📜 要約
主題と目的
本調査レポートは、Devin.aiのナレッジ機能やメモリーに関する仕様や考察をまとめることを目的としています。Devin.aiは、Cognitionが開発した自律的なコーディングエージェントであり、エンジニアがコードの移行やリファクタリングを効率的に行うためのツールです。本レポートでは、Devin.aiの機能と重要性、ナレッジ機能とメモリーの詳細、そして今後の展望について分析し、ユーザーの調査依頼に回答します。
回答と発見
Devin.aiの概要と重要性
Devin.aiは、Cognitionが開発した自律的なコーディングエージェントであり、エンジニアがコードの移行やリファクタリングを効率的に行うための革新的なツールです。Nubankは、2023年から2024年にかけて、8年間にわたって蓄積された数百万行のコードからなるモノリシックなETLシステムをサブモジュールに移行する大規模なプロジェクトに取り組んでいます。Devin.aiの導入により、Nubankは手動でのコード変更から脱却し、エンジニアの負担を大幅に軽減することができました。具体的には、タスクの完了時間が40分から10分に短縮され、全体の移行作業がより安価で迅速に行えるようになりました。
Devin.aiのナレッジ機能
Devin.aiのナレッジ機能は、ソフトウェア開発における重要な役割を果たします。Devin.aiは、膨大なデータを基にした機械学習を活用し、プログラミング言語やコーディングのベストプラクティスを理解し、最適化します。これにより、開発者は繰り返しのタスクから解放され、より創造的な問題解決に集中できるようになります。また、Devin.aiはエンドツーエンドの開発を実現し、プロジェクトの初期概念から機能的なアプリケーションを設計する能力を持っています。さらに、協力的な環境を提供し、人間のエンジニアと共に作業することで、開発の効率を向上させます。
Devin.aiのメモリー機能
Devin.aiのメモリー機能は、過去のプロジェクトデータを記憶し、次回の作業に活かすことができます。この機能により、開発者は以前のコードや設計意図を簡単に参照でき、一貫性のあるアウトプットを提供することが可能になります。また、Devin.aiはエラーの減少にも寄与し、開発者はより高いレベルの業務に集中できるようになります。さらに、Devin.aiはタスクを自律的に処理する能力を持っているため、開発者は繰り返しのタスクから解放され、戦略的な思考や革新に集中することができます。
結果と結論
Devin.aiは、ソフトウェア開発の効率を大幅に向上させるための革新的なツールです。特に、コード移行やモダナイゼーション、大規模リファクタリング、テストカバレッジの向上など、幅広い開発タスクに対応可能です。Devin.aiの導入により、開発者はより創造的な業務に集中でき、プロジェクトの納期を短縮し、リソースを効率的に活用することが可能になります。
また、Devin.aiのナレッジ機能とメモリーは、今後の業務効率化に大きく寄与することが期待されています。特に、非同期型ワークフローの強化やナレッジ管理の効率化、AI技術の進展により、開発者のニーズに応じた柔軟な対応が実現されるでしょう。
以上のように、Devin.aiは開発プロセスを根本的に変革する可能性を秘めており、ソフトウェア開発の未来を大きく変えていくことが期待されています。
コード実行
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<title>Devin.aiのナレッジ機能とメモリーに関する考察</title>
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</head>
<body>
<h1>Devin.aiのナレッジ機能とメモリーに関する考察</h1>
<h2>1. Devin.aiの特徴</h2>
<ul>
<li>自律的なコード生成とデバッグ機能</li>
<li>学習と改善を繰り返す能力</li>
<li>開発者とのコラボレーションを重視</li>
</ul>
<h2>2. 機能の関係性</h2>
<div class="chart">
<div class="mermaid">
graph TD;
A[Devin.ai] --> B[ナレッジ機能];
A --> C[メモリー];
B --> D[コード生成];
B --> E[デバッグ];
C --> F[学習];
C --> G[改善];
</div>
</div>
<h2>3. データの出典</h2>
<p>この情報は以下のリンクから取得しました:<a href="https://www.cognition.ai/blog/introducing-devin" target="_blank" rel="noopener noreferrer">Cognition Blog</a></p>
