Devin by Cognition
Devin от Cognition — это автономный AI-агент по разработке программного обеспечения, который может планировать, кодировать, запускать тесты, отлаживать и отправлять PR от начала до конца, используя агент-ориентированную IDE с терминалом, редактором и браузером, а также поиск и параллельные облачные агенты для более крупных задач.
https://www.cognition-labs.com/blog?ref=producthunt&utm_source=aipure
Информация о продукте
Обновлено:19/05/2026
Что такое Devin by Cognition
Devin — это «AI-инженер-программист» от Cognition, разработанный для того, чтобы делать больше, чем просто автозаполнение кода, автономно выполняя реальные рабочие процессы разработки программного обеспечения от начала до конца. Позиционируемый как совместный член команды для инженерных команд, Devin может взять задачу, понять соответствующий контекст кодовой базы, внести изменения в файлы, запускать команды и тесты в изолированной среде и создавать проверяемые результаты (такие как запросы на слияние), которые соответствуют процессу разработки команды. Cognition продемонстрировала Devin на реальных задачах — таких как исправление ошибок в существующих кодовых базах и создание и развертывание приложений — продолжая расширять продукт до агент-ориентированной IDE с функциями, направленными на понимание кодовой базы и масштабированное выполнение.
Ключевые особенности Devin by Cognition
Devin от Cognition – это автономный агент-разработчик программного обеспечения на базе ИИ, предназначенный для выполнения задач от планирования до кода, тестов и развертывания, работающий как член команды, а не как инструмент чата. Он может исследовать и понимать кодовые базы (с помощью индексации в стиле поиска/вики), предлагать и выполнять пошаговые планы, запускать команды и CI для самопроверки, открывать PR, отвечать на отзывы о проверке и итеративно исправлять проблемы до тех пор, пока проверки не будут пройдены. Недавние дополнения подчеркивают более тесные сквозные рабочие процессы (передача IDE/терминала, встроенная в агент, помощь в проверке кода, планирование и управляемые параллельные Devins), чтобы команды могли передавать хорошо очерченные инженерные работы и исследования, сохраняя при этом участие людей для утверждения и принятия решений о слиянии.
Сквозной автономный инженерный цикл: Планирует, кодирует, отлаживает, запускает тесты/CI и отправляет изменения в виде PR – итеративно исправляя ошибки и отзывы до тех пор, пока работа не будет готова к слиянию.
Интерактивное планирование с одобрения человека: Предварительно составляет конкретный пошаговый план, который пользователи могут изменить для согласования объема и подхода перед выполнением.
Понимание кодовой базы (Поиск/Вики): Индексирует репозитории для ответов на вопросы, сопоставления зависимостей, генерации сводок/диаграмм в стиле документации и ускорения адаптации и анализа воздействия.
Цикл проверки PR и автоисправления: Поддерживает рабочие процессы проверки, анализируя различия на предмет вероятных проблем, и может использовать комментарии PR/результаты CI для автоматического применения исправлений и обновлений.
Делегирование нескольким агентам (Управляемые Devins): Разбивает большие задачи на подзадачи и запускает их параллельно в изолированных виртуальных машинах, при этом координируя записи для уменьшения конфликтов.
Передача терминала + от локального к облачному: Начните сеанс локально и передайте его в облачные вычисления, когда задачи превышают возможности ноутбука, сохраняя контекст и прогресс.
Варианты использования Devin by Cognition
Модернизация устаревших систем на предприятии: Модернизирует устаревшие стеки (например, COBOL/старый Java) во многих репозиториях, автоматизируя повторяющиеся шаги миграции, проверку и генерацию PR для человеческого обзора.
Воспроизведение и исправление ошибок в больших кодовых базах: Настраивает среды, воспроизводит сообщенные проблемы (например, ошибки в открытом исходном коде), реализует исправления и запускает тесты для подтверждения корректности перед открытием PR.
Очистка безопасности/уязвимостей и lint/CI: Принимает результаты статического анализа или неудачные проверки и итеративно исправляет код до тех пор, пока CI/lint не будет пройден, уменьшая рутинную работу для инженерных команд.
Ускорение проверки кода для большого объема PR: Помогает рецензентам понять сложные различия (включая обнаружение копирования/перемещения и логическую группировку) и отмечает вероятные ошибки/предупреждения, чтобы сосредоточить внимание человека.
