Гайд по Gemini CLI: настройка через Vertex AI и отличия от Claude Code

⚡ Главное за 5 секунд - TheCode выпустил практический разбор Gemini CLI — установка, настройка и отличия от Claude Code. - Для локального примера нужны установленный Google Cloud CLI, проект с включённым Vertex AI API и права на этот проект у аккаунта. - Без корректно настроенного проекта Google Cloud и выданных прав локальный сценарий не запустится — это главный барьер входа. ### 🔍 Что обнаружено Ресурс TheCode.media опубликовал материал по Gemini CLI (на момент выхода повода — около 9 часов с момента публикации). Формат — инструкция: установка, настройка и сравнение с Claude Code от Anthropic. В описании отдельно оговорена связка с облаком Google: для локального примера понадобится установленный Google Cloud CLI и проект, в котором включён Vertex AI API, а аккаунту должны быть выданы права на этот проект. Именно эта часть — ключевая механика гайда. Локальный пример не сводится к одной команде установки: сначала поднимается Cloud CLI, затем создаётся или выбирается проект с активированным Vertex AI API, и только после этого аккаунт с нужными правами может обращаться к модели. Сравнение с Claude Code идёт отдельным блоком — как второй терминальный ИИ-агент для работы в консоли. ### 💡 Почему это важно CLI-агенты для разработчиков — конкурентная ниша, где Gemini CLI напрямую сопоставляют с Claude Code, и такие разборы закрывают главный практический вопрос: что именно нужно подготовить в облаке, прежде чем инструмент начнёт отвечать из терминала. Настройка проекта Google Cloud и прав доступа — самая частая точка, где спотыкаются новички, поэтому пошаговая инструкция с явно выписанными требованиями (Cloud CLI + Vertex AI API + права) экономит время при первом запуске.