Google Jules - Asenkron kodlama ajanı

 (jules.google)
16 puan yazan GN⁺ 2025-05-20 | 4 yorum | WhatsApp'ta paylaş
  • Jules, GitHub ile entegre çalışarak hata düzeltme, dokümantasyon ekleme ve özellik geliştirme işlemlerini otomatik olarak yapan asenkron bir kodlama ajanıdır
  • Kullanıcı yalnızca depo ve dalı seçip ayrıntılı bir prompt yazdığında, geri kalan işlemleri Jules bulut VM üzerinde yürütür
  • Test çalıştırma ve oluşturma, PR oluşturma, değişiklik diff'ini sunma, sesli özet gibi özellikler de sağlar
  • Arka planda kodu anlama ve düzenleme için Gemini 2.5 Pro modeli kullanılır
  • GitHub Copilot kodlama ajanına benzer, ancak Google hesabı tabanlı olarak sunulur ve UI merkezli bir iş akışına sahiptir

Jules'a genel bakış

Başlıca özellikler

  • GitHub entegrasyonu: Depoyu içe aktarır, dal oluşturur ve Pull Request(PR) sürecini otomatik olarak hazırlar
  • Bulut sanal makinesi: Jules kodu bir bulut VM'e klonlayarak çalışır ve değişikliklerin düzgün çalışıp çalışmadığını doğrular
  • Testler: Mevcut testleri çalıştırır veya test yoksa yenilerini oluşturur
  • Çalışma planı sunma: Değişiklikten önce çalışma planını, gerekçelerini ve değişiklik diff'ini önce kullanıcıya gösterir
  • Sesli özet: PR değişikliklerini sesli özet olarak sunarak hızlıca anlaşılmasını sağlar

Nasıl kullanılır

Başlamadan önce kurulum

  1. https://jules.google.com adresine gidin
  2. Google hesabınızla giriş yapın
  3. Gizlilik bildirimini kabul edin (bir kez)
  4. Sync GitHub account seçeneğine tıklayın
  5. GitHub OAuth kimlik doğrulama sürecini tamamlayın
  6. Jules ile entegre edilecek depoları seçin (tamamı veya bir kısmı)
  7. Kurulum tamamlandıktan sonra depo seçici görünür ve prompt girişi yapılabilir

İş çalıştırma adımları

  1. Depo ve dalı seçin
    • Varsayılan dal otomatik seçilir, gerekirse değiştirilebilir
  2. Prompt yazın
    • Örnek: utils.js 파일 내 parseQueryString 함수에 대한 테스트 추가
  3. (İsteğe bağlı) Ortam yapılandırma betiği ekleyin
  4. Give me a plan seçeneğine tıklayın
  5. Jules planı oluşturur → kullanıcı planı inceler ve onaylar
  6. Onaydan sonra değiştirilen kodun diff'i sunulur
  7. Son PR oluşturulur ve GitHub'a yansıtılabilir

Gelecek özellikler

  • GitHub issue'suna assign-to-jules etiketi eklendiğinde, Jules otomatik olarak atanıp işi yürütecek (planlanan özellik)

İlgili okumalar

4 yorum

 
galadbran 2025-05-21

OpenAI’nin Codex ile önceden heyecanı kaçırma hamlesi yapmasının sebebi bunun çıkacak olması mıydı acaba? ^^;
 
laeyoung 2025-05-20

Görünüşe göre waitlist'e girince hemen kullanılamıyor.
 
sinbumu 2025-05-20

Depoyu eşzamansız olarak yönetebildiği de söyleniyor gibi, ama henüz vibe coding yaparkenki hissiyata göre, insan kontrol etmezse karmaşık projelerde yapay zekanın yanlış kod yazdığı durumlar da sık sık olabiliyor; bu yüzden eşzamansız kod kısmının çok da büyük bir avantajı olmayabilir...? Sonuçta ortada insan kontrolü yapılan kısımda zaman harcanması en büyük etken.
 
