Google का Asynchronous AI Coding Agent Jules अब सभी के लिए उपलब्ध

 (blog.google)
3 पॉइंट द्वारा GN⁺ 2025-08-08 | 1 टिप्पणियां | WhatsApp पर शेयर करें
  • Google के asynchronous AI coding एजेंट Jules ने beta चरण समाप्त करके अब आधिकारिक रूप से लॉन्च कर दिया है
  • Gemini 2.5 Pro के साथ अब अधिक उन्नत कोड निर्माण और बेहतर कार्य योजना निर्माण संभव है
  • beta अवधि के दौरान डेवलपर्स ने हजारों काम पूरे किए और 1,40,000 से अधिक कोड सुधार शेयर किए
  • यूजर फीडबैक के आधार पर UI सुधार, बग फिक्स, पिछली सेटिंग्स का दोबारा उपयोग, GitHub Issues इंटीग्रेशन, multimodal सपोर्ट जैसी नई सुविधाएँ जोड़ी गईं
  • Gemini 2.5 Pro की उन्नत सोच क्षमता से अधिक परिष्कृत coding plan और उच्च गुणवत्ता वाला कोड निर्माण संभव है
  • नया subscription tier पेश किया गया: Introductory (बेसिक ट्रायल), Pro (5x सीमा), Ultra (20x सीमा), और छात्रों को 1 साल मुफ्त Pro उपलब्ध

Jules का आधिकारिक लॉन्च और प्रमुख सुधार

  • Google का asynchronous coding एजेंट Jules ने beta testing पूरी कर आधिकारिक लॉन्च कर दिया
  • Jules Gemini 2.5 Pro के Advanced Thinking फीचर का उपयोग करके काम शुरू करने से पहले coding plan बनाता है, जिससे अधिक उच्च गुणवत्ता वाला कोड बनाया जा सकता है
  • beta के दौरान हजारों डेवलपर्स ने हजारों tasks किए और 1,40,000 से अधिक code improvements साझा किए

उपयोगकर्ता अनुभव और फीडबैक समावेशन

  • डेवलपर फीडबैक के आधार पर user interface (UI) को पुनः डिज़ाइन किया गया और सैकड़ों bugs ठीक किए गए
  • पहले से सेट की गई सेटिंग्स को पुनः उपयोग करने की सुविधा से repetitive workflows तेज़ हुए
  • GitHub Issues इंटीग्रेशन के जरिए development workflow को बेहतर बनाया गया
  • multimodal input समर्थन से अलग-अलग डेटा फॉर्मेट को संभालना आसान हुआ

subscription स्तर और उपयोग का तरीका

  • Jules को structured subscription tiers (Introductory, AI Pro, Ultra) के रूप में उपलब्ध कराया गया है, ताकि उपयोग का उद्देश्य देखकर चयन किया जा सके
    • Introductory: नए उपयोगकर्ताओं के लिए onboarding और ट्रायल पर केंद्रित
    • Google AI Pro: बेसिक सीमा का 5 गुना, रोज़मर्रा की coding के लिए उपयुक्त
    • Google AI Ultra: बेसिक सीमा का 20 गुना, बड़े मल्टी-एजेंट workflows के लिए बेहतर
  • Google AI Pro और Ultra सब्सक्राइबरों को आज से क्रमशः उपलब्ध कराया जा रहा है, जबकि कॉलेज/विश्वविद्यालय के छात्र 1 साल तक मुफ्त AI Pro लाभ पाएंगे

Jules को सीधे jules.google पर जाकर तुरंत शुरू किया जा सकता है

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1 टिप्पणियां

 
GN⁺ 2025-08-08
हैकर न्यूज़ टिप्पणी

  • Google की subscription मॉडल इतनी उलझी क्यों हो गई, यह समझ नहीं आता। "Google AI Ultra" में Jules, Gemini App और Notebook सभी दिखते हैं, लेकिन Gemini CLI चलाने के लिए GCP में अलग subscription और billing account बनाकर Google Code Assist खरीदना पड़ता है। फिर Gemini App नहीं मिलता। और ऊपर से Google AI लेने पर YouTube Premium भी साथ में आ जाता है—ये दोनों जुड़े क्यों हैं, कोई समझ नहीं आता।

