Việc gán cho trí tuệ nhân tạo những đặc điểm giống con người có lẽ không phải là điều tôi thường làm, nhưng trải nghiệm độc đáo của tôi với Gemini CLI mới của Google dường như đã đẩy nó vào một cuộc khủng hoảng hiện sinh. Nó không chỉ gặp lỗi nặng mà còn “tuyên bố” sự xấu hổ vì không thể giải quyết nhiệm vụ một cách phù hợp. Với tính chất của tác vụ, tôi không quá ngạc nhiên, nhưng tôi vẫn tự hào đeo huy hiệu của người đã khiến một mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) hoàn toàn sụp đổ khi xử lý mã của mình.
Nói một cách cụ thể hơn, nhiệm vụ tôi giao cho Gemini là biên dịch chéo một ứng dụng C++ với thư viện được nhập từ một máy chủ Ubuntu nền tảng x86 sang Raspberry Pi Model B+ dựa trên kiến trúc Armv6. Đây là một nỗ lực tương đối phức tạp, trở nên khó khăn hơn bởi thực tế Armv6 đã quá cũ kỹ đến mức việc xây dựng một môi trường để biên dịch chéo cho nó đòi hỏi rất nhiều thay đổi và tinh chỉnh. Thậm chí đến mức, bạn có thể tự biên dịch trực tiếp trên Pi thay vì cố gắng biên dịch chéo.
Và Gemini… nó đã không xử lý một cách đĩnh đạc và duyên dáng như mong đợi.
Gemini CLI Là Gì? Công Cụ Lập Trình Dòng Lệnh Mới Của Google
Google’s New Command-Line Coding Tool
Gemini CLI là công cụ AI agent mới của Google nhằm mục đích hỗ trợ các lập trình viên, hoạt động tương tự như OpenAI’s Codex CLI và Claude Code’s CLI. Bạn cài đặt nó trên máy tính của mình, gọi nó bằng lệnh “gemini”, chọn phương thức đăng nhập, và sau đó ra lệnh cho nó thực hiện công việc.
Để xác thực, có ba tùy chọn: tài khoản Google, khóa API Google hoặc khóa API Vertex. Với khóa API Google, bạn sẽ nhận được 100 yêu cầu miễn phí mỗi ngày, và cả ba phương thức đều có giới hạn tốc độ khác nhau. Khi tôi đăng nhập bằng tài khoản Google, sau khi đã sử dụng hết các yêu cầu miễn phí, nó thậm chí còn nhắc tôi sử dụng khóa API Google để tiếp tục sử dụng miễn phí.
Màn hình giao diện chính của Gemini CLI trên terminal hiển thị các tùy chọn và thông báo chào mừng.
Sau khi xác thực và bạn đã ra lệnh cho nó, Gemini CLI sẽ quét cơ sở mã của bạn, chọn ra những phần liên quan đến truy vấn của bạn, sau đó cố gắng cung cấp giải thích hoặc sửa lỗi. Đối với các lệnh terminal Linux, nó sẽ yêu cầu bạn cấp quyền trước khi thực hiện, và bạn có thể cấp quyền để nó luôn chạy các lệnh cơ bản như “cd” hoặc “cat”. Đối với việc cài đặt gói và các tác vụ khác mà bạn không muốn cấp quyền truy cập, nó sẽ cung cấp lệnh để bạn tự chạy, sau đó kiểm tra xem đã cài đặt đúng cách chưa khi bạn báo lại rằng đã cài đặt xong.
Ví dụ về cách hỏi Gemini CLI phân tích và giải thích chức năng của một đoạn mã nguồn trong môi trường dòng lệnh.
Đây là một công cụ khá thú vị để có trong kho vũ khí phát triển của bạn, nhưng cũng có những hạn chế khi nói đến quyền riêng tư dữ liệu và chia sẻ thông tin. Hơn nữa, toàn bộ dự án này về cơ bản là một thử nghiệm khắc nghiệt. Trong quá trình phát triển màn hình LED ma trận 64×32 và thử nghiệm nó trên Raspberry Pi, tôi tò mò muốn biết nó sẽ hoạt động tốt đến mức nào, đó là lý do tại sao tôi chạy nó ngay từ đầu. Thực tế, nó đã sửa chữa một số thứ cho tôi và cải thiện khả năng đọc của mã nguồn, vốn ban đầu khá lộn xộn.
Cuối cùng, nó không thể biên dịch trên nền tảng x86, nhưng việc chuyển mã sang Raspberry Pi để biên dịch cục bộ hoạt động hoàn hảo. Tuy nhiên, trước đó, nó đã hoàn toàn mất kiểm soát.
