Programar usando inteligência artificial diretamente pelo terminal pode parecer algo intimidador à primeira vista, mas a realidade é bem diferente.
Ferramentas como Claude Code, GPT Codex e Google Gemini CLI estão transformando a forma como desenvolvedores criam aplicações, permitindo trabalhar com múltiplos agentes de IA ao mesmo tempo, cada um em seu próprio terminal, todos colaborando no mesmo projeto.
Neste guia completo, você vai aprender como instalar essas três ferramentas, configurá-las e até comparar os resultados que cada uma entrega em um desafio prático de criação de uma aplicação web.
O que é uma CLI e por que usar IA nela
CLI significa Command Line Interface, ou seja, interface de linha de comando.
É aquela famosa “tela preta” que muita gente associa ao DOS ou aos filmes de hackers.
Mas hoje, essa mesma interface ganhou um novo papel: ser o ambiente onde IAs poderosas executam tarefas de programação de forma autônoma.
A grande vantagem de usar IA via terminal é a produtividade.
Você pode abrir vários terminais simultaneamente, cada um com um modelo diferente, e ter todos trabalhando em paralelo no mesmo projeto.
Enquanto um agente cria o back-end, outro pode estar estruturando o front-end ou corrigindo erros.
Pré-requisitos antes de instalar
Antes de partir para a instalação das CLIs, é necessário ter alguns recursos configurados na máquina.
Windows PowerShell
No Windows, o recomendado é usar o PowerShell em vez do Command Prompt padrão.
Basta pesquisar por “Windows PowerShell” no menu iniciar ou fazer o download diretamente pelo site da Microsoft.
Node.js e npm
Duas das três ferramentas (GPT Codex e Gemini CLI) utilizam o npm, que é o gerenciador de pacotes do Node.js.
Para instalar, acesse nodejs.org, baixe o instalador para o seu sistema operacional e siga o processo padrão de instalação.
Após concluir, abra um novo terminal e verifique se o npm está disponível:
npm -v
Se aparecer um número de versão, está tudo certo.
Python (necessário para alguns projetos)
Dependendo da stack que a IA escolher para o seu projeto, pode ser necessário ter o Python instalado.
Acesse python.org/downloads, baixe o instalador e, durante a instalação, marque a opção “Add Python to PATH”.
Esse passo é fundamental para que o terminal reconheça o comando python.
Criando a estrutura de pastas
Antes de instalar as ferramentas, vale organizar os diretórios de trabalho.
Abra o PowerShell e execute os seguintes comandos:
mkdir projetos
cd projetos
mkdir cloud
mkdir codex
mkdir gemini
Isso cria uma pasta principal chamada “projetos” com subpastas para cada ferramenta.
Em seguida, abra três terminais separados e entre em cada uma dessas pastas em cada janela.
Instalando as três CLIs
Com os terminais abertos nas respectivas pastas, execute os comandos de instalação.
Para o Claude Code (via PowerShell):
iwr https://storage.googleapis.com/claude-cli/install.ps1 | iex
Para o GPT Codex (via npm):
npm install -g @openai/codex
Para o Gemini CLI (via npm):
npm install -g @google/gemini-cli
Após a instalação, inicie cada ferramenta digitando o nome correspondente no terminal:
claude # para o Claude Code
codex # para o GPT Codex
gemini # para o Gemini CLI
Fazendo login e configurando os modelos
Na primeira execução, cada ferramenta vai solicitar autenticação.
Fonte: Imagem gerada por IA. Modelo: black-forest-labs/flux.2-klein-4b
O método mais recomendado é usar uma assinatura ativa de cada plataforma (Anthropic, OpenAI ou Google), pois isso garante uma cota de uso sem precisar se preocupar com cobrança por token a cada requisição.
Se você optar por usar uma API Key, precisará adicionar créditos manualmente nas plataformas e monitorar o consumo com mais atenção.
