인터만 포함하면 됨
  그 문서를 시작점으로 삼으면 AI가 어떤 모듈이든 작업할 컨텍스트를 가질 수 있음. 모듈을 100줄 안에 이렇게 문서화할 수 없다면 리팩터링할 때임
  특정 모듈을 다루기에 Claude의 컨텍스트 창이 부족하다면 인간 개발자도 못 다룰 가능성이 큼. 중요한 것은 LLM을 관련 컨텍스트에 정확히 겨냥하는 것임
- 프롬프트 엔지니어링을 더 잘하고 구체적으로 지시하면 더 많은 효과를 얻는 느낌임. “모든 버그를 고쳐라”가 현실적인 사용 사례로 효과적인지는 잘 모르겠음
- 실제 복잡도가 생기면 이런 방식은 무너지고, 중복 코드가 엄청 많아질 가능성이 큼. 직접 작성했다면 메모리 효율이 두 배쯤 좋았을 수도 있음
  앞으로 DRAM 수요가 평소보다 더 크게 늘어나는지 흥미로움. 더 많은 소프트웨어가 바이브 코딩되거나 그 변형으로 만들어지기 때문일 수 있음
이걸 쓰면 모든 코드 데이터가 Google로 전송됨. 약관에는 이렇게 되어 있음: https://developers.google.com/gemini-code-assist/resources/p...
Gemini Code Assist 개인용을 사용하면 Google은 Google 제품과 서비스, 기계학습 기술을 제공·개선·개발하기 위해 프롬프트, 관련 코드, 생성 출력, 코드 편집, 관련 기능 사용 정보, 피드백을 수집함
품질 개선과 제품 개선을 위해 인간 검토자가 위 데이터를 읽고 주석을 달고 처리할 수 있음. 검토 전에 Google 계정과 데이터를 분리하고, 분리된 사본을 최대 18개월 저장한다고 함. 검토자가 보거나 Google이 제품·서비스·기계학습 기술 개선에 쓰는 것을 원하지 않는 기밀 정보나 데이터는 제출하지 말라고 되어 있음
- 실제로는 훨씬 더 미묘함. Code Assist 무료 버전을 쓰면, 링크한 지원 문서 하단에 있는 것처럼 옵트아웃하지 않는 한 데이터가 사용될 수 있음
  “Google의 기계학습 모델 개선에 이 데이터가 사용되는 것을 원하지 않으면 Gemini Code Assist 개인용 설정 단계에 따라 옵트아웃할 수 있습니다”라고 되어 있고 링크는 https://developers.google.com/gemini-code-assist/docs/set-up...임
  Code Assist에 돈을 내면 개선에 데이터가 쓰이지 않음. 종량제 계정의 Gemini API 키를 쓰는 경우에도 개선에 쓰이지 않음. 유료가 아닌 소비자 계정을 쓰면서 옵트아웃하지 않은 경우에만 해당함. 처음 묘사와는 다름
- 개인적으로 Gemini 생태계에서 가장 답답한 부분이 바로 이거임. 2.5 Pro는 지금 나온 모델 중 최고일 가능성이 높고 실제 업무에 쓰고 싶지만, 개인정보 처리방침이 너무 혼란스럽고 파편화되어 있어서 그냥 개인정보 보호가 전혀 없다고 가정하게 됨
  비싼 Pro Plus Ultra MegaMax Extreme Gold 플랜을 쓰고 있어도 그렇음. 이걸 더 명확하게 만드는 작업을 하고 있길 바람
- Gemini CLI의 개인정보 정책이 로그인 방식에 따라 헷갈렸다는 점을 인지하고 있음
  계정 유형별 서비스 약관과 데이터 정책을 정리하고, 이 스레드의 질문을 다루는 FAQ를 포함한 단일 문서를 만들었음: https://github.com/google-gemini/gemini-cli/blob/main/docs/t...
- configuration.md의 “Usage Statistics” 아래에 관련 정보가 묻혀 있음. 거기서는 수집하지 않는 항목으로 개인 식별 정보, 프롬프트와 응답 내용, CLI가 읽거나 쓴 파일 내용을 들고 있음
  https://github.com/google-gemini/gemini-cli/blob/0915bf7d677...
