Devin usa assistente autônomo de programação com IA para corrigir códigos problemáticos para a comunidade de código aberto

Hoje estamos anunciando Devin Iniciativa de código aberto.

Como parte do lançamento oficial do Devin, estamos oferecendo uma cota do Devin Team Plan de 500 ACUs gratuitas para mantenedores de projetos de código aberto selecionados. Visite app.devin.ai hoje para se inscrever e entre em contato conosco pelo e-mail osi@cognition.ai para participar.

Os projetos de código aberto geralmente têm um grande acúmulo de problemas não resolvidos. O grande número de pequenos problemas que precisam ser corrigidos pode sobrecarregar rapidamente os mantenedores, e o Devin é o parceiro ideal para lidar com essas tarefas - ao cuidar das tarefas menores em segundo plano, o Devin ajuda os mantenedores a se concentrarem nas tarefas essenciais.

Veja o que Devin já contribuiu para a comunidade de código aberto:

MCP antrópico

Solicitação de pull: https://github.com/modelcontextprotocol/inspector/pull/105

Sessão Devin: https://app.devin.ai/sessions/266955553baf40cfa7fdd32d42ab219d

Neste projeto, Devin está trabalhando em um projeto para MCP Projeto de interface de depuração do servidor inspetor Foi adicionado um novo recurso que mostra a negociação de funções.

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

Devin começou usando um navegador para investigar como funciona a negociação de recursos:

Depois que Devin escreve o código, alguns recursos importantes ajudam a garantir o teste adequado:

1. Configurações do repositório de códigoAntes de iniciar uma sessão do Devin. Antes de iniciar uma sessão do Devin, facilitamos as coisas para o servidor Python MCP instalando o pacote uv para configurar a máquina virtual de Devin.
2. relacionado ao conhecimento. Podemos informar manualmente ao Devin como testar o código ou adicionar essas informações à sua base de conhecimento para que o Devin se lembre automaticamente delas em sessões futuras.

Essa configuração permite que o Devin verifique se as alterações de código são válidas no navegador:

Depois que o código é testado, o mantenedor pode revisá-lo.

Adaga.

Solicitação de pull: https://github.com/dagger/dagger/pull/9130

Sessão Devin: https://app.devin.ai/sessions/2afcdb9847ff416382ee6126bc77ee8c

O PR de Devin aborda uma tarefa de baixa prioridade no projeto Dagger.

Embora Devin tenha conseguido resolver o problema, às vezes eram necessárias várias viagens de ida e volta para fazer os ajustes.

A integração do Github do Devin simplifica esse processo com comentários de PR e verificações de CI. Qualquer comentário de PR pode ser enviado automaticamente para o Devin via Webhook.

Por fim, aproveite ao máximo o Devin e não espere PRs perfeitos do 100%. Embora o Devin possa fazer o que o 80% pode fazer, ainda é necessário garantir manualmente a qualidade do resultado final. Por exemplo, remover diferenças de código redundantes antes da mesclagem. Nesse PR, Devin adicionou registros de depuração que precisarão ser removidos manualmente mais tarde.

Leia mais sobre Como Devin agrega valor à Dagger

Não alguém que trabalha com IA, mas um membro da equipe de IA. É uma experiência fascinante e um vislumbre do que é possível no futuro.

Na Dagger, somos uma equipe pequena que está desenvolvendo um mecanismo complexo com uma lista crescente de cenários de uso. Como muitos projetos de código aberto, enfrentamos o desafio de manter a "cauda longa" dos problemas - pequenas tarefas que são importantes, mas não urgentes o suficiente para serem de alta prioridade, muitas vezes se acumulam. É nisso que penso quando ouço falar de Devin, um membro da equipe de IA.

Um problema típico de código aberto

Esta é uma história conhecida: alguém relata um problema que não é muito grande - talvez um pouco incômodo, mas não urgente. Na Dagger, estamos muito concentrados na excelência do produto, mas a lista de tarefas era muito longa. Esses tipos de problemas são registrados, mas não são prioritários e são arquivados. Três meses se passam e ninguém tem tempo para dar uma olhada. Na melhor das hipóteses, ele é categorizado rapidamente; na pior, desaparece no abismo dos problemas do GitHub.

