Google Jules - agente de codificação assíncrono

 (jules.google)
16 pontos por GN⁺ 2025-05-20 | 4 comentários | Compartilhar no WhatsApp
  • Jules é um agente de codificação assíncrono integrado ao GitHub que corrige bugs, adiciona documentação e desenvolve funcionalidades automaticamente
  • O usuário só precisa escolher o repositório e a branch e escrever um prompt detalhado; o restante é processado pelo Jules em uma VM na nuvem
  • Também oferece execução e geração de testes, criação de PR, fornecimento de diff das mudanças e resumo em áudio
  • Internamente, usa o modelo Gemini 2.5 Pro para entender e modificar o código
  • É semelhante ao agente de codificação do GitHub Copilot, mas é oferecido com base em conta Google e com um fluxo de trabalho centrado na UI

Visão geral do Jules

Principais recursos

  • Integração com GitHub: importa repositórios, cria branches e escreve Pull Requests (PRs) automaticamente
  • Máquina virtual na nuvem: o Jules clona o código em uma VM na nuvem para trabalhar e verifica se as mudanças funcionam
  • Testes: executa os testes existentes ou cria novos caso não haja testes
  • Plano de trabalho: antes de alterar o código, mostra primeiro ao usuário o plano de trabalho, os motivos e o diff das mudanças
  • Resumo em áudio: fornece um resumo por voz das alterações no PR para facilitar o entendimento rápido

Como usar

Configuração inicial

  1. Acesse https://jules.google.com
  2. Faça login com uma conta Google
  3. Concorde com o aviso de privacidade (uma vez)
  4. Clique em Sync GitHub account
  5. Conclua o processo de autenticação OAuth do GitHub
  6. Selecione os repositórios que deseja conectar ao Jules (todos ou alguns)
  7. Após concluir a configuração, o seletor de repositório aparecerá e será possível inserir o prompt

Fluxo de execução da tarefa

  1. Selecione o repositório e a branch
    • A branch padrão é selecionada automaticamente e pode ser alterada se necessário
  2. Escreva o prompt
    • Exemplo: adicionar testes para a função parseQueryString no arquivo utils.js
  3. (Opcional) Adicione um script de configuração do ambiente
  4. Clique em Give me a plan
  5. O Jules gera o plano → o usuário revisa e aprova
  6. Após a aprovação, é fornecido o diff do código alterado
  7. O PR final pode ser criado e enviado ao GitHub

Recursos futuros

  • Se a label assign-to-jules for adicionada a uma issue do GitHub, o Jules será atribuído automaticamente para executar a tarefa (recurso planejado)

Leituras relacionadas

4 comentários

 
galadbran 2025-05-21

Será que, como isso ia sair, a OpenAI tentou estragar a surpresa com o Codex? ^^;
 
laeyoung 2025-05-20

Parece que dá para entrar na waitlist, mas não usar imediatamente.
 
sinbumu 2025-05-20

Parece que ele também faz gerenciamento de repositório de forma assíncrona, mas, pela sensação que tive usando vibe coding até agora, em projetos complexos a IA ainda às vezes acaba programando errado se um humano não revisar, então talvez essa parte de código assíncrono nem tenha tanto mérito assim...? No fim, o que mais consome tempo é justamente a checagem humana no meio do processo.
 