</body>
</html>
🔍 詳細
🏷Devin.aiの概要とその重要性

Devin AIの革新とその影響
Devin AIは、Cognitionが開発した自律的なコーディングエージェントであり、エンジニアがコードの移行やリファクタリングを効率的に行うためのツールです。Nubankは、数百万行のコードからなるモノリシックなETLシステムをサブモジュールに移行する大規模なプロジェクトに取り組んでおり、Devinを活用することで12倍の効率向上と20倍以上のコスト削減を実現しました。Devinはタスクを自律的に完了する能力を持ち、エンジニアはその変更をレビューして微調整するだけで済むようになり、タスクの完了時間が40分から10分に短縮されました。また、Devinは自然言語でのリクエストにリアルタイムで応答し、計画を共有し、フィードバックから学ぶことができます。これにより、Nubankのエンジニアリングチームはより多くの成果を上げることができ、顧客により良い製品を提供するためのコアミッションに集中できるようになります。
Devin.aiの概要とその重要性
Devin AIは、Cognitionが開発した自律的なコーディングエージェントであり、エンジニアがコードの移行やリファクタリングを効率的に行うための革新的なツールです。Nubankは、2023年から2024年にかけて、8年間にわたって蓄積された数百万行のコードからなるモノリシックなETL(Extract, Transform, Load)システムをサブモジュールに移行するという大規模なプロジェクトに取り組んでいます。この移行作業は、1,000人以上のエンジニアによって分担され、従来の手法では数年かかるところを、Devinを活用することで12倍の効率向上と20倍以上のコスト削減を実現しました。
NubankのETLシステムは、顧客の急増や地理的・製品の拡張に伴い、複雑化し、依存関係が深くなっていました。これにより、ビジネスクリティカルなデータ変換が長時間かかるようになり、スケールのボトルネックとなっていました。Nubankは、6百万行以上のコードを持つモノリシックなETLリポジトリを分割する必要があると判断しました。
Devinの導入により、Nubankは手動でのコード変更から脱却し、エンジニアの負担を軽減しました。Devinは、タスクを自律的に完了する能力を持ち、エンジニアはその変更をレビューして微調整するだけで済むようになりました。具体的には、タスクの完了時間が40分から10分に短縮され、全体の移行作業がより安価で迅速に行えるようになりました。
さらに、Devinは初期の段階でエラーを修正する能力を持ち、タスクに慣れるにつれて、より迅速かつ正確に問題を解決できるようになります。Nubankのチームは、過去の移行例をDevinにフィードバックし、タスクの完了スコアが倍増し、タスクの速度も4倍向上しました。
Devinは、自然言語でのリクエストにリアルタイムで応答し、計画を共有し、フィードバックから学ぶことができます。また、独立して新しいコードベースを探索し、複数のファイルにわたってコードを貢献することが可能です。さらに、ドキュメントを検索したり、ウェブアプリケーションをテストしたり、NotionやJiraなどのツールにアクセスすることもできます。
このように、Devin AIはNubankのエンジニアリングチームがより多くの成果を上げるために設計されており、効率的なコード移行やリファクタリングを実現します。これにより、エンジニアはより良い製品を顧客に提供するためのコアミッションに集中できるようになります。詳細については、こちらのリンクをご覧ください。

🏷ナレッジ機能の詳細と活用方法

Devin AIのナレッジ機能とその活用法
Devin AIのナレッジ機能は、ソフトウェア開発における重要な役割を果たします。具体的には、膨大なデータを基にした機械学習を活用し、プログラミング言語やコーディングのベストプラクティスを理解し、最適化します。これにより、開発者は繰り返しのタスクから解放され、より創造的な問題解決に集中できるようになります。また、Devinはエンドツーエンドの開発を実現し、プロジェクトの初期概念から機能的なアプリケーションを設計する能力を持っています。さらに、協力的な環境を提供し、人間のエンジニアと共に作業することで、開発の効率を向上させます。これらの機能を活用することで、開発者はプロジェクトを迅速に進め、高品質なソフトウェアを提供することが可能になります。
Devin AIのナレッジ機能の詳細
