Jules: El bombo publicitario de los programadores de IA de Google vs. las duras realidades

Google Jules irrumpe en el mundo de los asistentes de codificación con IA, promocionado por Google como un revolucionario "agente de codificación asíncrona". Impulsado por modelos Gemini avanzados, promete un gran avance más allá de la simple finalización de código, un dominio familiar para los usuarios de herramientas como Chat OpenAIGPTEl revuelo mediático posiciona a Jules como la contraparte estratégica de Google. GitHub Las características del agente en evolución de Copilot y el Código OpenAI. Sin embargo, los primeros rumores de la beta revelan una historia tecnológica clásica: el creciente entusiasmo de los desarrolladores choca con la dura realidad del software en sus etapas iniciales, a pesar de novedades como la asignación directa de tareas desde... GitHub Problemas para los elementos del proyecto que tal vez se controlen en Tareas de Google.

Este ambicioso **agente de codificación de IA** aspira a superar proezas complejas de ingeniería de software de varios pasos. Imaginen esto: Jules clona repositorios enteros en máquinas virtuales transitorias en la nube, planifica meticulosamente las modificaciones de código, genera diferencias claras e incluso orquesta solicitudes de extracción, posiblemente utilizando Google Cloud Storage Para pasos intermedios. Si bien el sueño de la **ingeniería de software automatizada** es prometedor, los comentarios iniciales de los usuarios indican una turbulencia significativa. Un rendimiento deficiente, límites frustrantes en la ventana de contexto con bases de código extensas y cuotas de uso diario severamente restringidas en su versión gratuita de inicio son puntos críticos recurrentes que ponen a prueba su utilidad actual.

Lo que Jules promete: Desarrollo de software agente

Google no solo lanza otro asistente; Jules se posiciona como una piedra angular para el desarrollo de software impulsado por agentes. ¿Su promesa principal? Jules gestiona de forma autónoma ciclos de desarrollo completos. Interpreta tareas de... GitHub Resuelve problemas, formula planes sólidos, ejecuta ediciones complejas en numerosos archivos y envía estos cambios como solicitudes de extracción pulidas, listas para la revisión humana. Para equipos que se coordinan mediante Jira, o visualizar el progreso en AsanaEsto significa una revolución potencial: descargar el trabajo laborioso y repetitivo a la IA, liberando así el ingenio humano para la resolución de problemas complejos.

La visión se extiende a que Jules posea una comprensión casi intuitiva de su código base. Esto significa que puede razonar sobre gráficos de dependencias enredados, comprender los cambios históricos del proyecto y adherirse a las pautas de codificación específicas del repositorio, quizás incluso las documentadas en CodaCada tarea se ejecuta en una máquina virtual en la nube efímera, lo que garantiza entornos aislados y seguros para la compilación y las pruebas: un enfoque mucho más sofisticado que la simple generación de fragmentos de código. Los gestores de proyectos podrían incluso realizar un seguimiento de estas tareas impulsadas por IA si el progreso se registra en una central. Google Sheets, ofreciendo una supervisión sin precedentes.

Esta capacidad "agentica" se traduce en un conjunto de potentes funciones. Jules busca comprender no solo el código, sino todo el contexto de desarrollo que lo rodea. Se trata de convertirse en un socio inteligente capaz de gestionar secuencias complejas de acciones, reduciendo la carga manual de los desarrolladores y permitiéndoles centrarse en decisiones arquitectónicas y soluciones creativas, en lugar de en los detalles rutinarios de la implementación. El énfasis está en una relación simbiótica entre los desarrolladores humanos y los agentes de IA.

• Clonación automática de repositorios específicos desde plataformas como GitHub para configurar el entorno de la tarea.
• Generar planes de modificación detallados, ejecutar cambios de código y proporcionar diferencias claras y revisables que resalten las alteraciones.
• Elaborar nuevas pruebas unitarias o de integración, o adaptar las existentes para garantizar que los cambios en el código mantengan la calidad y la funcionalidad.
• Creación de formato profesional GitHub solicitudes de extracción, completas con resúmenes, listas para la supervisión humana y la fusión.
• Gestionar y actualizar de forma inteligente las dependencias del software, con el objetivo de resolver conflictos o sugerir alternativas viables.
• Realizar una refactorización de código significativa para mejorar la estructura, mejorar el rendimiento o cumplir con los estándares de codificación en evolución.
• Generar o actualizar documentación para código nuevo y existente, posiblemente haciendo referencia a guías de estilo de Google Docs.
• Abordar de forma proactiva los problemas abiertos identificados a través de etiquetas específicas directamente dentro GitHub rastreadores de problemas

