Jules — Google 的非同步寫程式代理怎麼用
Jules 是 Google Labs 推出的非同步寫程式代理，最大的特點是「交辦後不必盯著」：它會把整個 GitHub 儲存庫複製到 Google Cloud 的隔離虛擬機裡，自己讀程式碼、擬定計畫、修改檔案、跑測試，最後把結果整理成 Pull Request 交回來。它適合處理範圍明確、驗收條件清楚的工作，例如升級
Jules 是 Google Labs 推出的非同步寫程式代理，最大的特點是「交辦後不必盯著」：它會把整個 GitHub 儲存庫複製到 Google Cloud 的隔離虛擬機裡，自己讀程式碼、擬定計畫、修改檔案、跑測試，最後把結果整理成 Pull Request 交回來。它適合處理範圍明確、驗收條件清楚的工作，例如升級套件版本、補單元測試、修已知 bug。它不適合需求還很模糊、要邊寫邊討論的開發。 Jules 是什麼：從實驗專案到正式產品的時間線 Jules 最早在 2024 年 12 月以實驗性程式碼代理的身分亮相。它是 Google 展示 Gemini 2.0 代理能力的專案之一，當時只開放給少數測試者。完整說明見 Google Developers Blog 的 Gemini 2.0 開發者公告 。 2025 年 5 月的 Google I/O 上，Jules 轉為全球公開測試，改用 Gemini 2.5 Pro 驅動。測試期間的成果可以量化： 「公開測試期間，開發者透過 Jules 完成數萬項任務，公開分享的程式碼改進超過 14 萬項（2025 年 8 月）」（來源：Google 官方部落格） 。同年 8 月，Jules 正式結束測試，並推出分級方案。 Jules 的底層模型決定了它處理複雜修改的能力上限。 「Gemini 2.5 Pro 在 SWE-bench Verified 軟體工程基準測試取得 63.8% 的成績（2025 年 3 月，使用自訂代理設定）」（來源：Google DeepMind 官方部落格） 。這個基準測試用真實 GitHub issue 來檢驗模型能不能產出通過測試的修補程式，和 Jules 的實際使用情境很接近。 「非同步」代表什麼：Jules 和同步式 AI 助手的差別 Jules 和編輯器內的自動補完工具差別在工作模式。GitHub Copilot 的行內建議、Cursor 的即時對話屬於同步協作，開發者要一直待在編輯器前逐步確認。Jules 則是交辦後在雲端獨立執行，開發者可以關掉瀏覽器去做別的事，任務完成後再回來審查。 Jules 的執行流程 連結儲存庫 ：用 GitHub 帳號授權，選擇要讓 Jules 存取的 repo 和分支。 複製到雲端 VM ：Jules 把程式碼複製到 Google Cloud 上的隔離虛擬機，並安裝相依套件。 產生計畫 ：Jules 讀完程式碼後，列出準備修改的檔案和步驟，交給使用者核准或調整。 執行與驗證 ：核准後開始改程式碼，有測試指令的話會自己執行並根據結果修正。 交付差異 ：完成後顯示 diff，使用者確認後可以直接開成新分支和 Pull Request。 計畫核准這一步是 Jules 最重要的品質控管點。多數失敗的任務都是因為 Jules 誤解了需求，而這類誤解在計畫階段就看得出來，這時花 30 秒修正，比事後審查一份改錯方向的 PR 省時很多。 隱私與資料使用 Google 官方說明，Jules 預設不會用私人儲存庫的程式碼來訓練模型，執行環境也和其他使用者隔離。處理公司內部程式碼之前，建議先讀過 Jules 官方文件 的資料處理說明，也確認一下所屬組織的原始碼外部存取政策。 方案與額度：免費版每天能跑幾個任務 Jules 用「每日任務數」和「同時執行數」來區分方案。依據 「Jules 免費方案每日提供 15 個任務、同時執行 3 個任務（2025 年 8 月正式版公告）」（來源：Google 官方部落格） ，付費方案則隨 Google AI 訂閱提供更高額度： 免費方案 ：每日 15 個任務，同時 3 個。適合個人專案與試用評估。 Google AI Pro ：每日約 100 個任務，同時約 15 個。適合每天都在寫程式的個人開發者。 Google AI Ultra ：每日約 300 個任務，同時約 60 個。適合大量平行處理維護工作的團隊。 額度與價格可能隨產品更新調整，實際數字以 Jules 官方網站 的當前方案頁為準。免費方案的 15 個任務，已經夠一個小型專案每天清掉一批技術債。 實際操作：從第一個任務到合併 PR 第一個任務最好挑「驗收條件能用一句話講清楚」的工作。以下是實際效果較好的任務類型和寫法。 適合交給 Jules 的任務 相依套件升級 ：「把 package.json 裡的 Express 從 4.x 升到 5.x，修正所有不相容的 API 呼叫，確保 npm test 全部通過。」 補測試 ：「幫 src/utils/date.js 的每個匯出函式補上 Jest 單元測試，涵蓋空值與時區邊界情況。」 修明確的 bug ：直接貼上錯誤訊息和重現步驟，並指出可能相關的檔案。 重構與命名統一 ：「把專案中所有 var 改成