GN⁺ 2025-05-20
Hacker News görüşleri
  • GitHub issue’sini bu yapay zekaya atadıktan sonra hata düzeltme, sonucu birleştirme ve tamamlandı olarak işaretlemeye kadar her şeyi otomatikleştiren bir deneyim hayal ediliyor; buna hatayı yazan, atayan ve review eden bir “lead dev” yapay zeka ile sürekli özellik isteyen bir “boss” yapay zeka eklenirse ilginç bir startup simülatörünün mümkün olabileceği, bunların küçük bir karınca çiftliği gibi uygulamayı nasıl geliştirdiğini izlemenin eğlenceli olacağı söyleniyor
    • Ajan tasarım kalıplarını gerçekten uygulama deneyimi paylaşılıyor; analiz, karar verme ve review rolleri için ayrı yapay zeka ajanları olan bir fiyatlandırma sistemi kurulduğu, her yapay zekanın kendi rolüne sadık biçimde iletişim kurduğunun gözlemlendiği, görev ayrımı sayesinde hataların iyi yakalandığı ve iyi sonuçlar alındığı belirtiliyor
    • Bir “VC” yapay zekanın unicorn şirket kurmaya çalıştığı senaryo hayal ediliyor; ton mizahi
    • Yakında tek kişilik unicorn girişimciliğin mümkün olacağı öngörülüyor
  • Merak edip Try düğmesine basılmış ama yine waiting list çıkmış; Gmail dönemindeki kadar bu bekleme listesi yönteminin artık işe yaramadığına dair hayal kırıklığı var, artık o kadar çok hizmet var ki yarına bunu unutmuş olacağımız dürüstçe söyleniyor
    • Bu yöntemin işe yaraması için sadık savunuculara ve ağızdan ağıza yayılım sağlayacak kullanıcılara ihtiyaç olduğu vurgulanıyor; ürünü zaten kullanmak isteyip aktif şekilde soran kullanıcılar olursa başarılı olabileceği belirtiliyor
    • OpenAI’nın hızından dolayı bir şeyler çıkarmak zorunda kalmış olabilecekleri tahmin ediliyor
  • Google’ın çıkarımı (model çalıştırmayı) ücretsiz sunmasının çok büyük bir rekabet avantajı olduğu düşünülüyor; Jules’un ücretsiz sunum biçimine değiniliyor, şu an beta olduğu için ücretsiz kullanılabildiği ve ileride ücretli olmasının beklendiği, şu anda önceliğin geliştirici deneyimini iyileştirmek olduğuna dair resmi doküman alıntılanıyor
    • Yorum sahibi henüz Jules’u denememiş ama ücretsiz olup olmamasından çok sorunları daha iyi çözüp çözmediğinin önemli olduğunu düşünüyor; performans iyiyse kullanacağını, değilse başka hizmet seçeceğini, birçok insanın maliyetten çok verimliliği önemsediğini söylüyor
    • Bu tür ücretsiz lansmanların büyük teknoloji şirketlerinin ekonomik geleneği olduğu ve adeta pazara mal yığan bir dumping etkisine benzediği belirtiliyor
    • Startup’larda sık görülen bir strateji olduğu, ücretsiz beta ile başlanıp sonradan ücretlendirmeye geçildiği söyleniyor
    • Kullanım sınırları olduğu, aynı anda 2 görev ve günde 5 görevle sınırlı olduğu bilgisi veriliyor
    • Kullanıcının yakında verinin kendisi olduğu bakış açısı paylaşılıyor; Jules’un özel repoları eğitim verisi olarak kullanmadığına dair resmi yanıt alıntılanıyor, ancak konuşma içeriklerinin Gemini’de olduğu gibi eğitime dahil edilebileceği, hangi verilerin toplanacağının şeffaf olmadığı ve repo içeriğinin buna dahil olup olmadığının belirsiz kaldığı eleştiriliyor, resmi hukuki bağlantılardan bahsediliyor
  • Google ve Microsoft’un aynı gün duyuru yapmayı ayarlamış gibi göründüğü, karşı tarafın duyurusuna yetişmek için lansmanı aceleye getirmiş olabilecekleri düşünülüyor; şu anda inovasyonun çok canlı aktığı bir dönemde olduğumuza dair beklenti ifade ediliyor
    • Bu haftanın hem Google IO hem de Microsoft Build haftası olduğu, iki şirketin ilgiyi çekmek için sert bir rekabet içinde olduğu analiz ediliyor
    • Son dönemin hararetli atmosferi dile getiriliyor
