Codificación agente praxis con Google Jules

Presentamos Google Jules

Si está interesado en la codificación agente, es muy probable que haya pabellón balbucir de Google Julio ya. Pero si no, ahora es el momento de aprenderlo todo. Jules es un asistente de codificación agente asincrónico y autónomo desarrollado por Google DeepMind, que aprovecha la clan de modelos Gemini y está diseñado para integrarse directamente con repositorios de código existentes y realizar tareas de exposición de forma autónoma.

Puede considerar a Jules como su contratista de exposición extranjero en gran medida especializado. Jules no está diseñado para que usted o su equipo lo utilicen directamente desde su IDE recinto. En punto de eso, entregas todo tu repositorio de GitHub a este contratista. Lo sé, lo sé… desconcertante. Jules luego toma y duplica de forma segura el repositorio en una máquina imaginario (VM) en la estrato aislada, donde estudia todo el plan bajo la maestro de su conocimiento perito en programación, obtenido de Géminis 3 (para clientes que pagan; Gemini 2.5, con límites de uso, en caso contrario). Luego redacta un plan detallado, ejecuta las solicitudes de modificación, prueba esos cambios y finalmente envía una solicitud de procedencia para su inspección y aprobación. Asimismo utiliza archivos como README.md o AGENTS.md para obtener sugerencias sobre el contexto y el entorno del plan.

Este canal le permite delegar tareas complejas de codificación y exposición sin que Jules interfiera con su trabajo diario, lo que garantiza la seguridad y el control de calidad.

Resumamos los puntos importantes de cómo opera Jules:

• Operación autónoma y agente: Jules es en realidad un agente autónomo que lee el código y comprende la intención, yendo más allá del rol de copiloto o compañero de finalización de código. Es verdaderamente un servicio de agencia diseñado para la delegación de trabajo, que permite a los usuarios subcontratar instrucciones explícitas para tareas como mejorar la cobertura de las pruebas o realizar modernizaciones del código quirúrgico.
• Flujo de trabajo asincrónico: julio opera asincrónicamente en segundo plano interiormente de una máquina imaginario en la estrato. Esto permite a los desarrolladores centrarse en otras tareas mientras trabajan. Este enfoque sin sitio le permite asignar una tarea y producirse a otro trabajo interiormente del código colchoneta, evitando interrupciones en su flujo inmediato.
• Contexto completo de la colchoneta de código: Jules no se tráfico de fragmentos de código. Se analiza proyectos complejos y de varios archivos y tiene como objetivo comprender el contexto completo de su código colchoneta existente para razonar inteligentemente sobre los cambios. Esta capacidad es necesaria para manejar operaciones complejas de varios pasos interiormente de repositorios completos.
• Registros de cambios de audio y resúmenes: Jules es capaz de proporcionar resúmenes de audio de confirmaciones recientes (un registro de cambios de audio), transformando el historial del plan en un registro de cambios contextual que los usuarios pueden escuchar. ¿Te gustan las descripciones generales de audio de NotebookLM? Jules aporta esa sensibilidad a tu código colchoneta.

Cuando se tráfico de interactuar con Jules, tienes algunas opciones. Primero, el CLI de herramientas de Jules es una interfaz de radio de comandos (que incluye jules comando) que permite a los desarrolladores interactuar con el agente desde su terminal. Esto permite la creación de secuencias de comandos y la automatización, y facilita la canalización de la salida de otras herramientas CLI, como expedir su serie de problemas de repositorios directamente a Jules (gh issue list) o extraer una serie de tareas de jq y canalícelo directamente a la CLI para crear nuevas tareas para el agente.

Asimismo está el Julio APIque permite una personalización más profunda mediante camino programático. Con la API, puede integrar más herramientas y servicios como Slack o Jira, que le permiten enviarle tareas a Jules o asignarle tickets, respectivamente, automatizando la corrección de errores, la implementación de funciones y las canalizaciones de CI/CD. Agregue las capacidades de activación de los problemas de Github directamente y tendrá un conjunto sólido de enfoques para interactuar con su flujo de trabajo de exposición agente.

Uso de Google Jules con un repositorio de GitHub existente

El proceso para utilizar Google Jules generalmente implica la configuración original, la solicitud de tareas y la posterior revisión y aprobación humana. Hagamos un itinerario rápido usando uno de mis repositorios de juguetes.

Paso 1: Golpe original y autenticación

Recepción al oficial Sitio web de Google Jules y haga clic en «Probar Jules». Autentícate utilizando tu cuenta de Google y acepta el aviso de privacidad.

Una vez autenticado, su pantalla debería hallarse así:

Paso 2: conéctese a GitHub

Haga clic en «Conectarse a la cuenta de GitHub» y seleccione los repositorios específicos a los que desea permitir el camino de Jules.