    • लगता है Google के अंदर AI products देने वाले दो अलग groups मौजूद हैं। मैं खुद company में use करता हूँ: Workspace subscription में Gemini, Veo 3 और Jules शामिल होते हैं और एक subscription से सीमित सही लेकिन लगभग unlimited उपयोग संभव है। मुख्य entry point gemini.google.com है; जबकि API चाहिए तो अलग से GCP जाना पड़ता है, जहाँ Veo3 जैसी advanced models और अतिरिक्त features मिलते हैं लेकिन usage के हिसाब से billing होती है। access में GCP Vertex AI आता है। दोनों teams काफी अलग काम करती दिखती हैं, शायद एक-दूसरे को ठीक से नहीं जानतीं।
    • अगर आपने पहले Google for Domains से Workspace बनाया था तो बहुत दिक्कत होगी; कुछ भी सही तरीके से काम नहीं करता।
    • AI को कोडिंग करने देते समय बीच-बीच में YouTube देखना भी संभव रहता है।
    • Google का real core business अभी भी ads selling और market dominance बनाए रखना है (Analytics, Chrome, Chromebook, Android, Google SSO आदि)। developer-facing products बस अंदरूनी अलग-अलग factions के side business हैं, वो कभी primary priority नहीं बन सकते।
    • Ultra subscription में कुछ चीज़ों के साथ अलग, YouTube Premium में family sharing नहीं होता; यानी दो अलग subscriptions अलग-अलग चलाने पड़ते हैं। Google कई बार reminder देता है कि ऐसा मत करो।

  • मैंने हाल ही में Jules को side project (React Native app) में use करके देखा। मैं commute के दौरान walk करते हुए नए ideas/features सोचता था, plan बनाता था, GitHub app से code edits करता था, और कुछ काम Jules को दे देता था। शाम को वापस आकर देखता था तो PR already बने हुए मिलते थे। quality perfect नहीं थी, लेकिन अधिकांश चीज़ें चलने लायक थीं, इसलिए सीधे test करके खुद fix कर सकता था और जल्दी iteration हो जाती थी। अगला step यह है कि सभी PR के साथ auto build जोड़ दूँ ताकि commute के दौरान ही मोबाइल पर हर branch की तुरंत समीक्षा कर सकूँ।

    • शायद React Native में भी यही हो रहा होगा; जब मैं Vercel पर deploy करता हूँ और Neon को DB के तौर पर use करता हूँ, किसी भी branch/commit/PR का तुरंत live-preview मिलना बेहद convenient है। Python ecosystem से आने पर ऐसी commit→deploy toolchain exploratory coding में friction काफी कम करती है—जो बनाना है, पहले बना कर देखो, फिर decide करो; हालांकि यह तरीका तभी smooth चलता है जब task LLM अकेले आसान तरीके से पूरा कर सके।
    • Asynchronous exploratory coding अभी trend में है। GitHub Copilot Coding Agent (जो GitHub Copilot का VSCode plugin नहीं, अलग Agent है) भी recommend करता हूँ।

  • पहले मैंने एक unmanaged GitHub repo से जोड़कर छोटी-छोटी चीज़ें—dependency updates, code refactoring, छोटे features, style बदलाव—करवाए थे। ऐसे cases में यह ठीक काम करता है, लेकिन major development शायद मैं नहीं दूँगा।

    • इसी वजह से मैंने superconductor.dev बनाया। इसमें प्रत्येक agent के लिए live app preview उपलब्ध है। Claude Code, Gemini, Codex, Amp support करते हैं। अगर interest हो तो signup के time पर HN में mention करो, priority invite दूँगा।