    • İki duyurunun da OpenAI Codex Research Preview’dan sonra geldiği ve esasen aynı ürün oldukları değerlendirmesi yapılıyor
  • Google ve Microsoft’un özelleştirilmiş otomasyondan çok junior seviyesinde, düşük düzey otomasyona odaklanması takdir ediliyor; erişim yetkisi azaldıkça kaza riskinin de azaldığı, yapılandırılmış işler arttıkça veri ve reinforcement learning için avantaj sağlandığı, bu düşük riskli yapının güvenilirliği artırabileceği, arayüz ve entegrasyondan kazanılan deneyimin veri hattını büyütmek için gerekli olduğu görüşü paylaşılıyor; artık soyut tartışmalardan gerçek kullanım aşamasına geçilmiş olmasından memnuniyet duyuluyor
  • “İstediğin işe zaman ayır!” reklam sloganı ile oyun, okuma, masa tenisi gibi boş zaman görselleri hakkında, bunun kodlamayı kaçınılması gereken bir iş gibi sunduğuna dair bir rahatsızlık dile getiriliyor; kodlamanın yaratıcı ve keyifli bir etkinlik olduğu vurgulanıyor
    • Şirkette Jules iş yapıyor diye patronun çalışanı gündüz tenis oynamaya bırakmayacağı gerçeği hatırlatılıyor; gerçekten %20-100 üretkenlik artışı olsa bile bunun değerinin emekçiye değil şirkete (sermayeye) döneceği söyleniyor
    • Yorum sahibi bazen eğlencesine kod yazdığını ama asıl olarak hedefe ulaşmak için kullandığını, kod yazmadan bir yol varsa onu tercih ettiğini açıklıyor
    • Reklamdaki “istediğin kodlamaya odaklan” mesajı ise olumlu bulunuyor; ilk başta bilgisayarda çalışma görüntüsü olarak yorumlandığı, sonuçta asıl meselenin kullanıcının tercihi ve zamanını nasıl kullandığı olduğu söyleniyor
    • Programlamayı hobi olarak seven biri için onun yerine bir şey yapan robot fikrinin ters bir benzetme gibi geldiği, örneğin bir robotun senin yerine bisiklete binmesini satmanın çok anlamlı olmayacağı ifade ediliyor
    • Üretkenliğin “kesintisiz ileri akışla” orantılı olduğuna dair kişisel deneyim paylaşılıyor; iç süreçleri karmaşık şirketlerde bu tür otomasyon araçlarının daha cazip görünebileceği, özellikle liderliğin yapay zekaya hayran olup gerçek değişimde isteksiz olduğu durumlarda bunun daha belirgin olduğu söyleniyor
  • “Jules değişiklikler için sesli özet sunuyor, böylece hızlıca kavrayabiliyorsun” özelliği hakkında, Google’ın NotebookLM teknolojisiyle bunu yapabilecek durumda olduğu ama prompt’un nasıl uygulandığını sesli dinlemenin gerçekten ne kadar faydalı olduğu sorgulanıyor
    • Bunun yatakta ya da araba kullanırken dinlenen bir vibe coding fikri için düşünülmüş olabileceği tahmin ediliyor; genç kuşakların metinden çok sesli bilgiyi tercih etme eğiliminden söz ediliyor
  • Codex ve codex cli’nin şimdiye kadar kullanılanlar arasında en iyi olduğu söyleniyor; Codex’in ChatGPT uygulamasında da kullanılabilmesi beğeniliyor, bu hizmetin de bir an önce denenmek istendiği belirtiliyor
  • “İstediğin işi yap!” sloganına karşılık, yorum sahibi için yeni ve havalı kod yazmanın zaten tam da yapmak istediği şey olduğu söyleniyor
    • Yapay zeka araçlarının ana mesajının, kullanıcının istediği türden kodlamaya yani sevdiği yaratıcı kodlamaya daha fazla zaman ayırabilmesi, tekrar eden veya sevmediği işleri ise devretmesi olduğu şeklinde yorumlanıyor
  • Jules’ta “asenkron” olmasının gerçekten önemli bir anlam taşıyıp taşımadığı ve işlerin ne kadar sürdüğü merak ediliyor; genelde geliştirme iş akışlarının zaten asenkron olduğu ama daha hızlı, anında senkron çalışabilse daha iyi olacağı söyleniyor, insanların işleri hızlı bitirmediği için asenkronun standart hale geldiği gerçeği paylaşılıyor
    • Diğer yapay zeka ajan araçlarının model, işin karmaşıklığı ve izlenen dolambaçlı yol sayısına göre genelde 10-30 dakika sürdüğü bilgisi veriliyor