Devin、自律型AIプログラミング・アシスタントを使ってオープンソース・コミュニティ向けに問題のあるコードを修正

本日、我々は発表する。 デヴィン オープンソース・イニシアティブ。

Devinの正式ローンチの一環として、Devinチームプランの500ACUを、選ばれたオープンソースプロジェクトメンテナーに無料で提供します。今すぐapp.devin.aiにアクセスして登録し、osi@cognition.ai までご連絡ください。

オープンソースプロジェクトでは、未解決の問題が大量に滞留していることがよくあります。Devinはこれらのタスクを処理する理想的なパートナーです。Devinがバックグラウンドで細かいタスクを処理することで、メンテナは重要なタスクに集中することができます。

デビンがすでにオープンソースコミュニティに貢献したものを紹介しよう：

人間的MCP

プルリクエスト: https://github.com/modelcontextprotocol/inspector/pull/105

デヴィン・セッション：https://app.devin.ai/sessions/266955553baf40cfa7fdd32d42ab219d

このプロジェクトで、デビンは次のプロジェクトに取り組んでいる。 エムシーピー サーバー・デバッグ・インターフェース・プロジェクト 検査官 ファンクション・ネゴシエーションを表示する新機能を追加。

質問：https://github.com/modelcontextprotocol/inspector/issues/85

デビンはまず、ブラウザーを使ってフィーチャー・ネゴシエーションの仕組みを調べた：

デビンがコードを書いた後、いくつかの重要な機能が適切なテストを保証するのに役立つ：

1. コードリポジトリの設定Devinセッションを開始する前にDevinセッションを開始する前に、Python MCPサーバーのために 紫外線 でデビンの仮想マシンをセットアップする。
2. 知識関連.Devinにコードのテスト方法を手動で指示するか、ナレッジベースにこの情報を追加して、今後のセッションでDevinが自動的に記憶するようにする。

この設定により、Devinはコードの変更がブラウザで有効かどうかを確認することができる：

コードがテストされると、メンテナはそれをレビューすることができる。

ダガー

プルリクエスト: https://github.com/dagger/dagger/pull/9130

デヴィン・セッション：https://app.devin.ai/sessions/2afcdb9847ff416382ee6126bc77ee8c

DevinのPRは、Daggerプロジェクトで優先順位の低いタスクに取り組んでいる。

デビンは最終的には問題を解決することができたが、調整のために何度も往復することもあった。

DevinのGithub統合は、PRコメントとCIチェックでこのプロセスを簡素化します。PRコメントはWebhook経由で自動的にDevinに送信されます。

最後に、Devinを最大限に活用し、100%に完璧なPRを期待しないでください。 Devinは80%ができることはできますが、最終的な結果の品質を手作業で保証する必要があります。例えば、マージする前に冗長なコードの差分を削除するなどです。このPRでは、Devinは後で手作業で削除する必要のあるデバッグログを追加した。

デビンがダガーにもたらす価値 についてもっと読む

AIに携わる人ではなく、AIチームのメンバーだ。魅力的な体験であり、将来何が可能になるかを垣間見ることができる。

Daggerでは、利用シーンが増え続ける複雑なエンジンを開発している小さなチームです。多くのオープンソースプロジェクトがそうであるように、私たちも問題の "ロングテール "を維持するという課題に直面しています。つまり、重要ではあるものの優先順位が高いほど緊急ではない小さなタスクが、しばしば山積みになってしまうのです。AIチームのメンバーであるデヴィンについて聞くと、私はそんなことを思い浮かべる。

典型的なオープンソースの問題

よくある話だ。誰かが、さほど大きくない問題を報告する。少し迷惑かもしれないが、緊急ではない。Daggerでは製品の卓越性を重視していますが、ToDoリストが長すぎるのです。この種の問題は記録されますが、優先順位が低く、棚上げされます。3ヶ月経っても誰も見る時間がない。良くてすぐに分類され、悪ければGitHubの課題の奈落の底に消えてしまう。

例えば、こうだ：#8195号.ある貢献者は、私たちのワークフローにおける小さいが正当な痛点を指摘してくれた。デビンがいなければ、この問題は保留状態のままだったかもしれません。しかし、デビンがチームにいることで、私たちは "これを処理できるか？"と尋ねた。そしてそれは実現した。

数分もしないうちに、デビンは提出した。プルリクエストこのPRは手作業によるレビューが必要でしたが、そのコアとなる実装は最初から機能的に正しいものでした。このPRは手作業によるレビューが必要でしたが、そのコアとなる実装は最初から機能的に正しく、Devinは私たちのフィードバックをフォローアップし、PRがマージできる状態になるまで繰り返し行いました。

これは、賢い初心者の開発者、つまりコードベースには不慣れだが、学習と改善に熱心な開発者の堅実な貢献のように感じられる。デビンがAIであるということだ。

ご興味のある方はセッションの全容を見る.どのように問題を解決し、フィードバックに適応し、有意義な結果を生み出すのかがわかるだろう。

デビンにダガーの開発を教える

デビンは平均的な開発者とは異なるが、デビンを管理することはある意味でなじみ深い。デビンは非常に「本で読んだとおりの頭の良さ」だが、非常に頭の良いジュニア開発者のように「本物の頭の良さ」とまではいかない。Devinを価値ある存在にする鍵は、適切なタスクを選び、賢い方法でトレーニングすることだ。Devinのすごいところは、学習がスムーズなことだ。

私たちはアプリを通じて、あるいは直接GitHubでフィードバックを提供していますが、Devinはその両方をシームレスに処理しています。

そして、さらに一歩踏み込んだ。 ダガー開発 ダガー 我々のビルドとテスト環境はDaggerで完全にコンテナ化されているため、DevinはCIを全く必要としません。私たちのビルド環境とテスト環境はDaggerによって完全にコンテナ化されているため、DevinはCIを全く必要としません。ローカルで独自のCIを実行し、動作していることを確認し、その結果をコメントで報告することができます。人間が結果を再現する必要があるときは、Devinが設定したのと同じコンテナ化環境を使うだけです！

これは時間の節約になるだけでなく、次のような利点もある。 「オーマイガー」の瞬間 開発ワークフローについての考え方に革命をもたらした。開発ワークフローについての考え方に革命を起こし、テスト、検証、反復をローカルで自動化するDevinの能力は、コラボレーションの方法を変え、DevOpsの未来を予見させた。

Devinは単なるツールではなく、新しいタイプのチームプレーヤーであり、あなたが煩わしく感じる "ロングテール "タスクに取り組む準備ができている。

Devinは開発者の代わりではありません。反復的で単調なタスクを処理する能力を増幅させ、最も重要なことに集中できるようにするものだ。生産性を高め、新たな視点をもたらし、リソースが限られているプロジェクトを前進させる方法なのだ。

これはDevOpsにとって何を意味するか

自律的に貢献し、ローカルCIを実行し、人間のフィードバックに適応するDevinの能力は、単なるクールな機能ではない。適切な保護があれば、Devinは今日多くの価値を付加することができるが、長期的には、このテクノロジーは開発者とツールの関係を根本的に変え、これまで想像もできなかったような方法でソフトウェアを構築し、提供することを可能にするかもしれない。

私たちはデビンに、以下のような多くのオープンソースコードリポジトリへの貢献をさせてきた：

私たちは、Devinがあなたのオープンソースプロジェクトに何ができるかを楽しみにしています！今すぐapp.devin.aiにアクセスしてサインアップし、以下の方法で登録してください。 osi@cognition.ai チームプログラムへの無料参加枠については、お問い合わせください！