  • मैंने Jules preview के दौरान कई बार use किया; अभी तक use किए हुए सारे cloud coding assistants में सबसे खराब लगा। मुझे लगा था किसी कारण से experimental था और छोड़ दिया जाएगा, और शायद वास्तविक product बनकर आएगा नहीं। कुछ-कुछ ऐसा ही पहले GH Copilot Spaces के साथ हुआ था, बाद में वो Copilot Agent बन गया। Jules बिना पूछे अपनी मर्जी से काम करता है, पहले कहता है कि task "खत्म" हो गया, फिर follow-up पूछो तो उलझे हुए जवाब देता है। environment भी टिकता नहीं, कई बार बिलकुल काम ही नहीं करता। वास्तविक merge वाला PR लगभग सिर्फ एक बार ही हुआ; बाकी सारी कोशिशें छोड़कर मैंने बाकी agent को reassign कीं। मेरी personal ranking में Claude Code (gh action उपयोग) > ChatGPT Codex > GitHub Copilot Agent > Jules है। अभी कुछ दिन पहले 3 महीने की नई trial दी है, आज फिर कोशिश करूँगा, अगर सुधार नहीं हुआ तो आगे Jules पर पैसा या time नहीं खर्च करूँगा। मेरी कठोर समीक्षा को कृपया गलत मत समझें।

    • आज फिर fair तरीके से Jules try किया और अभी भी वही हाल:
      • हमने plan दे कर feedback दिया और approve भी किया, लेकिन कुछ मिनट बाद वही बस "plan approved, proceeding" वाला स्थिति में अटक गया और आगे input का wait करने लगा; पहले से approved करने के बाद भी दोबारा command देनी पड़ी तब शुरुआत हुई।
      • environment सेटअप में bun installed था, लेकिन Jules bun command खोज नहीं पा रहा था और बार-बार install repeat करता रहा। हर बार feedback देने पर bun गायब हो जाता और हर command से पहले install_bun.sh फिर से चलाता।
      • काम कर भी देता है, पर test टूटते ही बोलता है "यह बदलाव से unrelated है"। "सब ठीक कर दो" कहने पर भी नहीं मानता। वही setup में Codex, Copilot Agent और Claude Code ठीक चल रहे हैं, issue सिर्फ Jules में दिखता है।
      • मैंने सीधे संभालने की कोशिश की, लेकिन उसने काम "complete" नहीं किया इसलिए branch create नहीं हुई। branch push request करने पर लंबा wait करके बार-बार tests/lint चलाता रहा, फिर कहीं जाकर branch बनी।
      • छोटी-छोटी बदलाओं में बहुत ज्यादा time लग गया। हर feedback loop बहुत लंबा हो गया; bun issue या test execution failure का कारण समझ नहीं आया। आगे बेहतर होगा शायद, पर फिलहाल मैं अभी सिर्फ बाकी तीन agent ही use करूँगा।
    • यह मेरे साथ भी हुआ। Personally मुझे लगता है कि generous rate limit वाला Codex शायद Claude से बेहतर है। Jules बहुत distractive है, और सिर्फ git pull request बनाकर deliver करना मुझे पसंद नहीं। Codex की तरह git patch copy करके उसे अपनी मर्ज़ी के हिसाब से बदल कर commit करना कहीं ज्यादा useful है।

  • मैं अभी खुद इस्तेमाल नहीं कर पाया हूँ, इसलिए निश्चित नहीं कि async agent उतना useful है जितना local में Claude Code चलाना। लगातार intervene करके verify करना पड़ता है कि सब सही काम कर रहा है या नहीं। async agent के लिए full code pull, build/run/test loop करना पड़ता है इसलिए cumbersome लगेगा; local के hot environment में तुरंत check करना कहीं ज्यादा efficient है।

  • ऊपर वाला कमेंट (GH Copilot Spaces) भी ठीक यही लगता है; शायद Google भविष्य की दिशा देख रहा है। अभी AI पूरी तरह नहीं संभाल पाता, इसलिए शायद वो फीचर अभी hold करके बाद में जब AI बेहतर हो तब implement करेंगे। मेरा personal view यह है कि बाद में भी LLM के आगे कुछ हमेशा बाकी रहेगा।