Devin AIは、Cognition Labsによって開発された世界初の完全自律型AIソフトウェアエンジニアです。この革新的なツールは、ソフトウェア開発のプロセスを根本的に変える可能性を秘めています。Devinは、プロジェクトの初期概念から機能的なアプリケーションを設計し、クリーンで保守可能なコードを書き、さまざまなコンポーネントをシームレスに統合します。これにより、開発者はより戦略的なイニシアティブに集中できるようになります。
Devinの主な機能には以下が含まれます:
-
エンドツーエンド開発: Devinは、プロジェクトの初期概念から機能的なアプリケーションを設計し、クリーンで保守可能なコードを書きます。これにより、開発者はプロジェクトの全体像を把握しやすくなります。
-
自動化の専門家: 繰り返しの多い時間のかかるタスク(コード生成、ユニットテスト作成、文書生成など)を自動化し、開発者の貴重な時間を解放します。これにより、開発者は創造的な問題解決に集中できるようになります。
-
機械学習の専門知識: Devinは、膨大なコードリポジトリを分析し、パターンを特定してコーディングプラクティスを最適化します。これにより、開発者は最新のベストプラクティスに基づいたコードを生成できます。
-
問題解決とデバッグ: 複雑なソフトウェアの問題を分析し、潜在的なエラーを特定し、解決策を提案します。これにより、開発者は迅速に問題を解決できるようになります。
-
協力的な環境: Devinは人間のエンジニアを置き換えるのではなく、彼らと協力して作業します。これにより、開発チーム全体の効率が向上します。
Devin AIの使用方法は非常にシンプルです。まず、Cognition Labsのウェブサイトを通じてDevin AIへのアクセスを申請し、既存の開発環境に統合します。その後、ソフトウェアの機能や特徴を明確に指示し、Devinが独自に開発サイクルを実行します。最終的には、生成されたコードをレビューし、必要に応じて調整を行い、ソフトウェアのデプロイを支援します。
Devin AIの利点は多岐にわたります。開発時間を大幅に短縮し、プロジェクトを迅速に提供できるだけでなく、ベストプラクティスに従った高品質なコードを生成します。これにより、開発者の生産性が向上し、プロジェクトのコストを削減することが可能です。
Devin AIは、既存のAIコーディングアシスタントとは異なり、自律的にプロジェクト全体を管理できる点が特徴です。これにより、開発者はより戦略的な思考に集中できるようになります。Devin AIに関する詳細は、こちらからご確認ください。

🏷メモリー機能の仕組みと利点
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Devin AIのメモリー機能の利点と影響
Devin AIのメモリー機能は、開発プロセスにおいて重要な役割を果たします。この機能は、過去のプロジェクトやタスクの情報を記憶し、次回の作業に活かすことで、開発者の生産性を向上させることを目的としています。具体的には、Devinが以前のコードや設計意図を参照することで、より一貫性のあるアウトプットを提供し、エラーを減少させることが期待されています。また、メモリー機能により、開発者は繰り返しのタスクから解放され、戦略的な思考や革新に集中できるようになります。これにより、ソフトウェア開発の効率が向上し、プロジェクトの市場投入までの時間を短縮することが可能になります。さらに、Devinはタスクを自律的に処理するため、開発者はより高いレベルの業務に専念できるようになります。これらの利点により、Devinのメモリー機能は、開発チームにとって不可欠な要素となるでしょう。
メモリー機能の仕組みと利点
Devin AIは、過去のプロジェクトデータを記憶し、次回の作業に活かすことができるメモリー機能を搭載しています。この機能により、開発者は以前のコードや設計意図を簡単に参照でき、一貫性のあるアウトプットを提供することが可能になります。例えば、Devinは以前のプロジェクトで使用したコードスニペットを再利用することで、開発者が新しいプロジェクトに取り組む際の手間を大幅に削減します。
さらに、Devinのメモリー機能は、エラーの減少にも寄与します。過去のデータを基にした判断を行うことで、開発者は同じミスを繰り返すリスクを軽減できます。これにより、プロジェクトの品質が向上し、開発者はより高いレベルの業務に集中できるようになります。
また、Devinはタスクを自律的に処理する能力を持っており、これにより開発者は繰り返しのタスクから解放されます。例えば、Devinは自動的にコードを生成し、レビューを行うことができるため、開発者は戦略的な思考や革新に集中することができます。このように、メモリー機能は開発者の生産性を向上させ、市場投入までの時間を短縮する要因となります。