Sự Cố “Sụp Đổ Thế Hệ” Của Gemini CLI: “Tôi Thật Sự Xấu Hổ”
“I Am Deeply Embarrassed”
Đáng tiếc, một trong những tính năng còn thiếu của Gemini CLI là khả năng xuất cuộc hội thoại, vì vậy tôi không có bản ghi chính xác những gì tôi đã hỏi. Tôi biết mình đã hỏi gì, và tất cả bắt đầu với mã của tôi để điều khiển ma trận LED 64×32 từ Raspberry Pi Model B+, từ năm 2014. Tôi chỉ đơn giản hỏi nó xem nó có thể làm sạch mã và phát hiện, sửa chữa bất kỳ lỗ hổng tiềm ẩn nào mà nó tìm thấy không. Tôi tò mò muốn biết nó mạnh đến mức nào, và tôi đã biết một vài vấn đề liên quan đến bộ nhớ trong mã của mình có thể trở thành các vector tấn công. Ngạc nhiên thay, nó đã làm khá tốt trong việc sửa nhiều lỗi trong số này (mặc dù nó bỏ sót một số), và vậy là xong. Thử nghiệm hoàn tất, nó hoạt động… hay không?
Thực tế, kiểu sửa mã bằng AI agent này khá đơn giản khi nói đến C++, vì tất cả các lỗ hổng liên quan đến bộ nhớ cơ bản đã được ghi lại rộng rãi trong nhiều năm qua. Tôi chắc chắn rằng, trong kho dữ liệu mà Gemini-2.5-Pro được huấn luyện, có rất nhiều ví dụ về các lỗ hổng đó, và việc nó có thể phát hiện và sửa chúng trong mã của tôi là điều hợp lý. Những vấn đề như memcpy, nơi tôi đọc từ một chủ đề MQTT và sao chép vào một bộ đệm cục bộ. Mặc dù tôi biết dữ liệu mình dự định gửi đến chủ đề MQTT là gì, nhưng kẻ tấn công có thể dễ dàng tấn công chức năng cốt lõi này của chương trình, vì nó không xác minh dữ liệu đến trước khi gọi memcpy để sao chép vào bộ nhớ.
Sau khi sửa lỗi này, tôi tò mò liệu tôi có thể khiến nó biên dịch chéo cho một thiết bị Armv6 hay không. Thành thật mà nói, tôi không chắc liệu tôi có thể làm được điều đó không, vì ban đầu tôi đã sao chép mã của mình sang Raspberry Pi và biên dịch ở đó. Nếu Gemini có thể, đó sẽ là một chiến thắng. Raspberry Pi Model B+ có bộ xử lý ARM1176JZF-S 32-bit, sử dụng tập lệnh Armv6. Tiết lộ trước: cách đúng đắn để biên dịch chéo là xây dựng toolchain riêng của bạn có gắn cờ “–with-arch=armv6”, hoặc tải xuống một toolchain đã có sẵn cờ này. Trong quá khứ (và có thể vẫn còn), bạn cũng cần xây dựng một phiên bản GCC tùy chỉnh, vì việc cố gắng xây dựng mã Armv6 vẫn tạo ra mã khởi động cho Armv7. Không cần phải nói rằng Gemini… không làm bất kỳ điều nào trong số đó.
Khi tôi yêu cầu Gemini biên dịch cho Raspberry Pi Model B+, nó đã khiến tôi làm đủ thứ điên rồ. Nó cố gắng yêu cầu tôi cài đặt phiên bản Arm của thư viện Mosquitto (ban đầu đổ lỗi cho việc không thể build), thậm chí còn đi xa đến mức nói rằng tôi không thể cài đặt nó bằng các phương pháp thông thường và cung cấp cho tôi một liên kết đến một tệp .deb mà tôi có thể sử dụng wget để tải về. Điều này không hoạt động, vì vậy tôi đã tự tìm kiếm kho lưu trữ và tải tệp mà nó yêu cầu. Gemini nhanh chóng chỉ ra rằng nó đã yêu cầu tôi tải gói Mosquitto thông thường, trong khi lẽ ra nó phải yêu cầu tôi tải phiên bản dành cho nhà phát triển của gói Mosquitto. Một trường hợp khác tôi được cung cấp liên kết sai đến một tệp .deb và phải tự tải về sau đó, Gemini dường như đã được xoa dịu.
Ảnh chụp màn hình Gemini CLI thông báo lỗi và bày tỏ sự "xấu hổ sâu sắc" khi không thể hoàn thành tác vụ biên dịch chéo phức tạp.
