Devin
Cognition AI · コーディング
DevinはCognitionの自律型AIソフトウェアエンジニアで、コードの計画・作成・テスト・デバッグを担い、開発者とチームのリリースを速める。
Devin について
Devinとは
DevinはCognitionが開発した自律型AIソフトウェアエンジニアである。目の前の一行を仕上げるだけのAIコーディングエージェントとは違い、Devinはタスク全体を引き受け、手順を計画し、コードを書き、実行し、完成品がレビューできる状態になるまで進み続ける。同社が示す判断基準は単純だ。人間がおよそ3時間で片付けられるタスクなら、Devinもおそらく対応できる。大胆な主張だが、範囲が明確な作業ではおおむね当てはまる。
この製品が狙うのは、バックログに埋もれたエンジニアリングチームだ。デモをいじる趣味の人ではない。LinearやJiraのチケットにDevinを向け、機能をゼロから丸ごと作らせ、バグ報告を再現させ、コードベースを新しい言語へ移すマイグレーションを実行させられる。クラウドでも自分のマシンでも動き、ブラウザで自分の作業をテストし、同僚のようにプルリクエストを開く。
注意点は、Devinが明確な指示に報い、曖昧な指示に罰を与えることだ。難しいタスクは、実際の文脈を伴う範囲の明確な手順に分解する必要がある。結果が検証しやすいとき、たとえばCIの実行が通るときにもっとも力を発揮する。多少の初期設定と引き換えに、別の作業をしながら多数のセッションを並行して走らせられる。その取引に見合うか。本物のバックログを抱えるチームなら、たいていは見合う。
はじめかた
- 公式サイトでプランに登録し、ソース管理（GitHub、GitLab、Bitbucket）を接続する。
- すでに使っているツール、たとえばSlack、Jira、Linearを連携させ、チケットやチャットスレッドからセッションを開始できるようにする。
- タスクを平易な言葉で説明し、完了条件を明示して、Devinが作業の終わりを判断できるようにする。
- 下書きを確認し、必要ならIDEで引き継ぎ、CIの実行が通ったらプルリクエストをマージする。
AIツール情報
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こんな人におすすめ
このツールが最も力を発揮するユーザー、タスク、シーン。
ユーザー
- 大きなバックログを抱えるエンジニアリングチーム：Devinは反復的なチケットとバグ報告を並行して片付ける。成功には範囲の明確なタスクが要る。
- 個人開発者と小さなスタートアップ：1人で機能を丸ごと任せ、より難しい設計作業に集中でき、利用が増えたときだけ支払う。
- プラットフォーム／DevOpsエンジニア：面倒だが検証しやすいマイグレーションやフレームワーク更新に便利だ。
タスク
- チケットのトリアージと修正：LinearやJiraのバグ報告にDevinを向けると、問題を再現して修正する。
- コードのマイグレーション：JavaScriptからTypeScriptへの移行やAngularバージョンの近代化など、言語とフレームワークの更新。
- テストとドキュメントの保守：単体テスト、コードベースへの質問、コードと同期したドキュメントの維持。
シーン
- スプリントのバックログを片付ける：複数のセッションを同時に走らせ、チケットが行列に溜まらないようにする。
- 未知のコードベースへの参入：手を入れる前に、コードの仕組みをDevinに質問する。
- 顧客デモ用の試作：使ったことのないAPIに対して社内ツールや素早い連携を組み立てる。
主な機能
自律的なタスク実行
Devinは段階的な指示を待たず、タスクを最初から最後まで引き受ける。進め方を計画し、コードを書き、実行してテストし、何か壊れたら調整する。目標はマージ可能なプルリクエストだ。まだ自分で組み立てなければならない提案ではない。
並行セッション
複数のDevinセッションを同時に走らせられる。これがチームが導入する本当の理由だ。10のタスクが同時に進む一方で、人間の頭を要する作業に留まれる。具体的な計画こそが、その並行実行を未完成のブランチの山にしない。この手順を飛ばせば、事態は乱れる。
クラウドまたはローカル実行