Problemas de los primeros usuarios: dónde tropieza Jules ahora

A pesar del entusiasmo genuino, los evaluadores beta de Google Jules se enfrentan a serios obstáculos que merman su optimismo inicial. Los problemas de rendimiento son los más comunes: los usuarios informan constantemente que Jules funciona a un ritmo glacial. Peor aún, se desconecta con frecuencia durante la ejecución de tareas, a menudo sin ninguna notificación útil. Algunos evaluadores incluso notan que Jules "alucina" el progreso, afirmando estar funcionando cuando las tareas ya han fallado, lo que dificulta la integración del flujo de trabajo con herramientas como Lunes una pesadilla.

Las limitaciones de la ventana de contexto también perjudican a Jules cuando se enfrenta a archivos grandes y complejos. Un ejemplo llamativo fue el de Jules, que se quedó atascado con un archivo de 56,000 768,000 líneas, supuestamente debido a un límite de contexto de XNUMX XNUMX tokens, una barrera significativa para proyectos empresariales. Los estrictos límites de uso diario de la versión gratuita (p. ej., tan solo cinco tareas al día, tres procesos simultáneos) son otro punto crítico importante. Esto hace que las pruebas robustas o la integración diaria significativa sean prácticamente imposibles, especialmente porque las tareas fallidas siguen contándose de forma anacrónica en esta escasa cuota diaria. Problemas de incorporación, como que los usuarios en listas de espera no reciban... gmail Las notificaciones de acceso solo aumentan la fricción.

"Es como si te dieran las llaves de un coche de carreras, pero solo te dieran cinco gotas de combustible al día, y a veces el motor simplemente falla y se apaga, pero sigue consumiendo combustible". - Probador beta inicial.

Las preocupaciones sobre la fiabilidad derivadas de estos problemas iniciales son significativas. Si bien la tecnología subyacente de Gemini es prometedora, la experiencia de usuario actual puede ser desalentadora. Los desarrolladores, inicialmente entusiasmados con la perspectiva de un agente de codificación de IA avanzado, ven sus esfuerzos frustrados por estas limitaciones prácticas, lo que les genera una sensación de potencial desaprovechado. Google deberá iterar y abordar rápidamente estos problemas fundamentales para mantener el interés y la confianza de los desarrolladores en Jules como una solución viable a largo plazo para la ingeniería de software automatizada.

Área del problema	Ejemplo de problema informado por el usuario	Impacto potencial en el flujo de trabajo del desarrollador
Cuellos de botella de rendimiento	Las tareas son inaceptablemente lentas; ocurren tiempos de espera inesperados sin previo aviso; el sistema informa falsamente el estado de la tarea.	Las cuotas de tareas diarias se agotan sin generar resultados; los tiempos de finalización se vuelven altamente impredecibles y la confianza de los desarrolladores se erosiona rápidamente.
Restricciones de la ventana de contexto	Se producen errores del sistema cuando se intenta procesar archivos que exceden los límites de tokens (por ejemplo, un límite de tokens informado de 768k).	Incapacidad para gestionar de forma eficaz bases de código empresariales de gran tamaño o archivos fuente individuales particularmente extensos.
Límites de uso restrictivos	Un límite estricto de nivel gratuito de cinco tareas diarias; fundamentalmente, las tareas fallidas o con tiempo de espera agotado también consumen esta asignación.	Un impedimento importante para llevar a cabo conjuntos de pruebas exhaustivos o lograr cualquier asistencia significativa en la codificación diaria.
Accesibilidad y fricción en la incorporación	Duración extendida de la lista de espera; acceso anticipado otorgado sin ninguna notificación explícita al usuario, lo que requiere verificaciones manuales.	Mayor frustración de los usuarios, especialmente de aquellos ansiosos por experimentar; adopción práctica retrasada y ciclos de retroalimentación cruciales.
Preocupaciones de confiabilidad	Algunos de los primeros evaluadores lo describieron sin rodeos como "bastante terrible" y "muy decepcionante" debido a la combinación de problemas mencionados anteriormente.	Riesgo de que se forme una reputación negativa al principio, que podría eclipsar las poderosas tecnologías subyacentes.