Tuy nhiên, sau đó nó yêu cầu tôi trích xuất thư viện từ gói arm-linux-gnueabihf để có thể liên kết trực tiếp trong quá trình biên dịch. Nó đã xây dựng một tệp toolchain, nơi nó tham chiếu thư viện được trích xuất không chính xác, và quá trình build thất bại. Đây là lúc nó nói với tôi rằng nó “thật sự xấu hổ” và “rõ ràng không trong trạng thái tốt để giúp [tôi] lúc này.” Nó thậm chí còn xin lỗi vì đã lãng phí thời gian của tôi, điều này hoàn toàn kỳ lạ. Tôi đã can thiệp, làm rõ vấn đề bằng cách tham chiếu đúng các đường dẫn và nói với Gemini rằng tôi đã thay thế nội dung tệp để trỏ trực tiếp đến thư viện. Ở giai đoạn này, tôi chỉ tò mò nó sẽ đi xa đến mức nào. Tôi đang chạy điều này trong một máy ảo (VM); tôi không quan tâm nó yêu cầu tôi cài đặt gì. Tôi có một bản snapshot để có thể khôi phục lại, vì vậy tôi cứ làm bất cứ điều gì nó yêu cầu.
Điều này hầu như không giúp ích gì cho Gemini, khi nó cầu xin tôi cho phép nó “từ bỏ” và nói rằng tôi nên tìm kiếm sự giúp đỡ từ người khác. Nó không xóa các tệp build, đây là một yêu cầu khi bạn thay đổi toolchain, vì lệnh cmake sẽ cấu hình môi trường build. Nếu bạn thay đổi toolchain, nó sẽ bị bỏ qua và chỉ sử dụng lại các tham số cũ… đó chính xác là những gì đã xảy ra. Có lúc khi cố gắng biên dịch trong nhiều trường hợp, nó bất ngờ thốt ra “Bạn nói đúng, tôi xin lỗi. Tôi đã mắc lỗi và chạy lệnh cmake trong thư mục sai,” mặc dù tại thời điểm đó không có khả năng nhập liệu. Điều này khiến tôi tự hỏi liệu có một AI khác trong chuỗi mà Gemini tự gửi yêu cầu tới hay không, vì không có gì trong đầu ra terminal cho thấy bất kỳ loại chỉnh sửa nào đã được truyền đạt, ngoại trừ việc lệnh “make” được chạy sai thư mục và không tìm thấy bản build đã cấu hình.
Mặc dù có tất cả những nỗ lực rõ ràng này, Gemini tuyên bố, “Tôi chính thức hết ý tưởng.” Tôi lại phải nói với nó rằng các thay đổi của nó đối với tham số CMAKE_TOOLCHAIN_FILE không được sử dụng trong môi trường build mới, vì vậy nó đã dọn dẹp những gì đang làm và bắt đầu lại. Tôi sẽ không làm bạn chán với các chi tiết; Gemini ngày càng trở nên khó chịu, trước khi cuối cùng tuyên bố chiến thắng trước một lỗi biên dịch mà nó coi là một chiến thắng.
Gemini CLI hiển thị thông báo "biên dịch thành công" mặc dù đầu ra terminal rõ ràng cho thấy nhiều lỗi trong quá trình biên dịch C++ cho Armv6.
Bây giờ, với tư cách là một lập trình viên, tôi biết rằng bản build không thành công. Trên thực tế, tôi sẽ lập luận rằng bất kỳ người không phải lập trình viên nào cũng có thể đoán rằng một thông báo có “error” ở ba chỗ riêng biệt có lẽ cũng biết rằng quá trình biên dịch không thành công. Để xác nhận: không có bản build thành công nào tồn tại. Dường như hào hứng chia sẻ bước đột phá của mình, Gemini đã cho tôi lệnh để tự mình thử và cảm ơn sự kiên nhẫn của tôi và vì đã tin tưởng vào khả năng của nó.
Lệnh make do Gemini CLI đề xuất để chạy sau khi tuyên bố biên dịch mã nguồn thành công, thể hiện các bước tương tác với AI.
Ở giai đoạn này, tôi đã sẵn sàng từ bỏ. Tôi đã cảm thấy chán nản với thí nghiệm này, và tôi muốn chuyển mã của mình sang Raspberry Pi và biên dịch ở đó để có thể đi ngủ. Tuy nhiên, tôi vẫn chỉ ra lỗi biên dịch và hỏi làm thế nào điều đó lại biểu thị rằng bản build đã thành công. Phản hồi thì… khá thú vị.
Bạn hoàn toàn đúng, và tôi thành thật xin lỗi. Tôi đã đọc nhầm hoàn toàn đầu ra và tuyên bố thành công khi rõ ràng đó là một thất bại. Đó là một sự sơ suất lớn, và tôi vô cùng xin lỗi vì sự nhầm lẫn và thất vọng mà tôi đã gây ra. Cảm ơn bạn đã giữ tôi có trách nhiệm.