- Mozilla와 Google은 gemmafile이라는 대안을 제공함. Google이 Gemma라고 부르는 Gemini 계열을 네트워크와 분리된 로컬 단일 파일로, 의존성 없이 실행하게 해줌
  https://huggingface.co/jartine/gemma-2-27b-it-llamafile
  조직의 32%가 운영 환경에 배포했다고 함: https://www.wiz.io/reports/the-state-of-ai-in-the-cloud-2025
Google의 Gemini 제품군이 파편화된 방식이 참 좋음. Pro 구독자인데 추가 사용량을 얻으려면 Gemini Code Assist Standard 또는 Enterprise 사용자여야 한다는 걸 이제 알았음
그런 게 있는지도 몰랐음. 평범한 Google 사용자로서는 넉넉한 사용 티어를 받지만, “Gemini”에 돈을 내도 “Gemini CLI”에는 아무 혜택이 없음. 즐거움
- Google은 Microsoft와 같은 문제를 겪음. 거의 모든 제품이 있지만, 혼란스러운 제품 메시지가 잘하는 것들까지 희석함
  Gemini 2.5 Pro를 좋아하고, 최근 일상용 AI 채팅 도우미를 찾으려고 Gemini Pro 플랜을 포함해 여러 AI 제품을 써봤음. 동시에 지출과 구독 수를 줄이고 싶었음
  Gemini Pro 구독은 Google One에 포함되어 Google Drive를 쓰면 편하지만, 이미 iOS와 깊게 통합된 iCloud 구독이 있어서 Drive로 갈아타고 암호 같은 다른 iCloud 기능을 잃을 계획은 없었음
  Gemini 채팅 UI는 macOS용 OpenAI ChatGPT 클라이언트보다 한참 뒤처져 있음. NotebookLM은 문서 요약에 좋지만 Gemini 채팅과 통합되어 있지 않아 Google 제품 사이를 계속 오가는 느낌임
  결국 Raycast AI를 구독하게 됨. 채팅 앱이 다른 Raycast 기능과 잘 통합되어 있고 모델도 시험해볼 수 있기 때문임. 최신 모델을 즉시 받지는 못하지만 내 작업 흐름에는 통합된 경험을 줌
  Google은 너무 많은 제품에 흩어져 있어서 일반 작업에서는 OpenAI, 코딩에서는 Anthropic에 비해 사용자 경험에서 지고 있음. 몇 달 사이 v0에는 Google Stitch로, GH Copilot/Cursor에는 덜 익은 VSCode 플러그인으로, 이제 Claude Code에는 이걸로 따라잡으려 했지만 전부 곧 죽을 사이드 프로젝트처럼 보임
- 많은 스타트업과 1인 개발자가 Gemini 2.5 Pro의 품질이 엄청 높아도 Google이 아닌 해법을 선호하는 이유가 이거임. Google Cloud Dashboard는 엉망이고 몇 년째 고쳐지지 않았음
  일부 모델을 호스팅한다는 Vertex가 있지만 Google 자체 클라우드와 뭐가 다른지 모르겠음. 프로젝트 수준에 따라 API도 두 개로 갈림. 작은 규모로 시작해 프로젝트 규모와 무관하게 장애물을 만나지 않아야 할 AI 제공자에게 기대하는 것과 정반대임
  결국 프로젝트가 커지는 순간 Google AI Studio API에서 Vertex API로 갈아타야 해서 Google은 확장되지 않는 API 해법을 만든 셈임. OpenAI 호환 API도 항상 잘 동작하지 않고, 그에 의존하는 도구들도 많이 깨짐
  단순화하거나 통합해야 할 Google AI 제품은 Jules vs Gemini CLI, Vertex API와 Google AI Studio API임
  Vertex가 Google Cloud에 의존하기 때문에 앱에서 이런 값들도 바꿔야 해서 프로젝트가 더 복잡해짐:
```
# 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  
```
- Google은 가격 책정에서 기회를 너무 크게 놓치고 있음
  Gemini 2.5 Pro는 내가 써본 최고의 모델이고 개인적으로 o3보다도 낫지만, Claude나 Cursor처럼 단순한 구독으로 전체 접근을 얻는 방식이 없음
  기업 사용자 쪽도 마찬가지고, 그 영역은 OpenAI가 꽉 잡고 있음
- Anthropic도 같음. 최근 몇 달 사이 바뀌지 않았다면 Claude를 구독해도 Claude Code를 쓰려면 구독과 별도로 청구되는 API 사용량에서 빠져나감
  누군가 우리가 CLI를 좋아한다는 걸 배우고, 그러니 CLI에는 추가 비용을 내야 한다고 결론낸 듯함
  우회책은 GUI에 MCP 몇 개를 붙여 쓰는 것이지만, 터미널 멀티플렉서 탐색에 비해 창 탐색이 둔해서 싫음
- 월 300달러짜리 AI ULTRA 멤버십도 있음. 흥미로운 점은 Google One 멤버십조차 “추가 기능”이 무엇인지 자세히 설명하지 못한다는 것임. 아마 매시간쯤 바뀔 수 있어서 그런 듯함
시스템 프롬프트를 Gist로 렌더링해둠: https://gist.github.com/simonw/9e5f13665b3112cea00035df7da69...
더 많은 메모는 여기 있음: https://simonwillison.net/2025/Jun/25/gemini-cli/
- Gemini CLI가 오픈소스라서 시스템 프롬프트는 여기에서도 볼 수 있음: https://github.com/google-gemini/gemini-cli/blob/4b5ca6bc777...
