परिचय

डेविन (कॉग्निशन एआई से) एक नया स्वायत्त एआई सॉफ्टवेयर इंजीनियर है जो सॉफ्टवेयर डेवलपमेंट कार्यों की योजना बना सकता है और उन्हें काफी हद तक अपने दम पर अंजाम दे सकता है। यह कोड परियोजनाओं पर एंड-टू-एंड काम करता है, कोड को रिसर्च करने, लिखने, टेस्ट करने और डिप्लॉय करने के लिए कोड एडिटर, कमांड-लाइन शेल और वेब ब्राउज़र जैसे टूल का उपयोग करता है। डेमो और प्रेस में, डेविन को आश्चर्यजनक रूप से कम मानवीय इनपुट के साथ कोडबेस को स्कैन करते हुए, एक योजना बनाते हुए, फ़ाइलों को एडिट करते हुए, टेस्ट चलाते हुए और पुल रिक्वेस्ट करते हुए दिखाया गया है (medium.com) (www.linkedin.com)। कॉग्निशन का दावा है कि डेविन “हजारों निर्णयों की आवश्यकता वाले जटिल इंजीनियरिंग कार्यों” को संभाल सकता है, प्रत्येक चरण पर संदर्भ को याद रखता है और गलतियों से भी सीखता है (medium.com) (www.linkedin.com)। हम इसलिए डेविन के डिजाइन और कार्यप्रवाह के सार्वजनिक विवरणों की पड़ताल करते हैं। इसमें शामिल है कि डेविन कार्यों को कैसे तोड़ता है (इसकी योजना प्रक्रिया), यह डेवलपर वातावरण (एडिटर, टर्मिनल, ब्राउज़र) में कैसे काम करता है, यह कोडिंग सत्र के दौरान मेमोरी या संदर्भ कैसे रखता है, यह कैसे आत्म-सुधार करता है और दोहराता है, और यह कौन से सुरक्षा उपाय या गार्डरेल का उपयोग करता है। हम यह भी ध्यान देते हैं कि क्या प्रकट नहीं किया गया है – उदाहरण के लिए सटीक मॉडल इंटरनल का खुलासा नहीं किया गया है, इसलिए कुछ समुदाय चर्चा शिक्षित अनुमान पर निर्भर करती है।

कार्य योजना और विघटन

जब कोई डेवलपर डेविन को एक नया असाइनमेंट देता है, तो पहला कदम योजना बनाना होता है कि किन फाइलों को बदलना है और किस क्रम में। कॉग्निशन के नोट्स बताते हैं कि डेविन एक “प्लानिंग मोड” सब-एजेंट का उपयोग करता है जिसका काम यह पता लगाना है कि रिपॉजिटरी में कौन सी फाइलें कार्य के लिए प्रासंगिक हैं (medium.com) (docs.devin.ai)। व्यवहार में, डेविन रेपो की “जांच” करता है और कोई भी कोड लिखने से पहले एक योजना प्रस्तावित करता है (docs.devin.ai) (docs.devin.ai)। जटिल कार्यों के लिए, डेवलपर्स इस योजना को देखते हैं और इसे अनुमोदित या समायोजित कर सकते हैं; यदि एजेंसी मोड सक्षम है, तो डेविन अनुमोदन की प्रतीक्षा किए बिना अपनी योजना के साथ स्वचालित रूप से आगे बढ़ेगा (docs.devin.ai) (docs.devin.ai)।

पर्दे के पीछे, कॉग्निशन ने इस योजना एजेंट को रीइन्फोर्समेंट लर्निंग के साथ प्रशिक्षित किया। एक विश्लेषण में, टीम बताती है कि प्लानर को केवल रीड-ओनली टूल (जैसे ls, grep, या read_file) दिए गए थे और जब वह उन फ़ाइलों के सेट का सही अनुमान लगाता था जिन्हें कोई इंसान एडिट करेगा, तो उसे पुरस्कृत किया जाता था (medium.com) (medium.com)। परिणाम: डेविन का प्लानर समानांतर फ़ाइल-सिस्टम क्वेरीज़ जारी करना सीखता है (उदाहरण के लिए, एक साथ विभिन्न निर्देशिकाओं पर ls और grep चलाना) और फिर आशाजनक लीड्स को कम करता है (medium.com)। प्रशिक्षण जुर्माना दक्षता को प्रोत्साहित करता है, इसलिए एजेंट ब्रूट-फोर्स (उदाहरण के लिए, पूरे रेपो को अंतहीन रूप से grep करना) से बचता है और इसके बजाय एक बार जब उसे कोई लक्ष्य मिल जाता है तो तुरंत “कमिट” करता है (medium.com)। इसका मतलब है कि डेविन की योजना डेटा-आधारित है: इसने जेनरिक कोडबेस नेविगेशन रणनीतियाँ सीखी हैं (जैसा कि कॉग्निशन नोट करता है, मॉडल को कई रिपॉजिटरी और उपयोगकर्ता क्वेरीज़ पर प्रशिक्षित किया गया था) (medium.com) (medium.com)।

