مقدمة

ديفين (من Cognition AI) هو مهندس برمجيات ذكاء اصطناعي مستقل جديد يمكنه تخطيط مهام تطوير البرمجيات وتنفيذها بشكل كبير بمفرده. يعمل ديفين بشكل شامل على مشاريع الكود، مستخدمًا أدوات مثل محرر الكود، سطر أوامر، ومتصفح ويب للبحث، الكتابة، الاختبار، ونشر الكود. في العروض التوضيحية والصحف، ظهر ديفين وهو يفحص قاعدة الكود، يولد خطة، يعدل الملفات، يجري الاختبارات، ويقدم طلبات سحب (pull requests) بحد أدنى مفاجئ من التدخل البشري (medium.com) (www.linkedin.com). تدعي Cognition أن ديفين يمكنه التعامل مع "مهام هندسية معقدة تتطلب آلاف القرارات،" مستذكرًا السياق في كل خطوة وحتى متعلمًا من الأخطاء (medium.com) (www.linkedin.com). لذلك، نستكشف التفاصيل العامة لتصميم ديفين وسير عمله. يشمل هذا كيفية تقسيم ديفين للمهام (عملية التخطيط الخاصة به)، وكيف يعمل حرفيًا في بيئة المطور (المحرر، الطرفية، المتصفح)، وكيف يحتفظ بالذاكرة أو السياق عبر جلسة برمجة، وكيف يصحح نفسه ويكرر، وما هي الضمانات أو إجراءات السلامة التي يستخدمها. نلاحظ أيضًا ما لم يتم الكشف عنه بعد – على سبيل المثال، تفاصيل النموذج الداخلية الدقيقة غير معلنة، لذلك تعتمد بعض المناقشات المجتمعية على التخمين المستنير.

تخطيط المهام وتقسيمها

عندما يعطي المطور ديفين مهمة جديدة، تكون الخطوة الأولى هي تخطيط الملفات التي سيتم تغييرها وبأي ترتيب. تشرح ملاحظات Cognition أن ديفين يستخدم وكيلًا فرعيًا "لوضع التخطيط" (planning mode) وظيفته تحديد الملفات ذات الصلة بالمهمة في المستودع (medium.com) (docs.devin.ai). عمليًا، "يستقصي" ديفين المستودع ويقترح خطة قبل كتابة أي كود (docs.devin.ai) (docs.devin.ai). بالنسبة للمهام المعقدة، يرى المطورون هذه الخطة ويمكنهم الموافقة عليها أو تعديلها؛ إذا تم تمكين وضع الوكالة (Agency)، فسيتقدم ديفين تلقائيًا بخطته دون انتظار الموافقة (docs.devin.ai) (docs.devin.ai).
خلف الكواليس، قامت Cognition بتدريب وكيل التخطيط هذا باستخدام التعلم المعزز. في أحد التحليلات، يصف الفريق إعطاء المخطط أدوات للقراءة فقط (مثل ls، grep، أو read_file) ومكافأته عندما يتنبأ بشكل صحيح بمجموعة الملفات التي سيقوم الإنسان بتعديلها (medium.com) (medium.com). والنتيجة: يتعلم مخطط ديفين إصدار استعلامات نظام الملفات المتوازية (على سبيل المثال، تشغيل ls و grep على دلائل مختلفة في نفس الوقت) ثم تضييق نطاق الاحتمالات الواعدة (medium.com). تشجع عقوبة التدريب على الكفاءة، لذلك يتجنب الوكيل القوة الغاشمة (على سبيل المثال، البحث في المستودع بأكمله بلا نهاية) وبدلاً من ذلك "يلتزم" فورًا بمجرد العثور على هدف (medium.com). هذا يعني أن تخطيط ديفين يعتمد على البيانات: لقد تعلم استراتيجيات عامة للتنقل في قاعدة الكود (كما تلاحظ Cognition، تم تدريب النموذج على العديد من المستودعات واستعلامات المستخدمين) (medium.com) (medium.com). على مستوى المستخدم، ترى النتيجة كخطوات عامة. على سبيل المثال، مع طلب ميزة جديدة، سيقترح ديفين شيئًا مثل “تعديل الملف A لتنفيذ X، إضافة اختبارات في الملف B، ثم تحديث التكوين C.” في العروض التوضيحية، إذا نسي المستخدم تحديد بعض التفاصيل، فإن خطة ديفين غالبًا ما تلتقط ذلك وتطلب التوضيح. في أحد العروض، أضاف المساعد تلقائيًا تكوين حساب GitHub إلى الخطة على الرغم من أن المستخدم لم يذكره صراحةً (www.developersdigest.tech) (www.linkedin.com). يتم تنفيذ خطوات التخطيط هذه (طرح الأسئلة، سرد المهام، تعيين الملفات) جميعها ضمن واجهة حوار ديفين قبل كتابة أي كود. إذا وافق المستخدم أو كان الموافقة التلقائية مفعلة، ينتقل ديفين إلى التنفيذ.

