В последние годы развитие искусственного интеллекта стремительно меняет мир программирования и взаимодействия с компьютерами. Одним из ключевых инновационных направлений стало создание командных помощников, способных помогать разработчикам непосредственно в командной строке. Среди таких инструментов выделяется Gemini CLI — недавно представленный Google open source проект, который уже получил широкое внимание благодаря своей детальной системной подсказке (system prompt). При первом знакомстве с этой подсказкой невольно возникает ощущение, что она выглядит очень похоже на подсказки известного ассистента Anthropic — Claude Code. Почему это происходит и что это значит для индустрии? Рассмотрим подробнее.
Когда речь заходит о командных ассистентах, системная подсказка играет огромную роль — это инструкция, которая задаёт модельному ИИ основные правила поведения, стиль общения и формат ответов. Anthropic уже давно известна тем, что уделяет много времени и сил разработке уникальных и детальных промптов, которые обеспечивают точность и консистентность работы их моделей, включая Claude. Однако сама подсказка Claude Code не является общедоступной — она встроена в большой запутанный JavaScript-файл и защищена условиями коммерческого использования, что затрудняет её изучение и изменение для сторонних разработчиков. В это время OpenAI предлагает open source инструмент codex-cli, но у него совсем другой подход к системным подсказкам — они гораздо проще и менее проработаны, что отражается на поведении ассистента. На фоне этого Google представила Gemini CLI — также с открытым исходным кодом и под Apache-лицензией, что дало возможность исследовать его системные подсказки в подробностях.
При сравнении с Claude Code стало ясно, что Gemini использует весьма детализированные промпты, которые на удивление схожи по концепции и даже содержанию с тем, что было замечено в подсказках Anthropic. Хотя непосредственно текст подсказок не совпадает, их структура, цели и даже некоторые примеры очень похожи. Например, в качестве демонстрации способа выдачи ответов на вопросы о математике или простых фактах — форматы ответов практически повторяют друг друга. В одном из примеров Anthropic даёт ответ простой «Yes» на вопрос о простом числе, тогда как Gemini отвечает более прагматично — «true», но по сути смысл совпадает. Такой факт породил предположение, что возможно, при разработке своих промптов команда Gemini опиралась на лучшие наработки Anthropic, «промывая» их через свои модели и адаптируя под свои нужды.
Для многих этот факт не вызывает удивления, ведь в ИИ отрасли распространена практика изучения и перенимания лучших идей, а также переосмысления их под другие проекты. При этом открытость Gemini CLI вдохновляет сообщество — ведь теперь появилась возможность напрямую анализировать и экспериментировать с высококачественными промптами, а также создавать свои версии ассистентов, базирующихся на этом опыте. Важно понимать, что создание эффективной системной подсказки — процесс творческий, требующий глубокого понимания принципов работы модели и типа задач, которые ей предстоит решать. Именно поэтому разные компании могут использовать сходные подходы и шаблоны, особенно если они проверены временем и обеспечивают стабильный результат. В итоге возникший «эффект узнавания» в подсказках Gemini CLI поднимает вопросы о взаимозависимости и взаимодействии игроков в мире искусственного интеллекта.
Особенно это интересно с точки зрения развития командных инструментов, где качество и точность общения между человеком и машиной напрямую влияет на эффективность разработчика. Помимо технических аспектов, этот случай подчеркивает важность этических вопросов в ИИ-разработке, связанных с авторскими правами, прозрачностью использования и лицензированием. Google, сделав Gemini CLI полностью открытым, задала новый стандарт ответственности и сотрудничества, тогда как Anthropic продолжает удерживать свои разработки в более закрытом формате. Такой контраст может стимулировать диалог и обмен идеями, что, в конечном счёте, пойдёт на пользу всей экосистеме технологий. Для разработчиков и исследователей изучение системных подсказок Gemini CLI — отличная возможность лучше понять, как формируется поведение сложных языковых моделей в реальных задачах.
Это помогает создавать более адаптивных, умных и полезных ассистентов, способных облегчить повседневную работу с кодом, автоматизировать рутинные задачи и повышать продуктивность. Таким образом, наблюдение за сходствами в системных подсказках Gemini и Anthropic — не просто любопытный факт, а важное явление, отражающее тенденции в развитии искусственного интеллекта и подходы к его интеграции в профессиональные инструменты. Оно заставляет задуматься над тем, как будущее командной строки и ИИ помощников будет выглядеть в ближайшие годы, и каким окажется влияние таких проектов на сообщество разработчиков и индустрию в целом.
