Сравнение возможностей Gemini CLI и Claude Code на примере создания игры Flappy Bird

Институциональное принятие Крипто-кошельки

В эпоху стремительного развития искусственного интеллекта инструменты для помощи в программировании набирают всё большую популярность. Два заметных представителя такого рода решений — Gemini CLI от Google и Claude Code от Anthropic — привлекают внимание разработчиков и энтузиастов. Чтобы понять, насколько эффективно эти ИИ могут справиться с практическими задачами, мы решили проверить их на реальном примере: создании популярной и простой в реализации игры Flappy Bird с помощью современной связки Svelte и Vite. Идея состояла в том, чтобы дать каждой из систем одинаковое задание и оценить итоговый результат по нескольким параметрам: качество и стиль кода, количество необходимых исправлений, время и стоимость разработки, а также удобство для конечного пользователя. Благодаря открытости проекта, весь процесс и результаты доступны на GitHub — repository kstonekuan/gemini-v-claude-flappy-bird, что позволяет не только повторить эксперименты, но и познакомиться с исходниками и настройками для локального запуска.

Claude Code представляет собой модель с названием Claude Opus 4. Среди его преимуществ отметим высокое качество оформления интерфейса и возможность создания работающего продукта практически «с одного захода» — для создания Flappy Bird хватило одного запроса с первичным заданием. Однако этот комфорт сопровождается немалыми финансовыми затратами — около 4 долларов на один запуск проекта, что для некоторых пользователей может стать ограничением. В противоположность этому Gemini CLI, основанный на моделях Gemini 2.5 Pro и 2.

5 Flash, предлагает бесплатный доступ и более демократичный подход. Главным недостатком оказалась необходимость множества исправлений после первого запуска кода, а также случайные технические сложности, вызванные переключением между версиями моделей в процессе генерации из-за «медленной реакции». Несмотря на это, Gemini CLI остается привлекательным решением для разработчиков с ограниченным бюджетом или желающих экспериментировать без финансовых вложений. Технически оба проекта реализованы с использованием Svelte и Vite, современных инструментов для фронтенд-разработки, обеспечивающих быстрый и удобный процесс создания интерактивных приложений. В репозитории отдельно находятся папки с версиями игр, созданными каждым ИИ, что позволяет сравнить стили программирования и архитектуру кода.

Это особенно полезно для разработчиков, которые хотят понять, как именно разные модели ИИ подходят к одной и той же задаче, и какие у них имеются особенности в генерации кода. Для запуска локально достаточно скачать исходный код и выполнить несколько простых команд, например, установка зависимостей с помощью pnpm install и запуск сервера разработки через pnpm dev в соответствующей папке. Этот удобный workflow упрощает тестирование, модификацию и интеграцию созданных игр. В проекте также реализован скрипт build.sh, позволяющий собрать оба варианта игры для продакшен-окружения, автоматически размещая результат в папке dist, готовой для деплоя.

Одной из особенностей является автоматизированное размещение игр на GitHub Pages, что демонстрирует современный подход к CI/CD в небольших проектах с open source ориентацией. Каждый коммит в основную ветку запускает процесс сборки и публикации, благодаря чему игра доступна онлайн по адресу kstonekuan.github.io/gemini-v-claude-flappy-bird, что удобно при сравнении и показе результатов другим заинтересованным лицам. Эксперимент наглядно отражает текущую ситуацию в области ИИ-помощников для разработки: за высококачественным и быстродействующим кодом с хорошей визуальной составляющей зачастую скрывается значительная стоимость, в то время как бесплатные облачные сервисы требуют дополнительной ручной доработки, но доступны широкой аудитории.

Это важный урок для организаций и отдельных программистов, которые выбирают инструменты в зависимости от бюджета, требований к качеству и специфики проекта. Еще одной зоной для рассуждений служит вопрос удобства и масштабируемости таких решений. Текущая генерация игр вроде Flappy Bird — хорошее начало, но для более сложных и крупных проектов важна не только первичная генерация кода, но и сопровождение, тестирование и интеграция. Оба инструмента постепенно улучшаются, и следующий этап развития может привести к еще более автоматизированному написанию сложных приложений с минимальным участием человека. Не менее важна экосистема вокруг таких проектов: открытый доступ к коду, понятные инструкции для запуска, возможность внесения изменений и публичное обсуждение на GitHub позволяют привлечь сообщество и ускорить развитие технологий.

В случае с данным репозиторием процесс сравнения превращается из чисто технического эксперимента в интерактивное обучающее средство для разработчиков и исследователей. Подытоживая, можно сказать, что испытание Gemini CLI и Claude Code на примере Flappy Bird выявило яркие контрасты между двумя подходами. С одной стороны, Gemini CLI привлекает бесплатностью и гибкостью, но качество требует доработки. С другой стороны, Claude Code показывает впечатляющую производительность и дизайн, но с ощутимыми затратами. Это позволяет потенциальным пользователям осознанно выбирать между скоростью и бюджетом, а также вдохновляет на дальнейшие эксперименты и совершенствование ИИ-инжиниринга.

В ближайшее время можно ожидать, что как именно Gemini CLI, так и Claude Code будут получать обновления, направленные на улучшение стабильности, скорости отклика и качества создаваемого кода. Для разработчиков, активно работающих с инструментами искусственного интеллекта в программировании, подобные сравнения — не просто интересный кейс, но важный источник информации для принятия решений в профессиональной деятельности. Появление современных ИИ в роли ассистентов разработки меняет традиционные представления о том, как создаются приложения. Теперь разработки могут идти быстрее, а сложные задачи становятся доступнее для широкого круга специалистов. Однако, как показывает практика, полностью полагаться на ИИ пока рано — человеческий контроль и адаптация всё ещё необходимы для достижения высокого качества конечного продукта.

Такой опыт в создании Flappy Bird демонстрирует реальный прогресс в области ИИ-помощников и служит ориентиром для тех, кто ищет оптимальный баланс между ценой, скоростью и качеством. Ознакомиться с проектом и попробовать запустить игры можно на странице GitHub автора, а также следить за дальнейшими обновлениями и расширениями функционала в этом и смежных репозиториях.