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title: "Gemini CLI vs Codex CLI vs Claude Code vs OpenCode"
description: "橫向比較 Gemini CLI、Codex CLI、Claude Code、OpenCode 和 Cursor：定位、優勢、短板和適合承擔的工作流角色。"
verifiedAt: "2026-05-09"
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選 AI coding 工具不要問"哪個最強"，要問：**這個工具在我的工作流裡負責哪一段**。

> [!IMPORTANT]
> 工具對比不能只看模型名。真正影響工作流的是入口位置、許可權模型、上下文管理、自動化能力、生態繫結和團隊治理方式。

## 快速判斷

| 工具 | 更適合 | 不適合 |
| --- | --- | --- |
| Gemini CLI | Google 生態、終端自動化、Cloud/GitHub Action 場景 | 完全脫離 Google 賬號和服務的團隊 |
| Codex CLI | 終端內高強度程式碼修改、OpenAI 生態、agentic coding | 需要深度 Google Cloud 原生治理的流程 |
| Claude Code | 長上下文程式碼協作、成熟本地開發工作流、團隊規則沉澱 | 需要 Google Code Assist/Vertex AI 原生入口的流程 |
| OpenCode | 開源自託管、多 provider、可控性強 | 需要官方閉環商業支援的團隊 |
| Cursor | IDE 內編輯體驗、補全、互動式程式碼修改 | 純終端、CI、無 IDE 的自動化流程 |

## Gemini CLI 的位置

Gemini CLI 的優勢在於：

- Google 官方入口。
- Gemini Code Assist 體系。
- Cloud Shell、Vertex AI、GitHub Action 連線更自然。
- MCP、Skills、Hooks、Headless 逐步覆蓋終端 agent 工作流。

如果你的教程站要形成“最全 AI 程式設計工作流”，Gemini CLI 應該作為 Google 系終端 agent 單獨成欄，而不是塞進通用 Gemini 頁面。

## 五個維度看差異

| 維度 | Gemini CLI 該關注什麼 |
| --- | --- |
| 入口位置 | terminal-first，同時可接 Cloud Shell、IDE companion、GitHub Action |
| 生態繫結 | Google Code Assist、Gemini API、Vertex AI、Google Cloud |
| 自動化能力 | headless、hooks、GitHub Action、MCP |
| 治理方式 | sandbox、policy、enterprise controls、terms/privacy |
| 教程價值 | 適合做 Google 系 agent 工作流主線 |

## Cursor 和 Gemini CLI 怎麼分

Cursor 是 IDE-first。它更適合你坐在編輯器裡連續寫程式碼、看 diff、補全、區域性重構。

Gemini CLI 是 terminal-first。它更適合專案掃描、命令執行、指令碼自動化、CI、遠端環境和文件化工作流。

兩者不是互斥關係：Cursor 負責“人正在編輯的程式碼面”，Gemini CLI 負責“終端和自動化面”。

## 實際組合建議

```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
```

## 不建議

不要把所有工具都裝上然後交給同一個專案同時寫同一批檔案。多 agent 併發的關鍵是分目錄、分職責、分驗證，不是比誰更會改。

## 選型落地

比較工具時要回到工作流角色：誰負責 IDE，誰負責終端，誰負責 CI，誰負責 Google Cloud，誰負責開源自託管。一個團隊可以同時用多個工具，但必須給每個工具明確寫入邊界和驗證命令。

如果只是教程站欄目規劃，Gemini CLI 的價值是 Google 系終端 agent 主線；Codex、Claude Code、Cursor、OpenCode 則各自承擔不同入口，不要混寫成一篇泛泛對比。

最終推薦也要落到“誰負責哪類任務”，而不是停在優缺點列表或模型名比較。

商業專案裡的選型還要看責任歸屬：誰能解釋來源，誰能復跑驗證，誰能在失敗後收口。只比較生成效果，很難判斷哪個工具適合長期維護。

## 多工具共存原則

| 原則 | 落地方式 |
| --- | --- |
| 一個任務一個主 agent | 不讓多個工具同時寫同一批檔案 |
| 目錄歸屬清楚 | Gemini CLI 改 Google 生態文件，Codex 改 OpenAI 生態文件 |
| 驗證口徑統一 | 不同工具都跑同一組 typecheck/build/audit |
| 選型寫進文件 | 解釋為什麼某欄目用某工具，不靠口頭記憶 |
| 高風險動作人工確認 | 釋出、刪除、遠端寫入不交給併發 agent 自行決定 |

## 官方資料

- 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="真實專案貫穿實戰" description="最後把前面的定位、上下文、工具、成本和協作規則串成完整流程。" href="/zh-Hant/docs/gemini-cli/understanding/12-real-project-walkthrough" />
  <Card title="Gemini CLI 官方教程" description="需要查 Gemini CLI 具體命令和配置時，回到官方教程中文版。" href="/zh-Hant/docs/gemini-cli/official" />
  <Card title="教程總目錄" description="需要繼續比較其他工具欄目時，回到文件總入口。" href="/docs" />
</Cards>
