Google'ın asenkron kodlama ajanı Jules artık herkesin kullanımına açık

• Google'ın asenkron yapay zeka kodlama ajanı Jules beta dönemini kapatıp resmi olarak yayına girdi
• Gemini 2.5 Pro uygulanarak daha gelişmiş kod üretimi ve iş planı oluşturma mümkün hale geldi
• Beta süresince geliştiriciler on binlerce görev gerçekleştirerek 14 binden fazla kod iyileştirmesi paylaştı
• Kullanıcı geri bildirimlerine dayanarak UI iyileştirmeleri, hata düzeltmeleri, önceki ayarların yeniden kullanımı, GitHub Issues entegrasyonu, multimodal destek gibi yeni özellikler eklendi
• Gemini 2.5 Pronun geliştirilmiş düşünme kapasitesiyle daha sofistike kodlama planlaması ve daha yüksek kalitede kod üretimi mümkün
• Yeni bir abonelik seviyesi getirildi: Introductory (temel deneme), Pro (5 kat kota), Ultra (20 kat kota), üniversite öğrencilerine 1 yıl ücretsiz Pro sunuluyor

---

Jules resmi lansmanı ve temel iyileştirmeler

• Google'ın asenkron kodlama ajanı Jules beta testini tamamlayarak resmi olarak piyasaya sürülmesi
• Jules, Gemini 2.5 Pronun gelişmiş düşünme (Advanced Thinking) özelliğini kullanarak, işleme başlamadan önce kod planı (Plan) oluşturarak daha yüksek kaliteli kod üretiyor
• Beta sürecinde binlerce geliştirici on binlerce görev tamamladı ve 14 binden fazla kod iyileştirme sonucu paylaştı

Kullanıcı deneyimi ve geri bildirimlerin yansıtılması

• Geliştirici geri bildirimleri doğrultusunda kullanıcı arayüzü (UI) yeniden tasarlandı ve yüzlerce hata giderildi
• Önceki ayarların yeniden kullanımı özelliği sayesinde tekrarlayan görevlerin çalıştırma hızı arttı
• GitHub Issues entegrasyonu ile geliştirme iş akışları birleştirildi
• Multimodal giriş desteği ile farklı veri biçimleri işlenebilir hale geldi

Abonelik aralığı ve kullanım yöntemi

• Jules, yapılandırılmış bir abonelik aralığı ile (Introductory, AI Pro, Ultra) sunuluyor ve kullanım hedefinize göre seçilebiliyor
  • Introductory: temel kullanıcılar için yönlendirme ve deneme odaklı
  • Google AI Pro: temel kotanın 5 katı, günlük kodlama için uygun
  • Google AI Ultra: temel kotanın 20 katı, büyük ölçekli çoklu ajan iş akışlarına en uygun
• Google AI Pro ve Ultra abonelerine bugün itibarıyla kademeli olarak geçerli olacak şekilde uygulanıyor, üniversite öğrencilerine 1 yıl ücretsiz AI Pro avantajı sağlanıyor

Jules'a doğrudan jules.google üzerinden başlayabilirsiniz

[GN⁺]

