關於 Devin
Devin 是什麼
Devin 是由 Cognition 打造的自主 AI 軟體工程師。它不像只幫你寫完當前那行的 AI 程式開發代理，而是接下整項任務，規劃步驟、撰寫程式碼、執行，然後一路做到成品可供審查。公司給的判斷標準很簡單：如果人類大約三小時能完成一項任務，Devin 大概也辦得到。這說法很大膽，但對界定清楚的任務大致成立。
這項產品鎖定的是被待辦清單淹沒的工程團隊，不是玩 demo 的業餘玩家。你可以把 Devin 指向 Linear 或 Jira 的工單，請它從零打造一整項功能、重現一份錯誤回報，或執行把程式庫搬到新語言的遷移。它能在雲端或你自己的機器上執行，在瀏覽器裡測試成果，並像同事那樣開出 pull request。
問題在於，Devin 獎勵清楚的指令，懲罰含糊的指令。困難任務必須拆成界定明確、帶有真實脈絡的步驟。當結果容易驗證時，例如 CI 執行通過，它也表現得最好。你付出一些前置設定，換來的是在忙別的事時，能同時跑多個工作階段。這筆交易划算嗎？對待辦清單堆積如山的團隊來說，通常划算。
開始使用
- 在官方網站註冊方案，並連接你的版本控制（GitHub、GitLab 或 Bitbucket）。
- 串接你已在使用的工具，例如 Slack、Jira 或 Linear，以便從工單或聊天串啟動工作階段。
- 用平實的語言描述任務，並給出明確的完成標準，讓 Devin 知道工作何時結束。
- 審查草稿，需要推一把時就在 IDE 裡接手，等 CI 執行通過後合併 pull request。
產品資訊
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適合對象
這項工具最適合的使用者、任務與情境。
使用者
- 待辦清單龐大的工程團隊：Devin 能平行處理重複的工單與錯誤回報。它需要界定明確的任務才能成功。
- 獨立開發者與小型新創：一個人就能委派整項功能，把心力放在較難的設計工作，使用量成長時才付費。
- 平台與 DevOps 工程師：對於枯燥卻容易驗證的遷移與框架升級很好用。
任務
- 工單分流與修正：把 Devin 指向 Linear 或 Jira 的錯誤回報，它會重現並修補問題。
- 程式碼遷移：語言與框架升級，例如從 JavaScript 搬到 TypeScript，或把 Angular 版本現代化。
- 測試與文件維護：單元測試、程式庫問答，以及讓文件與程式碼保持同步。
情境
- 清空衝刺待辦：同時跑多個工作階段，讓工單不會在佇列裡堆積。
- 上手陌生的程式庫：在動手之前，先問 Devin 這段程式碼如何運作。
- 製作客戶展示原型：針對你從未用過的 API 建構內部工具與快速整合。
主要功能
自主執行任務
Devin 會把任務從頭做到尾，而不是等待逐步提示。它規劃做法、撰寫程式碼、執行並測試，出錯時自行調整。目標是一份可直接合併的 pull request，而不是還得由你拼湊的建議。
平行工作階段
你可以同時執行多個 Devin 工作階段，這正是團隊採用它的真正原因。十項任務同時推進，而你繼續處理需要人腦的工作。具體的規劃，才能讓這些平行執行不至於變成一堆半成品分支。跳過這一步，事情就會一團亂。
雲端或本機執行
Devin 可在雲端或你自己的機器上執行，你可以挑選符合資安與工作流程需求的配置。在本機端，Devin for Terminal 把同一個代理帶進你的環境，適合快速修補與互動式開發。小事很好用。
原生整合
Devin 能連接團隊原本就使用的工具。Slack 與 Teams 讓你在討論錯誤的對話串裡標記它。Jira、Linear、GitHub、GitLab 與 Bitbucket 讓工單與程式碼保持同步。外掛與 MCP 伺服器則擴充它能查詢與操作的範圍。
遷移與重構
語言遷移、框架升級、單一儲存庫重整，以及把共用程式碼抽成函式庫，全都在守備範圍內。聽起來很無聊？它很枯燥，而且容易出錯。至少對人類來說是如此。這讓它非常適合一個不會在重新命名到一半就累了的代理。
模型選擇
付費方案讓你使用 OpenAI、Claude、Gemini 等前沿模型，而不是把你綁在單一腦袋上。有任務需要深度推理，有任務只需要速度。你可以把額度花在適合各項工作的模型上。
優缺點
優點
- 處理整項任務，不只是逐行建議，所以你會拿到一份可審查的 pull request。這正是重點。
- 平行工作階段讓小團隊比依序處理更快清空龐大的待辦清單。
- 與 Slack、Jira、Linear 及主要 git 供應商的原生整合很強，能留在既有工作流程裡，你幾乎不必離開團隊每天已在使用的工具。
- 遷移與重構支援把數週的枯燥清理，變成受監控的背景工作。
缺點
- 團隊層級的費用上升很快。重度使用可能讓你轉向另計的 API 計價，費用很快變高。
- 含糊的提示會導致薄弱的結果，所以你必須寫出帶有完成標準的清楚任務，增加了前置工作。
- 它不適合真正困難或模稜兩可、需要人類判斷的問題，因為它只是照著計畫走，因此架構與需求不明時的棘手決定，仍然得由你來做。
常見問題
Devin 能自行撰寫、執行與測試程式碼。它處理工單、打造完整功能、重現並修正錯誤、撰寫單元測試，並執行遷移。大致說來，如果你能在三小時左右完成任務，Devin 大概也做得到。
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Devin 替代方案
Forefront
Forefront · 程式設計Forefront 是一個用來打造開源 AI 的網頁平台。你可以用自己的資料微調主流的開源語言模型、評估它們的表現，再透過 API 執行，或匯出後自行架設。想要封閉式平台的便利、卻堅持要自己擁有模型與資料的開發者，就是這裡的目標客群。
Startkit
StartKit.AI · 程式設計Startkit 是一套用來打造 AI SaaS 與 AI 包裝產品的樣板。可以把它想成一個 AI 新創樣板，把枯燥的部分都先接好了：驗證、Stripe 與 Lemon Squeezy 付款、用量限制、交易型電子郵件，以及一套能與 OpenAI、Anthropic、Groq 或 Llama 溝通的 AI API 啟動套件。你複製儲存庫、設定價格，然後專心在產品中使用者真正願意付費的部分。它建構於 React 與 Tailwind 之上的 Next.js，所以大部分的樣板程式碼對你來說並不陌生。
Testim
Tricentis · 程式設計Testim 是專為網頁、行動與 Salesforce 應用程式打造的 AI 測試自動化平台，用來建立並執行端到端測試。它靠機器學習在介面變動時維持測試穩定，團隊因此少花時間修補壞掉的定位器。對於一款今天就能開始使用的自動化測試工具來說，這表現不算差。你透過在瀏覽器錄製動作來建立測試，需要更多控制時再補上 JavaScript。對忙碌的 QA 團隊來說，這是個可靠的選擇。