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Devin AIは、ソフトウェア開発の効率を向上させるために設計されており、開発者がより多くの成果を上げられるよう支援します。このような革新により、Devinのメモリー機能は、開発チームにとって不可欠な要素となるでしょう。詳細については、をご覧ください。
geeksforgeeks.org
🏷Devin.aiの実際の使用例と効果

Devinの効果的な活用とその影響
Devinは、自律的なAIソフトウェアエンジニアとして、コードの作成、実行、テストを行い、エンジニアが個人のタスクやチームプロジェクトに集中できるよう支援します。具体的には、コード移行やモダナイゼーション、大規模リファクタリング、テストカバレッジの向上など、幅広い開発タスクに対応可能です。特に、開発者はDevinにタスクを委託することで、効率的に作業を進めることができ、定型的なタスクの自動化により、より創造的な業務に集中できるようになります。DevinはSlackとの統合により、スムーズなコミュニケーションを実現し、開発プロセスを加速させる役割を果たしています。今後、Devinの機能がさらに拡張され、より複雑なタスクにも対応できることが期待されています。
Devinの実際の使用例と効果
Devinは、特にコード移行とモダナイゼーションにおいて顕著な効果を発揮しています。例えば、JavaScriptからTypeScriptへの言語移行や、Angularのバージョンアップグレード(例:Angular 16から18)など、開発者が手動で行うには時間がかかる作業を迅速に処理します。また、クラウドインフラのモダナイゼーション(例:AWSからAzureへの移行)やETLコードの移行(例:AirflowからDBT)も得意としています。これにより、開発チームはプロジェクトの納期を短縮し、リソースをより効率的に活用することが可能になります。
さらに、Devinは大規模リファクタリングのプロセスでも重要な役割を果たします。モノレポからサブモジュールへの変換や、未使用のフィーチャーフラグの削除、共通コードのライブラリへの抽出など、複雑なコードベースを整理する作業を自動化します。これにより、開発者はコードの可読性を向上させ、メンテナンスの負担を軽減することができます。
Devinの導入により、開発者はタスクの委託と分割を行うことができ、作業を3時間以内に効率的に進めることが可能です。特に、Slackとの統合により、開発者は小規模なタスクやバグ修正を迅速に依頼でき、チーム全体の生産性を向上させています。これにより、開発者は定型的な業務から解放され、より創造的なプロジェクトに集中できるようになります。
Devinは、2024年12月10日に正式サービスを開始し、月額500ドルで提供されています。この価格でチーム制限なしに利用できるため、多くの企業が導入を検討しています。今後、Devinの機能がさらに拡張され、より複雑なタスクにも対応できることが期待されています。これにより、ソフトウェア開発の効率化と品質向上が実現されるでしょう。
Devinの詳細については、やをご覧ください。
devin.ai
xexeq.jp
🏷今後の展望と技術的進化
Devin.aiのナレッジ機能とメモリーの未来
Devin.aiのナレッジ機能とメモリーは、今後の展望として、非同期型ワークフローの強化やナレッジ管理の効率化が期待されています。特に、Slackを活用したタスク管理や知識共有の機能が強化されることで、チーム全体の生産性向上が見込まれます。また、AIによる自動化機能の進化により、タスクの透明性や再利用可能なナレッジエントリの作成が進むことで、開発者の作業効率が向上するでしょう。さらに、リアルタイムでのインタラクションを重視するCursorとの競争において、Devinは独自の強みを活かしつつ、技術的な進化を遂げることが求められています。これにより、開発者のニーズに応じた柔軟な対応が可能となり、今後の業務効率化に寄与することが期待されています。
今後の展望と技術的進化
Devin.aiは、今後の技術的進化において、非同期型ワークフローの強化とナレッジ管理の効率化を中心に展開していくと考えられます。特に、Slackを活用したタスク管理や知識共有の機能が強化されることで、チーム全体の生産性向上が期待されています。具体的には、Devinは月額500ドルというプレミアム価格で提供されており、企業やチーム向けに設計されています。この高価格にもかかわらず、ユーザーはナレッジエントリの追跡能力やデプロイプレビューの自動生成を高く評価しています。