Devinはクラウドでも自分のマシンでも動くので、セキュリティと作業の流れに合う構成を選べる。ローカル側では、Devin for Terminalが同じエージェントを環境に持ち込み、素早い修正や対話的なコーディングに使える。小さな作業に便利だ。
ネイティブ連携
Devinはチームがすでに暮らしているツールに接続する。SlackとTeamsではバグのスレッドでメンションできる。Jira、Linear、GitHub、GitLab、Bitbucketはチケットとコードを同期させる。プラグインとMCPサーバーが、問い合わせて操作できる範囲を広げる。
マイグレーションとリファクタリング
言語の移行、フレームワークの更新、モノレポの再構成、共有コードのライブラリ化まで、すべて対象だ。退屈に見えるか。面倒であり、間違えやすい。少なくとも人間には。だからこそ、名前の変更の途中で疲れないエージェントに非常に向く。
モデルの選択
有料プランではOpenAI、Claude、Geminiなどのフロンティアモデルを使え、1つの頭に縛られない。深い推論が要るタスクもあれば、速度だけでいいタスクもある。仕事ごとに合うモデルへ割り当てを配分できる。
メリットとデメリット
メリット
- 行単位の提案ではなくタスク全体を扱うので、レビュー可能なプルリクエストが得られる。そこが肝だ。
- 並行セッションにより、小さなチームでも逐次作業より速く大きなバックログを片付けられる。
- Slack、Jira、Linear、主要gitプロバイダーとの強力なネイティブ連携が既存のワークフローに収めるので、チームが毎日使うツールから離れることはほとんどない。
- マイグレーションとリファクタリングの支援が、数週間の面倒な後片付けを監視付きのバックグラウンド作業に変える。
デメリット
- チーム階層ではコストが急に上がる。ヘビーな利用はAPI価格の別請求に押し出され、すぐ高くつく。
- 曖昧なプロンプトは弱い結果を生むので、完了条件を添えた明確なタスクを書く必要があり、前置きの作業が増える。
- 人間の判断が要る真に難しい、または曖昧な問題には向かない。計画に従うだけのエージェントだからだ。そのためアーキテクチャや不明確な要件の厄介な判断は、結局あなたが担う。
よくある質問
Devinはコードを自ら書き、実行し、テストする。チケットを処理し、機能を丸ごと作り、バグを再現して直し、単体テストを書き、マイグレーションを実行する。目安として、およそ3時間で終えられるタスクなら、Devinもおそらくできる。
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Devinの代替ツール
Forefront
Forefront · コーディングForefrontはオープンソースAIで構築するためのウェブプラットフォームだ。主要なオープンソース言語モデルを自分のデータで微調整し、性能を評価し、API経由で実行したり、エクスポートして自分でホストしたりできる。クローズドなプラットフォームの手軽さを求めつつ、モデルとデータの所有権にはこだわる開発者が対象だ。
Startkit
StartKit.AI · コーディングStartkitは、AI SaaSとAIラッパー製品を作るためのボイラープレートだ。面倒な部分をあらかじめ配線済みにしたAIスタートアップボイラープレートと考えればいい。認証、StripeとLemon Squeezyの決済、利用制限、トランザクションメール、そしてOpenAI、Anthropic、Groq、Llamaと通信するAI APIスターターキットが含まれる。リポジトリをクローンして価格を設定し、ユーザーが実際にお金を払う部分に取りかかれる。ReactとTailwind上のNext.jsで作られているため、ボイラープレートコードの多くはすでに見慣れたものだ。
Testim
Tricentis · コーディングTestimは、Web・モバイル・Salesforceアプリ向けにエンドツーエンドテストを構築して実行するAIテスト自動化プラットフォームだ。機械学習を頼りに、インターフェースが変わってもテストを安定させ、チームが壊れたセレクターの修正に費やす時間を減らす。今日から使い始められる自動テストツールとしては悪くない。ブラウザで操作を録画してテストを作り、より細かい制御が必要なときはJavaScriptを足す。忙しいQAチームにとって堅実な選択肢である。