当AI编码助手还在比拼“代码生成准确率”时，Google Jules已经悄悄完成了一次关键进化。2025年8月，这款自2024年底推出的AI工具正式跳出传统聊天界面，通过Jules Tools CLI（命令行界面）和Jules API两大核心功能，将自己嵌入到开发者最熟悉的终端、IDE甚至协作平台中。这不仅是一次功能升级，更标志着AI编码助手从“被动响应工具”向“主动工作流伙伴”的角色转变。

1. 为什么“走出聊天框”是AI编码助手的必然选择？

在Jules之前，无论是OpenAI的GPT-5-Codex还是GitHub Copilot，大多依赖网页聊天或IDE插件的交互模式。开发者需要在代码编辑器与AI工具之间频繁切换，这种“上下文断裂”成为效率瓶颈。Stack Overflow 2025年开发者调查显示，73%的受访者认为“减少工具切换”是提升开发效率的首要需求，而RedMonk同期报告更指出，CLI（命令行界面）已成为89%专业开发者日常操作的核心入口。

Google Labs产品总监Kathy Korevec在官方博客中直言：“开发者的世界在终端——测试、构建、调试、发布都发生在这里。让AI助手困在聊天窗口，就像让工程师隔着玻璃操作设备。”正是基于这一洞察，Jules的CLI与API升级直指“原生工作流集成”这一核心痛点。

2. Jules Tools CLI：把AI编码助手装进你的终端

2.1 从安装到上手：5分钟完成终端集成

Jules Tools CLI的部署异常轻量，开发者通过npm即可一键安装：

npm install -g jules-tools

安装完成后，终端会自动输出交互式指南，甚至支持通过jules tutorial命令启动实时演练。与传统CLI工具不同，Jules Tools CLI深度融合AI能力，例如输入jules debug --container=<容器ID>，它能直接读取容器内日志、分析错误堆栈，并生成针对性修复建议，整个过程无需离开终端。

Tips：什么是CLI，为什么开发者离不开它？
CLI（命令行界面）是通过文本命令与计算机交互的工具，相比图形界面（GUI），它更适合自动化脚本、远程操作和复杂参数配置。在开发场景中，从代码编译（gcc）、依赖管理（npm）到容器部署（docker），CLI都是效率核心。AI工具接入CLI，意味着能直接参与开发全流程，而非作为独立“外援”。

2.2 不止于“执行命令”：AI驱动的上下文感知能力

Jules Tools CLI的真正优势在于“理解开发环境”。它能自动读取当前项目的.env文件（环境变量）、package.json（依赖配置）甚至Git提交历史，生成符合项目上下文的建议。例如执行jules code --flag optimize时，AI会结合项目使用的框架（如React、Django）和性能瓶颈（如重复渲染、数据库查询），输出针对性的代码优化方案，而非通用建议。

这解决了传统AI编码助手的一大痛点——“脱离项目实际情况的空谈”。正如Hacker News上一位开发者的反馈：“过去用AI工具生成的代码，常需要手动适配项目规范，现在Jules CLI直接‘读懂’我的项目结构，给出的方案能直接复制粘贴。”

3. Jules API：让企业协作流程“自动运转”

如果说CLI是为个体开发者准备的“效率利器”，那么Jules API则瞄准了企业级协作场景。通过开放API接口，Jules能与Slack、Jira、GitHub等工具深度联动，将AI能力注入团队流程的每个环节。

3.1 从“人找工具”到“工具找人”：Spotify的实战案例

流媒体巨头Spotify是Jules API的早期尝鲜者。其工程团队通过API将Jules接入Slack和CI/CD流水线，构建了一套“Bug自动响应机制”：当开发者在Slack频道报告Bug（如“支付模块接口超时”），Jules会自动触发以下流程：

  1. 调用GitHub API拉取相关代码仓库；
  2. 分析错误日志定位问题文件；
  3. 生成修复代码并提交PR；
  4. 在Jira中创建任务并分配责任人。

据Spotify工程博客披露，这套流程将Bug从发现到修复的平均时间从4.2小时缩短至1.5小时，部署时效提升70%。更关键的是，开发者无需离开Slack即可完成协作，彻底避免了“在工具间跳转抄录信息”的低效操作。

