Devin by Cognition
Devin oleh Cognition adalah agen rekayasa perangkat lunak AI otonom yang dapat merencanakan, membuat kode, menjalankan pengujian, men-debug, dan mengirim PR secara menyeluruh menggunakan IDE asli agen dengan terminal, editor, dan browser—ditambah pencarian dan agen cloud paralel untuk tugas yang lebih besar.
https://www.cognition-labs.com/blog?ref=producthunt&utm_source=aipure
Informasi Produk
Diperbarui:May 19, 2026
Apa itu Devin by Cognition
Devin adalah "insinyur perangkat lunak AI" Cognition, yang dirancang untuk melakukan lebih dari sekadar melengkapi kode secara otomatis dengan secara mandiri menjalankan alur kerja rekayasa perangkat lunak nyata dari awal hingga akhir. Diposisikan sebagai rekan satu tim kolaboratif untuk tim rekayasa, Devin dapat mengambil tugas, memahami konteks codebase yang relevan, membuat perubahan di seluruh file, menjalankan perintah dan pengujian di lingkungan sandbox, dan menghasilkan output yang dapat ditinjau (seperti permintaan tarik) yang mengikuti proses pengembangan tim. Cognition telah memamerkan Devin pada tugas-tugas gaya dunia nyata—seperti memperbaiki bug di codebase yang sudah ada dan membangun serta menyebarkan aplikasi—sambil terus memperluas produk menjadi pengalaman IDE asli agen dengan fitur-fitur yang bertujuan untuk pemahaman codebase dan eksekusi berskala.
Fitur Utama Devin by Cognition
Devin by Cognition adalah agen rekayasa perangkat lunak AI otonom yang dirancang untuk menangani tiket dari rencana hingga kode, pengujian, hingga penerapan, bekerja seperti rekan satu tim daripada alat obrolan. Ini dapat menjelajahi dan memahami basis kode (melalui pengindeksan gaya pencarian/wiki), mengusulkan dan melaksanakan rencana langkah demi langkah, menjalankan perintah dan CI untuk memverifikasi diri, membuka PR, menanggapi umpan balik tinjauan, dan secara iteratif memperbaiki masalah hingga pemeriksaan berhasil. Penambahan terbaru menekankan alur kerja ujung ke ujung yang lebih ketat (serah terima IDE/terminal asli agen, bantuan tinjauan kode, penjadwalan, dan Devin paralel terkelola) sehingga tim dapat menyerahkan pekerjaan rekayasa dan investigasi yang terlingkup dengan baik sambil menjaga manusia tetap terlibat untuk persetujuan dan keputusan penggabungan.
Lingkaran rekayasa otonom ujung ke ujung: Merencanakan, membuat kode, men-debug, menjalankan pengujian/CI, dan mengirimkan perubahan sebagai PR—berulang pada kegagalan dan umpan balik hingga pekerjaan siap digabungkan.
Perencanaan Interaktif dengan persetujuan manusia: Menyusun rencana langkah demi langkah yang konkret di awal yang dapat dimodifikasi pengguna untuk menyelaraskan ruang lingkup dan pendekatan sebelum eksekusi.
Pemahaman basis kode (Pencarian/Wiki): Mengindeks repositori untuk menjawab pertanyaan, memetakan dependensi, menghasilkan ringkasan/diagram gaya dokumentasi, dan mempercepat orientasi serta analisis dampak.
Tinjauan PR dan lingkaran perbaikan otomatis: Mendukung alur kerja tinjauan dengan menganalisis perbedaan untuk masalah yang mungkin terjadi dan dapat mengambil komentar PR/hasil CI untuk secara otomatis menerapkan perbaikan dan pembaruan.
Delegasi multi-agen (Devin Terkelola): Memecah tugas besar menjadi sub-tugas dan menjalankannya secara paralel di VM terisolasi, sambil menjaga penulisan terkoordinasi untuk mengurangi konflik.