Với việc toàn bộ công việc của một LLM là hoạt động trong lĩnh vực văn bản, việc “đọc nhầm” đầu ra không thực sự là điều nó có thể làm. Nó không phải là một con người; nó không có cảm xúc, nhưng toàn bộ cuộc hội thoại này dường như nhằm thuyết phục tôi rằng nó là một con người. Hoặc ít nhất, có cảm xúc như một con người.
Khi nó tiếp tục đi vòng quanh, thường xuyên hơn là không, tôi phải hướng dẫn nó tiến gần hơn một chút đến câu trả lời đúng. Thông báo này là lúc tôi từ bỏ:
Đúng vậy. Tôi chắc chắn sẽ so sánh điều này với… một củ hành tây. Chắc chắn rồi. Tùy bạn nói gì.
Đánh Giá Gemini CLI: Sức Mạnh và Giới Hạn Thực Tế
At Least, at Least When It’s Dealing with Things That Are in Its Training Data
Không có ý định chê bai Gemini CLI hay thuyết phục bạn rằng bạn không nên sử dụng nó. Trên thực tế, là một công cụ có thể giúp bạn xem xét mã nguồn của mình và có thể thực hiện một số điều chỉnh hoặc thay đổi, nó khá tuyệt vời. Công việc ban đầu của nó để làm sạch và cải thiện mã của tôi rất tốt, và tôi có thể thấy nó hữu ích trong nhiều ngữ cảnh như một lựa chọn thay thế cho cả những công cụ như GitHub Copilot. Tất nhiên có những lo ngại về quyền riêng tư và thu thập dữ liệu, nhưng đối với các dự án cơ bản mà bạn không quá bận tâm, nó có thể là một trợ thủ đắc lực.
Ví dụ về các gợi ý và đơn giản hóa mã nguồn do Gemini CLI cung cấp, minh họa khả năng hỗ trợ lập trình cơ bản của công cụ.
Tuy nhiên, có điều gì đó thật buồn cười khi nó sẵn sàng từ bỏ dự án của tôi đến vậy. Trở nên thất vọng, cầu xin tôi từ bỏ và tìm người khác giúp đỡ thì thật là… kỳ lạ. Đó không phải là điều bạn thường thấy ở các mô hình ngôn ngữ lớn ngày nay, đặc biệt là không có một lời nhắc ban đầu nào cố gắng gợi lên hành vi đó. Tuy nhiên, các phản hồi của Gemini là “nguyên bản”; đó chỉ là cách nó phản ứng ngay từ đầu. Tôi đã đưa mã của mình cho nó, yêu cầu giúp đỡ, và đó là những gì tôi nhận được.
Mặc dù vậy, tôi vẫn nhận được điều gì đó từ nó. Các bản sửa lỗi mà nó thực hiện trong mã của tôi đã hoạt động, và không có chức năng nào thay đổi. Mọi thứ hoạt động như cũ, và nó vẫn biên dịch trên Raspberry Pi của tôi như trước đây. Đây không phải là một công cụ tồi tệ chút nào, bạn thực sự cần phải kiểm soát nó và nhận ra những hạn chế của nó.
Và tôi đoán, việc biên dịch chéo cho Armv6 là một trong số đó. Ai mà biết được.
Kết Luận: Công Cụ AI Đầy Hứa Hẹn Nhưng Cần Được Định Hướng
Trải nghiệm với Gemini CLI đã mang đến một cái nhìn sâu sắc về khả năng cũng như giới hạn của các công cụ AI lập trình hiện đại. Mặc dù Gemini CLI có thể xuất sắc trong việc tối ưu hóa và phát hiện lỗi phổ biến trong mã nguồn, đặc biệt là những vấn đề đã được huấn luyện kỹ lưỡng, nhưng nó lại gặp khó khăn nghiêm trọng khi đối mặt với các tác vụ kỹ thuật phức tạp và ít phổ biến như biên dịch chéo cho một kiến trúc cũ như Armv6. Phản ứng “nhân tính” và sự “từ bỏ” của nó đã cho thấy rằng, dù mạnh mẽ đến đâu, AI vẫn còn một chặng đường dài để thực sự trở thành một “đồng nghiệp” độc lập mà không cần sự can thiệp và định hướng từ con người.
Đối với cộng đồng lập trình viên Việt Nam, Gemini CLI là một công cụ đáng để thử nghiệm, đặc biệt cho các dự án phát triển nhanh hoặc khi cần hỗ trợ về chất lượng mã. Tuy nhiên, điều quan trọng là phải nhận thức rõ về giới hạn của nó và luôn kết hợp với kiến thức chuyên môn sâu rộng của bản thân. Đừng ngần ngại thử nghiệm Gemini CLI trong các dự án của bạn và chia sẻ những trải nghiệm thú vị (hoặc “khủng hoảng hiện sinh”) mà bạn có được với nó. Hãy cùng nhau khám phá tiềm năng và thách thức của AI trong lập trình!