العمل في بيئة تطوير: المحرر، الطرفية، والمتصفح

يعمل ديفين ضمن بيئة تطوير معزولة (sandboxed). تصف مواد Cognition ديفين بأنه يمتلك مجموعة أدوات تطوير مألوفة: طرفية shell، محرر كود، ومتصفح ويب كلها تحت تصرفه (medium.com) (docs.devin.ai). عمليًا، عندما يعمل ديفين، يتم تسجيل كل ما يفعله ويكون مرئيًا في واجهة المستخدم الويب. يعرض عرض "متابعة ديفين" (Follow Devin) كل إجراء (مثل تعديل ملف أو أمر shell) وحتى يسمح للإنسان بالنقر على أيقونة للانتقال مباشرة إلى محرر الكود أو الطرفية حيث حدث هذا الإجراء (docs.devin.ai). على سبيل المثال، إذا قام ديفين بتعديل ملف JavaScript، يمكن للمستخدم النقر لرؤية عرض محرر VSCode مع التغييرات، أو إذا قام ديفين بتشغيل أمر shell، النقر لرؤية إخراج الطرفية.
يمكنك أيضًا الدخول يدويًا إلى مساحة عمل ديفين إذا أردت. أضاف تحديث حديث زرًا "استخدم جهاز ديفين" (Use Devin’s Machine) يفتح بيئة ديفين في VSCode عبر الويب (docs.devin.ai). هذا يعني أن المطور يمكنه إلقاء نظرة على ملفات ديفين، وتشغيل الأوامر، أو حتى تحرير الكود يدويًا في مساحة عمله. (للمهام طويلة الأمد، هذا مناسب إذا كنت ترغب في فحص شيء ما في منتصف التنفيذ.) في أحد الأمثلة، قام مستخدم بتنشيط هذا لمشاهدة ديفين وهو ينشئ عناصر واجهة المستخدم: قام المستخدم حرفيًا بفتح VSCode الخاص بديفين، ورأى الملفات الجديدة التي كتبها ديفين، وتمكن من استكشاف واجهة المستخدم مباشرة.
تتيح أداة المتصفح لديفين البحث أو اختبار الأشياء على الإنترنت. في العروض التوضيحية، يُرى ديفين وهو يستخدم البحث على الويب للبحث عن الوثائق أو المكتبات، وحتى تشغيل خادم الويب المحلي للتحقق من أن الكود الخاص به غير معطل (على سبيل المثال، سيوجه المتصفح إلى localhost للتحقق من أن واجهة المستخدم تعمل). بشكل عام، واجهة ديفين متعددة الوسائط: يمكنها أخذ مدخلات مثل المطالبات النصية، صور التصميم أو المستندات المرفقة، وحتى مقتطفات الكود، وتتفاعل من خلال الدردشة وأدوات المطور هذه (www.developersdigest.tech) (medium.com). والنتيجة هي تجربة أقرب بكثير إلى "زميل عمل يكتب الكود" منها إلى دردشة ثابتة مع الذكاء الاصطناعي.