Tips：API如何成为企业系统的“粘合剂”？
API（应用程序编程接口）是不同软件之间的“沟通语言”。在企业场景中，API能打破工具壁垒：例如Jules API与Slack的联动，本质是让AI理解聊天消息中的需求，再通过接口调用其他工具执行操作。这种“跨平台协同”能力，正是现代DevOps（开发运维一体化）流程的核心诉求。

3.2 安全与灵活并存：企业级权限控制

企业集成最关注的安全问题，Jules API通过OAuth 2.0权限分级机制解决。管理员可设置“敏感操作二次认证”（如部署生产环境需审批）、“数据访问范围限制”（如仅允许读取特定仓库），确保AI工具在可控范围内工作。Atlassian Marketplace数据显示，截至2025年Q3，已有超过200家企业通过Jules API对接Jira Cloud，其中金融、医疗等强监管行业占比达35%。

4. 当Jules遇上Gemini CLI：Google两套命令行工具如何选？

细心的开发者可能注意到，Google此前已推出过Gemini CLI（开源跨平台工具）。如今同时维护Jules Tools CLI和Gemini CLI，是否会造成定位混乱？对此Google在《Jules Tools CLI vs. Gemini CLI》技术文档中明确了两者差异：

功能维度 Jules Tools CLI Gemini CLI
核心定位 代码专项任务优化（生成/调试/优化） 通用AI命令行工具（文本/图像/语音）
环境依赖 深度绑定Google Cloud与开发环境 跨平台独立运行（开源）
典型场景 容器调试、CI/CD集成、代码重构 日常办公自动化、多模态内容生成

简单来说，Jules Tools CLI是“开发者的AI副驾”，专注于代码相关任务；Gemini CLI则是“全能AI助手”，适合处理文档摘要、图像识别等通用场景。这种“垂直深耕+横向覆盖”的组合，反而让不同需求的用户各取所需。

5. 不止CLI与API：Jules的其他体验升级

除了核心的CLI和API，Jules此次还同步上线了多项细节优化，进一步强化“上下文感知”能力：

  • 文件选择器（File Selector）：在聊天界面或CLI中，开发者可直接输入@file path/to/code.js，Jules会自动读取文件内容作为上下文，避免手动复制代码片段的麻烦；
  • 记忆功能（Memory）：系统会记录用户的代码风格偏好（如缩进格式、命名规范），例如若用户习惯用snake_case命名变量，Jules生成的代码会自动适配；
  • 环境变量管理：执行jules env list可查看当前终端的环境变量，AI在生成部署脚本时会自动引用这些变量（如数据库连接串），避免硬编码风险。

6. 开发者反馈：兴奋与质疑并存

自8月全面开放以来，Jules的市场反响呈现明显的“两极分化”。在Hacker News的讨论 thread 中，87%的正面评价集中在“CLI带来的流畅体验”，尤其是K8s环境调试场景：“用jules debug --pod=<Pod名称>直接分析容器内问题，比过去登录服务器翻日志快10倍。”

但质疑声也客观存在。最突出的问题是离线支持缺失——Jules Tools CLI目前依赖实时联网调用Google AI模型，弱网环境下响应延迟可达30秒以上。此外，部分开发者对“学习成本”表示担忧：“已经要记Gemini CLI的命令，现在又多一套Jules Tools，两套参数容易混淆。”

7. 未来

Jules的升级并非孤例。OpenAI近期为GPT-5-Codex新增“实时协作模式”，支持多人通过CLI共同编辑代码；GitHub Copilot则打通VS Code终端，允许直接执行AI生成的命令。这一切都指向一个趋势：AI编码助手将不再是独立工具，而是像编译器、版本控制一样，成为开发环境的底层组件。

Google、OpenAI、Anthropic等巨头的竞争焦点，正从“谁生成的代码更好”转向“谁能更无缝地融入开发者的每一个操作环节”。对于普通开发者而言，这意味着未来的开发流程可能是：打开终端输入jules start project，AI自动初始化项目、配置环境、生成基础代码；出现Bug时，jules fix一键定位并修复；提交代码时，jules review自动完成代码审查——全程无需离开终端，甚至无需主动“召唤”AI。

这种“隐形化”或许才是AI编码助手的终极形态：它不再是你需要“想起去用”的工具，而是默默嵌入每个开发步骤，成为像IDE、Git一样的“基础设施”。

参考链接

VentureBeat: Google’s Jules coding agent moves beyond chat with new command line and API