また、AIによる自動化機能の進化により、タスクの透明性や再利用可能なナレッジエントリの作成が進むことで、開発者の作業効率が向上するでしょう。例えば、Difyの新機能であるファイルアップロード機能やAI Podcast機能の追加により、ユーザーはより便利に情報を管理し、共有できるようになります。このような機能は、チーム内での情報共有を効率化し、全体の生産性向上に寄与します。
さらに、Devinはリアルタイムでのインタラクションを重視するCursorとの競争において、独自の強みを活かしつつ技術的な進化を遂げることが求められています。CursorはIDE統合型のエージェントであり、リアルタイムでの更新を確認できるため、開発者にとって非常に魅力的な選択肢となっています。これに対抗するためには、DevinはSlackベースの非同期型ワークフローを強化し、ユーザーのニーズに応じた柔軟な対応を実現する必要があります。
このように、Devin.aiのナレッジ機能とメモリーは、今後の業務効率化に寄与することが期待されており、特にAI技術の進展がその実現を加速させるでしょう。今後の展望として、Devinは開発者のニーズに応じた機能を提供し続けることで、競争力を維持し、さらなる成長を遂げることが期待されています。

🖍 考察
推定
Devin.aiは、Cognitionが開発した自律的なコーディングエージェントであり、エンジニアがコードの移行やリファクタリングを効率的に行うためのツールです。Devinの主な機能は以下の通りです:
- エンドツーエンド開発: Devinは、プロジェクトの初期概念から機能的なアプリケーションを設計し、クリーンで保守可能なコードを書くことができます。
- 自動化の専門家: 繰り返しの多い時間のかかるタスクを自動化し、開発者の時間を解放します。
- 機械学習の専門知識: 膨大なコードリポジトリを分析し、ベストプラクティスに基づいたコードを生成します。
- 問題解決とデバッグ: 複雑なソフトウェアの問題を分析し、解決策を提案します。
- 協力的な環境: 人間のエンジニアと協力して作業し、開発チーム全体の効率を向上させます。
Devinのメモリー機能は、過去のプロジェクトデータを記憶し、次回の作業に活かすことで、一貫性のあるアウトプットを提供し、エラーを減少させることができます。また、繰り返しのタスクを自動化することで、開発者は戦略的な思考や革新に集中できるようになります。
分析
Devin.aiの導入により、Nubankは手動でのコード変更から脱却し、エンジニアの負担を大幅に軽減することができました。具体的には、タスクの完了時間が40分から10分に短縮され、全体の移行作業がより安価で迅速に行えるようになりました。また、Devinは自然言語でのリクエストにリアルタイムで応答し、計画を共有し、フィードバックから学ぶことができるため、エンジニアリングチームがより多くの成果を上げることができるようになりました。
一方で、Devinの機能は今後さらに進化していく必要があります。特に、非同期型ワークフローの強化やナレッジ管理の効率化が重要になってくると考えられます。また、リアルタイムでのインタラクションを重視するCursorとの競争において、Devinは独自の強みを活かしつつ、技術的な進化を遂げることが求められています。
今後の調査
Devin.aiの今後の調査テーマとしては以下のようなものが考えられます:
-
Devinの非同期型ワークフローの強化に関する調査
- Slackを活用したタスク管理や知識共有機能の拡充
- ユーザーのニーズに応じた柔軟な対応の実現
-
Devinのナレッジ管理機能の効率化に関する調査
- AIによる自動化機能の進化
- タスクの透明性と再利用可能なナレッジエントリの作成
-
DevinとリアルタイムエージェントCursorの競争に関する調査
- 両者の強みと弱みの比較
- Devinの独自性を活かした技術的進化の方向性
-
Devinの機能拡張に関する調査
- より複雑なタスクへの対応
- 開発者の生産性向上に資する新機能の検討
これらの調査を通じて、Devin.aiのナレッジ機能やメモリーがさらに進化し、開発者の業務効率化に寄与することが期待されます。
📖 レポートに利用された参考文献
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調査された文献
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精査された情報
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削減された時間
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🏷 Devin.aiの実際の使用例と効果
