Google Jules - Tác nhân lập trình bất đồng bộ

 (jules.google)
16 điểm bởi GN⁺ 2025-05-20 | 4 bình luận | Chia sẻ qua WhatsApp
  • Jules là một tác nhân lập trình bất đồng bộ được tích hợp với GitHub để tự động sửa lỗi, thêm tài liệu và phát triển tính năng
  • Người dùng chỉ cần chọn repository và nhánh, rồi viết prompt chi tiết, phần còn lại sẽ do Jules xử lý trên cloud VM
  • Cũng cung cấp các tính năng chạy và tạo test, tạo PR, cung cấp diff thay đổi, và tóm tắt bằng âm thanh
  • Nội bộ sử dụng mô hình Gemini 2.5 Pro để hiểu và chỉnh sửa mã nguồn
  • Tương tự GitHub Copilot coding agent, nhưng được cung cấp dựa trên tài khoản Google và có workflow tập trung vào UI

Tổng quan về Jules

Tính năng chính

  • Tích hợp GitHub: nhập repository, tạo nhánh và tự động tạo Pull Request (PR)
  • Máy ảo đám mây: Jules clone mã lên cloud VM để thực hiện công việc và kiểm tra xem các thay đổi có hoạt động hay không
  • Test: chạy các test hiện có hoặc tạo mới nếu chưa có test
  • Cung cấp kế hoạch công việc: trước khi thay đổi, hệ thống sẽ cho người dùng xem trước kế hoạch công việc, lý do và diff thay đổi
  • Tóm tắt âm thanh: cung cấp tóm tắt bằng giọng nói về các thay đổi trong PR để có thể nắm nhanh nội dung

Cách sử dụng

Thiết lập trước khi bắt đầu

  1. Truy cập https://jules.google.com
  2. Đăng nhập bằng tài khoản Google
  3. Đồng ý thông báo bảo mật quyền riêng tư (một lần)
  4. Nhấp Sync GitHub account
  5. Hoàn tất quy trình xác thực GitHub OAuth
  6. Chọn repository sẽ liên kết với Jules (toàn bộ hoặc một phần)
  7. Sau khi hoàn tất thiết lập, bộ chọn repository sẽ hiện ra và có thể nhập prompt

Quy trình thực hiện công việc

  1. Chọn repository và nhánh
    • Nhánh mặc định sẽ được chọn tự động và có thể thay đổi nếu cần
  2. Viết prompt
    • Ví dụ: utils.js 파일 내 parseQueryString 함수에 대한 테스트 추가
  3. (Tùy chọn) thêm script cấu hình môi trường
  4. Nhấp Give me a plan
  5. Jules tạo kế hoạch → người dùng xem xét và phê duyệt
  6. Sau khi phê duyệt, cung cấp diff của mã đã thay đổi
  7. Tạo PR cuối cùng và có thể áp dụng lên GitHub

Tính năng trong tương lai

  • Nếu gắn nhãn assign-to-jules cho GitHub issue, Jules sẽ được tự động gán để thực hiện công việc (tính năng dự kiến)

Bài viết liên quan

4 bình luận

 
galadbran 2025-05-21

Có phải vì cái này sắp ra mắt nên OpenAI mới tung Codex để làm giảm sức hút không? ^^;
 
laeyoung 2025-05-20

Có vẻ phải vào waitlist và không thể dùng ngay được.
 
sinbumu 2025-05-20

Có vẻ như nó còn quản lý cả repository theo kiểu bất đồng bộ, nhưng theo cảm giác khi dùng kiểu vibe coding thì nếu không có con người kiểm tra, với các dự án phức tạp AI vẫn khá hay code sai, nên phần code bất đồng bộ có khi cũng không có nhiều lợi ích...? Cuối cùng thứ tốn thời gian lớn vẫn là khâu human check ở giữa.
 