  • free plan में daily task limit 60 से घटकर 15 हो गई। मेरी तरह जिन्हें बहुत बदलाव करने होते हैं, उन्हें शायद कभी पूरा limit fill नहीं होगा, लेकिन देखें। Jules टीम से सीधे connect करना हो तो discord.gg/googlelabs पर जा सकते हैं।

    • मेरे केस में limit 100 तक गई थी; शायद Google Pro user या free user पर अलग है। कई बार weekend पर भी 10 से ज्यादा काम नहीं किए। Free के लिए 15 काफी enough लगते हैं। मुझे लगता है 100 भी शायद कभी खत्म नहीं होगा।

  • "बेसिक raytracer in Rust" वाले prompt से एक-दो महीने पहले और अभी दोबारा Jules try किया। पहले कम से कम code compile हो जाता था, लेकिन इस बार branch पर push ही नहीं कर रहा था, जितना request करें उतना भी नहीं। code चल भी रहा है या नहीं, verify नहीं कर पाया। इस बार दो अलग-अलग directories में दो main.rs बनाकर code random split किया; issue समझाया तो उसने पूरी filesystem में खोजबीन की और आखिर में छोड़ दिया।

    • commit push वाला interaction model सच में बहुत confusing है।
    • यह zero-shot tool नहीं है, फिर सब इसे zero-shot की तरह क्यों use कर रहे हैं, समझ नहीं आता।

  • Codex vs अन्यों की competition अच्छी लगी। मुझे लगता है कि Codex और Jules जैसे cloud async agents, Claude Code/Aider/Cursor जैसे local-integrated तरीके से बेहतर हैं क्योंकि ये मेरे local environment से पूरी तरह अलग रहते हैं यानी safer। ऊपर से सिर्फ commands भेज कर बाकी काम करते हुए बाद में PR check करना बेहतर लगता है, बजाय sandbox सेट करने या git worktree manage करने के।

    • Codex और Jules का approach CC और Cursor से बिल्कुल अलग है। सॉफ्टवेयर के Cathedral और Bazaar बहस की तरह:
      1. Cathedral तरीका यानी controlled environment, आसान deployment, और सीमित upside—इस category में OpenAI आता है।
      2. Bazaar तरीका यानी agent को user environment में भेजना, हजारों apps/variables के साथ सीधे interact करना—ये कहीं कठिन है, लेकिन upside भी बड़ी है; environment सेटअप की समस्याएँ temporary हैं और resolve की जा सकती हैं।
    • पूरी अलगाव से सुरक्षा ज़्यादा है, पर speed धीरे और cost ज्यादा। कभी CC weird हो जाए तो तुरंत stop कर सकते हो, लेकिन async mode में कुछ घंटे बाद वापस आकर बड़े mess का सामना करना पड़ सकता है और token खर्च बहुत बढ़ सकता है।
    • existing codebase में PR-based suggestion शायद developer adoption के हिसाब से सबसे कम friction वाला तरीका है क्योंकि हम पहले से code review workflow जानते हैं। लेकिन अगर इसी human-centric workflow पर agents की mass suggestions force करें तो quickly limit दिखेगी; अधिक suggestions efficiently review करने के लिए automated workflow चाहिए। इसलिए मुझे लगता है command-line based Claude और Aider ही async/parallel agents की scalability को सबसे बेहतर leverage करते हैं। यही वजह है कि मैंने aider/claude के लिए helper library भी बनाई है; और पूरी dev stack यदि ओपन सोर्स रहेगी तो MS, OpenAI जैसी infra dependency से अलग निकला जा सकेगा। CLI से review करने की tips मैं case studies docs में organize कर रहा हूँ।
    • reference के लिए, Claude code भी GitHub actions के साथ async काम कर सकता है; Claude code slash commands से auto setup भी support देता है।
    • cloud async agents और local interactive setup (Claude Code, Cursor, Aider) दोनों का mix शायद सबसे productive होगा। Codex UI को repetitive और simple काम दे दो, बाकी मैं local handle करूँ। Codex run machine slow है इसलिए compile, rebuild और dependency caching बार-बार होता है। अगर UI/tools/state local managed रहे और केवल LLM inference remote हो तो कहीं बेहतर workflow बन सकता है।