एक उपयोगकर्ता स्तर पर, आप परिणाम को चरणों की रूपरेखा के रूप में देखते हैं। उदाहरण के लिए, एक नई फीचर रिक्वेस्ट के साथ डेविन कुछ ऐसा सुझाव देगा जैसे “फाइल ए को एक्स को लागू करने के लिए संशोधित करें, फाइल बी में टेस्ट जोड़ें, फिर कॉन्फ़िगरेशन सी को अपडेट करें।” डेमो में, यदि कोई उपयोगकर्ता कुछ विवरण निर्दिष्ट करना भूल गया, तो डेविन का योजना चरण अक्सर इसे पकड़ लेता है और स्पष्टीकरण के लिए प्रेरित करता है। एक डेमो में, सहायक ने GitHub अकाउंट के कॉन्फ़िगरेशन को योजना में स्वचालित रूप से जोड़ दिया, भले ही उपयोगकर्ता ने इसे स्पष्ट रूप से उल्लेख नहीं किया था (www.developersdigest.tech) (www.linkedin.com)। योजना के ये चरण (प्रश्न पूछना, कार्यों को सूचीबद्ध करना, फाइलों को मैप करना) सभी डेविन के डायलॉग इंटरफ़ेस के भीतर कोई भी कोड लिखने से पहले किए जाते हैं। यदि उपयोगकर्ता सहमत होता है या ऑटो-अप्रूवल चालू है, तो डेविन निष्पादन पर आगे बढ़ता है।

देव वातावरण में कार्य करना: एडिटर, टर्मिनल और ब्राउज़र

डेविन एक सैंडबॉक्स डेवलपर वातावरण के भीतर काम करता है। कॉग्निशन की सामग्री इसे एक परिचित डेवलपर टूलकिट के रूप में वर्णित करती है: एक शेल टर्मिनल, एक कोड एडिटर और एक वेब ब्राउज़र सभी इसके निपटान में हैं (medium.com) (docs.devin.ai)। व्यवहार में, जब डेविन चलता है, तो उसके द्वारा किया गया हर काम वेब UI में लॉग इन और दृश्यमान होता है। एक “डेविन का अनुसरण करें” दृश्य प्रत्येक क्रिया (जैसे फ़ाइल एडिट या शेल कमांड) को हाइलाइट करता है और यहां तक कि किसी इंसान को आइकन पर क्लिक करके सीधे कोड एडिटर या टर्मिनल में जाने देता है जहां वह क्रिया हुई थी (docs.devin.ai)। उदाहरण के लिए, यदि डेविन एक जावास्क्रिप्ट फ़ाइल को एडिट करता है, तो एक उपयोगकर्ता परिवर्तनों के साथ VSCode एडिटर दृश्य देखने के लिए क्लिक कर सकता है, या यदि डेविन एक शेल कमांड चलाता है, तो टर्मिनल आउटपुट देखने के लिए क्लिक कर सकता है।

