Generazione di codice AI

Gemini CLI è un assistente basato sull'AI integrato direttamente nel tuo terminale. Porta la potenza di Gemini nella tua riga di comando, comprendendo i prompt in linguaggio naturale per aiutarti a generare codice e script, assistere con comandi shell complessi, spiegare il codice e automatizzare le attività di sviluppo senza lasciare il terminale.

Navigazione codice legacy: utilizza Gemini CLI nel terminale per riassumere rapidamente i moduli, spiegare funzioni complesse o tracciare flussi di dati in codebase di grandi dimensioni, complesse o scarsamente documentate.

Refactoring e modernizzazione automatica del codice: Gemini CLI aiuta ad apportare modifiche al codice su larga scala, come l'aggiornamento delle dipendenze, la migrazione di versioni/framework, l'applicazione di standard o il refactoring su più file per migliorare le prestazioni e la manutenibilità.

Assistenza complessa per il debug: fornisci log degli errori, stack trace e snippet all'interfaccia a riga di comando di Gemini per un'analisi approfondita, l'identificazione della causa principale e le correzioni suggerite per i bug in sistemi complessi a più componenti.

Singoli utenti: puoi utilizzare la CLI di Gemini senza costi. Accedendo con il tuo Account Google, otterrai l'accesso a un generoso livello senza costi, tra cui Gemini 3 con un'ampia finestra di contesto e limiti di utilizzo generosi, che lo rendono ideale per progetti personali e sperimentazione. Per limiti di utilizzo più elevati, abbonati ai piani Google AI Pro o AI Ultra.

Aziendale/Enterprise: l'interfaccia a riga di comando di Gemini richiede l'autenticazione tramite una chiave API Gemini, un'API Google Cloud o un abbonamento a Gemini Code Assist.

Un IDE agent-first (fork di VS Code) progettato per orchestrare agenti AI autonomi. Introduce un gestore di agenti per generare più agenti che pianificano, codificano e testano contemporaneamente, insieme a un'estensione del browser che consente agli agenti di verificare le app web in tempo reale.

Controllo della missione: delega attività complesse ad agenti autonomi, ad esempio un agente esegue il refactoring di un componente mentre un altro scrive test unitari in parallelo.

Creazione di app end-to-end: descrivi un'idea per un'app e gli agenti pianificheranno l'architettura, scriveranno il codice e utilizzeranno il browser integrato per fare clic e verificare la funzionalità.

Debug visivo: gli agenti acquisiscono screenshot e registrazioni dell'app nel browser per rilevare e correggere automaticamente le regressioni visive.

Senza costi per le persone durante il periodo di anteprima pubblica.

Include limiti di frequenza generosi per i modelli Gemini 3 Pro e Gemini 3 Flash.

Piani di prezzi aziendali disponibili per la gestione dei team e la definizione di codebase privati.

Una piattaforma di machine learning gestita e completa su Google Cloud. Fornisce gli strumenti per creare, addestrare ed eseguire il deployment di modelli ML e applicazioni di AI. Fornisce accesso sia a modelli di terze parti che ai potenti modelli di base di Google, inclusa la famiglia Gemini, per un'ampia gamma di attività, tra cui la generazione di codice.

Modelli personalizzati di generazione di codice: ottimizzazione di un modello di generazione di codice sul codebase privato di un'azienda per generare codice conforme agli standard interni.

Creazione di applicazioni basate sull'AI: creazione di un'app web che utilizza un modello Codey per tradurre il linguaggio naturale in query SQL per un database.

Automatizzare i flussi di lavoro: sviluppare uno script che utilizza Vertex AI per generare automaticamente la documentazione per un codebase.

Pagamento a consumo, in base ai servizi specifici utilizzati. I prezzi vengono in genere calcolati in base a fattori quali il numero di caratteri o token nell'input e nell'output e le risorse di calcolo consumate per l'addestramento e la previsione.

Uno strumento basato sul web per la prototipazione e la sperimentazione con modelli di AI generativa, inclusa la famiglia Gemini. È progettato per un'iterazione rapida ed è un ottimo punto di partenza per gli sviluppatori che vogliono esplorare le funzionalità dei modelli di AI di Google senza scrivere molto codice.

Prototipazione di funzionalità di AI: creazione rapida di un proof of concept per una nuova funzionalità basata sull'AI, ad esempio un riepilogo del codice.

Sperimentazione con i prompt: test di diversi prompt in linguaggio naturale per vedere come risponde un modello e ottimizzazione per la generazione di codice ottimale.

Apprendimento dell'AI generativa: comprendere le capacità e i limiti degli LLM per le attività di programmazione in un ambiente interattivo.

Google AI Studio ha un Livello senza costi che consente un certo numero di chiamate API al minuto. Per un utilizzo più esteso, in genere si passa a Vertex AI, che ha una propria struttura di prezzi.