A Google külső eszközök integrációjával bővíti a Gemini Code Assist szolgáltatást

A Google nemrégiben jelentős előrelépést tett a Gemini Code Assist külső eszközökkel való integrálása terén. Az új fejlesztés lehetővé teszi a harmadik féltől származó eszközök használatát, beleértve olyan népszerű platformokat, mint az Atlassian Rovo, GitHub, GitLab, Google Docs, Sentry és Snyk. Ez a lépés jelentősen javíthatja a fejlesztők munkafolyamatát és hatékonyságát.

A Gemini Code Assist újdonságai

A Gemini Code Assist, amely a GitHub Copilot versenytársaként lépett piacra, igyekszik egyre átfogóbb megoldást kínálni a fejlesztőknek. A rendszer főbb jellemzői közé tartoznak:

  • Mesterséges intelligenciával támogatott kódsegédlet
  • Természetes nyelvű kommunikáció
  • Kódátalakítási képességek
  • Helyi kódbázis-ismeret

Az új integráció révén a fejlesztők közvetlenül az integrált fejlesztői környezetükben (IDE) férhetnek hozzá ezekhez az eszközökhöz, ami jelentősen csökkentheti a kontextusváltások számát és növelheti a produktivitást.

Partnerségek és integráció

A jövőbeli szorosabb együttműködés érdekében a Google stratégiai partnerségeket kötött a vezető szoftverfejlesztési eszközök gyártóival. Ryan J. Salva, a Google vezető igazgatója és Prithpal Bhogill, csoportos termékmenedzser kiemelte: "Felismerve a fejlesztők által használt eszközök sokféleségét, számos partnerrel működünk együtt, hogy technológiáikat közvetlenül a Gemini Code Assistba integráljuk. Ez átfogóbb és hatékonyabb fejlesztési élményt biztosít." Az integráció technikai megvalósítása az OpenAPI szabványon vagy egyedi YAML fájlokon alapul, lehetővé téve a természetes nyelvi parancsok API-hívásokká való átalakítását.

Technikai részletek és előnyök

A Gemini Code Assist eszközei lehetővé teszik a fejlesztők számára, hogy:

  1. Valós idejű adatokhoz férjenek hozzá
  2. Külső alkalmazásokat érjenek el közvetlenül a kódolási környezetből
  3. Csökkentsék a zavaró tényezőket és növeljék a koncentrációt

Richard Seroter, a Google Cloud vezető igazgatója megjegyezte: "Bár a Google gyakran nem az első a piacon, idővel általában vezető pozíciót ér el. A Gemini Code Assist, bár nem az első AI-támogatott IDE eszköz, kezd igazán versenyképessé válni."

Gemini 2.0 Flash támogatás

A közelmúltban bejelentett Gemini 2.0 Flash támogatás további előnyöket kínál:

  • Nagyobb kontextusablak, amely lehetővé teszi nagyobb vállalati kódbázisok megértését
  • Jobb minőségű válaszok és alacsonyabb késleltetés
  • Hosszabb megszakítás nélküli munkamenetek lehetősége

A Gemini 2.0 Flash a Google legújabb mesterséges intelligencia modellje, amellyel a Google jelentősebb fejlesztéseket igyekszik biztosítani.

Főbb jellemzői:

  • Fejlett multimodalitás: képes szöveges, képi, videós és hangalapú bemeneteket feldolgozni, valamint képeket és hangüzeneteket generálni.
  • Gyorsabb és hatékonyabb: kétszer gyorsabb, mint az előző 1.5 Pro modell, miközben teljesítménye is javult.
  • Új képességek: natív képgenerálás, irányítható szövegfelolvasás és eszközhasználat (pl. Google Keresés, kódfuttatás).
  • Ügynöki képességek: képes megérteni a felhasználói igényeket, előre gondolkodni és feladatokat végrehajtani.
  • Valós idejű alkalmazások támogatása: új Multimodal Live API-val rendelkezik, amely lehetővé teszi a valós idejű hang- és videóstreaming alkalmazások fejlesztését.

Ezek a fejlesztések valóban hasznosak lehetnek számos projekt számára, ugyanakkor Addy Osmani, a Google mérnöke arre figyelmeztet: "Az AI nem teszi drámaian jobbá a szoftvereinket, mert a szoftverek minőségét soha nem korlátozta elsősorban a kódolás sebessége." Osmani hangsúlyozza, hogy a mesterséges intelligencia fő előnye a gyorsabb iteráció és kísérletezés lehetősége, ami jobb megoldásokhoz vezethet.