GN⁺ 2025-05-20
Ý kiến Hacker News
  • Hình dung trải nghiệm mà sau khi giao GitHub issue cho AI này thì mọi thứ từ sửa lỗi, gộp kết quả đến đánh dấu hoàn tất đều được tự động hóa; còn gợi ý khả năng tạo ra một trình mô phỏng startup thú vị nếu có thêm AI “lead dev” lo viết/giao/review bug và AI “sếp” liên tục yêu cầu tính năng, để rồi có thể quan sát chúng xây ứng dụng như một tổ kiến nhỏ
    • Chia sẻ trải nghiệm áp dụng thực tế mô hình thiết kế agent, từng triển khai một hệ thống định giá với các AI agent phụ trách phân tích, ra quyết định và review; quan sát thấy mỗi AI giao tiếp rất đúng vai trò, và việc phân vai giúp bắt lỗi tốt hơn, cho ra kết quả tốt hơn
    • Tưởng tượng kịch bản AI “VC” cố tạo ra một công ty kỳ lân, với sắc thái hài hước
    • Dự đoán sắp sớm có thể xuất hiện startup kỳ lân do một người sáng lập
  • Vì thấy hứng thú nên bấm nút Try nhưng lại gặp thêm một danh sách chờ nữa; bày tỏ tiếc nuối rằng cơ chế waiting list giờ không còn hiệu quả như thời Gmail, vì giờ quá nhiều dịch vụ nên đến ngày mai có khi đã quên mất thứ này
    • Nhấn mạnh rằng để cách này hiệu quả thì cần có những người ủng hộ trung thành và nhóm người dùng tạo truyền miệng; phải có những người đã rất muốn dùng và chủ động hỏi han thì mới có cơ hội thành công
    • Đoán rằng họ buộc phải tung ra gì đó vì tốc độ của OpenAI
  • Đánh giá việc Google cung cấp miễn phí phần suy luận model là một lợi thế cạnh tranh cực lớn; nhắc đến cách Jules đang được cho dùng miễn phí, hiện beta nên dùng không mất phí và về sau có thể sẽ thu tiền; trích tài liệu chính thức rằng hiện tại ưu tiên vẫn là cải thiện trải nghiệm lập trình viên
    • Bản thân chưa dùng Jules nhưng cho rằng điều quan trọng không phải miễn phí hay không mà là nó có giải quyết vấn đề tốt hơn không; nếu làm tốt thì sẽ dùng, còn không thì chọn dịch vụ khác; nhắc rằng nhiều người ưu tiên hiệu quả hơn chi phí
    • Chỉ ra rằng kiểu ra mắt miễn phí này là một truyền thống kinh tế của big tech và khá giống hiệu ứng dumping, tức xả hàng ra thị trường
    • Đây cũng là chiến lược quen thuộc ở startup: bắt đầu bằng beta miễn phí rồi sau đó chuyển sang thu phí
    • Có giới hạn sử dụng: tối đa 2 tác vụ đồng thời và 5 tác vụ mỗi ngày
    • Góc nhìn cho rằng người dùng sớm muộn cũng là dữ liệu; trích trả lời chính thức rằng Jules không dùng repo riêng tư làm dữ liệu huấn luyện, nhưng nội dung hội thoại vẫn có thể bị tổng hợp để huấn luyện như Gemini; chỉ ra việc chưa minh bạch về loại dữ liệu sẽ được thu thập và cũng chưa rõ nội dung repo có bị bao gồm hay không, kèm liên kết pháp lý chính thức
  • Có cảm giác Google và Microsoft như đã căn cùng một ngày công bố; suy đoán họ có thể đã đẩy nhanh việc ra mắt để đáp trả thông báo của đối phương, và kỳ vọng đây là thời điểm đổi mới đang diễn ra rất sôi động
    • Phân tích rằng tuần này vừa là Google I/O vừa là Microsoft Build, nên hai công ty đang ở trong thế cạnh tranh gay gắt để giành mức độ chú ý
    • Diễn tả bầu không khí nóng lên gần đây
    • Cả hai thông báo đều xuất hiện sau OpenAI Codex Research Preview, và bị đánh giá là thực chất cùng một sản phẩm