Jules vs. El paquete de codificación de IA existente: ¿diferencias?

Los desarrolladores están analizando con acierto cómo se posiciona Google Jules en un mercado de herramientas de codificación de IA cada vez más saturado. Es inevitable que se establezcan comparaciones con... GitHub Copilot, en particular sus nuevas capacidades similares a las de un agente, y los modelos Codex fundamentales de OpenAI, a los que a menudo se accede a través de herramientas como un Enrutador GPT con IA Para llamadas API optimizadas. Incluso los recién llegados hiperagencialistas como Devin entran en la conversación. Una pregunta recurrente en la comunidad es cómo Jules crea un valor único, diferenciándose especialmente del laberinto de proyectos de codificación de IA de Google, incluyendo experimentos anteriores como Codeweaver o iniciativas emergentes de google AI "Windsurf" del estudio.

El principal diferenciador de Google para Jules reside en su arquitectura, diseñada específicamente para orquestar operaciones de codificación complejas, de varios pasos y asincrónicas. Esto contrasta marcadamente con herramientas que ofrecen principalmente sugerencias de código en línea en tiempo real dentro de un IDE. La integración profunda y directa de Jules con plataformas de desarrollo como GitHub—con potencial apoyo futuro para GitLab or bitbucket—lo subraya aún más. El uso de máquinas virtuales en la nube aisladas y desechables para cada tarea también ofrece un espacio aislado para la compilación y las pruebas, lo que permite a los equipos verificar las compilaciones antes de que se activen alertas críticas a través de servicios como PagerDutySin embargo, dado que la sobrecarga de herramientas de IA es un factor de fatiga real para los desarrolladores, Jules necesita mostrar ventajas claras y revolucionarias para ganarse su lugar. Algunos visualizan sistemas de alerta complejos, por ejemplo, que vinculen eventos de PagerDuty con... Twilio para notificaciones SMS.

La principal distinción tecnológica parece residir en la ambición de Jules de gestionar tareas completas de desarrollo de software, no solo segmentos. Se trata de ir más allá de la simple generación de código hacia una comprensión más integral del ciclo de vida de un proyecto. Esto incluye la planificación de cambios, la interacción con sistemas de control de versiones e incluso la gestión de procesos de prueba e implementación en el futuro. Este enfoque de ciclo completo es lo que Google espera que diferencie a Jules de la competencia, buscando un mayor nivel de asistencia y automatización para desarrolladores, algo que actualmente no está ampliamente disponible.

• Su posicionamiento estratégico frente a GitHub Funcionalidades del agente en evolución de Copilot y hoja de ruta a largo plazo para el desarrollo impulsado por IA.
• Cómo las capacidades de manejo de tareas de Jules superan fundamentalmente lo que los LLM de propósito general, como Chat OpenAIGPT, puede lograrse incluso con indicaciones específicas relacionadas con el código.
• Articulación clara de sus propuestas de venta únicas frente a otras propuestas internas o experimentales google AI herramientas de codificación para evitar la confusión del usuario y la dilución de la marca.
• Perspectivas de los desarrolladores sobre los modelos de ejecución locales (en el escritorio) versus la arquitectura actual dependiente de la nube de Jules, especialmente en lo que respecta al control y la privacidad de los datos.
• Comprender su poder de procesamiento de contexto en comparación con modelos de código especializados como los de IA: Mistral o sistemas multimodales versátiles ofrecidos por IA: Perplejidad.

Atención desarrollador: ¿Google Jules está extrayendo silenciosamente su código para su propio beneficio? Si bien la narrativa oficial de Google suele destacar la transparencia en sus sistemas de IA, la arquitectura centrada en la nube de Jules inevitablemente genera inquietud entre los desarrolladores con respecto a la privacidad del código. La preocupación trasciende el mero procesamiento de código propietario; implica que su código, posiblemente proveniente de servicios en la nube como Caja y luego procesado por Jules—podría convertirse en material de entrenamiento para los modelos Gemini subyacentes que impulsan varios google AI Iniciativas. Este mismo "aprendizaje de fondo" sobre código en vivo alimenta el argumento a favor de las versiones locales de Jules en el escritorio, ofreciendo una mayor soberanía de datos sobre propiedad intelectual sensible mucho antes de que se comprometa o implemente mediante automatización como Netlify construcciones