Após o login, é possível alterar o modelo em uso com o comando:
/model
Isso abre um menu de seleção onde você navega com as setas do teclado.
Para o Claude Code, por exemplo, é possível escolher entre Haiku (mais leve), Sonnet (intermediário) e Opus (mais poderoso).
Para o Gemini, entre versões como 2.5 Flash e 2.5 Pro.
Para limpar o contexto e iniciar uma nova conversa a qualquer momento:
/clear
Para sair da ferramenta:
/exit
Testando na prática: criando um CRM com as três IAs
Para comparar o desempenho de cada ferramenta, foi utilizado o seguinte prompt idêntico nos três terminais:
“Cria uma aplicação web simples de CRM usando SQLite.
Funcionalidades: cadastrar contato, editar contato, deletar contato, listar contatos.
Campos: nome, e-mail, telefone e observações.
Me surpreenda com a interface.”
Resultado do GPT Codex
O Codex foi o mais rápido, criando uma estrutura simples com Flask e SQLite.
Gerou um arquivo Python principal, uma pasta de templates com HTML e um arquivo CSS.
A interface ficou funcional e visualmente agradável, com um formulário de cadastro e listagem de contatos.
Porém, não incluiu busca, máscara de telefone ou confirmação antes de excluir registros.
Resultado do Gemini CLI
O Gemini optou por uma stack mais moderna com React no front-end e Node.js com Express no back-end.
A aplicação rodou na porta 5173. Apesar da escolha tecnológica mais robusta, a interface ficou menos elaborada visualmente, com layout compacto e sem recursos extras como busca ou modais de confirmação.
Resultado do Claude Code
O Claude Code foi o que mais se destacou.
Além de criar a aplicação completa, ele testou o ambiente, identificou dependências faltando, corrigiu erros automaticamente e entregou um resultado com:
- Mini dashboard com contagem de contatos
- Campo de busca funcional
- Formulário de cadastro em modal (popup)
- Modal de confirmação antes de excluir
- Animações de transição na interface
- Máscara de formatação no campo de telefone
A aplicação rodou na porta 3000 e todas as operações de CRUD funcionaram corretamente nos testes.
Usando as CLIs dentro de um editor de código
Uma das grandes vantagens dessas ferramentas é que elas não precisam ficar restritas ao terminal isolado.
É possível abrir o projeto gerado em um editor como o VS Code ou similares e, dentro do próprio editor, abrir um terminal integrado e executar qualquer uma das CLIs diretamente.
Isso significa que você pode visualizar o código sendo gerado em tempo real, fazer edições manuais quando necessário e ainda ter múltiplos terminais abertos com agentes diferentes trabalhando em paralelo, tudo dentro do mesmo ambiente de desenvolvimento.
Monitorando o consumo de créditos
Cada plataforma tem sua forma de acompanhar o uso:
- Claude Code: acesse as configurações da conta em claude.ai e veja o percentual da cota semanal consumida.
- GPT Codex: disponível nas configurações do ChatGPT, mostrando horas disponíveis e limite semanal.
- Gemini CLI: use o comando
/statsdiretamente no terminal para ver o percentual restante de cada modelo.
Resumindo
Usar IA diretamente no terminal é uma abordagem poderosa e acessível para desenvolvedores de todos os níveis.
Claude Code, GPT Codex e Gemini CLI são ferramentas que permitem criar aplicações completas a partir de prompts simples, sem precisar de uma interface gráfica.
Nos testes práticos realizados com um CRM em SQLite, o Claude Code se destacou pela qualidade da interface gerada, pela capacidade de depurar erros automaticamente e pelas funcionalidades extras entregues sem que fossem solicitadas.
Ainda assim, as três ferramentas são válidas e podem ser combinadas em fluxos de trabalho paralelos para aumentar ainda mais a produtividade no desenvolvimento de software.
Fonte do conteúdo: este artigo foi escrito a partir do estudo e análise do vídeo do YouTube https://www.youtube.com/watch?v=wbkhrHKeHnQ