Повторяющиеся инженерные операции по расписанию: Выполняет повторяющиеся задачи по расписанию (например, периодические проверки, рутинные обновления), сохраняя состояние между запусками, чтобы каждая сессия продолжалась с того места, где она остановилась.
Межфункциональные исследования данных/операций (с помощью специализированных вариантов): В организациях, использующих агентов, подобных Devin, для работы с данными, команды могут задавать операционные вопросы (например, "почему снизилось количество регистраций?") и получать анализы/SQL/дашборды, не отвлекая инженеров от основной работы.
Преимущества
Уменьшает сквозную инженерную рутину, автономно обрабатывая планирование→реализацию→тестирование→итерацию PR.
Повышает пропускную способность для хорошо очерченных, проверяемых задач (миграции, исправления ошибок, очистка CI) и может распараллеливать работу с помощью управляемых агентов.
Интегрируется с реальными инженерными рабочими процессами (PR, CI, комментарии к обзору, терминал/от локального к облачному), сохраняя за людьми контроль над утверждениями.
Недостатки
Наилучшим образом подходит для четких требований и проверяемых результатов; неоднозначные/креативные задачи по продукту по-прежнему требуют сильного человеческого руководства.
Автономное выполнение увеличивает потребность в тщательном обзоре/управлении, чтобы избежать регрессий или несогласованных изменений.
Параллельные агенты могут усложнить координацию; записи обычно должны оставаться контролируемыми для предотвращения конфликтов.
Как использовать Devin by Cognition
1) Получите доступ к Devin: Если ваша компания уже работает с Cognition, запросите разрешения у вашего администратора или Cognition. Затем войдите в веб-приложение Devin по адресу app.devin.ai.
2) Начните сеанс Devin (веб): Откройте app.devin.ai и создайте новый сеанс. Предоставьте четкое описание задачи (например, отчет об ошибке, запрос функции, рефакторинг, миграция). Devin составит пошаговый план, который вы сможете утвердить или скорректировать (Интерактивное планирование).
3) Начните сеанс Devin (терминал): Используйте Devin для терминала, чтобы начать работу локально с вашего терминала. Когда задача превысит возможности вашего ноутбука, передайте тот же сеанс в облако и продолжайте там.
4) Подключите Devin к вашему инженерному рабочему процессу (Linear): Назначайте тикеты Devin напрямую в Linear или добавляйте метку Devin. Для автоматизации сортировки ошибок настройте свой рабочий процесс так, чтобы добавление метки «Bug» автоматически запускало Devin — ручное назначение не требуется.
5) (Необязательно) Подключите инструменты наблюдаемости/данных через MCP (например, Datadog): Подключите Datadog MCP, чтобы Devin мог запрашивать логи во время расследований. Это помогает Devin включать доказательства (найденные логи) наряду с анализом первопричин на уровне кода.
6) Позвольте Devin исследовать ошибки от начала до конца: При срабатывании (например, по метке Bug) Devin может найти соответствующие файлы, проверить недавние изменения (например, через историю git) и отправить сводку обратно в тикет: вероятная первопричина, затронутые файлы и предложенный подход к исправлению.
7) Пусть Devin реализует исправления и обрабатывает CI/lint до тех пор, пока все не станет зеленым: Devin может вносить изменения в код, запускать проверки/тесты и итерировать при сбоях. Он также может устранять проблемы CI/lint до тех пор, пока все проверки не пройдут, замыкая цикл от расследования до рабочего исправления.
8) Используйте Devin Search / DeepWiki для понимания кодовой базы: Используйте инструменты Devin для понимания кодовой базы для изучения репозиториев. DeepWiki может автоматически индексировать репозитории и создавать вики с архитектурными диаграммами, ссылками на источники и сводками для ускорения адаптации и расследования.
9) Используйте Devin Review для масштабирования проверки PR: Откройте PR в Devin Review, чтобы быстрее понять изменения. Он логически организует различия (не только по алфавиту), обнаруживает операции копирования/перемещения для более чистых различий и запускает обнаружение ошибок ИИ, которое маркирует проблемы по уверенности/серьезности.
10) Замкните цикл агента с обратной связью по проверке: Во время проверки PR оставляйте комментарии как обычно. Devin может получать обратную связь по проверке и результаты CI и итерировать до тех пор, пока PR не будет одобрен и готов к слиянию (включая автоматическое исправление комментариев к проверке, где это поддерживается).