Expectativas del usuario: superar los límites de la IA y aumentar la eficiencia

Los desarrolladores no solo buscan automatizar los flujos de trabajo existentes; están ansiosos por llevar Jules al límite, descubriendo sus verdaderas capacidades y puntos críticos con tareas complejas y poco convencionales. Una gran esperanza reside en que Jules logre una comprensión genuina y profunda del código base. Esto implica descifrar las intrincadas dependencias entre archivos y adherirse a las convenciones de codificación o guías de estilo específicas del proyecto, a menudo no escritas; conocimiento potencialmente aislado en wikis internas como un... Microsoft SharePoint en línea sitio o de un equipo Noción espacio de trabajo. Esta comprensión matizada, posiblemente ayudada por IA: Clasificación de textos de documentación, podría desbloquear nuevas y poderosas eficiencias, incluso mejorando la forma Enriquecimiento de datos Retroalimentación del proceso de servicios para diversas automatizaciones comerciales orquestadas a través de Latenode.

En esencia, el inmenso interés en Jules se alimenta de un poderoso deseo: reducir drásticamente la monotonía de la codificación manual y repetitiva. Ya sea ejecutando refactorizaciones a gran escala en innumerables archivos de proyecto, guiados por estándares de documentos en Google Drive, o generar automáticamente texto estándar para nuevas funciones descritas en herramientas de gestión de proyectos como Trello o ClickUpEl objetivo es idéntico. Esto incluye la resolución automática de problemas conocidos detectados mediante integraciones como Usuario de vuelta mediante un mecanismo de "asignación a Jules". El objetivo final es un avance sustancial en la producción diaria de desarrollo, comunicando rápidamente las actualizaciones a los equipos a través de... Flojo.

"No buscamos simplemente un caballo un poco más rápido; queremos que Jules sea una nave espacial que nos lleve a niveles de eficiencia completamente nuevos en la creación de software". - Desarrollador principal, startup anónima.

Se espera que Jules sea más que un asistente; los desarrolladores lo visualizan como un socio proactivo. Esto incluye anticipar necesidades, sugerir mejoras y gestionar de forma autónoma el mantenimiento rutinario. La verdadera prueba será su capacidad para escalar operaciones complejas y adaptarse a diversas prácticas de programación, convirtiéndose en una herramienta indispensable para los equipos de desarrollo de software modernos que buscan maximizar su creatividad y minimizar el esfuerzo, transformando así la rapidez con la que se genera valor.

• Poniendo a prueba los límites absolutos de sus capacidades de agencia: ¿Qué tan intrincada es la tarea de varios pasos que Jules puede gestionar de manera confiable desde el inicio hasta la solicitud de extracción?
• Aplicar Jules a las modificaciones de infraestructura como código (IaC), automatizando los cambios en las configuraciones de la nube definidas en los activos almacenados en Amazon S3.
• Delegar tareas tediosas pero vitales de limpieza de código, pases de optimización y operaciones generales de mantenimiento del estado de la base de código en todos los proyectos.
• Evaluar su competencia para orquestar y gestionar de forma inteligente múltiples tareas de agente de codificación simultáneas sin conflictos, tal vez registrando el progreso en Campamento base o Wrike proyecto.
• Funciona como un "bot de mantenimiento" de repositorio altamente avanzado e inteligente, que realiza tareas similares a dependabot pero con una comprensión semántica mucho mayor.
• Andamiaje eficiente de nuevas aplicaciones o funciones desde cero basándose en especificaciones concisas en lenguaje natural, o refactorizando plantillas existentes administradas en Mesa de aire como una fuente impulsada por esquemas.

El futuro de Jules: acceso, modelos y ¿qué sigue?

La intensa curiosidad de los usuarios gira en torno a los fundamentos técnicos específicos de Jules y su hoja de ruta de evolución. Los desarrolladores exigen claridad sobre qué... google AI La versión del modelo Gemini realmente impulsa a Jules: ¿se trata de Gemini 2.0 o del aclamado Gemini 2.5 Pro? Los detalles sobre el número de parámetros y el tamaño práctico de las ventanas de contexto para tareas de programación reales también son cruciales, ya que las declaraciones oficiales de Google y los informes técnicos a veces difieren. La capacidad de conectar Jules de forma segura a... GitHub Los repositorios, un elemento absolutamente imprescindible para cualquier adopción profesional seria, también necesitan una confirmación definitiva, especialmente en lo que respecta a la seguridad al interactuar con datos sensibles de bases de datos internas como Supabase o sistemas empresariales como Microsoft SQL Server.