  • Đánh giá cao việc Google và Microsoft tập trung vào tự động hóa cấp thấp kiểu junior thay vì tự động hóa tùy biến sâu; càng ít quyền truy cập thì rủi ro sự cố càng thấp, và công việc càng có cấu trúc thì càng thuận lợi cho dữ liệu và reinforcement learning; cho rằng chính cấu trúc rủi ro thấp này sẽ giúp tăng độ tin cậy, còn trải nghiệm thu được từ giao diện và tích hợp là thiết yếu để mở rộng pipeline dữ liệu; hài lòng vì lĩnh vực này đã bước từ tranh luận trừu tượng sang giai đoạn ứng dụng thực tế
  • Về khẩu hiệu quảng cáo “Hãy dành thời gian cho điều bạn muốn làm!” cùng các hình ảnh hoạt động giải trí như chơi game, đọc sách, bóng bàn, có người thấy tiếc vì sắc thái như thể coding là việc nên tránh; nhấn mạnh rằng coding cũng là một hoạt động sáng tạo và thú vị
    • Thực tế là dù Jules có làm việc thay, sếp cũng sẽ không để nhân viên ra sân đánh tennis giữa ban ngày; cho rằng ngay cả khi năng suất thực sự tăng 20-100% thì giá trị đó rốt cuộc cũng quay về phía công ty, chứ không phải người lao động
    • Có người nói mình thỉnh thoảng code cho vui, nhưng thường chỉ dùng coding như một phương tiện để đạt mục tiêu, nên nếu có cách khác không cần code thì sẽ thích chọn cách đó hơn
    • Nhìn tích cực rằng thông điệp “tập trung vào kiểu coding bạn muốn” trong quảng cáo là hợp lý; ban đầu hiểu là hình ảnh làm việc với máy tính, và kết luận rằng cốt lõi vẫn là lựa chọn của người dùng trong cách dùng thời gian
    • Với người xem lập trình như sở thích tự thân thì một con robot làm thay lại tạo cảm giác ẩn dụ bị đảo ngược; ví dụ như bán một con robot đi đạp xe hộ mình thì chẳng có nhiều ý nghĩa
    • Chia sẻ trải nghiệm cá nhân rằng năng suất tỷ lệ với “dòng chảy tiến lên không bị ngắt quãng”; ở những công ty có quy trình nội bộ phức tạp thì các công cụ tự động hóa kiểu này có thể càng hấp dẫn, nhất là khi lãnh đạo rất mê AI nhưng lại dè dặt với thay đổi thực chất
  • Về tính năng “Jules cung cấp bản tóm tắt thay đổi bằng âm thanh để nắm nhanh”, có người cho rằng Google hoàn toàn có thể làm điều này bằng công nghệ NotebookLM, nhưng vẫn nghi ngờ việc nghe bằng audio cách prompt được triển khai có thực sự hữu ích hay không
    • Đoán rằng ý tưởng này dành cho kiểu vibe coding khi nằm trên giường hoặc đang lái xe, đồng thời nhắc đến xu hướng người trẻ thích tiếp nhận thông tin âm thanh hơn văn bản
  • Đánh giá Codex và codex cli là những gì tốt nhất từng dùng đến nay; cũng đánh giá cao việc có thể dùng Codex ngay trong ứng dụng ChatGPT, và bày tỏ mong muốn sớm được thử dịch vụ này
  • Với khẩu hiệu “Hãy làm điều bạn muốn làm!”, có người nói điều mình thật sự muốn làm chính là viết ra đoạn code mới mẻ và hay ho
    • Diễn giải rằng thông điệp cốt lõi của công cụ AI là giúp người dùng dành nhiều thời gian hơn cho kiểu coding mà họ muốn, tức dạng coding sáng tạo mà họ thích, còn việc lặp lại hoặc khó chịu thì giao cho công cụ
  • Thắc mắc liệu chữ “bất đồng bộ” trong Jules có thực sự mang ý nghĩa quan trọng không, và tốc độ làm việc của nó ra sao; cho rằng workflow phát triển phần mềm vốn thường đã là bất đồng bộ, nhưng nếu có thể đồng bộ tức thời và nhanh hơn thì sẽ tốt hơn; đồng thời chia sẻ thực tế rằng bất đồng bộ trở thành chuẩn vì con người không hoàn thành công việc nhanh đến thế
    • Thông tin thêm rằng các công cụ AI agent khác thường mất khoảng 10-30 phút tùy model, độ phức tạp của tác vụ và số lượng đường vòng cần đi qua