الذاكرة، المعرفة، وسياق الجلسة

يتتبع ديفين المعلومات عبر الجلسة باستخدام نظام "المعرفة" المدمج. فكر في المعرفة كدفتر ملاحظات مساحة عمل: يمكن لديفين تخزين النصائح، التعليمات الخاصة بالمشروع، أو السياق المهم هناك، واستدعائها لاحقًا. على سبيل المثال، تصف الوثائق سير العمل لتثبيت بعض المعارف حتى لا ينساها ديفين أبدًا، مثل القيود المعمارية الهامة أو أدلة نمط البرمجة (docs.devin.ai). يمكن للمستخدمين تحرير بنك المعرفة هذا أو الإضافة إليه. سيقوم ديفين أيضًا بتوليد ملاحظات مفيدة تلقائيًا: فهو يفحص المستودع الخاص بك ليتعلم عن هيكل الكود، المكونات ووثائقك، وينشئ ملخص "معرفة المستودع" (Repo Knowledge) تلقائيًا (docs.devin.ai) (docs.devin.ai). عمليًا، بعد تشغيل بعض المهام، قد يقول ديفين: “لاحظت أنك تستخدم React و Redux غالبًا؛ أقترح إضافة ذلك إلى المعرفة”، وإذا وافقت، يتم حفظ هذه المعلومات.
خلال الجلسة، سيحتفظ ديفين بالمعرفة ذات الصلة في الذاكرة العاملة. تدعي Cognition أنه “يستذكر السياق ذي الصلة في كل خطوة” (www.linkedin.com). على سبيل المثال، إذا كان قد تعلم سابقًا أنك تفضل Python 3.11 أو أن تطبيق الويب الخاص بك يستخدم OAuth، فسوف يجلب هذه المعلومات إلى المطالبات حسب الحاجة. الجلسة طويلة بطبيعتها وذات حالة: قد تتحدث مع ديفين لعشرات الدورات (دقائق أو أكثر) بينما يعدل العديد من الملفات، ويحتفظ بسجل الدردشة. إذا تعطل ديفين في أي وقت، يمكنك التمرير عبر السجل أو تشغيل “وضع التقدم” (progress mode) لرؤية كل إجراء قام به.
إذا انتهت جلستك (على سبيل المثال، إذا أوقفت المهمة أو أنهيت العمل)، فإن ديفين ينسى حالة تشغيل تلك الآلة، ويتم إعادة تعيين آلته الافتراضية إلى لقطة أساسية في المرة القادمة (docs.devin.ai). افتراضيًا، تتضمن هذه الحالة الأساسية المستودعات التي قمت بتحميلها مسبقًا في مساحة عملك، لذلك لا يحتاج ديفين إلى استنساخها من الصفر في كل مرة (docs.devin.ai). (بدون إعداد مساحة العمل، ستبدأ كل جلسة بآلة فارغة، لذلك تؤكد Cognition على التكوين المسبق للمستودع الخاص بك من أجل السرعة (docs.devin.ai).) ولكن بما يتجاوز الكود، ينقل ديفين المعرفة إلى الأمام عبر بنك المعرفة الخاص به. سيطالبك بإضافة دروس أو تعريفات تبدو مفيدة للمهام المستقبلية (docs.devin.ai). على مدار جلسات متعددة، يعني هذا أن ديفين يبني تدريجيًا ذاكرة عن تقاليد مشروعك وهندسته.
بالإضافة إلى "المعرفة" (Knowledge)، أصدرت Cognition أداة DeepWiki، وهي أداة ذات صلة تقوم بفهرسة قواعد الكود بأكملها وتوفر واجهة دردشة عليها (medium.com). بينما DeepWiki هو منتج منفصل، إلا أنه يشير إلى بنية أوسع: يمكن لديفين استعلام الويكي الخاص به أو ويكي خارجي للكود للإجابة على الأسئلة. عمليًا، إذا سألت ديفين شيئًا عن الكود، فقد يستخدم داخليًا نفس أنظمة الاسترجاع مثل DeepWiki لترسيخ ردوده.