आप चाहें तो मैन्युअल रूप से डेविन के कार्यस्थान में भी जा सकते हैं। एक हालिया अपडेट ने एक “डेविन की मशीन का उपयोग करें” बटन जोड़ा है जो वेब पर VSCode में डेविन के वातावरण को खोलता है (docs.devin.ai)। इसका मतलब है कि एक डेवलपर डेविन की फाइलों को देख सकता है, कमांड चला सकता है, या यहां तक कि अपने कार्यस्थान में कोड को हाथ से एडिट भी कर सकता है। (लंबे समय तक चलने वाले कार्यों के लिए, यदि आप बीच में कुछ जांचना चाहते हैं तो यह सुविधाजनक है।) एक उदाहरण में, एक उपयोगकर्ता ने डेविन को यूआई तत्व बनाते हुए देखने के लिए इसे सक्रिय किया: उपयोगकर्ता ने सचमुच डेविन का VSCode खोला, डेविन द्वारा लिखी गई नई फाइलें देखीं, और यूआई को लाइव एक्सप्लोर कर सका।

ब्राउज़र टूल डेविन को इंटरनेट पर चीजों को रिसर्च या टेस्ट करने देता है। डेमो में डेविन को डॉक्यूमेंटेशन या लाइब्रेरीज़ को खोजने के लिए वेब सर्च का उपयोग करते हुए, और यहां तक कि यह जांचने के लिए स्थानीय वेब सर्वर चलाते हुए देखा जाता है कि उसका कोड टूटा नहीं है (उदाहरण के लिए, यह यूआई के काम करने की पुष्टि करने के लिए एक ब्राउज़र को localhost पर निर्देशित करेगा)। कुल मिलाकर, डेविन का इंटरफ़ेस मल्टीमोडल है: यह टेक्स्ट प्रॉम्प्ट, संलग्न डिज़ाइन चित्र या डॉक्स, और यहां तक कि कोड स्निपेट जैसे इनपुट ले सकता है, और यह चैट और इन डेवलपर टूल दोनों के माध्यम से इंटरैक्ट करता है (www.developersdigest.tech) (medium.com)। परिणाम एक ऐसा अनुभव है जो AI के साथ एक स्थिर चैट की तुलना में “कोड लिखने वाले सहकर्मी” के कहीं अधिक करीब है।

मेमोरी, ज्ञान और सत्र संदर्भ

डेविन एक अंतर्निहित “ज्ञान” प्रणाली का उपयोग करके एक सत्र के दौरान जानकारी पर नज़र रखता है। ज्ञान को एक कार्यस्थान नोटबुक की तरह समझें: डेविन वहां टिप्स, परियोजना-विशिष्ट निर्देश, या महत्वपूर्ण संदर्भ स्टोर कर सकता है, और इसे बाद में याद कर सकता है। उदाहरण के लिए, डॉक्स कुछ ज्ञान को पिन करने के वर्कफ्लो का वर्णन करते हैं ताकि डेविन इसे कभी न भूले, जैसे महत्वपूर्ण आर्किटेक्चरल बाधाएं या कोडिंग स्टाइल गाइड (docs.devin.ai)। उपयोगकर्ता इस ज्ञान बैंक को एडिट या इसमें जोड़ सकते हैं। डेविन स्वचालित रूप से सहायक नोट्स भी उत्पन्न करेगा: यह कोड संरचना, घटकों और आपके दस्तावेज़ों के बारे में जानने के लिए आपकी रिपॉजिटरी को स्कैन करता है, और स्वचालित रूप से एक “रेपो ज्ञान” सारांश बनाता है (docs.devin.ai) (docs.devin.ai)। व्यवहार में, कुछ कार्य चलाने के बाद, डेविन कह सकता है कि “मैंने देखा कि आप अक्सर रिएक्ट और रेडक्स का उपयोग करते हैं; मैं इसे ज्ञान में जोड़ने का सुझाव देता हूं,” और यदि आप अनुमोदित करते हैं, तो वह जानकारी सहेजी जाती है।

एक सत्र के दौरान, डेविन प्रासंगिक ज्ञान को कार्यशील मेमोरी में रखेगा। कॉग्निशन का दावा है कि यह “हर कदम पर प्रासंगिक संदर्भ को याद रखता है” (www.linkedin.com)। उदाहरण के लिए, यदि पहले इसे पता चला है कि आप Python 3.11 पसंद करते हैं या आपका वेब ऐप OAuth का उपयोग करता है, तो यह आवश्यकतानुसार उस जानकारी को प्रॉम्प्ट में लाएगा। सत्र स्वाभाविक रूप से लंबा और स्टेटफुल होता है: आप डेविन से दर्जनों बार (मिनट या उससे अधिक) बात कर सकते हैं जबकि यह कई फाइलों को एडिट करता है, और यह चैट हिस्ट्री को बरकरार रखता है। यदि डेविन कभी टूटता है, तो आप लॉग को स्क्रॉल कर सकते हैं या उसके द्वारा की गई प्रत्येक कार्रवाई को देखने के लिए “प्रोग्रेस मोड” चालू कर सकते हैं।