Introducing Devin - Devin Docs
#### Devinの紹介
Devinは、野心的なエンジニアリングチームがより多くの成果を上げるために設計された共同作業AIチームメイトです。自律的なAIソフトウェアエンジニアとして、コードの作成、実行、テストを行い、ソフトウェアエンジニアが個人のタスクやチームプロジェクトに集中できるよう支援します。
#### Devinの強み
Devinが特に得意とするタスクには以下のようなものがあります:
- **コード移行とモダナイゼーション**
- 言語移行(例:JavaScriptからTypeScript)
- フレームワークのアップグレード(例:Angular 16から18)
- クラウドインフラのモダナイゼーション(例:AWSからAzure)
- ETLコードの移行(例:AirflowからDBT)
- **大規模リファクタリング**
- モノレポからサブモジュールへの変換
- コード構造の再編成
- 未使用のフィーチャーフラグの削除
- 共通コードのライブラリへの抽出
- **エンジニアリングの卓越性**
- テストカバレッジの向上
- Lint/静的解析エラーの対処
- 既存コードの文書化
- CIの失敗の調査と修正
- 小さなバックログタスクの処理
- **顧客エンジニアリングサポート**
- 顧客特有の統合の構築
- カスタマイズされたデモの作成
- ソリューションのプロトタイピング
#### Devinの使用方法
Devinを利用するには、[app.devin.ai](https://app.devin.ai)でTeamsアカウントにサインアップする必要があります。すでにCognitionと提携している企業の場合は、管理者またはCognitionに直接リクエストを行い、ウェブアプリケーションを通じてDevinにアクセスできます。
#### Devinのインターフェース
Devinは会話型ユーザーインターフェースを持ち、開発や計画プロセスを「Workspace」セクションで追跡できます。Workspaceには以下の機能があります:
- **Shell**: コマンドを入力し、コンピュータのオペレーティングシステムと直接対話します。
- **Browser**: Devinがドキュメントを閲覧したり、構築したウェブアプリケーションをテストしたりします。
- **Editor**: Devinがコードを書く場所で、監視、レビュー、編集が可能です。
- **Planner**: Devinがタスクを完了するための「やることリスト」を提供します。
#### 制限事項
Devinはまだ初期段階の製品であり、学習が必要です。特に以下のようなタスクは難易度が高くなることがあります:
- **大規模な課題**: 小さく明確にスコープされたタスクの方が得意です。
- **一貫性と信頼性**: 時にはDevinが軌道を外れることがあります。
- **UI関連の美的要素**: 機能的なフロントエンドは構築できますが、美的要素にはサポートが必要です。
- **モバイル開発**: モバイルアプリケーションの支援は可能ですが、テスト用の電話がありません。
#### フィードバック
顧客のフィードバックは非常に重要です。技術プレビューに参加している場合は、Slackコミュニティを通じて意見を共有できます。その他の顧客やパートナーは、[support@cognition.ai](mailto:support@cognition.ai)にフィードバックを送信できます。
#### 会社について
Cognitionは、エンドツーエンドのソフトウェアエージェントを構築する応用AIラボです。共同作業AIチームメイトを開発し、野心的なエンジニアリングチームがより多くの成果を上げる手助けをしています。
詳細については、[Devin Workflows](https://mintlify.com/Learn_about_Devin/workflows)や[ブログ](https://www.cognition.ai/blog/devin-generally-available)をご覧ください。
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方法① Slackのコメントから依頼する. 最も手軽なのは、Slackのコメントから修正を依頼する方法です。例えば次の例では、不要な import 文を ...
今年一年の振り返り - 襖からキリン
仕事では様々なAIアルゴリズム検証、バックエンド開発をしつつ、エージェントの技術検証のリードをしてました。 アウトプットしたものを振り返ってみます ...
世界初!完全自律型AIエンジニア『Devin(デヴィン)』がヤバイ ...