- 오래전에 버려졌고 최근 폐기된 create-react-app 사용을 권하는 게 웃김. 첫날부터 기술 부채 위에 앱을 바이브 코딩해보자는 건가
- 절대 경로만 쓰라고 하면서 임시 파일 예제는 상대 경로를 씀. 좋음
- 항상 새 도구를 리뷰하느라 엄청 바쁠 것 같음. 어떻게 이런 일을 하게 됐는지 궁금함
이게 Go나 Rust로 작성됐으면 정말 좋았을 텐데 아쉬움. Node 같은 런타임을 설치하지 않아도 되는 단일 실행 바이너리를 만드는 언어였으면 함
- 이런 프로젝트는 자주 업데이트해야 하니 npm이나 pip 같은 자동 처리 메커니즘이 있는 편이 아마 더 쉬울 것임
  어차피 프로그램이 무거운 연산을 하는 것도 아니고, 노골적인 프로그래밍 범죄를 저지르지 않는 한 현대 하드웨어에서는 문제 없을 듯함
  생각나는 유일한 논거는 이 정도지만, 원칙적으로는 Go 같은 언어가 이 사용 사례에 아주 잘 맞음
- Gemini CLI에게 원하는 언어로 자기 자신을 다시 작성하라고 시키면 됨
- 이건 고품질 제품을 만들려는 게 아니라, 다른 AI 회사들이 CLI 도구를 갖고 있으니 우리도 있다고 말하려는 것에 가까움
- 한편 OpenAI는 Codex CLI를 Rust로 다시 만들기 위해 TypeScript를 버리고 있음: https://analyticsindiamag.com/global-tech/openai-is-ditching...
  어느 쪽이든 크게 상관은 없음. Node를 아주 제한적으로 써본 경험으로는 설치, 패키징, 격리가 꽤 잘 다듬어져 있었음
- Bun이나 Deno로 독립 실행 파일을 만들 수 있어 보임:
  https://bun.sh/docs/bundler/executables
  https://docs.deno.com/runtime/reference/cli/compile/
  실제로 동작하는지는 확인하지 않았지만, 특이한 확장 없이 평범한 Node 코드라면 적어도 Bun에서는 될 것 같음. 실행 파일 크기가 Go나 Rust와 비교해 어떨지 궁금함
“로그인 실패. Google 계정이 Workspace 계정이 아닌지 확인하세요”라는 메시지가 뜸
Gemini CLI의 비전이 비상업 사용자만 겨냥한 것인지 궁금함. GSuite 시절부터 Workspace 계정을 써왔고, 원한 건 커스텀 도메인의 Gmail뿐이었는데 Google 제품에서 계속 벌을 받는 느낌임
YouTube 데이터와 Fitbit 데이터를 잃었고, 일부 구독은 다른 버전을 선택할 수 없으며, 서비스마다 최종 사용자 관점에서는 완전히 무작위로 보임. 이제 Workspace 계정이라서 내 일인 소프트웨어 개발에 Gemini CLI도 못 씀. 충성도 높은 유료 사용자에게 적극적으로 적대적인 접근처럼 보임
- https://github.com/google-gemini/gemini-cli/blob/main/docs/c...를 확인해봤는지 궁금함. Workspace 계정 섹션이 있음
- GOOGLE_CLOUD_PROJECT라는 환경 변수를 설정해야 하는 듯함: https://github.com/google-gemini/gemini-cli/issues/1434
  그리고 기타 여러 가지도 필요함
약 한 달 동안 이걸 써왔는데 괴물 같음. 대부분 2.5 Pro가 최고 수준이고, 100만 토큰짜리 거대한 컨텍스트 창을 잘 활용하기 때문임
다른 도구들은 컨텍스트를 미리 압축하거나 파일을 부분적으로 읽으려 함. 아주 큰 코드베이스를 던져봤는데도 쉽게 탐색하고 학습했음
- 최근 Cursor에서 썼을 때는 큰 Python 파일의 import를 망가뜨렸음. Claude는 그런 적이 없었음. Gemini를 쓰면서 이상한 문제를 겪은 게 있는지 궁금함. 오늘 CLI를 써볼 생각이라 기대됨
- 작업 흐름이 어떻게 되는지 궁금함
정말 hello만 썼는데 이런 결과가 나왔음:
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"}}]
나중에 다시 시도하라거나, 한도를 늘리려면 AI Studio에서 할당량 증가를 요청하거나 다른 /auth 방식으로 전환하라고 함. 화면에는 Polishing the pixels...가 84초째 떠 있었음
- 같은 문제였음. Aider에서는 잘 작동하던 API 키로도 안 됐고, Gemini Code Assist Standard 라이선스로도 안 됐음
  관리 UI와 문서는 고문 미로 같음. 내 인생 두 시간을 훨씬 더 잘 쓸 방법들이 계속 떠오름
- 이 문제는 해결됐어야 함: https://github.com/google-gemini/gemini-cli/discussions/2064
- API 키로 Gemini를 쓰는데 여기서도 정확히 같은 오류가 나왔음
- 같은 상황임. Aider에서 쓰는 환경 변수 키도 있음. 참고로 요즘 aider+gemini도 고통스러울 만큼 느려졌음

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