यदि आपका सत्र समाप्त होता है (उदाहरण के लिए, यदि आप कार्य को रोकते हैं या समाप्त करते हैं), तो डेविन उस मशीन की चल रही स्थिति को भूल जाता है, और उसकी वर्चुअल मशीन अगली बार एक बेस स्नैपशॉट पर रीसेट हो जाती है (docs.devin.ai)। डिफ़ॉल्ट रूप से इस बेस स्टेट में आपके कार्यस्थान में प्री-लोडेड रिपॉजिटरीज़ शामिल होती हैं, इसलिए डेविन को हर बार स्क्रैच से क्लोन नहीं करना पड़ता है (docs.devin.ai)। (कार्यस्थान सेटअप के बिना, प्रत्येक सत्र एक खाली मशीन के साथ शुरू होगा, इसलिए कॉग्निशन गति के लिए आपके रेपो को प्री-कॉन्फ़िगर करने पर जोर देता है (docs.devin.ai))। लेकिन कोड के अलावा, डेविन अपने ज्ञान बैंक के माध्यम से ज्ञान को आगे बढ़ाता है। यह आपको उन पाठों या परिभाषाओं को जोड़ने के लिए प्रेरित करेगा जो भविष्य के कार्यों के लिए उपयोगी लगते हैं (docs.devin.ai)। कई सत्रों में, इसका मतलब है कि डेविन धीरे-धीरे आपके प्रोजेक्ट के कन्वेंशन्स और आर्किटेक्चर की मेमोरी बनाता है।

ज्ञान के अलावा, कॉग्निशन ने डीपविकी जारी किया है, एक संबंधित टूल जो पूरे कोडबेस को इंडेक्स करता है और उनके ऊपर एक चैट इंटरफ़ेस प्रदान करता है (medium.com)। जबकि डीपविकी एक अलग उत्पाद है, यह व्यापक आर्किटेक्चर का सुझाव देता है: डेविन सवालों के जवाब देने के लिए अपने खुद के या कोड के एक बाहरी विकी को क्वेरी कर सकता है। व्यवहार में, यदि आप डेविन से कोड के बारे में कुछ पूछते हैं, तो यह अपनी प्रतिक्रियाओं को आधार बनाने के लिए डीपविकी के समान ही आंतरिक रूप से पुनर्प्राप्ति प्रणालियों का उपयोग कर सकता है।

स्वायत्तता, पुनरावृति और आत्म-सुधार

डेविन को स्वायत्त होने के लिए डिज़ाइन किया गया है, लेकिन जरूरत पड़ने पर फीडबैक लूप के साथ। योजना बनाने के बाद, यह एक-एक करके चरणों को निष्पादित करता है, लगातार त्रुटियों की जांच करता रहता है। डेमो में, एजेंट अक्सर इस पैटर्न का पालन करता है: यह किसी समस्या को समझने के लिए ब्राउज़र या डॉक्स का उपयोग करता है, कुछ कोड लिखता है, उसे चलाता है, एक त्रुटि देखता है, और फिर उसे ठीक करने का तरीका खोजता है – एक मानवीय डीबग चक्र का अनुकरण करता है (www.developersdigest.tech) (www.linkedin.com)। उदाहरण के लिए, एक प्रस्तुतकर्ता डेविन को एक लॉगिन फ़ॉर्म जोड़ते हुए दिखाता है, फिर फ्रंट-एंड टेस्ट चलाता है, एक बग ढूंढता है, और उस त्रुटि को ठीक करने के तरीके पर रिसर्च करने के लिए वापस जाता है। डेविन का प्रत्येक “टर्न” सोचो → कार्य करो → अवलोकन करो → सुधारो का एक लूप है।