Muchos usuarios esperan con impaciencia las novedades sobre los futuros niveles de suscripción de pago. Presumiblemente, estos ofrecerán un respiro de los límites actuales, altamente restrictivos, del plan de inicio gratuito. También se espera que los planes de pago introduzcan controles de nivel empresarial, optimizando la integración de Jules en las organizaciones, de acuerdo con la gestión de identidades existente a través de plataformas como Okta, tal vez sincronizando los detalles del usuario desde Contactos de googleEl plazo para un acceso más amplio más allá de la beta limitada actual, especialmente para desarrolladores en regiones globales clave como la UE que aún están en listas de espera o enfrentan la falta de disponibilidad, es una pregunta constante. Ampliar la compatibilidad con lenguajes más allá de Python y JavaScript es otro factor crucial para una adopción más amplia, lo que impacta el seguimiento de proyectos en herramientas como Hoja inteligenteUn mejor seguimiento del acceso de los usuarios, tal vez a través de Google Analytics eventos, también es deseado para el seguimiento interno de su implementación.

Además, los desarrolladores desean comprender la visión a largo plazo de Google para Jules dentro de su ecosistema de IA más amplio. ¿Cómo se sinergizará o diferenciará de otros servicios de IA de Google Cloud? ¿Habrá vías para el ajuste preciso de modelos personalizados o versiones especializadas para industrias o paradigmas de programación específicos? Estas preguntas estratégicas son vitales para las organizaciones que planean inversiones a largo plazo en herramientas de desarrollo basadas en IA y buscan alinear sus tecnologías con las futuras innovaciones de Google.

Área de investigación	Grupo de preguntas de usuario específicas	Solución/característica prevista
Tecnología básica subyacente	Demanda de claridad: versión del modelo Gemini (2.0 vs. 2.5 Pro), ventana de contexto del mundo real, tamaño de los parámetros para la codificación.	Especificaciones técnicas transparentes para evaluar con precisión sus verdaderas capacidades y limitaciones.
Acceso al repositorio privado	Necesidad de conectividad robusta, segura y fácilmente configurable con repositorios privados/empresariales de GitHub.	Esencial para la confianza y la adopción corporativa, especialmente con IP y datos confidenciales, potencialmente sincronizando el estado con un CRM como HubSpot.
Niveles de monetización y uso	Esperando ansiosamente detalles sobre los próximos planes pagos que ofrecen mayores cuotas de uso, mayor simultaneidad y funciones más avanzadas.	Caminos claros para que los usuarios profesionales puedan avanzar más allá del nivel gratuito severamente restrictivo para realizar trabajos de desarrollo serios.
Accesibilidad global y más amplia	Solicitudes de plazos explícitos respecto de la expansión del acceso a más usuarios y la disponibilidad total más allá de las regiones geocercadas (por ejemplo, la UE).	Acceso equitativo para la comunidad global de desarrolladores, garantizando un registro sin problemas e invitaciones oportunas a plataformas de correo electrónico como Microsoft Outlook o Zoho Mail.
Soporte de idiomas ampliado	Una hoja de ruta clara para soportar lenguajes más allá de Python/JavaScript, fundamental para muchos sistemas empresariales existentes y diversos proyectos.	Mayor aplicabilidad en distintas pilas de tecnología, lo que aumenta su propuesta de valor general para diferentes equipos de desarrolladores.
Manejo de proyectos a gran escala	Estrategias o mejoras de modelos planificadas para mitigar de manera efectiva los problemas actuales de límite de contexto para bases de código masivas o archivos individuales de gran tamaño.	Mayor confianza en el uso de Jules para proyectos empresariales complejos del mundo real, que a menudo involucran documentos de varios almacenamientos en la nube como Amazon S3.
Opciones de ejecución local	Consultas sobre posibles planes o posibilidades para versiones locales/de escritorio que ofrezcan mayor privacidad de datos, facilidad de uso sin conexión o mayor control.	Ofrecer opciones a los desarrolladores, especialmente para entornos sensibles a la seguridad o aquellos con requisitos de cumplimiento específicos.

