Jules AI: 개발 생산성을 2배 높이는 비동기 AI 코딩 비서 가이드

 

Jules AI 코딩 활용 가이드: 혁신적인 개발 경험을 시작해보세요! 이 가이드를 통해 Jules AI의 강력한 기능과 실제 활용 사례를 알아보고, 개발 효율성을 극대화하는 방법을 발견할 수 있습니다.

 

요즘 개발 트렌드를 보면 AI가 정말 빠지지 않는 것 같아요. 특히 코딩 분야에서는 더욱 그렇죠? 특히 Google이 개발한 비동기식 AI 코딩 비서, Jules AI는 정말 혁신적이라고 할 수 있습니다. 초보 개발자부터 베테랑 실무자까지 모두에게 큰 도움이 될 이 도구에 대해 같이 한번 알아볼까요? 😊

 

Jules AI란 무엇인가? (기본 개념과 작동 방식) 🤔

Jules AI는 자연어로 요청하면 자동으로 코딩 작업을 수행하는 AI 에이전트입니다. 단순히 다음 한 줄의 코드를 제안하는 것을 넘어, 프로젝트의 전체 맥락을 이해하고 복잡한 작업을 독립적으로 처리할 수 있다는 점이 핵심이에요. 예를 들어, "버그를 수정하고 코드에 주석을 추가해줘"와 같이 요청하면, 해당 저장소 전체를 분석한 후 관련된 모든 파일의 버그를 찾고 수정하며, 필요한 주석이나 문서화까지 자동으로 수행할 수 있습니다.

Jules AI는 클라우드 상의 가상 머신(VM)에서 사용자 대신 백그라운드 작업을 수행하는 비동기 에이전트입니다. 작업을 지시한 뒤 다른 업무에 집중할 수 있고, 완료되면 계획서와 코드 변경 내역(diff)을 제공해주어 개발 효율성을 크게 높여줍니다. GitHub과의 긴밀한 연동도 특징인데요, GitHub 이슈에 "assign-to-jules" 라벨을 붙이거나 Jules 웹 인터페이스에서 저장소와 브랜치를 선택하여 작업을 시작할 수 있습니다. Jules는 저장소를 클라우드 VM에 복제한 후, 최신 Google AI 모델로 코드를 이해하고 수정합니다.

Jules에 작업을 지시하면 AI가 먼저 세부 계획을 수립하고, 어떤 파일을 어떻게 변경할지 이유와 함께 제시합니다. 사용자가 이를 검토하여 수정 방향을 조율할 수 있고, 승인 후 Jules는 코드를 수정하여 Pull Request(PR) 형태로 변경사항을 올려줍니다. 개발자는 PR의 diff를 확인한 뒤 문제가 없으면 병합하여 적용하면 되는 식이죠.

💡 알아두세요!
Jules AI는 버그 수정, 종속성 버전 업그레이드, 테스트 코드 작성, 문서 보완, 신규 기능 구현 등 다양한 작업을 자동화해줍니다. 심지어 Node.js 버전을 올리고 호환성 수정과 테스트 보완까지 한꺼번에 처리하는 것도 가능해요. 코드 변경 내용을 음성으로 들려주는 changelog 기능도 있어 팀원들과의 공유가 정말 편리합니다.

Jules AI는 사용자의 코드를 외부에 유출하거나 재학습에 활용하지 않도록 설계되어 프라이버시와 보안에도 신경 썼습니다. 모든 작업은 격리된 VM에서 이루어지고, 개인 저장소의 코드가 AI 모델의 학습에 사용되지 않고 작업 완료 후 즉시 폐기됩니다. 사전에 사용자가 승인한 GitHub 권한 내에서만 동작하며, 최종 코드 반영 여부는 항상 개발자가 검토 후 결정하게 되어있으니 안심하고 사용할 수 있습니다.

 

초보 개발자를 위한 Jules AI 활용 사례 🎓

코딩을 처음 배우는 분들이라면 Jules AI가 정말 든든한 학습 파트너가 될 거예요. 저도 그랬거든요! 막막했던 코딩 작업을 Jules가 어떻게 도와주는지 몇 가지 예를 들어볼게요.