Terminal + serah terima lokal-ke-cloud: Mulai sesi secara lokal dan serahkan ke komputasi cloud ketika tugas melebihi kapasitas laptop, menjaga konteks dan kemajuan.
Kasus Penggunaan Devin by Cognition
Modernisasi warisan perusahaan: Memodernisasi tumpukan warisan (misalnya, COBOL/Java yang lebih lama) di banyak repositori dengan mengotomatiskan langkah-langkah migrasi berulang, validasi, dan pembuatan PR untuk tinjauan manusia.
Reproduksi dan perbaikan bug dalam basis kode besar: Menyiapkan lingkungan, mereproduksi masalah yang dilaporkan (misalnya, bug sumber terbuka), mengimplementasikan perbaikan, dan menjalankan pengujian untuk mengonfirmasi kebenaran sebelum membuka PR.
Pembersihan keamanan/kerentanan dan lint/CI: Mengambil temuan analisis statis atau pemeriksaan yang gagal dan secara iteratif menambal kode hingga CI/lint berhasil, mengurangi kerja keras untuk tim rekayasa.
Akselerasi tinjauan kode untuk PR bervolume tinggi: Membantu peninjau memahami perbedaan yang kompleks (termasuk deteksi salin/pindah dan pengelompokan logis) dan menandai kemungkinan bug/peringatan untuk memfokuskan perhatian manusia.
Operasi rekayasa berulang melalui penjadwalan: Menjalankan tugas yang dapat diulang sesuai jadwal (misalnya, pemeriksaan berkala, pembaruan rutin), mempertahankan status di antara eksekusi sehingga setiap sesi berlanjut dari tempat terakhir.
Investigasi data/operasi lintas fungsi (melalui varian khusus): Dalam organisasi yang menggunakan agen seperti Devin untuk pekerjaan data, tim dapat mengajukan pertanyaan operasional (misalnya, "mengapa pendaftaran menurun?") dan mendapatkan analisis/SQL/dasbor tanpa menarik insinyur dari pekerjaan inti.
Kelebihan
Mengurangi kerja keras rekayasa ujung ke ujung dengan menangani perencanaan→implementasi→pengujian→iterasi PR secara otonom.
Meningkatkan throughput pada tugas yang terlingkup dengan baik dan dapat diverifikasi (migrasi, perbaikan bug, pembersihan CI) dan dapat memparalelkan pekerjaan melalui agen terkelola.
Terintegrasi dengan alur kerja rekayasa nyata (PR, CI, komentar tinjauan, terminal/lokal-ke-cloud), menjaga manusia tetap mengendalikan persetujuan.
Kekurangan
Paling cocok untuk persyaratan yang jelas dan hasil yang dapat diverifikasi; tugas yang ambigu/kreatif produk masih membutuhkan arahan manusia yang kuat.
Eksekusi otonom meningkatkan kebutuhan akan tinjauan/tata kelola yang cermat untuk menghindari regresi atau perubahan yang tidak selaras.
Agen paralel dapat menambah kompleksitas koordinasi; penulisan biasanya harus tetap dikontrol untuk mencegah konflik.
Cara Menggunakan Devin by Cognition
1) Dapatkan akses ke Devin: Jika perusahaan Anda sudah bekerja dengan Cognition, minta izin dari Administrator atau Cognition Anda. Kemudian masuk ke aplikasi web Devin di app.devin.ai.
2) Mulai sesi Devin (web): Buka app.devin.ai dan buat sesi baru. Berikan prompt tugas yang jelas (misalnya, laporan bug, permintaan fitur, refactor, migrasi). Devin akan membuat draf rencana langkah demi langkah untuk Anda setujui atau sesuaikan (Perencanaan Interaktif).
3) Mulai sesi Devin (terminal): Gunakan Devin for Terminal untuk memulai secara lokal dari terminal Anda. Ketika tugas melebihi kapasitas laptop Anda, serahkan sesi yang sama ke cloud dan lanjutkan di sana.