GN⁺ 2025-05-20
Comentários do Hacker News
  • Imaginando a experiência de atribuir uma issue do GitHub a essa IA e automatizar tudo até corrigir o bug, mesclar o resultado e marcar como concluído; sugerem que, se também houver uma IA “lead dev” encarregada de escrever, atribuir e revisar bugs, e uma IA “boss” pedindo recursos sem parar, seria possível criar um simulador interessante de startup, com a diversão de observar como elas constroem um app como se fosse uma pequena fazenda de formigas
    • Compartilham experiência real aplicando esse padrão de design de agentes, implementando um sistema de precificação com agentes de IA separados para análise, tomada de decisão e revisão; observaram cada IA se comunicando de forma fiel ao seu papel, e confirmaram que a divisão de responsabilidades ajuda a detectar erros e gerar bons resultados
    • Imaginam com humor um cenário em que uma IA “VC” tenta criar uma empresa unicórnio
    • Preveem que em breve será possível fundar um unicórnio sozinho
  • Alguém se interessou, clicou no botão Try e acabou entrando em outra waiting list; lamenta que esse esquema de espera já não funcione hoje como funcionava na época do Gmail, e admite com sinceridade que, com tantos serviços surgindo, provavelmente vai esquecer disso amanhã
    • Enfatizam que, para essa abordagem funcionar, é preciso conquistar defensores muito fiéis e usuários que gerem boca a boca; sugerem que só há chance de sucesso se já existirem usuários pedindo ativamente para testar
    • Supõem que o Google precisou lançar algo por causa do ritmo da OpenAI
  • Consideram um enorme diferencial competitivo o fato de o Google oferecer inferência gratuitamente, mencionando que o Jules está disponível sem custo por estar em beta e que no futuro deve ser pago; citam a documentação oficial, segundo a qual a prioridade agora é melhorar a experiência do desenvolvedor
    • A pessoa ainda não usou o Jules, mas acha mais importante ele resolver melhor os problemas do que ser gratuito; se o desempenho for bom, vai usar, senão escolhe outro serviço, observando que muita gente prioriza eficiência acima do custo
    • Apontam que esse tipo de lançamento gratuito é uma tradição econômica das big techs e se parece com um efeito de dumping no mercado
    • Dizem que é uma estratégia comum em startups: começar com beta gratuito e depois passar a cobrar
    • Há limites de uso: 2 tarefas simultâneas e 5 por dia
    • Surge a visão de que o usuário logo vira dado; citam a resposta oficial de que o Jules não usa repositórios privados como dados de treino, mas observam que o conteúdo das conversas pode acabar agregado para treinamento, como no Gemini; criticam a falta de transparência sobre quais dados serão coletados e a ambiguidade sobre incluir ou não o conteúdo dos repositórios, além de compartilhar o link jurídico oficial
  • Acham que Google e Microsoft parecem ter alinhado os anúncios para o mesmo dia, e que talvez tenham acelerado os lançamentos em resposta um ao outro; isso gera expectativa por estarmos num momento de inovação intensa
    • Analisam que esta semana coincide com o Google IO e o Microsoft Build, criando uma disputa acirrada entre as duas empresas por atenção
    • Comentam o clima recente de grande agitação
    • Observam que ambos os anúncios vieram depois do OpenAI Codex Research Preview e, na prática, avaliam que são essencialmente o mesmo produto
  • Elogiam o fato de Google e Microsoft estarem focando em automação de baixo nível, em nível júnior, em vez de automação altamente customizada; quanto menos permissões de acesso, menor o risco de incidentes, e quanto mais estruturada a tarefa, melhor para dados e reinforcement learning; afirmam que essa estrutura de baixo risco pode melhorar a confiabilidade e defendem que a experiência obtida com interface e integração é essencial para ampliar o pipeline de dados; estão satisfeitos por ver a discussão sair do abstrato e entrar no uso real
  • Sobre o slogan publicitário “Use seu tempo no que você quer fazer!”, junto de imagens de lazer como jogos, leitura e tênis de mesa, há quem lamente a nuance de tratar programação como algo a evitar, enfatizando que programar é uma atividade criativa e prazerosa
    • Observam a realidade de que, mesmo que o Jules faça o trabalho, o chefe não vai deixar ninguém jogar tênis durante o dia; mesmo com um ganho de produtividade de 20% a 100%, esse valor tende a ficar com a empresa, e não com o trabalhador
    • A pessoa diz que às vezes programa por diversão, mas normalmente só usa programação como meio para atingir um objetivo, e que prefere outro caminho se ele existir
    • Veem de forma positiva a mensagem de “focar na programação que você quer fazer”; no início interpretaram como alguém trabalhando no computador, e concluem que o essencial é a escolha do usuário e como ele usa seu tempo
    • Para quem gosta de programar como hobby, um robô fazendo isso no seu lugar parece uma inversão estranha da metáfora; seria como vender um robô que pedala de bicicleta por você
    • Compartilham a experiência pessoal de que produtividade é proporcional a manter um fluxo contínuo de avanço; dizem que, quanto mais complexos os processos internos de uma empresa, mais atraentes essas ferramentas de automação podem parecer, especialmente quando a liderança adora IA mas reluta em promover mudanças reais
  • Sobre o recurso “Jules fornece resumos em áudio das alterações para você entender rápido”, comentam que o Google certamente consegue fazer isso com a tecnologia do NotebookLM, mas duvidam que ouvir em áudio como o prompt foi implementado seja realmente útil
    • Supõem que a ideia seja para vibe coding, ouvindo deitado na cama ou dirigindo, e mencionam a tendência de as gerações mais jovens preferirem informação em áudio a texto
  • Avaliam que Codex e codex cli são, até agora, as melhores ferramentas que já usaram; elogiam também o fato de o Codex estar disponível no app do ChatGPT e dizem que querem testar este serviço logo
  • Sobre o slogan “Faça o que você quer fazer!”, alguém diz que o que realmente quer fazer é escrever código novo e incrível
    • Interpretam que a mensagem central das ferramentas de IA é justamente permitir ao usuário dedicar mais tempo ao tipo de programação que quer fazer, à programação criativa de que gosta, e deixar as tarefas repetitivas ou desagradáveis para a ferramenta
  • Questionam se o “assíncrono” no Jules é realmente um aspecto importante e têm curiosidade sobre a velocidade do trabalho; observam que o fluxo de desenvolvimento normalmente já é assíncrono, mas que seria bom se fosse possível sincronizar tudo mais rápido e de forma imediata; compartilham a realidade de que o assíncrono virou padrão porque as pessoas simplesmente não concluem as tarefas tão rapidamente
    • Informam que outras ferramentas de agentes de IA costumam levar de 10 a 30 minutos, dependendo do modelo, da complexidade da tarefa e da quantidade de caminhos alternativos usados