1. 코드 추천 및 예제 생성 💡

어떤 코드를 써야 할지 감이 안 잡힐 때가 많죠? Jules AI에 자연어로 구현하고 싶은 기능을 요청하면, 해당 기능을 수행하는 코드를 생성해줄 수 있습니다. 예를 들어, "팩토리얼을 계산하는 함수를 만들어줘"라고 하면 아래와 같은 파이썬 코드를 바로 받을 수 있어요.

def factorial(n):
    """주어진 양의 정수 n에 대한 팩토리얼 값을 반환합니다."""
    if n <= 1:
        return 1
    else:
        return n * factorial(n - 1)

이런 식으로 Jules가 제시한 코드를 통해 문제 해결 방법을 배우고, 직접 실행해보면서 결과를 확인할 수 있습니다. 새로운 개념을 학습하거나 구현 방법을 모를 때 정말 큰 도움이 된답니다.

2. 오류 디버깅 지원 🐛

Jules AI는 코드의 버그나 오류를 자동으로 찾아내고 수정하는 데도 정말 유용합니다. 코드에서 문제가 발생한 부분을 설명하거나 "이 코드의 버그를 고쳐줘"라고 요청하면, Jules가 분석해서 수정된 코드를 제안해주죠.

예를 들어, 짝수 개수를 세는 아래 자바스크립트 코드에 에러가 있다고 가정해볼게요.

const nums = [1, 2, 3];
nums.forEach(n => {
    if (n % 2 === 0) evenCount++;
});
console.log(evenCount);

`evenCount` 변수가 정의되지 않아 에러가 발생할 텐데, Jules는 이 문제를 정확히 파악하고 아래처럼 수정된 코드를 제안합니다.

const nums = [1, 2, 3];
let evenCount = 0;  // 카운트 변수를 미리 선언
nums.forEach(n => {
    if (n % 2 === 0) evenCount++;
});
console.log(evenCount);

Jules AI의 오류 디버깅 지원 기능을 통해 초보자는 문제 해결 능력을 기르고, 흔히 저지르는 실수를 자연스럽게 고치는 방법을 배울 수 있어요.

3. 코드 문서화 및 주석 생성 📝

코드 문서화는 중요하다고 하는데 막상 하려니 어렵잖아요. Jules AI를 활용하면 코드에 대한 설명문이나 주석, Docstring 등을 자동으로 생성하여 코드의 가독성을 높이고 이해를 도와줍니다.

아래처럼 간단한 덧셈 함수가 있다고 해볼게요.

def add(a, b):
    return a + b

Jules에게 "이 함수에 대한 문서 주석을 추가해줘"라고 요청하면, Docstring이 추가된 코드를 제안해줍니다.

def add(a, b):
    """두 숫자 a와 b의 합계를 반환합니다."""
    return a + b

이처럼 Jules가 생성한 문서 주석은 함수의 기능을 한글로 설명하여 이해하기 쉽게 만들어줍니다. 초보 개발자는 Jules의 도움으로 올바른 문서화 습관을 기를 수 있고, "이 코드가 하는 일을 설명해줘"라고 물어보면서 학습 용도로도 활용할 수 있습니다. 마치 선배 개발자가 옆에서 설명해주듯 코드를 배울 수 있는 거죠.

 

실무 개발자를 위한 Jules AI 활용 방법 👩‍💼👨‍💻

Jules AI를 활용하면 개발 생산성을 크게 높일 수 있답니다. 반복적인 작업이나 시간이 많이 드는 작업을 자동화하고, 코드 품질을 개선하며, 개발 흐름을 가속화하는 다양한 활용 방안을 살펴볼까요?

1. 반복 작업 자동화 및 코드 업데이트 🔄

라이브러리 버전 업그레이드처럼 수십 개 파일에서 import 구문을 수정하고, 변경된 API에 맞춰 코드를 고치는 일은 정말 많은 시간을 소모합니다. Jules AI는 이러한 반복 작업을 자동화하여 개발자의 수고를 덜어줍니다. "프로젝트의 React 버전을 최신으로 올리고 호환되지 않는 부분을 수정해줘"라고 지시하면, AI가 관련 코드를 모두 찾아 다단계로 수정 작업을 수행하죠. 실제로 Jules는 Node.js 업그레이드, 호환성 수정, 테스트 보완까지 하나의 작업 흐름으로 처리한 사례가 공개되기도 했어요. 이런 코드 자동화 기능 덕분에 반복되는 변경 작업이나 대규모 코드 업데이트를 빠르고 정확하게 처리할 수 있습니다.