4) Hubungkan Devin ke alur kerja rekayasa Anda (Linear): Tetapkan tiket Devin langsung di Linear atau tambahkan label Devin. Untuk otomatisasi triase bug, konfigurasikan alur kerja Anda sehingga menambahkan label "Bug" memicu Devin secara otomatis—tidak perlu penugasan manual.
5) (Opsional) Hubungkan alat observabilitas/data melalui MCP (misalnya, Datadog): Hubungkan Datadog MCP sehingga Devin dapat menanyakan log selama investigasi. Ini membantu Devin menyertakan bukti (temuan log) bersama dengan analisis akar masalah tingkat kode.
6) Biarkan Devin menyelidiki bug secara menyeluruh: Ketika dipicu (misalnya, oleh label Bug), Devin dapat menemukan file yang relevan, memeriksa perubahan terbaru (misalnya, melalui riwayat git), dan memposting ringkasan kembali ke tiket: kemungkinan akar masalah, file yang terpengaruh, dan pendekatan perbaikan yang disarankan.
7) Minta Devin menerapkan perbaikan dan menangani CI/lint hingga hijau: Devin dapat membuat perubahan kode, menjalankan pemeriksaan/pengujian, dan mengulang kegagalan. Ini juga dapat mengatasi masalah CI/lint hingga semua pemeriksaan lulus, menutup lingkaran dari investigasi hingga perbaikan yang berfungsi.
8) Gunakan Devin Search / DeepWiki untuk pemahaman codebase: Gunakan alat pemahaman codebase Devin untuk menjelajahi repositori. DeepWiki dapat secara otomatis mengindeks repositori dan menghasilkan wiki dengan diagram arsitektur, tautan ke sumber, dan ringkasan untuk mempercepat orientasi dan investigasi.
9) Gunakan Devin Review untuk menskalakan tinjauan PR: Buka PR di Devin Review untuk memahami perubahan lebih cepat. Ini mengatur perbedaan secara logis (tidak hanya abjad), mendeteksi operasi salin/pindah untuk perbedaan yang lebih bersih, dan menjalankan deteksi bug AI yang melabeli masalah berdasarkan kepercayaan/tingkat keparahan.
10) Tutup lingkaran agen dengan umpan balik tinjauan: Selama tinjauan PR, tinggalkan komentar seperti biasa. Devin dapat mengambil umpan balik tinjauan dan hasil CI dan mengulang hingga PR disetujui dan siap untuk digabungkan (termasuk perbaikan otomatis komentar tinjauan jika didukung).
11) Gunakan Devin terkelola untuk pekerjaan paralel (tugas besar): Untuk proyek besar, minta Devin memecah pekerjaan menjadi bagian-bagian independen dan memutar beberapa Devin terkelola secara paralel. Masing-masing berjalan di VM terisolasi sendiri dengan lingkungan terminal/browser/pengembangan, memverifikasi perubahan dengan pengujian, dan melaporkan kembali.
12) Gunakan penjadwalan untuk tugas berulang: Jika suatu tugas harus berjalan berulang kali (misalnya, pemeriksaan berkala atau pemeliharaan rutin), beri tahu Devin untuk menjadwalkan sesi berulang. Devin mempertahankan status antar sesi sehingga setiap sesi dapat melanjutkan dari yang terakhir.
13) Gunakan DANA untuk pertanyaan database/data (jika tersedia di ruang kerja Anda): Pilih DANA (Devin khusus yang dioptimalkan untuk menanyakan database, menganalisis data, dan membuat visualisasi) dari pemilih agen di aplikasi web, atau tanyakan dari Slack menggunakan /dana atau @Devin !dana. DANA dapat menjawab pertanyaan dengan SQL disertakan sehingga tim dapat memvalidasi logika.
