Introducción
En los últimos meses, las herramientas de inteligencia artificial para desarrolladores han dado un salto enorme.
Ya no hablamos solo de autocompletar código: ahora podemos prototipar aplicaciones completas, interactuar con repositorios, generar documentación y hasta crear interfaces sin escribir una línea de código.
En este artículo exploraremos Gemini CLI, la herramienta de Google para trabajar con su modelo Gemini 2.5 Pro directamente desde la terminal, y veremos cómo se compara con dos opciones muy populares: GitHub Copilot y GitHub Spark.
Al final, haremos un ejemplo práctico para que empieces a usarlo en menos de 10 minutos.
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¿Qué es Gemini CLI?
Gemini CLI es una interfaz de línea de comandos open-source que te permite conversar con el modelo Gemini de Google desde tu terminal.
Con él puedes:
- Analizar y explicar código.
- Crear scripts o funciones completas.
- Documentar un proyecto de forma automática.
- Buscar en la web e integrar datos externos.
- Ejecutar comandos shell desde lenguaje natural.
- Trabajar con contenido multimodal (texto, imágenes, PDFs…).
Lo interesante es que no necesitas instalar un IDE para usarlo: basta con tu terminal y una cuenta de Google para empezar.
Instalación rápida
Requisitos: Node.js ≥ 18
npm install -g @google/gemini-cliEsto abrirá el navegador y te pedirá iniciar sesión con tu cuenta Google.
En la versión gratuita tienes hasta 1.000 peticiones diarias y 60 por minuto.
Primeros pasos con Gemini CLI
Ejemplos sencillos:
gemini "Explícame qué hace este código en JavaScript"
gemini "Genera un README.md para un proyecto de gestor de tareas"
gemini "Dame un script en Bash para comprimir una carpeta y moverla a /backup"También puedes usar comandos internos:
/tools→ ver herramientas disponibles./web→ hacer búsquedas en la web./stats→ ver estadísticas de uso.
Comparativa: GitHub Copilot vs Gemini CLI vs GitHub Spark
| Característica | GitHub Copilot | Gemini CLI | GitHub Spark |
|---|---|---|---|
| Tipo | Asistente en IDE | Asistente en terminal | No-code para crear apps completas |
| Enfoque | Autocompletar y sugerir código | Comandos, scripts, análisis, prototipado | Apps listas con front/back/db |
| Modelos IA | GPT-4.1 | Gemini 2.5 Pro | Claude Sonnet 4 (+ otros) |
| Multimodalidad | Texto/código | Texto, imágenes, PDFs, audio | Interfaz visual, prototipado |
| Coste | De pago | Gratis con cuenta Google | Copilot Pro+ |
| Perfil ideal | Devs en flujo de código | Devs, makers, usuarios técnicos | PMs, equipos de negocio, prototipadores |
Cuándo usar cada uno:
- Copilot: mientras programas en tu IDE y quieres sugerencias contextuales.
- Gemini CLI: para preparar, analizar o manipular proyectos desde terminal.
- Spark: cuando quieres prototipar y desplegar una app completa sin tocar código.
Mini tutorial práctico: analizar un CSV y generar un informe
En este ejemplo, usaremos Gemini CLI para entender un archivo CSV de ventas y generar un resumen de negocio en segundos.
Crea un archivo CSV de prueba
Guarda este contenido como ventas.csv:
Mes,Ventas,Clientes nuevos
Enero,15000,10
Febrero,18000,15
Marzo,12000,8
Abril,22000,20Llama a Gemini CLI con el archivo
Ejecuta:
gemini "Analiza este archivo CSV y dame un resumen con:
- Mes con más ventas
- Mes con menos ventas
- Promedio de ventas
- Tendencia general
" --input ventas.csvResultado esperado
Gemini CLI analizará el CSV y te devolverá algo como:
Resumen de ventas
- Mes con más ventas: Abril (22.000 €)
- Mes con menos ventas: Marzo (12.000 €)
- Promedio mensual: 16.750 €
- Tendencia: Crecimiento global, con bajada puntual en marzo.
Recomendación: analizar causa de la caída en marzo y replicar estrategia de abril.
Extra: generar gráfico
Podemos pedirle a Gemini CLI que nos cree un script de Python para graficar las ventas:
gemini "Crea un script en Python que lea 'ventas.csv' y genere un gráfico de barras de ventas por mes usando matplotlib"Copiamos el script, lo guardamos como grafico.py y ejecutamos:
python grafico.pyListo, tendrás tu gráfico visual de ventas.
Seguridad y buenas prácticas
Recuerda:
- Actualizar siempre a la última versión (
npm update -g @google/gemini-cli). - Usar sandboxing (Docker, entornos aislados) al ejecutar código sugerido.
- No dar acceso a proyectos privados si no confías en la fuente del prompt.
En resumen
Gemini CLI abre una puerta interesante: llevar la potencia de la IA a la línea de comandos, sin depender de un IDE.
Y aunque no sustituye a GitHub Copilot o Spark, se complementa muy bien con ellos, según el contexto en el que trabajes.
En próximos artículos veremos cómo integrar Gemini CLI en flujos de trabajo más avanzados, como:
- Automatización de análisis de código.
- Generación de documentación continua.
- Integración con herramientas no-code como n8n.
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