11) Используйте управляемые Devin для параллельной работы (большие задачи): Для больших проектов Devin может разбивать работу на независимые части и запускать несколько управляемых Devin параллельно. Каждый работает в своей изолированной виртуальной машине с терминалом/браузером/средой разработки, проверяет изменения с помощью тестов и отчитывается.
12) Используйте планирование для повторяющихся задач: Если задача должна выполняться неоднократно (например, периодические проверки или плановое обслуживание), скажите Devin запланировать повторяющиеся сеансы. Devin сохраняет состояние между запусками, поэтому каждый сеанс может продолжить работу с того места, где остановился предыдущий.
13) Используйте DANA для вопросов по базам данных/данным (если доступно в вашем рабочем пространстве): Выберите DANA (специализированный Devin, оптимизированный для запросов к базам данных, анализа данных и создания визуализаций) из средства выбора агентов в веб-приложении или спросите из Slack, используя /dana или @Devin !dana. DANA может отвечать на вопросы с включенным SQL, чтобы команда могла проверять логику.
14) Предоставляйте обратную связь для улучшения результатов со временем: Обучайте Devin, давая обратную связь в чате и принимая или добавляя знания. Вы также можете отправлять обратную связь через [email protected], Slack Connect (Teams) или кнопку обратной связи в приложении; Cognition регистрирует отзывы клиентов для улучшения.
Часто задаваемые вопросы о Devin by Cognition
Devin – это автономный агент-разработчик программного обеспечения с искусственным интеллектом от Cognition Labs (Cognition). Cognition представляет его как агента, использующего инструменты, который может планировать задачи, настраивать среды, читать и редактировать код, запускать тесты и осуществлять сквозную доставку изменений внутри постоянного рабочего пространства.
Видео Devin by Cognition
Популярные статьи
Nano Banana SBTI: Что это такое, как это работает и как это использовать в 2026 году
Apr 15, 2026
Обзор Atoms — AI Product Builder, переопределяющий цифровое творчество в 2026 году
Apr 10, 2026
Kilo Claw: Как развернуть и использовать настоящего AI-агента "Сделай-Это-За-Вас" (Обновление 2026)
Apr 3, 2026
OpenAI закрывает приложение Sora: что ждет будущее генерации AI-видео в 2026 году
Mar 25, 2026
Последние ИИ-инструменты, похожие на Devin by Cognition
Gait
Gait — это инструмент для сотрудничества, который интегрирует генерацию кода с поддержкой ИИ с системой контроля версий, позволяя командам эффективно отслеживать, понимать и делиться контекстом кода, сгенерированного ИИ.
invoices.dev
invoices.dev - это автоматизированная платформа для выставления счетов, которая генерирует счета напрямую из коммитов Git разработчиков, с возможностями интеграции с GitHub, Slack, Linear и Google-услугами.
EasyRFP
EasyRFP — это ИИ-технология для вычислений на краю, которая упрощает ответы на RFP (запросы предложений) и позволяет проводить реальное время полевой фенотипизации с использованием технологий глубокого обучения.
Cart.ai
Cart.ai — это платформа на основе ИИ, предоставляющая комплексные решения для автоматизации бизнеса, включая программирование, управление отношениями с клиентами, редактирование видео, настройку электронной коммерции и разработку пользовательских решений на основе ИИ с поддержкой 24/7.
Популярные ИИ-инструменты, похожие на Devin by Cognition
GitHub Copilot Chat
GitHub Copilot Chat — это помощник по кодированию на базе искусственного интеллекта, который обеспечивает взаимодействия на естественном языке, реальные предложения кода и контекстную поддержку непосредственно в поддерживаемых IDE и на GitHub.com.
CopilotForXcode
CopilotForXcode — это расширение редактора исходного кода Xcode, которое интегрирует GitHub Copilot, Codeium и ChatGPT для предоставления предложений по коду на основе искусственного интеллекта, чат-помощи и функциональности prompt-to-code в Xcode.
BrowserAI
BrowserAI — это библиотека с открытым исходным кодом, которая позволяет запускать локальные большие языковые модели (LLM) непосредственно в веб-браузерах с ускорением WebGPU, предлагая возможности ИИ, ориентированные на конфиденциальность, без необходимости в серверной инфраструктуре.
OpenAI Codex CLI
OpenAI Codex CLI - это легкий агент для кодирования с открытым исходным кодом, который работает в вашем терминале, позволяя разработчикам переводить естественный язык в выполнение кода, обеспечивая при этом рассуждения на уровне ChatGPT с возможностью запуска кода, манипулирования файлами и итерации под контролем версий.