코드 리팩토링도 Jules에게 맡길 수 있어요. "이 프로젝트의 코드 스타일을 통일하고 불필요한 중복을 제거해줘"라고 명령하면, 변수명 변경, 함수 추출, 포매팅 등 코드 개선 작업을 일괄 수행해줍니다. 자동화된 리팩토링은 사람보다 실수를 줄이고 일관성을 유지해 주어, 팀 전체의 코드 품질 향상에 기여합니다.

2. 테스트 코드 작성 및 품질 향상 ✅

테스트 코드는 소프트웨어 품질에 필수적이지만, 테스트 작성에 시간을 충분히 할애하기는 어렵습니다. Jules AI는 기존 코드 기반으로 필요한 테스트를 생성해 줌으로써 이 문제를 해결해줍니다. 예를 들어, 로그인 기능을 구현했는데 테스트가 부족하다면 "로그인 API에 대한 단위 테스트를 추가해줘"라고 요청할 수 있어요. Jules는 해당 기능의 동작을 파악하여, 예상되는 입력과 출력에 대한 테스트 케이스들을 만들어줍니다. 아래는 Jules가 생성해줄 수 있는 파이썬 테스트 코드의 간단한 예입니다.

def test_add():
    # add 함수가 두 숫자의 합을 올바르게 반환하는지 검증
    assert add(2, 3) == 5
    assert add(-1, 1) == 0

Jules의 테스트 생성 기능을 이용하면 빠르게 테스트 스위트를 구축하고 코드의 신뢰성을 높일 수 있습니다. 특히 새로운 기능을 추가한 후 Jules에게 테스트 생성을 맡기면, 놓치기 쉬운 경계 상황까지 검증하는 코드를 얻을 수도 있습니다. Jules가 만들어준 테스트를 리뷰하면서 보완하거나, 재차 요청하여 추가 개선을 할 수 있습니다.

3. 복잡한 기능 구현 보조 🛠️

경험 많은 개발자라도 생소하거나 복잡한 기능을 처음부터 구현하려면 시간이 걸리죠. Jules AI는 이런 경우 기능 구현의 보조 도구로 활용할 수 있습니다. 새로운 모듈이나 클래스의 뼈대를 생성하거나, 반복적인 API 연동 코드를 대신 작성해줄 수 있어요. "결제 시스템에서 할인 쿠폰 로직을 추가해줘"와 같이 고수준의 요구사항을 제시하면, Jules는 관련 코드를 생성하고 프로젝트에 통합하는 작업까지 수행할 수 있습니다. 개발자는 Jules의 결과물을 기반으로 세부 로직을 수정하거나, 프로젝트 특성에 맞게 다듬으면 되죠. 이때 Jules가 함께 제시하는 작업 계획과 이유를 통해 왜 그런 코드가 필요한지도 파악할 수 있어, 단순 코드 생성 이상의 통찰을 얻을 수 있습니다.

Jules는 멀티파일 변경과 병렬 작업 처리에 강점이 있습니다. 대규모 리팩토링으로 수십 개 파일을 동시에 수정해야 할 때 Jules에게 일괄 작업을 맡기면, 짧은 시간 내에 모든 변경사항을 처리해줍니다. 개발자는 Jules가 올린 PR을 검토하면서 변경 내역을 빠르게 파악하고, 필요한 부분만 수동으로 조정하면 됩니다. 정말 똑똑한 자동화 엔지니어가 팀에 한 명 추가된 것 같은 기분이에요.

 

다양한 프로그래밍 언어에서의 지원 및 예시 🌐

Jules AI의 강력함은 특정 언어에 국한되지 않고 다양한 프로그래밍 언어를 지원한다는 점에서도 나타납니다. Jules가 사용하는 AI 모델은 방대한 코드 데이터로 학습되어 Python, JavaScript, Go, Java, Rust 등 여러 언어의 문법과 관용구를 이해합니다. Jules의 실행 환경인 VM에는 주요 언어들의 실행 환경이 기본 내장되어 있어, 별다른 설정 없이도 대부분의 프로젝트에서 바로 작업을 시작할 수 있습니다.

