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title: "Gemini CLI vs Codex CLI vs Claude Code vs OpenCode"
description: "横向比较 Gemini CLI、Codex CLI、Claude Code、OpenCode 和 Cursor：定位、优势、短板和适合承担的工作流角色。"
verifiedAt: "2026-05-09"
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选 AI coding 工具不要问"哪个最强"，要问：**这个工具在我的工作流里负责哪一段**。

> [!IMPORTANT]
> 工具对比不能只看模型名。真正影响工作流的是入口位置、权限模型、上下文管理、自动化能力、生态绑定和团队治理方式。

## 快速判断

| 工具 | 更适合 | 不适合 |
| --- | --- | --- |
| Gemini CLI | Google 生态、终端自动化、Cloud/GitHub Action 场景 | 完全脱离 Google 账号和服务的团队 |
| Codex CLI | 终端内高强度代码修改、OpenAI 生态、agentic coding | 需要深度 Google Cloud 原生治理的流程 |
| Claude Code | 长上下文代码协作、成熟本地开发工作流、团队规则沉淀 | 需要 Google Code Assist/Vertex AI 原生入口的流程 |
| OpenCode | 开源自托管、多 provider、可控性强 | 需要官方闭环商业支持的团队 |
| Cursor | IDE 内编辑体验、补全、交互式代码修改 | 纯终端、CI、无 IDE 的自动化流程 |

## Gemini CLI 的位置

Gemini CLI 的优势在于：

- Google 官方入口。
- Gemini Code Assist 体系。
- Cloud Shell、Vertex AI、GitHub Action 连接更自然。
- MCP、Skills、Hooks、Headless 逐步覆盖终端 agent 工作流。

如果你的教程站要形成“最全 AI 编程工作流”，Gemini CLI 应该作为 Google 系终端 agent 单独成栏，而不是塞进通用 Gemini 页面。

## 五个维度看差异

| 维度 | Gemini CLI 该关注什么 |
| --- | --- |
| 入口位置 | terminal-first，同时可接 Cloud Shell、IDE companion、GitHub Action |
| 生态绑定 | Google Code Assist、Gemini API、Vertex AI、Google Cloud |
| 自动化能力 | headless、hooks、GitHub Action、MCP |
| 治理方式 | sandbox、policy、enterprise controls、terms/privacy |
| 教程价值 | 适合做 Google 系 agent 工作流主线 |

## Cursor 和 Gemini CLI 怎么分

Cursor 是 IDE-first。它更适合你坐在编辑器里连续写代码、看 diff、补全、局部重构。

Gemini CLI 是 terminal-first。它更适合项目扫描、命令执行、脚本自动化、CI、远程环境和文档化工作流。

两者不是互斥关系：Cursor 负责“人正在编辑的代码面”，Gemini CLI 负责“终端和自动化面”。

## 实际组合建议

```text
日常 IDE 编码       Cursor / Code Assist / Claude Code
终端任务执行        Gemini CLI / Codex CLI / Claude Code
Google Cloud 项目   Gemini CLI + Vertex AI
开源自托管方案      OpenCode
CI/Issue/PR 自动化  Gemini CLI GitHub Action
高风险批量改动      先 Codex/Claude/Gemini 出计划，再人工确认
```

## 不建议

不要把所有工具都装上然后交给同一个项目同时写同一批文件。多 agent 并发的关键是分目录、分职责、分验证，不是比谁更会改。

## 选型落地

比较工具时要回到工作流角色：谁负责 IDE，谁负责终端，谁负责 CI，谁负责 Google Cloud，谁负责开源自托管。一个团队可以同时用多个工具，但必须给每个工具明确写入边界和验证命令。

如果只是教程站栏目规划，Gemini CLI 的价值是 Google 系终端 agent 主线；Codex、Claude Code、Cursor、OpenCode 则各自承担不同入口，不要混写成一篇泛泛对比。

最终推荐也要落到“谁负责哪类任务”，而不是停在优缺点列表或模型名比较。

商业项目里的选型还要看责任归属：谁能解释来源，谁能复跑验证，谁能在失败后收口。只比较生成效果，很难判断哪个工具适合长期维护。

## 多工具共存原则

| 原则 | 落地方式 |
| --- | --- |
| 一个任务一个主 agent | 不让多个工具同时写同一批文件 |
| 目录归属清楚 | Gemini CLI 改 Google 生态文档，Codex 改 OpenAI 生态文档 |
| 验证口径统一 | 不同工具都跑同一组 typecheck/build/audit |
| 选型写进文档 | 解释为什么某栏目用某工具，不靠口头记忆 |
| 高风险动作人工确认 | 发布、删除、远程写入不交给并发 agent 自行决定 |

## 官方资料

- Gemini CLI：[github.com/google-gemini/gemini-cli](https://github.com/google-gemini/gemini-cli)
- Codex CLI：[github.com/openai/codex](https://github.com/openai/codex)
- Claude Code：[github.com/anthropics/claude-code](https://github.com/anthropics/claude-code)
- OpenCode：[github.com/sst/opencode](https://github.com/sst/opencode)
- Cursor：[cursor.com](https://cursor.com)

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<Cards>
  <Card title="真实项目贯穿实战" description="最后把前面的定位、上下文、工具、成本和协作规则串成完整流程。" href="/docs/gemini-cli/understanding/12-real-project-walkthrough" />
  <Card title="Gemini CLI 官方教程" description="需要查 Gemini CLI 具体命令和配置时，回到官方教程中文版。" href="/docs/gemini-cli/official" />
  <Card title="教程总目录" description="需要继续比较其他工具栏目时，回到文档总入口。" href="/docs" />
</Cards>