الاستقلالية، التكرار، والتصحيح الذاتي

تم تصميم ديفين ليكون مستقلاً، ولكن مع حلقات تغذية راجعة عند الحاجة. بعد التخطيط، ينفذ الخطوات واحدة تلو الأخرى، ويتحقق باستمرار من وجود أخطاء. في العروض التوضيحية، يتبع الوكيل هذا النمط بشكل متكرر: يستخدم المتصفح أو الوثائق لفهم المشكلة، يكتب بعض الكود، يشغله، يرى خطأ، ثم يبحث عن كيفية إصلاحه – مقلدًا دورة تصحيح الأخطاء البشرية (www.developersdigest.tech) (www.linkedin.com). على سبيل المثال، يظهر أحد مقدمي العروض ديفين وهو يضيف نموذج تسجيل دخول، ثم يجري اختبار الواجهة الأمامية، يجد خطأً، ويعود للبحث عن كيفية إصلاح هذا الخطأ. كل "دورة" لديفين هي حلقة من فكر ← تصرف ← لاحظ ← صحح. تذكر مصادر متعددة أن ديفين لديه "تصحيح ذاتي" مدمج (medium.com) (www.linkedin.com). بالفعل، يذكر مدونة Cognition مع GPT-5 أن GPT-5 “جيد في فهم الأخطاء وتصحيح مساره ذاتيًا” وهو ما يسلطون الضوء عليه كأمر رائع للمهام الطويلة (www.linkedin.com). بعبارة أخرى، إذا لم يتم تجميع كود ديفين أو فشل في اختبار، فإن النموذج (غالبًا GPT-5 أو ما شابهه) سيرى رسالة الخطأ ويجد حلاً على الفور. إنه قادر حتى على حلقات إعادة المحاولة: إذا نجح إجراء جزئيًا، فقد يقوم ديفين بمرور ثانٍ. هذه الحلقات مرئية في واجهة المستخدم كتسلسلات متكررة من التعديل والتشغيل. للتعامل المنهجي مع الإخفاقات، يستخدم ديفين مزيجًا من الأتمتة والإشراف البشري. على سبيل المثال، إذا فتح ديفين طلب سحب وتلقى فشلًا في CI أو تعليق مراجعة كود، فإن نظام Cognition سيقوم تلقائيًا بإيقاظ ديفين من وضع السكون ويجعله يعالج المشكلة (docs.devin.ai) (docs.devinenterprise.com). افتراضيًا، يستجيب ديفين لأخطاء lint أو التعليقات، على الرغم من أن المستخدمين يمكنهم تعطيل ذلك. كما تبرز واجهة المستخدم حالته وإجراءاته في الوقت الفعلي، بحيث يمكن للمطور التدخل في أي وقت. يشجع المطورون على مشاهدة أولى عمليات التشغيل في “الوضع المباشر” (حيث تظهر كل خطوة) لبناء الثقة، ثم ترك ديفين يعمل بشكل مستقل تمامًا بمجرد الاقتناع (www.developersdigest.tech).

السلامة، الضوابط، والتخصيص

يمكن للمشغلين إعطاء ديفين تعليمات صريحة حول ما لا يجب فعله. إحدى الميزات القوية هي "الإجراءات المحظورة" (Forbidden Actions). يمكنك سرد الأشياء التي لا يسمح لديفين بالمساس بها – على سبيل المثال، “لا تدفع مباشرة إلى main” أو “لا تعدل الملف X.” يضمن النظام احترام ديفين لهذه الأوامر عند ظهورها في المطالبة أو في دليل التشغيل (Playbook) (docs.devin.ai). وفقًا لملاحظات الإصدار، يتعامل ديفين الآن مع قوائم الإجراءات المحظورة بموثوقية، مما يعني أنه يتحقق من إجراءاته مقابل تلك القواعد. وهذا يساعد على منع الأخطاء الشائعة مثل تعديل الفرع أو الملف الخطأ.
يوفر ديفين أيضًا ضوابط مختلفة. في Slack أو واجهة المستخدم الويب، يمكنك أن تطلب من ديفين "النوم" (إيقاف العمل مؤقتًا) أو "أرشفة" جلسة (docs.devin.ai). يمكنك اختيار ما إذا كان ديفين يتطلب موافقتك قبل تنفيذ خطة (عبر إعداد Agency) أو يعمل بشكل مستقل تمامًا (docs.devin.ai) (docs.devin.ai). يتم قياس استخدامه للحوسبة بوحدات الحوسبة للوكيل (ACUs)، وتعرض واجهة المستخدم تحذيرات إذا كان ديفين على وشك الوصول إلى حدوده، بحيث يمكنك التدخل أو منح المزيد من الموارد (docs.devin.ai).
إذا حدث خطأ ما خلف الكواليس، فإن Cognition لديها نظام مراقبة. في الإصدارات السابقة، أبلغ بعض المستخدمين عن جلسات ديفين "معلقة" أو متعطلة. يذكر الفريق أن هذه المشكلات قد تم إصلاحها ويقدم استردادًا لوحدات ACU إذا توقف ديفين عن العمل (docs.devin.ai). بعبارة أخرى، تعمل الشركة بنشاط على تجهيز النظام لتحقيق الموثوقية. يحذر المحللون الخارجيون من أن ديفين، مثل أي ذكاء اصطناعي يعتمد على الدردشة، يمكن أن ينتج أخطاء أو "يهلوس" الكود في بعض الأحيان. الممارسة الموصى بها هي مراجعة مخرجاته كما تفعل مع عمل مطور مبتدئ. لضمان السلامة، تستخدم العديد من الفرق مراجعات الكود على التزامات ديفين، وتقيد أذونات ديفين (على سبيل المثال، لا يوجد وصول مباشر إلى الأسرار افتراضيًا). حتى الآن، الضوابط الموصوفة علنًا هي في الغالب محددة من قبل المستخدم (إجراءات محظورة، تتطلب موافقة الخطة، وما إلى ذلك) وفحوصات صحة النظام، بدلاً من مرشحات أخلاقية مدمجة.