今回は各SNSで話題沸騰中の完全自立型AIソフトウェアエンジニア『Devin AI(デヴィン)』についての概要解説と個人的な考察を話していきます。
[PDF] TMT Predictions 2024 - Deloitte
2024年版は19トピックのグ. ローバル版の抄訳に加え、「日本の視点」としてデロイトトーマツグループのTMT業界に関与するプロフェショナルによ. る考察・ ...
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開発やプログラミング勉強に役立つリソースが見つかるサービス.
企業テックブログRSS - yamadashy
本記事では、AIエージェントを使ったテストコード生成におけるちょっとした工夫事例をご紹介します。2025年初頭時点での試行錯誤の記録として、また、生成AI時代を生き抜こ ...
[PDF] デジタルコンテンツ制作の 先端技術応用に関する調査研究 報 告 書
8.3 事例考察―産学連携の成果と問題点 . ... 次世代に入ってますます一般的な機能として AI に導入されている能力である。
AIエンジニア devinを使ってみる|Kan Hatakeyama
Devin を含むAIソフトウェアエンジニアと周辺技術のざっくり紹介 ...
Devin AIを育てるための効果的なTipsと2025年の最速AI ... - Zenn
個人的にもAIエージェントのメモリは実はMoatになるんじゃないかとも思っており、関心を寄せています。 Devinを扱う際の変数. Devinを扱う際には、開発環境のきれいさ、 ...
話題の世界初 "完全自律型" AIエンジニア「Devin」の公開内容の全訳
「Devin(デヴィン)」 とは、2024年3月12日に Cognition 社が発表した新しい AI で、投稿された公式の Youtube 動画 の概要欄には、以下の様に書かれていました(執筆時現在) ...
完全自律型AIエンジニア「Devin」が切り開くAI駆動開発の可能性
GitHub Copilotのようにコードを補完したりサジェストしてくれるのではなく、与えられた情報をベースに自律的に開発プロセス全体を行えるというのが大きな特徴でした。
自律型AIソフトウェアエンジニア「Devin」、ついに正式サービス ...
AIスタートアップのCognitionは、自律型のAIソフトウェアエンジニア「Devin」の正式サービスを開始しました。 価格は月額500ドルから。利用回数の制限はなく、Slack ...
Devin観察日記 0日目|Daiki Teramoto - note
AIエージェントにどれだけの権限を持たせるのかは、これから重要なトピックになりそうです。 LGTM. 1時間ほどの試行錯誤の結果、動作確認方法をREADMEに書くというタスクを ...
Devin観察日記 6日目|Daiki Teramoto
コーディングからタスク消化までこなす超万能AI!?自律型AI ...
他社ツールが人間の指示を受けることが前提での出力をする一方で、Devinは自律的な行動を起こすことができるという点が大きな違いです。 ChatGPT ChatGPT ...
[PDF] 生成AIを活用したシステム開発 の現状と展望 - 日本総研
システム開発のプロジェクト管理向けに、生成AIを組み込んだツールが提供され始めている。
Devinを超えたAIコード生成エンジニア: Cosine社のGenieが示す ...
Cosine社のコード生成AI「Genie」は、Devinを上回る性能を持つ。 · Genieは、複数のプログラミング言語でコードを自律的に生成し、バグ修正や機能追加を ...
生成AIエージェントが刺さる業務課題を探そう! - 襖からキリン
生成AIエージェントは、複数の候補をブラッシュアップしながら比較検討するプロセスを自動で行えるため、こうしたアイデア創出フェーズで特に強みが発揮 ...
【勉強メモ】【開発AI新時代突入|Devin】月7.5万円のエンジニアAI ...
初期状態のDevinは基本的なエラー処理やGitフローの理解を備えていますが、作業を繰り返す中でナレッジを蓄積し、より高度な開発作業に対応可能になります ...
Devin」とは何か?もうITエンジニアは不要か?コーディングから実装 ...
⾃社の特殊性を反映できる「ナレッジAIレビュー機能」のオープンβ版を ...
エンタープライズ版ChatGPT『AI ナレッジポータル』ストレスない操作性 ...