• Python 예시: Jules는 파이썬 프로젝트에서 버그를 찾고 수정하거나, 자동으로 Docstring을 추가하고, Django/Flask 같은 프레임워크 설정까지 도와줄 수 있습니다. 앞서 살펴본 팩토리얼 함수나 `add` 함수의 예제처럼 알고리즘 구현부터 테스트 생성까지 파이썬 코드를 자유자재로 다룹니다.
• JavaScript 예시: 웹 프론트엔드/백엔드 환경에서도 Jules를 활용할 수 있어요. Node.js 기반 프로젝트에서 패키지 버전을 올리고 deprecated된 함수를 일괄 변경하거나, React 컴포넌트에 PropTypes나 JSDoc 주석을 자동 추가하는 작업을 Jules에게 맡길 수 있습니다. `evenCount` 예제처럼 JavaScript 버그 수정도 Jules가 즉시 해낼 수 있는 작업입니다.
• 그 밖의 언어: Go나 Rust같이 시스템 프로그래밍 언어, Java/C#같은 엔터프라이즈 언어도 Jules가 지원합니다. 예를 들어 Go 프로젝트에서 Jules에게 "메모리 누수를 일으킬 수 있는 코드 패턴을 찾아 고쳐줘"라고 하면, AI가 Go 코드 특유의 문제까지 이해하여 수정할 수 있습니다. 이렇듯 Jules는 언어별 특성을 고려하여 동작하기 때문에, 폴리글롯 환경의 프로젝트에서도 일관된 도움을 받을 수 있습니다.

다만, Jules가 모든 언어의 모든 프레임워크 상세 사용법을 100% 완벽히 알지는 못할 수도 있습니다. 새로운 언어나 특수한 프레임워크의 경우, Jules가 일반적인 코드 스타일로 구현해준 후 개발자가 세부 사항을 조정해야 할 수도 있어요. 하지만 지속적인 모델 업데이트와 학습으로 지원 언어의 깊이와 폭이 넓어지고 있으니, 앞으로 더 많은 언어에서 유용한 결과를 기대할 수 있을 겁니다.

 

다른 AI 코딩 도구와 Jules의 차별점 ✨

요즘 AI 코딩 도구는 많지만, Jules AI는 확실히 다른 점이 있어요. GitHub Copilot이나 OpenAI Codex 같은 도구들과 Jules AI는 어떤 차이가 있을까요?

• 자율 에이전트 vs. 보조 도구: GitHub Copilot이나 일반적인 코드 생성기는 개발자가 코드를 작성할 때 자동완성 형태로 제안하는 보조 도구입니다. 반면 Jules AI는 작업 단위로 명령을 받아 전체를 수행하는 자율형 에이전트예요. Copilot이 "for 문 다음에 올 코드를 추천"하는 식이라면, Jules는 "프로젝트에 새로운 기능 추가"처럼 더 큰 범위의 요구사항을 받아들여 계획부터 실행까지 진행합니다. 코드 작성부터 수정, 테스트, 문서화까지 한 번의 지시로 처리할 수 있다는 점이 다릅니다.
• 비동기 백그라운드 처리: Jules는 클라우드에서 비동기로 작업을 수행하므로 개발자가 결과를 기다리며 멈춰있을 필요가 없습니다. 이는 다른 도구들이 IDE에서 실시간으로 동작하며 개발 흐름에 동기적으로 개입하는 것과는 큰 차이죠. Jules의 비동기 처리 덕분에, 예를 들어 큰 리팩토링 작업을 맡겨두고 그동안 다른 모듈을 개발하는 병행 작업이 가능합니다.
• 깊은 GitHub 워크플로우 통합: Jules AI는 GitHub과 직접 연동되어 Pull Request 생성, 이슈와 연계한 작업 등이 자동화되어 있습니다. Copilot의 경우 IDE 플러그인 형태로 작동하지만, Jules는 완결된 코드를 PR 형태로 제시하여 코드 리뷰 프로세스와도 자연스럽게 어우러집니다. 변경 내역에 대한 음성 요약(changelog)까지 제공하여 팀원들과의 공유를 돕는 등, 개발 도구 전반에 걸친 통합 지원이 돋보입니다.
• 모델 및 성능: Jules AI의 엔진은 Google DeepMind의 최신 대규모 언어 모델인 Gemini 2.5 Pro를 기반으로 합니다. 이는 높은 수준의 코드 이해력과 추론 능력을 제공하여, 여러 파일에 걸친 복잡한 변경도 정확히 수행해냅니다. Copilot은 OpenAI의 Codex 모델을 기반으로 하며 짧은 코드 생성에 특화되어 있죠. Jules는 계획 수립 단계에서 "이유까지 설명하는 AI 비서"처럼 동작하므로, 작업의 맥락과 근거를 함께 얻을 수 있다는 이점도 있습니다.
• 가격 및 접근성: 2025년 현재 Jules AI는 퍼블릭 베타로 무료 제공되고 있어 누구나 쉽게 체험해볼 수 있습니다. GitHub Copilot 등은 유료 구독이 필요한 경우가 많아요. 물론 Jules의 무료 제공은 베타 기간 한정이며, 향후에는 유료 모델이 도입될 예정입니다. 하지만 지금 다양한 기능을 무료로 시험해볼 수 있다는 건 큰 장점이죠.