FAQ
Jules 是什麼：從實驗專案到正式產品的時間線
Jules 最早在 2024 年 12 月以實驗性程式碼代理的身分亮相。它是 Google 展示 Gemini 2.0 代理能力的專案之一，當時只開放給少數測試者。完整說明見 Google Developers Blog 的 Gemini 2.0 開發者公告 。 2025 年 5 月的 Google I/O 上，Jules 轉為全球公開測試，改用 Gemini 2.5 Pro 驅動。測試期間的成果可以量化： 「公開測試期間，開發者透過 Jules 完成數萬項任務，公開分享的程式碼改進超過 14 萬項（2025 年 8 月）」（來源：Google 官方部落格） 。同年 8 月，Jules 正式結束測試，並推出分級方案。 Jules 的底層模型決定了它處理複雜修改的能力上限。 「Gemini 2.5 Pro 在 SWE-bench Verified 軟體工程基準測試取得 63.8% 的成績（2025 年 3 月，使用自訂代理設定）」（來源：Google DeepMind 官方部落格） 。這個基準測試用真實 GitHub issue 來檢驗模型能不能產出通過測試的修補程式，和 Jules 的
「非同步」代表什麼：Jules 和同步式 AI 助手的差別
Jules 和編輯器內的自動補完工具差別在工作模式。GitHub Copilot 的行內建議、Cursor 的即時對話屬於同步協作，開發者要一直待在編輯器前逐步確認。Jules 則是交辦後在雲端獨立執行，開發者可以關掉瀏覽器去做別的事，任務完成後再回來審查。 Jules 的執行流程 連結儲存庫 ：用 GitHub 帳號授權，選擇要讓 Jules 存取的 repo 和分支。 複製到雲端 VM ：Jules 把程式碼複製到 Google Cloud 上的隔離虛擬機，並安裝相依套件。 產生計畫 ：Jules 讀完程式碼後，列出準備修改的檔案和步驟，交給使用者核准或調整。 執行與驗證 ：核准後開始改程式碼，有測試指令的話會自己執行並根據結果修正。 交付差異 ：完成後顯示 diff，使用者確認後可以直接開成新分支和 Pull Request。 計畫核准這一步是 Jules 最重要的品質控管點。多數失敗的任務都是因為 Jules 誤解了需求，而這類誤解在計畫階段就看得出來，這時花 30 秒修正，比事後審查一份改錯方向的 PR 省時很多。 隱私與資料使用 Google 官方說明，Jules 預設不會
方案與額度：免費版每天能跑幾個任務
Jules 用「每日任務數」和「同時執行數」來區分方案。依據 「Jules 免費方案每日提供 15 個任務、同時執行 3 個任務（2025 年 8 月正式版公告）」（來源：Google 官方部落格） ，付費方案則隨 Google AI 訂閱提供更高額度： 免費方案 ：每日 15 個任務，同時 3 個。適合個人專案與試用評估。 Google AI Pro ：每日約 100 個任務，同時約 15 個。適合每天都在寫程式的個人開發者。 Google AI Ultra ：每日約 300 個任務，同時約 60 個。適合大量平行處理維護工作的團隊。 額度與價格可能隨產品更新調整，實際數字以 Jules 官方網站 的當前方案頁為準。免費方案的 15 個任務，已經夠一個小型專案每天清掉一批技術債。
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由 FeiYueh 親自審稿驗證 · 最後更新於 2026-10-15. Independently maintained — not AI-generated boilerplate.
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