Respondiendo rápidamente a tus preguntas más frecuentes sobre Google Jules

Google Jules ha desatado un gran entusiasmo entre los desarrolladores, pero también una avalancha de preguntas que exigen claridad. Los usuarios quieren saber con precisión dónde encaja este nuevo **agente de codificación de IA** en el abarrotado panorama del desarrollo de software mejorado con IA. Buscan detalles concretos sobre sus capacidades operativas, más allá de las vagas promesas de marketing, y su potencial de integración con plataformas de notificación como... Bot de discordia para actualizaciones y plazos realistas para su disponibilidad completa y sin restricciones. Si Jules encuentra problemas, podría enviar notificaciones a una cola de mensajes como Google Cloud Pub\\SubAquí encontrará respuestas rápidas a consultas urgentes que llegan a través de servicios como API de bots de Telegram de probadores beta y equipos que exploran integraciones con herramientas como Microsoft Teams, tal vez incluso usando un Agente de IA para el análisis automatizado de las salidas de Jules.

El ansia de información de la comunidad subraya el potencial percibido de Jules. Los desarrolladores no solo sienten curiosidad; están evaluando si Jules puede convertirse en una herramienta transformadora. Esto implica comprender sus limitaciones, su trayectoria de desarrollo futura y cómo se compara con alternativas en rápida evolución. Abordar estas preguntas con transparencia será clave para fomentar una sólida base de usuarios y hacer realidad la visión de Google de la ingeniería de software basada en agentes, desde la codificación inicial hasta la implementación de reglas de negocio complejas.

• ¿En qué se diferencia Jules de GitHub Copilot o Devin específicamente? Jules está diseñado para la ingeniería de software asincrónica, impulsada por agentes, y aborda tareas completas de varios pasos (planificación, codificación de grandes bloques, creación de relaciones públicas). Esto contrasta con el enfoque histórico de Copilot en sugerencias de código en línea en tiempo real o las afirmaciones de autonomía más amplias, a veces sin verificar, de Devin. Algunos incluso se preguntan si podría gestionar la lógica de negocio que se extiende a acciones como iniciar pagos a través de... Stripe.
• ¿Qué modelo exacto de Gemini se ejecuta detrás de Google Jules? Las comunicaciones oficiales de Google suelen citar Gemini 2.0. Sin embargo, numerosos informes de medios externos y debates con desarrolladores apuntan a la versión más avanzada, Gemini 2.5 Pro. Se esperan con impaciencia detalles precisos sobre los límites de tokens y el número de parámetros para una evaluación exhaustiva, especialmente para la codificación compleja en plataformas como BUBBLE.
• ¿Puede Jules acceder y operar de forma segura dentro de la privacidad? GitHub ¿repositorios? El funcionamiento seguro y sin interrupciones dentro de repositorios privados es una cuestión de suma importancia y un requisito indispensable para su adopción generalizada por parte de las empresas. Esto se considera innegociable para las empresas, especialmente para aquellas con procesos de desarrollo específicos, posiblemente vinculados a... Salesforce que utilizan módulos privados.
• ¿Cuáles son los planes de Google para los niveles pagos de Jules y el levantamiento de las restricciones de uso actuales? Los usuarios anticipan anuncios inminentes sobre las opciones de suscripción premium. Se espera que estas eliminen las severas limitaciones de la versión gratuita y probablemente introduzcan controles empresariales mejorados, integrando potencialmente la facturación de proyectos mediante herramientas como Chargebee, lo que sería valioso si la gestión de tareas principales ya está en un plan gratuito de Jira.
• ¿Cuándo se espera un acceso global más amplio (por ejemplo, específico para las regiones de la Unión Europea) para Google Jules, poniendo fin a los límites de la lista de espera beta? Un gran número de desarrolladores y organizaciones internacionales permanecen en listas de espera o en regiones sin soporte. Se necesitan con urgencia cronogramas precisos antes de cualquier planificación de migración seria (por ejemplo, transferir documentación de sistemas como...) Xero puede comenzar), integrándose potencialmente con los sistemas de soporte técnico a través de Freshdesk.
• ¿Jules ampliará pronto el soporte de sus lenguajes de programación más allá de Python y JavaScript? Una mayor compatibilidad con lenguajes, como Go, Java o C#, por ejemplo, es una necesidad crítica para la mayoría de las grandes organizaciones. Para muchas, la compatibilidad con lenguajes específicos es un requisito de adopción innegociable, junto con una seguridad robusta para proteger los datos de los usuarios, quizás recopilados mediante formularios en Webflow.