ما لا نعرفه (حتى الآن)

احتفظت Cognition ببعض التفاصيل داخلية عمدًا، لذا فإن أجزاء من ديفين غير واضحة. على سبيل المثال، لم يكن نموذج اللغة الكبير المحدد الذي يستخدمه علنيًا في البداية. تشير الشائعات والمنشورات اللاحقة إلى أن Cognition تدمج الآن GPT-5 في ديفين ليكون جوهره في التخطيط والاستدلال (www.linkedin.com)، ولديهم وكيل معاينة يعتمد على Claude Sonnet 4.5 (docs.devinenterprise.com). لكن البنية الكاملة غير واضحة: من المرجح أن ديفين ينظم نماذج متعددة ولديه ضبط دقيق مخصص (كما ألمح إليه الوكيل الفرعي لتخطيط RFT)، لكن هذه الطبقات ليست مفتوحة المصدر.
لا نعرف أيضًا بشكل كامل حدود ذاكرته. يدعي ديفين أنه “يتعلم بمرور الوقت”، ولكن كيفية دمج المعرفة الجديدة في شبكته الحالية (مقابل مجرد تخزينها في بنك المعرفة) غير محددة. أقصى طول لسجل المحادثات الذي يستخدمه بفعالية غير موثق. عندما تكون الجلسة طويلة جدًا، من الممكن أن يتم حذف الأجزاء السابقة من سياق الدردشة أو الكود خلف الكواليس. عمليًا، يحتفظ معظم المستخدمين بالمطالبات والكود موجزين لتجنب الحمل الزائد على السياق.
على صعيد السلامة، لا تزال هناك بعض المجهولات. على سبيل المثال، بينما تغطي “الإجراءات المحظورة” القواعد التي يحددها المستخدم، ليس من الواضح ما إذا كان ديفين يمتلك أي طبقات أمان ضمنية (مثل اكتشاف سوء استخدام البيانات، فحوصات التحيز، أو اختراقات بيئة التشغيل المعزولة "sandbox escapes"). وبما أنه يعمل في آلة افتراضية (VM)، يأمل المرء ألا يتمكن من إلحاق الضرر بالأنظمة المضيفة، لكن تفاصيل هذا العزل (sandboxing) ليست علنية. يستنتج المجتمع أن آلة ديفين من المرجح أن تستخدم لقطات الحاوية (container snapshots) (كما ذكر لتدريب التعلم المعزز RL) لعزل عمليات التشغيل (medium.com).
أخيرًا، يراقب الكثيرون في المجتمع لمعرفة كيف يتعامل ديفين مع المهام الغامضة أو المفتوحة. يسميه العرض التسويقي “مستقلًا تمامًا”، لكن المحللين يلاحظون أنه لا يزال غالبًا ما يحتاج إلى تعليمات دقيقة. على سبيل المثال، إذا كانت مطالبة المستخدم غامضة، فقد يولد ديفين خطة تبدو معقولة ولكنها تفوت حالات حافة مهمة. قد يطرح أسئلة توضيحية في المتابعة، لكن المطورين يتساءلون أحيانًا إلى أي مدى يفهم النية مقابل مجرد مطابقة الأنماط في الكود. تعتمد هذه الجوانب من إدراك ديفين على قدرات نموذج اللغة الكبير الأساسي، والتي نلاحظها بشكل غير مباشر فقط. باختصار، يجب على المستخدمين الحكم على ديفين كمهندس مبتدئ ذو مهارات عالية أكثر من كونه مدير منتج – إنه يخطط جيدًا، لكنه قد لا يفهم نيتك بشكل مثالي دائمًا.

