Devika AI Software Engineer

Devika começa transformando sua mensagem num plano numerado e entrega cada etapa a um pesquisador que escreve consultas e lê os resultados. Um agente formatador limpa anúncios e menus das páginas baixadas antes de o texto chegar ao modelo. Essa corrente explica por que um pedido vago ainda rende um primeiro passo útil em vez de um monte de suposições.

Dá para rodar o Devika com Claude 3, GPT-4o, GPT-4 Turbo, Gemini 1.5, Mistral ou Llama 3 via Groq. Ollama e LM Studio cobrem os modelos locais, e a tela de configurações troca de provedor sem reiniciar. O projeto recomenda Claude 3 para os melhores resultados, o que diz bastante sobre onde os prompts foram calibrados.

A busca passa pela API do Bing ou pelo Google Custom Search, e as chaves são suas. Não existe plano B por scraping, então uma tarefa que precisa de documentação atual falha com elegância quando faltam essas chaves. O Playwright cuida das visitas, e assim o agente lê documentação cheia de JavaScript que um download simples deixaria pela metade.

Cada projeto ganha sua pasta, e a interface lista os arquivos conforme são escritos. Uma conexão socket envia ao chat o agente ativo, o raciocínio dele e a saída do terminal, então você corta um plano ruim cedo. Os arquivos ficam no disco em formato comum, e git e seu editor continuam funcionando como sempre.

O agente de ação classifica cada mensagem em answer, run, deploy, feature, bug ou report. Run executa o projeto, deploy publica um projeto web na Netlify com a chave que você fornecer, e report resume o que mudou. Uma ação por mensagem mantém o ciclo previsível, mas obriga a separar na mão um pedido que mistura dois trabalhos.

A licença deixa você fazer fork, trocar a marca e usar o Devika dentro de uma ferramenta da empresa. Adicionar um provedor significa escrever um cliente em src/llm, e adicionar um comportamento significa criar uma pasta de agente com seu template de prompt. Não há loja de plugins nem painel hospedado, então a extensão acontece no código.