14) Berikan umpan balik untuk meningkatkan hasil seiring waktu: Latih Devin dengan memberikan umpan balik dalam obrolan dan menerima atau menambahkan Pengetahuan. Anda juga dapat mengirim umpan balik melalui [email protected], Slack Connect (Tim), atau tombol Umpan Balik dalam aplikasi; Cognition mencatat umpan balik pelanggan untuk mendorong peningkatan.
FAQ Devin by Cognition
Devin adalah agen rekayasa perangkat lunak AI otonom dari Cognition Labs (Cognition). Cognition menyajikannya sebagai agen pengguna alat yang dapat merencanakan tugas, menyiapkan lingkungan, membaca dan mengedit kode, menjalankan pengujian, dan mengirimkan perubahan secara end-to-end di dalam ruang kerja yang persisten.
Video Devin by Cognition
Artikel Populer
Nano Banana SBTI: Apa Itu, Bagaimana Cara Kerjanya, dan Cara Menggunakannya di Tahun 2026
Apr 15, 2026
Ulasan Atoms — Pembuat Produk AI yang Mendefinisikan Ulang Kreasi Digital di Tahun 2026
Apr 10, 2026
Kilo Claw: Cara Menerapkan dan Menggunakan Agen AI "Lakukan-Untuk-Anda" Sejati (Pembaruan 2026)
Apr 3, 2026
OpenAI Menutup Aplikasi Sora: Apa yang Akan Terjadi pada Generasi Video AI di Tahun 2026
Mar 25, 2026
Alat AI Terbaru Serupa dengan Devin by Cognition
Gait
Gait adalah alat kolaborasi yang mengintegrasikan generasi kode yang dibantu AI dengan kontrol versi, memungkinkan tim untuk melacak, memahami, dan membagikan konteks kode yang dihasilkan AI dengan efisien.
invoices.dev
invoices.dev adalah platform penagihan otomatis yang menghasilkan faktur langsung dari komit Git pengembang, dengan kemampuan integrasi untuk layanan GitHub, Slack, Linear, dan Google.
EasyRFP
EasyRFP adalah toolkit komputasi tepi yang didukung AI yang memperlancar respons RFP (Permintaan Proposal) dan memungkinkan fenotip lapangan waktu nyata melalui teknologi pembelajaran mendalam.
Cart.ai
Cart.ai adalah platform layanan bertenaga AI yang menyediakan solusi otomatisasi bisnis yang komprehensif termasuk pengkodean, manajemen hubungan pelanggan, pengeditan video, pengaturan e-commerce, dan pengembangan AI kustom dengan dukungan 24/7.
Alat AI Populer Seperti Devin by Cognition
GitHub Copilot Chat
GitHub Copilot Chat adalah asisten pengkodean bertenaga AI yang menyediakan interaksi bahasa alami, saran kode waktu nyata, dan dukungan kontekstual langsung di dalam IDE yang didukung dan GitHub.com.
CopilotForXcode
CopilotForXcode adalah Ekstensi Editor Sumber Xcode yang mengintegrasikan GitHub Copilot, Codeium, dan ChatGPT untuk memberikan saran kode yang didukung AI, bantuan obrolan, dan fungsionalitas prompt-to-code di dalam Xcode.
BrowserAI
BrowserAI adalah pustaka sumber terbuka yang memungkinkan menjalankan Model Bahasa Besar (LLM) lokal langsung di browser web dengan akselerasi WebGPU, menawarkan kemampuan AI yang berfokus pada privasi tanpa memerlukan infrastruktur server.
OpenAI Codex CLI
OpenAI Codex CLI adalah agen pengkodean sumber terbuka ringan yang berjalan di terminal Anda, memungkinkan pengembang untuk menerjemahkan bahasa alami ke dalam eksekusi kode sambil memberikan penalaran tingkat ChatGPT dengan kemampuan untuk menjalankan kode, memanipulasi file, dan melakukan iterasi di bawah kontrol versi.