कई स्रोत ध्यान देते हैं कि डेविन में “आत्म-सुधार” निर्मित है (medium.com) (www.linkedin.com)। वास्तव में, GPT-5 के साथ कॉग्निशन ब्लॉग में उल्लेख है कि GPT-5 “त्रुटियों को समझने और स्वयं को सही करने में अच्छा है” जिसे वे लंबे कार्यों के लिए शानदार बताते हैं (www.linkedin.com)। दूसरे शब्दों में, यदि डेविन का कोड संकलित नहीं होता है या कोई टेस्ट विफल हो जाता है, तो मॉडल (अक्सर GPT-5 या समान) त्रुटि संदेश देखेगा और तुरंत एक फिक्स का पता लगाएगा। यह रिट्राइ लूप्स के भी सक्षम है: यदि कोई कार्रवाई आंशिक रूप से सफल होती है, तो डेविन दूसरा पास कर सकता है। ये लूप यूआई में बार-बार एडिट-एंड-रन सीक्वेंस के रूप में दिखाई देते हैं।

विफलताओं को व्यवस्थित रूप से संभालने के लिए, डेविन स्वचालन और मानवीय निरीक्षण का मिश्रण उपयोग करता है। उदाहरण के लिए, यदि डेविन एक पुल रिक्वेस्ट खोलता है और एक सीआई विफलता या एक कोड रिव्यू कमेंट प्राप्त करता है, तो कॉग्निशन की प्रणाली स्वचालित रूप से डेविन को नींद से जगाएगी और उसे समस्या का समाधान करने के लिए कहेगी (docs.devin.ai) (docs.devinenterprise.com)। डिफ़ॉल्ट रूप से डेविन लिंट त्रुटियों या टिप्पणियों का जवाब देता है, हालांकि उपयोगकर्ता इसे अक्षम कर सकते हैं। यूआई वास्तविक समय में इसकी स्थिति और कार्यों को भी हाइलाइट करता है, इसलिए एक डेवलपर किसी भी समय हस्तक्षेप कर सकता है। डेवलपर्स को विश्वास बनाने के लिए “लाइव मोड” (जहां प्रत्येक चरण दिखाया गया है) में पहले कुछ रन देखने के लिए प्रोत्साहित किया जाता है, फिर एक बार आश्वस्त होने पर डेविन को पूरी तरह से हेडलेस चलने दें (www.developersdigest.tech)।

सुरक्षा, गार्डरेल और अनुकूलन

ऑपरेटर डेविन को स्पष्ट निर्देश दे सकते हैं कि क्या नहीं करना है। एक शक्तिशाली विशेषता “निषिद्ध क्रियाएँ” है। आप उन चीजों को सूचीबद्ध कर सकते हैं जिन्हें डेविन को छूने की अनुमति नहीं है – उदाहरण के लिए, “मुख्य पर सीधे पुश न करें” या “फाइल एक्स को एडिट न करें।” सिस्टम सुनिश्चित करता है कि डेविन इन कमांड का सम्मान करे जब वे प्रॉम्प्ट में या प्लेबुक में दिखाई देते हैं (docs.devin.ai)। रिलीज़ नोट्स के अनुसार, डेविन अब निषिद्ध-क्रिया सूचियों को विश्वसनीय रूप से संभालता है, जिसका अर्थ है कि यह उन नियमों के खिलाफ अपनी क्रियाओं की जांच करता है। यह गलत ब्रांच या फ़ाइल को संशोधित करने जैसी सामान्य गलतियों को रोकने में मदद करता है।

डेविन विभिन्न नियंत्रण भी प्रदान करता है। स्लैक या वेब UI में आप डेविन को “स्लीप” (कार्य रोकें) या एक सत्र को “आर्काइव” करने के लिए कह सकते हैं (docs.devin.ai)। आप चुन सकते हैं कि डेविन को योजना निष्पादित करने से पहले आपकी स्वीकृति की आवश्यकता है (एजेंसी सेटिंग के माध्यम से) या पूरी तरह से स्वायत्त रूप से चलता है (docs.devin.ai) (docs.devin.ai)। इसकी गणना उपयोग एजेंट कंप्यूट यूनिट्स (ACU) में मापा जाता है, और यदि डेविन सीमा तक पहुंचने वाला होता है तो यूआई चेतावनी दिखाता है, ताकि आप हस्तक्षेप कर सकें या अधिक संसाधन प्रदान कर सकें (docs.devin.ai)।

