新功能介绍：Jules 最敏锐的批评者和最有价值的伙伴

像 Jules 这样的 AI 编码代理可以在您专注于其他事情的同时构建、重构和临时搭建代码。虽然其便利性和易用性令人爱不释手，但有时也会导致细微的错误、边缘案例缺失和未经测试的假设。为此，我们在 Jules 中引入了一项新功能，即在输出代码之前对其进行审查和批评。

批评增强生成

批评者角色虽然简单却功能强大：当 Jules 构建代码时，批评者功能会提出质疑。提出的每项更改在应用前都要经过抗辩式审核。批评者就像 Jules 的同行评审员，该角色非常熟悉代码质量原则，并且当您重蹈前人覆辙时，会大胆指出。

批评者直接集成到代码生成过程中，这称为批评增强生成。这次的首发版本会在单次生成中一次性评估最终输出。未来我们计划使其成为真正的多步骤代理，让它能够使用工具调用或在子任务之后或计划之前开始工作，但目前该功能仅能一次性审查整个生成过程。多步骤审核将利用多步骤研究，其中批评者使用外部工具（如代码解释器或搜索引擎）验证输出，并从这些结果中学习。

批评者的工作

批评者不会修复代码，而是标记代码，然后将其交还给 Jules 进行改进。例如：

• 一个补丁通过了所有测试，但引入了一个微小的逻辑错误：“输出与预期情况匹配，但若输入不可见，则会失败。”

• 一项编译某个必填字段但会将其静默删除的更改：“函数签名已更新，但仍有参数未处理完毕。”

• 有效用但效率低下的代码：“算法产生正确的结果，但具有不必要的 O(n²) 复杂性。”

因为这发生在生成补丁之后和提交之前（如果仍然被标记，可能是发生多次），所以 Jules 可以实时重新规划。我们的目标是减少低质量 PR，扩大测试覆盖范围，并提高安全性。

并非新 Linter 或测试

Linter 代码分析工具遵循简单、固定的规则，而测试是验证特定的断言。批评者功能可以理解代码背后的意图和上下文，更接近于无参考的评估方法，可以判断正确性和稳健性，而不需要您拥有完美的实现。

批评者还从 LLM-as-a-judge 的研究中汲取线索，在该研究中，一个模型评估另一个模型的质量和正确性。当与生成紧密集成时，这种自动判断特别有用，可以将审核转化为实时反馈循环。

其工作原理如下：

1 ：您提示 Jules 开始一项任务。

2 ：批评者功能一次性审核候选补丁及其描述，做出整体判断。

3 ：Jules 在完成前回复反馈，之后批评者可以再次查看更新后的补丁，并继续标记其认为必要的任何内容，直到没有其他问题。

4 ：您收到已经过内部审核的代码。

该功能受执行者-批评者强化学习 (RL) 的启发，其中“执行者”生成内容，“批评者”评估内容。在 RL 中，此循环根据学习信号更新执行者和批评者。我们的 LLM-as-critic 设置也具有相似模式：提出，然后评估。但是，反馈不会更新学习参数，而是会影响当前状态和后续步骤。这一原则也是 LLM-as-a-judge 研究的基础，其中批评者的评估在不进行再训练的情况下指导质量。

意义

在快速变化的世界中，批评者将审核提前到流程的早期阶段，并将其转化为生成行为本身。这意味着您审核的代码已经过质询、完善和压力测试。当然，在正式使用之前，您应始终仔细检查生成的代码。

优秀的开发者不仅编写代码，还质疑代码。现在，Jules 也是如此。