Paso 3: seleccione el repositorio y la sucursal

Una vez configurado, seleccione el repositorio de destino y la rama desde el panel o selector de Jules.

He seleccionado una colchoneta de datos secreto/valía simple implementada en Java que solo aprovecha las estructuras de datos integradas del jerigonza.

Paso 4: solicitar la tarea

Escriba su mensaje detallando la tarea requerida (por ejemplo, refactorización de código, corrección de errores, engendramiento de pruebas unitarias). Las tareas asimismo se pueden activar a través de un problema o fórmula de GitHub. Jules está recomendado para instrucciones explícitas que pueden impulsar el trabajo por lotes desatendido contra el código fuente en GitHub.com.

Aquí veremos cómo le va a Jules al convertir el código colchoneta de Java a Python.

Paso 5: Suscitar, Revisar y Aprobar el Plan

Hacer clic Dame un plan. Jules analizará el código colchoneta y la consulta, derivará un plan detallado y enumerará los archivos afectados. Puede modificar el plan presentado ayer, durante y luego de la ejecución. Posteriormente de revisar el plan propuesto y el razonamiento, apruébelo haciendo clic Aprobar plan para comenzar la implementación.

Seleccioné la opción de expedir y ejecutar la tarea sin un proceso de aprobación formal, transmitido el trabajo ligero que le estoy pidiendo a Jules.

Paso 6: Ejecución y Comprobación

Jules clona el repositorio en su entorno seguro de VM en la estrato, aplica todos los cambios, ejecuta casos de prueba relevantes y captura las diferencias.

Paso 7: revisar los cambios y publicarlos

Finalmente, es hora de revisar los cambios implementados (la diferencia).

Una vez permitido, haga clic en Transmitir rama. Jules publica la rama de características en el repositorio diferente y abre automáticamente una solicitud de procedencia apuntando a la rama principal para la fusión final.

Por supuesto, es quimérico que Jules haga todo esto, pero ¿funciona? Descargué el código generado y lo ejecuté para probar. Me parece correctamente.

Consejos prácticos e inquietudes para el exposición agente

Al utilizar herramientas de programación agente, hay algunas cosas que debe tener en cuenta para maximizar la utilidad y la seguridad.

Casos de uso ideales

Primero, hay ciertas tareas en las que Jules se destacará, incluidas, por ejemplo, la perfeccionamiento de la documentación, la refactorización de código, la corrección de errores, la engendramiento de pruebas unitarias y las modernizaciones del código quirúrgico. Tomemos, por ejemplo, el atmósfera en el que se actualizó una API que utiliza su plan. Este es un gran candidato para poner a Jules en el caso.

Solicitud iterativa para tareas grandes

Para desafíos complejos como la modernización o refactorización de aplicaciones a gran escalera, lo mejor que puede ayudarle es el asesoramiento de dar pasos muy pequeños y confirme continuamente que los componentes modernizados estén en un estado ejecutable ayer de continuar. Este es un buen consejo para cualquier tarea que utilice IA, y más aún en un atmósfera agente. Este enfoque asimismo contrarresta las limitaciones de Jules con complejas revisiones arquitectónicas.

Revisión y Control

La importancia de la flujo de trabajo visible y direccionabilidad del heredero No puedo estresarme lo suficiente. Los desarrolladores siempre deben revisar el plan ayer de la ejecución y revisar la solicitud de procedencia final (la diferencia) para alinearlo con los estándares del plan, ya que Jules no modifica el repositorio directamente.

Límites de la ventana de contexto en la praxis

Si correctamente teóricamente son capaces de contextos amplios, se sabe que los modelos lingüísticos en normal tienen dificultades con indicaciones y contextos que exceden los límites simbólicos específicos, lo que puede ser una barrera para bases de código de grandes empresas.

Estas son sólo algunas preocupaciones específicas que se deben tener en cuenta al explorar Google Jules y la codificación agente.

Concluyendo

Esta ha sido una entrada al uso de Google Jules para codificación agente. Cubrimos qué es Jules, cómo se usa y qué tener en cuenta cuando lo usa.

Si correctamente Google Jules y la codificación agente todavía están en su infancia, existen todo tipo de razones para creer que su utilidad solo crecerá a medida que pase el tiempo. Cualquier practicante de formación obligatorio, sabio de datos, ingeniero o desarrollador que no esté atento seriamente a este espacio (ya sea que aún no haya recogido estas herramientas y prácticas) probablemente se esté preparando para el fracaso del mercado en el dispendioso plazo.

Si le preocupa la capacidad o las capacidades de la codificación agente, comience poco a poco y mida los resultados. Esto no es una panacea, pero siquiera es falta. Pruebe Google Jules para sumergirse en el mundo de la IA agente o para potenciar su flujo de trabajo de codificación existente. De cualquier modo, es difícil imaginar cómo podrías conmover a arrepentirte.