Por exemplo:Edição #8195. Um colaborador apontou um pequeno, mas legítimo, ponto problemático em nosso fluxo de trabalho. Sem Devin, esse problema poderia ter permanecido em um status pendente. Mas com Devin na equipe, perguntamos: "Você pode resolver isso?" E foi o que aconteceu.

Em poucos minutos, Devin enviouUm pull requestEsse PR exigiu alguma revisão manual, mas sua implementação principal estava funcionalmente correta desde o início. Este PR exigiu alguma revisão manual, mas sua implementação principal estava funcionalmente correta desde o início, e Devin até acompanhou nosso feedback, iterando até que o PR estivesse pronto para ser mesclado.

Essa parece ser uma contribuição sólida de um desenvolvedor iniciante inteligente, que é novo na base de código, mas está ansioso para aprender e melhorar. O fato é que Devin é uma IA. A maneira como ele funciona parece completamente natural.

Se estiver interessado, você podeAssista à sessão completa. Você verá como ele resolve problemas, se adapta ao feedback e produz resultados significativos.

Ensinando Devin a desenvolver o Dagger

O Devin é diferente do desenvolvedor comum, mas o gerenciamento do Devin é familiar em alguns aspectos; o Devin é muito "inteligente nos livros", mas não tão "inteligente de verdade", como alguns desenvolvedores juniores muito inteligentes. A chave para tornar o Devin valioso é escolher as tarefas certas e treiná-lo de forma inteligente. Uma das coisas mais incríveis sobre o Devin é a facilidade com que ele aprende.

Fornecemos feedback por meio do aplicativo e diretamente no GitHub, e Devin lida com ambos sem problemas.

Em seguida, demos um passo adiante: ensinamos Devin a usar o Desenvolvimento do Dagger Dagger Como nossos ambientes de construção e teste são totalmente em contêineres por meio do Dagger, o Devin não precisa de CI. Como nossos ambientes de construção e teste são totalmente em contêineres por meio do Dagger, o Devin não precisa de CI; ele pode executar seu próprio CI localmente, verificar se está funcionando e relatar os resultados nos comentários. Quando os humanos precisam reproduzir os resultados, simplesmente usamos o mesmo ambiente em contêiner que o Devin configurou!

Isso não é apenas uma economia de tempo, é uma Momento "Oh, meu Deus" Ele revolucionou a maneira como pensamos sobre os fluxos de trabalho de desenvolvimento. Ele revolucionou a maneira como pensamos sobre os fluxos de trabalho de desenvolvimento, e a capacidade do Devin de automatizar testes, validação e iteração localmente mudou a maneira como colaboramos e prenunciou o futuro do DevOps.

Se você estiver executando um projeto de código aberto que exige muita manutenção, não há como errar com o Devin - ele não é apenas uma ferramenta, é um novo tipo de membro da equipe, sempre pronto para lidar com as tarefas de "cauda longa" com as quais você não consegue se preocupar.

O Devin não é um substituto para os desenvolvedores. Trata-se de ampliar nossa capacidade de lidar com tarefas repetitivas e monótonas, permitindo que nos concentremos no que é mais importante. É um aumento de produtividade, uma nova perspectiva e uma maneira de levar os projetos adiante quando os recursos são limitados.

O que isso significa para o DevOps

A capacidade do Devin de contribuir de forma autônoma, executar CI local e adaptar-se ao feedback humano é mais do que apenas um recurso interessante - é um vislumbre do futuro do desenvolvimento de software. Com as proteções corretas, o Devin pode agregar muito valor hoje, mas, a longo prazo, essa tecnologia pode mudar fundamentalmente a relação entre o desenvolvedor e a ferramenta, permitindo que criemos e forneçamos software de maneiras que antes eram inimagináveis.

Envolvemos Devin na contribuição para vários repositórios de código-fonte aberto, incluindo:

Estamos animados para ver o que o Devin pode fazer por seu projeto de código aberto! Visite app.devin.ai hoje mesmo para se inscrever e se registrar via osi@cognition.ai Entre em contato conosco para obter uma cota gratuita para o programa da equipe!