Hacker News Yorumu

• Google'ın abonelik modelinin neden bu kadar karmaşıklaştığını merak ediyorum: "Google AI Ultra" içinde Jules, Gemini App ve Notebook var ama Gemini CLI kullanmak için GCP'de ayrı abonelik ve ödeme hesabı açıp Google Code Assist satın almak gerekiyor. Bu durumda Gemini App da dahil olmuyor; ayrıca garip bir şekilde Google AI aboneliğine YouTube Premium da birlikte geliyor ve bunun neden bağlı olduğunu hiç anlayamıyorum.
  • Google içinde AI ürünlerini sunan iki ayrı birim varmış gibi görünüyor. Şirket içi kullanımda Workspaces aboneliğinde Gemini, Veo 3 ve Jules bir arada ve tek bir abonelikle (sınırlı da olsa) neredeyse sınırsız kullanıma açık. Ana giriş noktam gemini.google.com, öte yandan API kullanımı gerekiyorsa ayrıca GCP'ye gitmeniz gerekiyor; burada Veo3 gibi daha gelişmiş modeller ve ek özellikler kullanılabiliyor ancak kullanım bazlı ücretlendirme var. Erişim de burada GCP Vertex AI. İki organizasyon oldukça ayrık ve birbirlerinin ne yaptığını pek bilmiyor gibi.
  • Önceden Google for Domains ile Workspace oluşturan bir kullanıcıysanız gerçekten can sıkıcı: Hiçbir şey düzgün çalışmıyor.
  • AI kod yazarken YouTube'da video izleme imkânı mevcut oluyor.
  • Google'ın temel işi reklam satmak ve bu pazardaki hakimiyetini korumak (Analytics, Chrome, Chromebook, Android, Google SSO vb.); geliştiriciye yönelik ürünler Google içinde yan tarafta kalan yan işlerden ibaret, asla öncelikli faaliyet olamaz.
  • Ultra aboneliğindeki bazı kalemlerden farklı olarak YouTube Premium aile paylaşımına kapalı; sonunda ikisini de ayrı ayrı kullanmak zorundasınız ve Google da bu konuda sizi defalarca uyarıyor.
• Son zamanlarda Jules'ı bir yan proje (React Native uygulaması) geliştirmek için kullandım; işe giderken yürüyüş yaparken yeni fikirler ve özellikler düşünüp planlıyor, GitHub uygulamasıyla kodu da düzenliyordum. Bazı görevleri Jules'a verdim ve akşam eve döndüğümde PR'lerin oluştuğunu gördüm. Kod kalitesi kusursuz değildi ama çoğu en azından çalıştı, doğrudan test edip düzeltmelerimi kendim yapabildiğim için hızlı yineleme mümkün oldu. Sonraki adımım, her PR'ye otomatik build ekleyip çıkış yolundayken de her branch'i telefondan anında görebilmek olacak.
  • React Native'de de aynı şekilde mi emin değilim ama Vercel ile deploy edip Neon'u veritabanı olarak kullandığımda, hangi branch/commit/PR olursa olsun canlı site önizlemesi hemen yapılabiliyor. Python ekosisteminden geldiğimden bu commit-dağıtım araç zinciri keşifsel/deneysel kodlamada sürtünmeyi çok azaltıyor; önce gerçekten yaptıkça ne yapacağımıza karar verme moduna geçiliyor. Tabii bu akış, LLM'nin tek seferde bitirebileceği kadar basit özelliklerde sorunsuz çalışıyor.
• Asenkron keşifsel kodlama bugünlerde trend; GitHub Copilot Coding Agent'ı (GitHub Copilot'un VSCode eklentisi değil, ayrı bir Agent) da öneriyorum.
• Daha önce yönetmediğim bir GitHub reposuna bağlayıp bağımlılık güncellemeleri, kod refaktörü, küçük özellik ekleme, stil değişikliği gibi küçük işleri emanet ettim. Bu tip durumlarda gayet iyi çalışıyor, ama kritik bir geliştirmeyi buna vermezdim.
• Tam da bu yüzden superconductor.dev'i yaptım: Her agent için canlı app önizlemeleri destekleniyor; Claude Code, Gemini, Codex ve Amp da destekleniyor. İlgilenirseniz üye olurken HN'de belirtebilirsiniz, önce davet gönderirim.
• Jules önizleme sürecinde birkaç kez kullandım; şimdiye kadar denediğim bulut kodlama asistanları arasında en kötüsüydü. Geçici bir deneyim olup kapatılıp bırakılacağını düşünüyordum, gerçek ürün olarak çıkacağını hiç beklemiyordum. Eskiden GH Copilot Spaces'ın sonra Copilot Agent'a geçmesine benzer bir durumdu. Jules keyfiyle davranıyor, işi "bitirmiş" gibi gösterip takip eden sorularda saçma yanıtlar veriyor; ortamı korumuyor ve bazen hiç çalışmıyor bile. Merge'e kadar götürülen PR neredeyse bir kez oldu; gerisini silip başka bir ajente yeniden atadım. Kişisel sıralamam Claude Code (gh action'lar sayesinde) > ChatGPT Codex > GitHub Copilot Agent > Jules. Bugün bir de 3 aylık deneme fırsatı verdiği için tekrar deneyeceğim ama bu durum değişmezse Jules için para ya da zaman harcamayı bırakacağım; Codex veya GitHub Agent'ı öneririm, eleştirinin sert olması için kusura bakmayın.