البدء مع ديفين

يستهدف ديفين بشكل أساسي فرق الهندسة التي تقوم بالكثير من أعمال البرمجة. يتفوق في المهام المحددة بوضوح: بناء الميزات من المواصفات، إعادة الهيكلة، كتابة الاختبارات، وإصلاح الأخطاء. قدرته أقل إثباتًا في التصميم عالي المستوى أو المشاكل غير المحددة بوضوح. بالنسبة لفريق البرمجيات، يمكن أن يساعد ديفين في إنجاز العمل الروتيني حتى يركز البشر على الهندسة المعمارية الإبداعية والإشراف.
بالنسبة لغير المبرمجين أو الوافدين الجدد، يمكن أن يكون ديفين مفيدًا ولكنه يتطلب بعض الإعداد. الخطوة الأولى هي منح ديفين الوصول إلى مستودع الكود الخاص بك (عبر GitHub، GitLab، إلخ) وربما ربطه في Slack أو Teams. ثم جرب مهمة بسيطة. على سبيل المثال، اطلب: “ديفين، أضف صفحة جديدة لسرد جميع المنتجات من قاعدة بياناتنا في واجهة المستخدم الويب، بما في ذلك تغطية الاختبار.” شاهد حوار مرحلة التخطيط: سيحدد ديفين الملفات التي يجب تغييرها (مثل قالب HTML، كود API للواجهة الخلفية، إلخ) ويطرح أي أسئلة ضرورية. وافق على الخطة (أو دعه يعمل تلقائيًا)، وشاهده وهو ينفذ. استخدم لوحة “المتابعة” (Follow) لرؤية كل خطوة: سترى تعديلات الملفات، أوامر shell (مثل تشغيل مجموعات الاختبار)، ولقطات متصفح لواجهة المستخدم. إذا ارتكب ديفين خطأ أو أردت تغييرًا، فما عليك سوى التفاعل كما تفعل في الدردشة (“في الواقع، استخدم هذا المظهر CSS” أو “يجب أن يكون عنوان المنتج بأحرف كبيرة”)، وسيبدأ ديفين حلقة تعديل أخرى. الخطوة العملية الرئيسية هي التكرار والمراجعة. تحقق دائمًا من الكود الذي ينتجه ديفين واختبره محليًا. بمرور الوقت، يمكنك إثراء بنك المعرفة: أضف ملاحظات مثل “قاعدة بياناتنا تستخدم PostgreSQL 13” أو “نحن نتبع نمط PSR-12 في PHP”. سيبدأ ديفين في دمج هذه المعلومات في الجلسات المستقبلية. استكشف أيضًا الإعدادات: أوقف تشغيل وضع الوكالة (Agency) إذا كنت ترغب في مراجعة المقترحات دائمًا، أو شغله إذا كنت تثق به أكثر. اربط ديفين بنظام CI الخاص بك لمراجعة طلبات السحب التلقائية، ولكن ابدأ بالإشعارات حتى تتمكن من مراقبة كيفية تعامله مع الملاحظات. في النهاية، سير عمل ديفين كثيف وقوي، لكنه لا يزال يعتمد عليك للحصول على التوجيه. من خلال فهم كيفية تخطيطه، واستخدامه للأدوات، وتعلمه من الملاحظات (كما هو مفصل أعلاه)، يمكنك تحقيق أقصى استفادة من هذه الفئة الجديدة من مساعد البرمجة الوكيلي. أفضل خطوة تالية لفريق مهتم بديفين هي التسجيل في devin.ai وتشغيل مشروع تجريبي صغير: أضف مستودع ويب واحد، اطلب من ديفين تنفيذ ميزة، ودعه يعمل في وضع التقدم. لاحظ تتبع “التفكير” الكامل – ستوضح هذه التجربة العملية بالضبط كيف ينسج ديفين التخطيط والتحرير والتصحيح الذاتي معًا. من هناك، يمكنك التوسع إلى مهام أكثر وضبط استخدامه بدقة (على سبيل المثال، أدلة تشغيل مخصصة لمجالك). على الرغم من أنه لا يزال يتطور، يمثل ديفين قفزة كبيرة في أدوات الذكاء الاصطناعي. من خلال تعلم سير عمله اليوم، يمكن للفرق الاستعداد لعصر يمكن فيه مشاركة مهام البرمجة حقًا مع زميل في فريق الذكاء الاصطناعي.