Árazás és hozzáférés

A Code Assist jelenleg az OAuth 2.0 Authorization Code engedélyezési kódtípuson keresztül támogatja a partner API-k hitelesítését. A Google tervezi az API-kulcs alapú hitelesítés bevezetését is a közeljövőben. Az árképzés felhasználónkénti, havi licenceken alapul:

  • A licencek ára 19 USD és 54 USD között mozog felhasználónként és havonta
  • Havi vagy éves kötelezettségvállalás lehetséges

A fejlesztők a Google űrlapján keresztül kérhetnek hozzáférést a Code Assist eszközök privát előnézetéhez. További részletek az árazással kapcsolatan itt érhetőek el.

Összegzés

A Gemini Code Assist bővítése a harmadik féltől származó eszközök integrációjával jelentős lépés a fejlesztői produktivitás növelése felé. A Google stratégiája, hogy a mesterséges intelligenciát a fejlesztői munkafolyamat szerves részévé tegye, ígéretes jövőt vetít előre a szoftverfejlesztés területén. Ugyanakkor fontos szem előtt tartani, hogy a mesterséges intelligencia nem helyettesíti a fejlesztői szakértelmet és kreativitást, hanem inkább kiegészíti és támogatja azt. A fejlesztőknek érdemes lehet kipróbálniuk a Gemini Code Assist új funkcióit, hogy saját tapasztalatot szerezzenek arról, hogyan illeszkedik ez az eszköz a munkafolyamatukba, és milyen mértékben képes növelni a hatékonyságukat és a kód minőségét.   

Osszd meg ezt a cikket
Erős turbulencia a Meta Llama modelljei körül
Még egy hete sincs a piacon a Llama 4 máris erős kritikákat kapott a felhasználóktól. Mint korábban írtam a Llama 4 egyik újdonsága, hogy egy olyan architektúrát használ, amely különböző modulokból épül fel ezért lehetővé teszi, hogy sokkal nagyobb tényleges paraméterrel rendelkezzen, mint amennyit aktívan használ, ezért elméletileg jóval jobb teljesítményt kellene nyújtania. Több független felhasználói teszt alapján azonban, mégsem hozza az elvárt eredményeket főleg matematikai és kódolási feladatok esetében. Egyesek szerint a Meta erősen manipulálta a benchmarkokat, hogy minél jobb eredményeket tudjon felmutatni. Míg mások úgy vélik, hogy elképzelhető, hogy valamilyen belső modellverziót futtattak a benchmarkokon és a piacra már egy jóval szerényebb képességű modellt dobtak.
Google Geospatial Reasoning új AI eszköz a térinformatikai problémák megoldására
A térinformatika napjaink egyik legdinamikusabban fejlődő tudományterülete, amely a földrajzi térhez kapcsolódó adatok gyűjtésével, elemzésével és megjelenítésével foglalkozik. A szakterület a földtudományokat és az informatikát ötvözve szolgálja az olyan gyakorlati célokat, mint a várostervezés, az infrastruktúra-fejlesztés, a természeti katasztrófák kezelése vagy a közegészségügy. Bár a technológia számos területen már régóta jelen van – elég a GPS-navigációra, vagy a Google Maps-re gondolnunk –, az utóbbi években tapasztalt adatrobbanás, valamint a valós idejű döntéshozatal iránti növekvő igény új típusú megoldásokat követelt meg. Itt lép be a képbe a mesterséges intelligencia, különösen a Google által fejlesztett Geospatial Reasoning keretrendszer.
Megjelent a Jakarta EE Web Profile 11
A tervezettől kicsit később, de megérkezett az Eclipse Foundation által gondozott Jakarta EE Web Profile legújabb 11-es verziója, amely az előző verziókhoz képest jelentősebb újításokat tartalmaz.
Új szabványos lock fájlformátum a Python csomagkezelésében
A Python fejlesztőközössége a PEP 751 elfogadásával bevezeti a pylock.toml formátumot, amely egységes és biztonságos megoldást kínál a függőségek kezelésére. Ez a lépés egy régi problémát old meg, hiszen eddig nem létezett olyan hivatalos szabvány, amely garantálta volna a csomagverziók és függőségek konzisztens kezelését különböző környezetekben.