종합적으로 보면, Jules AI는 기존 도구들이 채워주지 못하던 부분까지 포괄하는 '자동화 개발 파트너'라고 볼 수 있습니다. 코딩 보조를 넘어 실제로 코드를 작성하고 수정해주는 능동적인 역할을 하기 때문에, 개발 방식의 패러다임을 전환시키는 도구로 평가받고 있습니다. 정말 "또 하나의 개발자"라고 부를 만합니다.

 

Jules AI 사용 시 유의점 및 윤리적 고려사항 ⚠️

Jules AI를 활용할 때 몇 가지 주의사항과 윤리적 고려를 염두에 두는 것이 좋습니다.

1. 결과물에 대한 검토와 테스트 🧐

Jules가 만들어준 코드라고 해도 반드시 개발자의 검토를 거쳐야 합니다. AI도 완벽하지 않아서 프로젝트 맥락을 오해하거나 최적이 아닌 코드를 생성할 가능성이 있어요. 다행히 Jules는 작업 완료 시 변경된 코드의 상세 내역과 이유를 제공하므로 개발자가 이를 검토하고 승인 여부를 결정하게 됩니다. 이때 Jules의 수정 내용을 면밀히 살펴보고, 필요하면 직접 수동 수정을 가한 후에 병합하는 것이 안전합니다.

Jules가 생성한 코드에 대해서는 자체적인 테스트나 추가 검증을 수행하여 품질을 확인하는 것이 중요합니다. 예를 들어 Jules가 버그를 수정했더라도, 수정된 부분에 대해 테스트 케이스를 돌려보거나 새로 작성하는 식으로 교차 검증을 하는 것이 좋습니다. 결국 최종 책임은 개발자에게 있으므로, Jules는 어시스턴트로 활용하되 최종 결정권은 사람에게 있음을 늘 유념해야 합니다.

2. 사용 제한과 서비스 정책 ⏱️

Jules AI는 현재 베타 서비스 중이며, 하루 이용 가능 작업 수에 제한(일 5건)이 있습니다. 또한 동시에 실행할 수 있는 작업 수도 제한되어 있고, 음성 요약 기능도 하루 5회로 제한됩니다. 이러한 사용 한도를 넘어서면 추가 작업이 차단되므로, 중요한 작업의 마감이 임박했을 때 이 한도에 걸리지 않도록 계획을 세워야 합니다. 베타 기간 이후에는 유료화될 예정이므로, 팀이나 기업 차원에서 도입을 검토한다면 향후 비용 정책도 염두에 두어야 합니다. Jules를 업무에 깊이 통합하려는 경우, 사용 제한 확장 신청을 통해 할당량을 늘릴 수 있는지 확인하고 (현재는 일부 헤비 유저에게 확장 기회를 제공), 유료 전환에 대비한 예산 계획도 수립하는 것이 좋습니다.

3. 윤리적 개발과 보안 🛡️

AI 코딩 도구를 사용할 때 지켜야 할 기본 윤리도 있습니다. Jules AI는 개발자의 지시에 따라 코드를 생성하므로, 악의적인 코드나 보안에 위협이 되는 기능을 요청하지 않아야 합니다. 예를 들어 취약점을 악용하는 코드, 멀웨어 작성 등 비윤리적이거나 불법적인 목적에는 Jules를 이용하지 말아야 합니다. 또한 Jules가 만들어낸 코드 조각이 오픈소스 코드를 기반으로 했다면 (Jules는 비공개 코드를 학습에 사용하지 않지만 모델 학습 데이터에 포함된 공개 코드 조각과 유사한 코드를 생성할 가능성은 있습니다), 그 라이선스 준수 여부를 신경 써야 합니다. 일반적으로 작은 코드 조각은 큰 문제가 없겠지만, 만약 Jules가 완성된 코드의 상당 부분을 통째로 만들어줬다면 해당 코드가 어디서 유래했는지 검토하는 것이 안전합니다. 이를 통해 저작권이나 라이선스 문제가 발생하지 않도록 주의해야 합니다.

