Google представила крупное обновление для расширений Gemini Code Assist в VS Code и IntelliJ. Главная новость — переход на модель Gemini 3.0 и внедрение двух функций, которые меняют привычный подход к промпт-инжинирингу: Finish Changes и Outlines.

Разработчики из Google (Дивьянш Чатурведи, Никхил Капур и Кенсен Ши) отмечают, что длинные текстовые промпты часто выбивают из «потока». Новые инструменты призваны минимизировать переключения между редактором и чатом.

Finish Changes: Программирование без промптов

Функция Finish Changes работает по принципу «показывай, а не рассказывай». Это полноценный AI-парник, которому не нужно объяснять задачу текстом. Модель Gemini 3.0 анализирует ваши текущие правки, псевдокод или комментарии и сама достраивает логику.

Что умеет Finish Changes:

• Завершение рефакторинга: если вы начали менять сигнатуру метода, AI подтянет изменения по всему файлу, сохраняя консистентность.
• Инструкции прямо в коде: вместо чата можно написать // TODO: или //! с описанием задачи или текстом ошибки, и Gemini предложит исправление прямо в месте вызова.
• Обучение на примерах: если вам нужно применить повторяющийся паттерн, достаточно один раз изменить код вручную — Gemini поймет логику и предложит применить её в остальных местах.

Для вызова функции используются горячие клавиши: Option+F на Mac и Alt+F на Windows/Linux. Изменения отображаются в виде диффа (diff), который можно принять или отклонить.

Outlines: Быстрый онбординг в проект

Вторая функция, Outlines, решает проблему «простыней» чужого кода. Она автоматически генерирует резюме файлов, подсвечивая ключевую логику. Это позволяет быстро разобраться в незнакомой кодовой базе без чтения устаревшей документации.

Почему это важно для вайбкодеров

Для тех, кто привык собирать продукты с помощью Cursor или Windsurf, это обновление — серьезный сигнал. Google делает ставку на contextual in-editor programming.

Главная фишка здесь — работа с контекстом. При вызове Finish Changes Gemini автоматически подтягивает другие открытые файлы, учитывая ваши внутренние API и стиль проекта. Это делает AI-агента более автономным и точным в рамках конкретного репозитория.