यदि पर्दे के पीछे कुछ गलत होता है, तो कॉग्निशन के पास निगरानी प्रणाली है। शुरुआती रिलीज में, कुछ उपयोगकर्ताओं ने डेविन सत्रों को “फंसा हुआ” या क्रैश होने की सूचना दी थी। टीम नोट करती है कि उन मुद्दों को ठीक कर दिया गया है और यदि डेविन अटक जाता है तो ACU रिफंड प्रदान करता है (docs.devin.ai)। दूसरे शब्दों में, कंपनी विश्वसनीयता के लिए सिस्टम को सक्रिय रूप से इंस्ट्रूमेंट कर रही है। बाहरी विश्लेषकों ने चेतावनी दी है कि, किसी भी चैट-आधारित AI की तरह, डेविन कभी-कभी गलतियाँ कर सकता है या कोड “भ्रमित” कर सकता है। अनुशंसित अभ्यास यह है कि इसके आउटपुट की समीक्षा करें जैसे आप एक जूनियर डेवलपर के काम की करते हैं। सुरक्षा के लिए, कई टीमें डेविन के कमिट्स पर कोड रिव्यू का उपयोग करती हैं, और डेविन की अनुमतियों को प्रतिबंधित करती हैं (उदाहरण के लिए, डिफ़ॉल्ट रूप से रहस्यों तक कोई सीधी पहुंच नहीं)। अब तक, सार्वजनिक रूप से वर्णित गार्डरेल ज्यादातर उपयोगकर्ता-परिभाषित (निषिद्ध क्रियाएं, योजना अनुमोदन की आवश्यकता, आदि) और सिस्टम स्वास्थ्य जांच हैं, बजाय अंतर्निहित नैतिक फिल्टर के।

हमें क्या नहीं (अभी तक) पता

कॉग्निशन ने जानबूझकर कुछ विवरण आंतरिक रखे हैं, इसलिए डेविन के कुछ हिस्से अस्पष्ट हैं। उदाहरण के लिए, यह उपयोग करने वाला सटीक बड़ा भाषा मॉडल शुरू में सार्वजनिक नहीं था। अफवाहें और बाद के पोस्ट बताते हैं कि कॉग्निशन अब अपनी योजना और तर्क कोर के लिए GPT-5 को डेविन में एकीकृत करता है (www.linkedin.com), और उनके पास क्लाउड सोनेट 4.5 पर आधारित एक पूर्वावलोकन एजेंट है (docs.devinenterprise.com)। लेकिन पूरी वास्तुकला स्पष्ट नहीं है: डेविन संभवतः कई मॉडलों का समन्वय करता है और इसमें कस्टम फाइनट्यूनिंग है (जैसा कि आरएफटी प्लानिंग सबएजेंट द्वारा संकेतित है), लेकिन वे परतें ओपन-सोर्स नहीं हैं।

हम इसकी मेमोरी की सीमाओं को भी पूरी तरह से नहीं जानते हैं। डेविन “समय के साथ सीखने” का दावा करता है, लेकिन यह अपने मौजूदा नेटवर्क में नए ज्ञान को कैसे मर्ज करता है (सिर्फ ज्ञान बैंक में स्टोर करने के बजाय) यह अनिर्दिष्ट है। बातचीत के इतिहास की अधिकतम लंबाई जो यह प्रभावी ढंग से उपयोग करता है, दस्तावेजित नहीं है। जब एक सत्र बहुत लंबा होता है, तो संभव है कि चैट या कोड संदर्भ के शुरुआती हिस्से पर्दे के पीछे छंट जाए। व्यावहारिक रूप से, अधिकांश उपयोगकर्ता संदर्भ अधिभार से बचने के लिए प्रॉम्प्ट और कोड को संक्षिप्त रखते हैं।