4. 과도한 의존 자제 및 학습 활용 🧠

초보 개발자의 경우 Jules에 지나치게 의존해 버리면 정작 본인의 실력 향상에 방해가 될 수 있습니다. Jules AI가 편리하다고 해서 과제를 모두 맡겨버리기보다는, Jules의 도움으로 나온 코드를 분석하고 이해하는 과정을 거치며 자기 것으로 만드는 노력이 필요합니다. 예를 들어 Jules가 제공한 해결책이 왜 그런 코드를 작성했는지 고민하고, 더 나은 방법은 없는지 성찰해보는 것이 좋습니다. 이러한 태도가 있다면 Jules는 좋은 교사가 되지만, 없다면 그저 답안지 역할만 하게 됩니다. AI 도구는 도우미일 뿐, 개발자의 창의성과 판단력을 대체할 수 없다는 점을 항상 염두에 두어야 합니다.

 

마무리: 핵심 내용 요약 📝

Jules AI는 개발 과정을 혁신하는 강력한 도구입니다. 단순히 코드를 대신 써주는 것을 넘어 개발자의 사고 과정을 확장시켜주는 파트너라는 점이에요. 특히 아래 세 가지 핵심을 기억하시면 Jules AI를 훨씬 효과적으로 활용할 수 있을 겁니다.

💡

Jules AI 핵심 요약

✨ 자율적 AI 에이전트: 단순히 코드 조각을 추천하는 것을 넘어, 전체 프로젝트의 맥락을 이해하고 복잡한 코딩 작업을 자율적으로 수행합니다.

📊 GitHub 워크플로우 통합: GitHub 이슈 및 Pull Request와 완벽하게 연동되어, 개발 프로세스에 자연스럽게 녹아들어 생산성을 극대화합니다.

🚀 다양한 활용과 효율성: 버그 수정, 테스트 코드 작성, 대규모 리팩토링, 문서화 등 반복적이고 시간 소모적인 작업을 자동화하여 개발자가 핵심 업무에 집중할 수 있도록 돕습니다.

⚠️ 개발자의 최종 검토 필수: AI가 생성한 코드라도 반드시 개발자의 꼼꼼한 검토와 테스트를 거쳐야 하며, 최종 책임은 개발자에게 있다는 점을 명심해야 합니다.

Jules AI와 함께라면, 더욱 스마트하고 효율적인 개발 환경을 만들 수 있습니다.

 

자주 묻는 질문 ❓

Q: Jules AI는 어떤 종류의 개발자에게 가장 유용한가요?

A: 초보 개발자는 학습 파트너로서 코딩 예제, 디버깅, 문서화에 도움을 받을 수 있으며, 실무 개발자는 반복 작업 자동화, 테스트 코드 생성, 복잡한 기능 구현 보조에 활용할 수 있습니다.

Q: Jules AI가 생성한 코드의 품질은 신뢰할 수 있나요?

A: Jules AI는 Google의 최신 Gemini 2.5 Pro 모델을 기반으로 높은 코드 이해력과 추론 능력을 제공하지만, 완벽하지 않으므로 항상 개발자의 검토와 추가 테스트가 필수적입니다.

Q: Jules AI를 사용하면 제 코드가 외부에 노출될 위험은 없나요?

A: Jules AI는 사용자의 코드를 외부에 유출하거나 재학습에 활용하지 않도록 설계되었습니다. 모든 작업은 격리된 VM에서 이루어지며, 개인 저장소의 코드는 작업 완료 후 즉시 폐기됩니다.

Q: Jules AI와 GitHub Copilot의 가장 큰 차이점은 무엇인가요?

A: GitHub Copilot은 개발자에게 코드 자동완성을 제안하는 '보조 도구'인 반면, Jules AI는 '자율 에이전트'로서 작업 단위로 명령을 받아 계획 수립부터 코드 수정, PR 생성까지 전체를 수행합니다.

Q: Jules AI의 현재 사용 제한이 있나요?

A: 현재 퍼블릭 베타 서비스 중이며, 하루 이용 가능 작업 수에 제한(일 5건)이 있습니다. 또한 동시에 실행 가능한 작업 수와 음성 요약 기능 사용 횟수에도 제한이 있습니다.