  • Bugün Jules'u bir kez daha adil biçimde denedim, hâlâ kötü.
    • Planı sundum, geri bildirim verdim ve onayladım; birkaç dakika sonra yalnızca "planı onaylarsan ilerlerim" diyerek beni tekrar girdi isteme modunda bıraktı. Zaten onaylamış olduğumu tekrar yazınca ancak başladı.
    • Ortamda bun yüklü olmasına rağmen Jules, bun komutunu bulamıyor ve kurulumları tekrarlıyor. Geri bildirim verince bun kayboluyor; her komutta install_bun.sh yeniden çalıştırılıyor.
    • Verdiğim işi yaptı ama testler bozulunca "değişikliklerimizle ilgili değil" diyerek geçti; "hepsini düzelt" dedim ama yine çözüm üretemedi. Aynı kurulumda Codex, Copilot Agent ve Claude Code sorunsuz çalışırken yalnızca Jules problemli.
    • Ben devralıp yapmak istedim ama işi "tamamlanmadı" dediği için branch oluşturmadı. Branch push istenirken bir süre takıldı, test ve lint'i döngüye sokup sonunda branch'i oluşturdu.
    • Önemsiz bir değişiklik bile çok uzun sürdü; her geri bildirimde zaman maliyeti çok yüksek, bun sorunu ve test çalıştırma arızasının nedeni de bilinmez. Umarım gelişecektir ama şimdilik sadece diğer 3 agent'ı kullanacağım.
• Benzer bir deneyimim var: kişisel olarak rate limiti daha cömert olan Codex'i Claude'dan daha çok beğeniyorum; Jules çok dağınık ve sadece git pull request üretme biçimi de hoşuma gitmiyor. Codex'te olduğu gibi doğrudan git patchi kopyalayıp dilediğim gibi düzenleyip commit etme seçeneği çok daha kullanışlı.
• Daha önce birebir denemedim ama asenkron agent yaklaşımının yerelde Claude Code çalıştırmak kadar faydalı olup olmayacağı şüpheli; çünkü sürekli müdahale edip düzgün çalışıp çalışmadığını doğrulamanız gerekiyor. Asenkron agentte kod çekme, build/çalıştırma/test döngüsünün tümü gerekli olduğundan bu oldukça zahmetli görünüyor. Buna karşılık, yerelde sıcak bir ortamda hemen görüp doğrulamak çok daha verimli.
• Ana metin için de haklı olduğum bir şey paylaşılıyor: GH Copilot Spaces'e benziyor diye düşünüyorum. Google'ın muhtemelen bunu geleceğe dönük bir hamle olarak gördüğüne inanıyorum; AI tam olarak halledemese de, büyük bir değişim gelene kadar beklemek çok geç kalır, bu yüzden şimdi kurup AI gelişimini beklemeyi seçmiş olabilir. Kişisel olarak bir noktada LLM'nin bunu tamamen çözebileceğinden emin değilim ama her zaman LLM sonrası bir şey kalacak.
• Bu, Codex ile rekabetin doğmasıyla mutluluk verici; Codex ve Jules gibi bulut tabanlı asenkron agent'lar, Claude Code/Aider/Cursor gibi yerel entegrasyonlu modellere göre daha iyi olabilir. Yerel ortamımdan tamamen ayrıldıkları için çok daha güvenliler. Üstelik sadece komut gönderip bilgisayarımda başka iş yaparken sonra PR kontrol etme yöntemi, doğrudan sandbox kurup git worktree kullanmaktan daha iyi hissettirdi.
  • Codex ve Jules, CC ve Cursor'dan tamamen farklı bir yaklaşım sergiliyor. Yazılımda Cathedral ve Bazaar tartışması gibi:
    1. Cathedral yaklaşımı; kontrollü bir ortam, kolay dağıtım ve sınırlı upside gibi avantajlar sunar, OpenAI buna karşılık geliyor.
    2. Bazaar yaklaşımı; agent'i kullanıcı ortamına, sayısız uygulama ve değişkenle doğrudan etkileşime sokar, zorluk seviyesi çok daha yüksek ama ödül de çok daha büyük. Ortam ayarındaki sorunlar geçici ve çözülebilir.
  • Tamamen ayrık olmak güvenli ama yavaş ve maliyetli. Bazen CC yanlış davrandığında anında durdurabiliyorum, ama asenkron modelde saatler sonra dönüp büyük bir felaketle karşılaşabilirsiniz; bu da token tüketimini artırıyor.
  • Var olan bir kod tabanında PR temelli öneri, geliştirici açısından en az yabancı gelen entegrasyon şekli; zaten kod inceleme akışına alışığız. Fakat mevcut insan merkezli iş akışını zorla agent'ın toplu öneri modeline uyarlamak erken bir tıkanmaya götürüyor; daha fazla öneriyi verimli biçimde incelemek için otomasyonlu bir iş akışı lazım. Bu yüzden komut satırı tabanlı Claude ve Aider tarzı yaklaşımlar, async/eşzamanlı agent'ın ölçeklenebilirliğini en iyi kullananlar bence. Burada aider/claude için yardımcı kütüphane da yaptım; böyle bir dev ortamının tamamının açık kaynak kalması da önemli, aksi halde MS, OpenAI gibi altyapı bağımlılığından çıkmak zor.
