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ジュールズ：非同期コーディングエージェント

2025年5月20日原文(jules.google)

概要

このプロセスは、GitHubリポジトリでNext.jsをv15にアップグレードし、appディレクトリ構造へ移行する流れを説明しています。 JulesというAIアシスタントを活用し、タスク割り当てからコード修正、PR作成、マージまでを自動化します。 各ステップでのやり取りや承認フローが明確に示されています。 音声による変更サマリー機能も含まれています。 効率的な開発・レビュー・公開の一連の流れを理解できます。

GitHubリポジトリでのNext.js v15アップグレードとappディレクトリ移行プロセス

タスク割り当てと指示

  • GitHubリポジトリとブランチを 選択 し、Julesにタスク割り当てを 実施 すること
  • "assign-to-jules"ラベルを Issue に付与し、直接タスクを 割り当て すること
  • 例：@kathy/flipdisc mainリポジトリで、Next.jsをv15へアップグレードし、appディレクトリ構造へ 変換 することを指示

Julesによる計画立案と準備

  • Julesがリポジトリを 取得 し、Cloud VMへ クローン すること
  • 最新のGemini 2.5 Proモデルを活用し、 開発計画 を立案すること
  • appディレクトリ構造への移行に伴い、 22ファイルの更新 を計画
  • 計画内容を 確認 し、"Continue"で作業の 継続 を指示すること

コード変更の確認・承認

  • Julesが 差分(diff) を提示し、変更内容を 迅速に閲覧 ・ 承認 すること
    • 例：package.json内で "next": "10.2.3" → "next": "15.0.1" への バージョン更新
  • 変更内容を 確認 し、問題なければ 承認 すること

プルリクエスト作成とマージ

  • Julesが PR(プルリクエスト) を作成し、レビュー・承認・マージを 実施 すること
  • マージ後、 GitHub上で公開 すること

変更内容の迅速把握

  • Julesが 音声サマリー を生成し、変更内容を 短時間で把握 すること
  • ブランチを 公開 し、音声サマリーも 活用 すること

この一連の流れにより、Next.jsプロジェクトの大規模アップデートと構造変更を 効率的かつ安全 に進めることが可能です。

Hackerたちの意見

すごい、GoogleとMicrosoftが同じ日に発表をするタイミングを合わせたみたいだね。もしかしたら、どちらかがもう一方の発表より早くなると思って急いだのかも。ワクワクする時代だね！

└

今週はGoogle IOとMicrosoft Buildが同時にあるね。注目を集める発表のバトルだ。

└

そうだね、みんなワクワクしてるのが伝わってくるよ。

└

OpenAI Codex Research Previewの発表の直後にこの2つの発表もあったけど、実質的には同じ製品だよね。

Googleが無料で推論を提供できるのは、他の企業に対する大きな競争優位だね。> ジュールは無料なの？ > うん、今のところジュールは無料だよ。ジュールはベータ版で、使用から学ぶ間は支払いなしで利用できるんだ。将来的には価格を導入する予定だけど、今は開発者体験の向上に集中してるよ。

└

でも、ここでの製品は君自身だよ。EDIT: 法的リンクはここでは機能しないね。> いいえ。ジュールはプライベートリポジトリの内容でトレーニングしないよ。プライバシーはジュールのコア原則で、私たちは君のプライベートリポジトリをモデルのトレーニングに使わないんだ。君のデータがジュールを改善するためにどう使われるかについてもっと学ぼう。データ収集がどうなるかは分かりにくいけど、君の会話がトレーニングデータの一部になる可能性が高いね。リポジトリの内容のようなコンテキストが含まれるかどうかは不明だけど。

└

Googleが無料で推論を提供できるのは、他の誰よりも大きな競争優位だよね。自分はまだJulesを試してないけど、Codexで遊んでるところ。正直、無料かどうかはあんまり気にしてないかな。他のものよりも自分の問題をうまく解決してくれるなら使うし、そうじゃなければ他のものを使うよ。コストよりも、どれだけうまく機能するかに焦点を当ててるのは自分だけじゃないと思う（ある程度まではね）。

└

制限があるね: > 同時に2つのタスク > 1日に合計5つのタスク

└

これはスタートアップの標準的なやり方だね。無料のベータ版を用意して、そこから価格設定に移行する。

└

これ（そして大手テック企業の伝統だって知ってるけど）がダンピングと同じ経済的影響を持ってる気がする。 https://www.investopedia.com/terms/d/dumping.asp

└

OpenAIは2024年に50億ドルの損失を出して、2025年にはその損失が倍になるって言われてるよ。今のところ、それがプレイするためのコストって感じかな。

GoogleとMicrosoftは、カスタムのエンドツーエンドシステムよりも、まずは低レベルの自動化に注力することを賢く選んだね。深さよりも幅ではなく、むしろ能力よりも信頼性を重視してる。エージェント開発の観点からいくつかの利点があるよ： - アクセスが少なくて済むから、災害のリスクが低くなる - 構造化されたタスクは、より良い強化学習のためのデータを増やす - リスクが低いから、タスクやプロセスレベルの信頼性が向上し、シニアレベルの仕事で意味のあるエンドツーエンドの結果を得るための前提条件になる - ジュニアレベルのタスクでも、インターフェースや統合を正しくする必要があって、これはスケーラブルなデータとトレーニングパイプラインにも必要だね。エージェントコーディングの展開段階にやっと入ったみたいで、具体的な製品なしに見えるアウトラインから必然的に生じる持論から解放されるのは嬉しいね。

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