Claude Code 和 Gemini CLI 的区别是什么？一文介绍

终端工具是开发者日常工作的核心场景。随着大语言模型能力从单纯的文本对话向自主行动演进，直接在终端中运行的 AI 智能体（Agent）开始成为效率工具的新趋势。

Anthropic 推出的 Claude Code 与 Google 推出的 Gemini CLI 是目前该领域最具代表性的两个产品。虽然它们都以命令行界面（CLI）的形式存在，但在设计理念、功能边界以及资源接入方式上存在显著的差异。

终端 AI 智能体的基本定义

在讨论具体工具之前，需要明确什么是终端 AI 智能体。与传统的基于网页的聊天机器人不同，终端 AI 智能体能够感知本地的文件系统、执行 shell 命令并与版本控制系统（如 Git）进行深度交互。这类工具不再仅仅提供代码片段供用户手动复制，而是能够根据用户的自然语言描述，自主规划任务、修改代码文件、运行测试并修复报错。

Claude Code 被 Anthropic 定义为一种具有“代理性”（Agentic）的编程工具。这意味着它不仅能理解代码，还能像一名初级程序员一样在本地环境中采取行动。而 Gemini CLI 则是 Google 提供的开源 AI 智能体，旨在为开发者提供一条从终端直达 Gemini 模型的快捷路径，侧重于轻量化接入与多模态能力的整合。

Claude Code 的安装与核心逻辑

Claude Code 的设计目标是无缝嵌入现有的开发流程。它支持在 macOS、Linux、Windows 等主流操作系统上运行。对于大多数用户而言，使用官方提供的安装脚本是最直接的方式。

在 macOS、Linux 或 WSL 环境下，可以通过以下命令完成安装：

curl -fsSL https://claude.ai/install.sh | bash

如果开发环境已经配置了 Node.js（版本需在 18 或更高），也可以通过 npm 进行全局安装：

npm install -g @anthropic-ai/claude-code

安装完成后，在任何项目目录下输入 claude 即可启动交互式会话。

Claude Code 的核心逻辑在于其对代码仓库的全局感知。在首次启动时，它会分析项目的目录结构。当用户提出一个需求时，它会自主查找相关文件，向用户展示拟议的代码变更，并在获得明确授权后直接修改文件。这种“先提议、后执行”的机制确保了代码的安全受控。

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Gemini CLI 的安装与接入方式

Gemini CLI 侧重于开放性与直接性，它允许开发者利用 Google 的 Gemini 系列模型处理各种任务。与 Claude Code 类似，Gemini CLI 也依赖 Node.js 环境（要求版本 20 或更高）。

开发者可以使用 npm 进行安装：

npm install -g @google/gemini-cli

或者使用 Homebrew 进行安装：

brew install gemini-cli

启动命令为 gemini。

与 Claude Code 相比，Gemini CLI 提供了更加多样化的身份验证选项。普通个人用户可以使用 Google 账号通过 OAuth 流程直接登录，享受免费额度；而企业级用户或需要更高配额的开发者则可以通过 Google AI Studio 获取 API 密钥，或者通过 Google Cloud 的 Vertex AI 平台进行接入。这种灵活的接入方式使得 Gemini CLI 能够适配从个人项目到企业级生产环境的不同需求。

如何安装使用 Google Gemini CLI？详细的图文教程

Gemini CLI 安装简单，支持 Node.js 18 及以上版本。可通过 npx 快速运行，或用 npm 全局安装（需 sudo 权限）。安装后输入 gemini 即可启动交互式对话。

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两款工具的功能侧重点

Claude Code 的功能完全围绕软件开发生命周期展开。它可以执行复杂的重构任务，例如将整个模块的异步回调修改为 async/await 语法；它也能处理琐碎的工程事务，比如自动修复代码风格检查（Lint）发现的问题，或者根据提交记录编写发布说明。由于它深度集成了 Git，用户可以通过自然语言命令如 claude commit 来让 AI 自动分析变更内容并生成提交信息。

Gemini CLI 则表现出更强的综合性。除了代码理解与生成外，它内置了 Google Search 能力。这意味着当开发者询问一些涉及最新技术文档或实时信息的问题时，Gemini CLI 可以调用搜索工具获取实时信息并以此为基础进行回答，而 Claude Code 则更依赖于其模型本身的知识库以及通过 MCP（模型上下文协议）接入的外部数据。

此外，Gemini CLI 具备强大的多模态处理能力。它不仅可以读取代码文件，还可以处理 PDF 文档、图片甚至手绘原型图。例如，开发者可以将一张网页设计草图交给 Gemini CLI，并要求其直接生成对应的 HTML 和 CSS 代码。

外部扩展与协议支持

为了打破模型的能力边界，两款工具都引入了扩展机制。Claude Code 和 Gemini CLI 都支持模型上下文协议（MCP）。MCP 是一种开放协议，允许 AI 智能体安全地访问外部数据源和工具。

通过配置 MCP 服务器，Claude Code 可以读取存储在 Google Drive 里的设计文档，或者在 Jira 中更新任务状态。Gemini CLI 同样利用该协议实现了丰富的功能扩展，例如通过 MCP 调用 Imagen 等模型生成多媒体资源。这种协议化的支持意味着工具的能力不再受限于其预定义的代码，而是可以通过插件生态不断演进。

自动化与非交互式模式

对于需要将 AI 能力集成到 CI/CD 流水线或自定义脚本中的场景，两款工具都提供了非交互式模式。

在 Claude Code 中，可以使用 -p 参数后接指令来执行单次任务：

claude -p "分析当前代码仓库的架构并生成简短说明"

这种模式允许 Claude Code 与 Unix 哲学中的管道操作结合，例如将日志流通过管道传给 Claude 进行异常检测。

Gemini CLI 的非交互模式更加精细化。它支持输出 JSON 格式的结果，便于脚本解析：

gemini -p "分析当前项目的依赖项并检查安全漏洞" --output-format json

这种结构化的输出能力对于构建自动化运维工具或复杂的工程流水线非常有用。

技术规格与差异对比

为了更直观地理解两者的区别，下表整理了它们在模型支持、核心优势及访问控制等方面的详细参数。

安全性与操作策略

在终端中运行能够执行命令的智能体，安全性是必须考虑的因素。Claude Code 在修改文件或执行具有风险的操作前，会明确列出计划变更的内容并等待用户确认。用户可以选择逐个核准变更，也可以在信任的环境下开启全自动模式。

Gemini CLI 则引入了“信任文件夹”的概念。通过设置执行策略，用户可以控制智能体在哪些目录下拥有更高的权限，在哪些目录下需要受到严格限制。此外，Gemini CLI 还提供了会话检查点功能，允许用户保存复杂的调试会话并在稍后恢复，这对于处理跨多天的长任务非常有用。

这两款工具代表了两种不同的进化路径：Claude Code 试图成为开发者最得力的编程副驾驶，而 Gemini CLI 则致力于将 Google 强大的模型生态与搜索能力以最直接的方式推向开发者的控制台。开发者可以根据自身对上下文容量的需求、对实时搜索的需求以及对具体模型偏好来选择合适的工具。

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