    • Ayrıca bu konunun CLI üzerinden review ipuçları da vaka çalışmaları dökümanında derleniyor.
  • Not: Claude code de GitHub Actions ile entegre edip async çalışabiliyor; Claude code slash komutu otomatik kurulum da sağlıyor.
  • Bulut tabanlı async agent ile yerel (Claude Code, Cursor, Aider) aktif modelin kombinasyonu muhtemelen en üretken kurulum. Codex UI'de sadece tekrarlayan ve basit işleri atamak, gerisini lokalimde yapmak istiyorum. Codex çalıştıran makinenin yavaş olması nedeniyle derleme, yeniden derleme ve dependency cache'in sürekli yinelenmesi can sıkıyor; UI/araç/durum yerelde yönetilse ve LLM çıkarımı uzaktan yapılabilse çok daha hızlı bir akış çıkar.
• Jules ile yan proje yaptığımda GH Copilot (Claude Sonnet), Gemini CLI ve Claude Code ile kıyaslandığında kod kalitesi belirgin biçimde düşük kaldı. Özellikle monorepo'da klasör geçişi mantığı sürekli bozuluyor; zaten backend klasöründeyken tekrar tekrar cd komutu çalıştırıyor ve mantığı değiştirerek doğruyu anlayamıyor.
  • Son dönemde Jules, geliştirilen planlama becerisini Gemini 2.5 Pro ile yükselttiğini iddia ediyor, o yüzden bir kez daha denemeye değer görünüyor.
  • Bu benim ilk kullanımım olsa da veritabanı katmanını tamamen yeniden düzenleme işini çok iyi yaptı ve beklenenden daha memnun edici oldu. Copilot'ta da şaşırmıştım ama uzun süre kullanınca zamanla AI yavaşlıyor ve kafa karışıklığı artıyor; o da bir nevi zaman kaybına dönüyor. Şu anki AI kodlama agentlerinin bir tablosu bu aslında.
  • Yan projede renkli terminal çıktısı eklemek için küçük bir değişiklik emanet ettim, PR sonucu mükemmeldi. LLM kodlama agent'ları bazı işleri iyi, bazı işleri kötü yapıyor; sonuç adeta rastgele. Yine de bir satır promptla PR üretilmesi yükü azaltıyor, başarısız olsa dahi yeniden istemek kolay.
• "Asenkron kodlama agent" kavramı ve terimi hoşuma gitti. LangChain'de açık kaynaklı async agent tanıtımı ve Copilot odaklı coding agent örneği gördüm. Bu eğilimin oturmasını isterim.
  • Simon (bu yorumu yazan kişi) bu terimi kullanıyorsa standart olur.
• 2025'te Claude Code tek gerçek agent gibi görünüyor, yine de Gemini uzun bağlam işleme konusunda güçlü. Referans: Reddit tartışma bağlantısı
  • Katılıyorum; Google benchmarklarda da iyi sonuçlar alıyor, World Models Genie 3 gibi modelleri duyuruyor ama Gemini CLI'nin öneri/değişiklikleri çok kalıp kalmış. Gerçekte lazım olan fonksiyonu hayata geçirmek yerine tab ve boşluk gibi kod stili ayrıntılarıyla uğraşıyor, adeta OCD'li bir geliştirici gibi. Yakın zamanda bir projede günlük token limitini ESLint yapılandırması ve gereksiz kod modülerleştirme gibi küçük işlere harcadım. Buna karşılık Claude Code taleplerimi daha iyi karşılıyor ve kullanıcıya dönük özellik geliştirmede daha yardımcı oluyor. Prompt tasarımı etkili olabilir ama Claude Code benim söylediklerimi daha iyi anlıyor gibi.
  • Ben de aynı fikirdeyim; PR inceleme iş akışının araya girmesini istemiyorum. Claude Code'un güçlü yanı, yanlış yöne kaydığında anında kontrol edip yönlendirebilmem ve araya girip doğrudan kod yazmanın kolay olması. Tıpkı bir stajyerin tam bir feature'ı açıklama olmadan verip yalnız bırakılamayacağı gibi.
  • Sourcegraph Amp de fena değil; Claude Code kadar olgun ve işlevsel değil ama kod incelemede oracle aracıyla o3 çağırıp destek alıyorum.
• Fiyat bilgileri neden bu kadar gizli anlayamıyorum; sadece Grok'a sorarak bulunabiliyor, Google sitesinde şartları kabul ettirdikten sonra bile plan özeti görünmüyor. Plan/fiyatlar için bakılacak yer gemini.google/subscriptions (oturum açmak gerekebilir).
  • "> Highest task limits" gibi bir ifade eklemek ya da Claude veya Cursor'da olduğu gibi kullanım koşullarını sonradan değiştirmeyi mümkün kılmak hukuken yasak olmalı.
  • Grok kullanmak zorunda kalmanın ne anlama geldiğini merak ediyorum. Diğer modelde deneme yaptınız ama başarısız oldu mu, yoksa Grok'ı düzenli olarak mı kullanıyorsunuz? Daha fazla açıklama rica ederim.