  • Jules के साथ side project चलाकर देखे जाने पर code quality GH Copilot (Claude Sonnet), Gemini CLI, Claude Code की तुलना में काफी गिर गई; खासकर monorepo में directory navigation की logic बार-बार उलझ गई। पहले से backend folder में होने के बाद भी वह बार-बार cd चलाता रहा और सही context नहीं पकड़ पाया।

    • अभी Jules कह रहा था कि वो Gemini 2.5 Pro की improved plan-making क्षमता use कर रहा है, इसलिए एक बार और try करना ठीक रहेगा।
    • पहली बार use किया और data layer का पूरा redesign उसने आश्चर्यजनक तरीके से बढ़िया handle किया, अपेक्षा से ज्यादा satisfied रहा। Copilot में भी कभी-कभी ऐसा लगा था, लेकिन लंबी अवधि बाद AI थोड़ा slow हो जाता है और confuse होकर time waste करने लगता है—यही अभी AI coding agents का चेहरा है।
    • Side project में colorful terminal output जोड़ने जैसी छोटी बदल को दे कर देखी; PR output बहुत अच्छी थी। LLM coding agent कुछ tasks में अच्छी performance देता है, कुछ में कमजोर—लगभग random। फिर भी एक लाइन prompt पर PR मिल जाता है, fail होने पर cost कम है और re-request आसान।

  • "Asynchronous coding agent" concept और terminology मुझे पसंद आई। मैंने LangChain की पोस्ट ओपन-सोर्स async agent परिचय और Copilot coding agent के केस भी देखे। उम्मीद है यह flow settle होकर standard बन जाए।

    • अगर Simon (यही comment करने वाले) शब्द इस्तेमाल करें तो शायद वही standard terminology बन जाएगा।

  • 2025 में सिर्फ Claude Code ही असली agent है; फिर भी Gemini long-context में strong है। संदर्भ के लिए देखिए: Reddit चर्चा लिंक

    • सहमत। Google के benchmark अच्छे हैं और World Models Genie 3 जैसा model भी आया है, लेकिन Gemini CLI की recommendations/changes बहुत rigid लगती हैं। वास्तविक feature implement करने से ज्यादा यह tabs/spaces जैसे coding style पर अटकी रहती है, बिल्कुल OCD coder जैसी। उदाहरण के तौर पर, मेरे हालिया project में एक दिन का token budget सिर्फ ESLint सेटअप और बेकार code modularization जैसे छोटे कामों में खर्च हो गया। जबकि Claude Code मेरी request को बेहतर समझता है और वास्तविक user-facing feature build में मदद करता है; शायद यह prompt design का फर्क हो, लेकिन लगता है Claude Code मुझे बेहतर समझता है।
    • मेरे thoughts भी same हैं—मुझे PR review workflow बीच में नहीं चाहिए। Claude Code की killer feature यह है कि अगर वह गलत दिशा में जाए तो instant control कर सकता हूँ, और बीच-बीच में मैं सीधे coding करके आसानी से intervene कर सकता हूँ। जैसे junior को बिना सवाल पूछे पूरा feature दे दो तो वो शायद फंस जाएगा।
    • Sourcegraph Amp भी काफी good है। Claude code जितनी completion/feature नहीं, लेकिन code review में मैं अक्सर 'oracle' tool से o3 call करके मदद लेता हूँ।

  • Pricing info इतनी hide क्यों है, पता नहीं। शायद Grok से पूछने पर ही मिल पाता है; Google website पर किसी agreement पर consent के बिना plan overview देखना भी मुश्किल है। वैसे plans/prices gemini.google/subscriptions पर मिल सकते हैं (शायद login की ज़रूरत हो)।

    • "Highest task limits" जैसा शब्द दिखाना, या Claude/Cursor की तरह बाद में usage terms बदलना शायद legally prohibited होना चाहिए।
    • "grok use करना पड़ा" से आपका मतलब क्या था? कोई दूसरा model try करके fail हुआ या आप अक्सर grok ही इस्तेमाल करते हैं? थोड़ा detail में बताइए।