KI-Codegenerierung

Gemini CLI ist ein KI-basierter Assistent, der direkt in Ihr Terminal integriert ist. Gemini bringt die Leistungsfähigkeit von Gemini in Ihre Befehlszeile. Es versteht Prompts in natürlicher Sprache und kann so Code und Scripts generieren, bei komplexen Shell-Befehlen helfen, Code erklären und Entwicklungsaufgaben automatisieren, ohne dass Sie das Terminal verlassen müssen.

Legacy-Code verstehen: Mit Gemini CLI im Terminal können Sie schnell Module zusammenfassen, komplexe Funktionen erklären oder Datenflüsse in großen, komplexen oder schlecht dokumentierten Codebasen nachvollziehen.

Automatisiertes Code-Refactoring und ‑Modernisierung: Die Gemini CLI unterstützt Sie bei umfangreichen Codeänderungen, z. B. beim Aktualisieren von Abhängigkeiten, beim Migrieren von Versionen/Frameworks, beim Durchsetzen von Standards oder beim Refactoring in vielen Dateien, um die Leistung und Wartbarkeit zu verbessern.

Komplexe Unterstützung beim Debuggen: Sie können Fehlerprotokolle, Stacktraces und Snippets an die Gemini CLI senden, um eine detaillierte Analyse, die Ermittlung der Ursache und Vorschläge zur Behebung von Fehlern in komplexen Systemen mit mehreren Komponenten zu erhalten.

Einzelpersonen: Sie können die Gemini CLI kostenlos verwenden. Wenn Sie sich mit Ihrem Google-Konto anmelden, erhalten Sie Zugriff auf ein großzügiges kostenloses Kontingent, einschließlich Gemini 3 mit einem großen Kontextfenster und großzügigen Nutzungslimits. Damit eignet sich das Angebot ideal für private Projekte und Experimente. Wenn Sie höhere Nutzungslimits benötigen, können Sie ein Google AI Pro- oder AI Ultra-Abo abschließen.

Business/Enterprise: Für die Gemini CLI ist eine Authentifizierung über einen Gemini API-Schlüssel, eine Google Cloud API oder ein Gemini Code Assist-Abo erforderlich.

Eine auf Agenten ausgerichtete IDE (Fork von VS Code) zur Orchestrierung autonomer KI-Agenten. Es führt einen Agent Manager ein, mit dem mehrere Agents gleichzeitig geplant, codiert und getestet werden können, sowie eine Browsererweiterung, mit der Agents Webanwendungen in Echtzeit überprüfen können.

Missionskontrolle: Komplexe Aufgaben an autonome Agenten delegieren, z. B. refaktoriert ein Agent eine Komponente, während ein anderer parallel dazu Unit-Tests schreibt.

End-to-End-App-Entwicklung: Beschreiben Sie eine App-Idee und die Agents planen die Architektur, schreiben den Code und verwenden den integrierten Browser, um die Funktionalität zu testen.

Visuelles Debugging: Agents erstellen Screenshots und Aufnahmen der App im Browser, um visuelle Regressionen automatisch zu erkennen und zu beheben.

Während der öffentlichen Vorschauphase kostenlos für Einzelpersonen.

Umfasst großzügige Ratenlimits für die Modelle Gemini 3 Pro und Gemini 3 Flash.

Für die Teamverwaltung und die Verankerung in privaten Codebasen sind Enterprise-Tarife verfügbar.

Eine umfassende, verwaltete Plattform für maschinelles Lernen in Google Cloud. Sie bietet die Tools zum Erstellen, Trainieren und Bereitstellen von ML-Modellen und KI-Anwendungen. Bietet Zugriff auf Drittanbietermodelle und leistungsstarke Foundation Models von Google, einschließlich der Gemini-Familie, für eine Vielzahl von Aufgaben, einschließlich der Codegenerierung.

Benutzerdefinierte Modelle zur Codegenerierung: Feinabstimmung eines Modells zur Codegenerierung auf der privaten Codebasis eines Unternehmens, um Code zu generieren, der internen Standards entspricht.

KI-basierte Anwendungen entwickeln: Eine Webanwendung erstellen, die ein Codey-Modell verwendet, um natürliche Sprache in SQL-Abfragen für eine Datenbank zu übersetzen.

Workflows automatisieren: Ein Script entwickeln, das mit Vertex AI automatisch Dokumentation für eine Codebasis generiert.

Pay-as-you-go-Modell, basierend auf den genutzten Diensten Die Preise werden in der Regel anhand von Faktoren wie der Anzahl der Zeichen oder Tokens in der Eingabe und Ausgabe sowie den für Training und Vorhersage verbrauchten Rechenressourcen berechnet.

Ein webbasiertes Tool zum Prototyping und Experimentieren mit Modellen für generative KI, einschließlich der Gemini-Familie. Es ist für schnelle Iterationen konzipiert und eignet sich hervorragend als Einstieg für Entwickler, die die Möglichkeiten der KI-Modelle von Google erkunden möchten, ohne viel Code schreiben zu müssen.

KI-Funktionen prototypisieren: Schnell einen Proof of Concept für eine neue KI-basierte Funktion erstellen, zum Beispiel eine Funktion zur Zusammenfassung von Code.

Experimentieren mit Prompts: Testen verschiedener Prompts in natürlicher Sprache, um zu sehen, wie ein Modell reagiert, und diese für eine optimale Codegenerierung zu optimieren.

Generative KI lernen: Die Möglichkeiten und Grenzen von LLMs für Programmieraufgaben in einer interaktiven Umgebung verstehen.

Google AI Studio bietet ein kostenloses Abo, das eine bestimmte Anzahl von API-Aufrufen pro Minute ermöglicht. Für eine umfangreichere Nutzung würden Sie in der Regel zu Vertex AI wechseln, das eine eigene Preisstruktur hat.