सुरक्षा पक्ष पर, कुछ अज्ञात शेष हैं। उदाहरण के लिए, जबकि “निषिद्ध क्रियाएँ” उपयोगकर्ता-निर्दिष्ट नियमों को कवर करती हैं, यह स्पष्ट नहीं है कि डेविन में कोई अंतर्निहित सुरक्षा परतें हैं (जैसे डेटा के दुरुपयोग का पता लगाना, पूर्वाग्रह जांच, या सैंडबॉक्स एस्केप)। चूंकि यह एक VM में चलता है, इसलिए उम्मीद है कि यह होस्ट सिस्टम को नुकसान नहीं पहुंचा सकता है, लेकिन उस सैंडबॉक्सिंग के विवरण सार्वजनिक नहीं हैं। समुदाय का अनुमान है कि डेविन की मशीन संभवतः कंटेनर स्नैपशॉट्स का उपयोग करती है (जैसा कि आरएल प्रशिक्षण के लिए उल्लेख किया गया है) रन को अलग करने के लिए (medium.com)।

अंत में, समुदाय में कई लोग यह देखने के लिए उत्सुक हैं कि डेविन अस्पष्ट या खुले अंत वाले कार्यों से कैसे निपटता है। बिक्री पिच इसे “पूरी तरह से स्वायत्त” कहती है, लेकिन विश्लेषक ध्यान देते हैं कि इसे अभी भी अक्सर सटीक निर्देशों की आवश्यकता होती है। उदाहरण के लिए, यदि उपयोगकर्ता का प्रॉम्प्ट अस्पष्ट है, तो डेविन एक ऐसी योजना बना सकता है जो उचित लगती है लेकिन महत्वपूर्ण एज मामलों को छोड़ देती है। यह फॉलो-अप में स्पष्टीकरण प्रश्न पूछ सकता है, लेकिन डेवलपर्स कभी-कभी सोचते हैं कि यह कोड पर केवल पैटर्न-मैचिंग के बजाय इरादे को कितनी अच्छी तरह समझता है। डेविन के संज्ञान के ये पहलू अंतर्निहित एलएलएम की क्षमताओं पर निर्भर करते हैं, जिन्हें हम केवल अप्रत्यक्ष रूप से देखते हैं। संक्षेप में, उपयोगकर्ताओं को डेविन को एक प्रोडक्ट मैनेजर के बजाय एक अत्यधिक कुशल जूनियर इंजीनियर के रूप में अधिक आंकना चाहिए – यह अच्छी तरह से योजना बनाता है, लेकिन हमेशा आपके इरादे को पूरी तरह से नहीं समझ सकता है।

डेविन के साथ शुरुआत करना

डेविन मुख्य रूप से उन इंजीनियरिंग टीमों के लिए है जो बहुत अधिक कोडिंग का काम करती हैं। यह स्पष्ट रूप से परिभाषित कार्यों पर उत्कृष्ट प्रदर्शन करता है: स्पेक्स से फीचर्स बनाना, रिफैक्टरिंग करना, टेस्ट लिखना और बग्स को ठीक करना। यह उच्च-स्तरीय डिज़ाइन या बहुत खराब-परिभाषित समस्याओं में कम सिद्ध है। एक सॉफ्टवेयर टीम के लिए, डेविन नियमित काम को खत्म करने में मदद कर सकता है ताकि इंसान रचनात्मक वास्तुकला और निरीक्षण पर ध्यान केंद्रित कर सकें।

नॉन-कोडर्स या नवागंतुकों के लिए, डेविन अभी भी उपयोगी हो सकता है लेकिन इसमें कुछ सेटअप की आवश्यकता होती है। पहला कदम डेविन को आपकी कोड रिपॉजिटरी (GitHub, GitLab, आदि के माध्यम से) तक पहुंच देना है और शायद इसे स्लैक या टीम्स में जोड़ना है। फिर एक सरल कार्य का प्रयास करें। उदाहरण के लिए, पूछें: “डेविन, वेब यूआई में हमारे डेटाबेस से सभी उत्पादों को सूचीबद्ध करने के लिए एक नया पेज जोड़ें, जिसमें टेस्ट कवरेज भी शामिल हो।” योजना-चरण संवाद देखें: डेविन यह बताएगा कि किन फाइलों को बदलना है (जैसे HTML टेम्पलेट, बैकएंड एपीआई कोड, आदि) और कोई भी आवश्यक प्रश्न पूछेगा। योजना को अनुमोदित करें (या इसे ऑटो-रन करने दें), और इसे निष्पादित होते हुए देखें। प्रत्येक चरण को देखने के लिए “फॉलो” पैनल का उपयोग करें: आपको फ़ाइल एडिट, शेल कमांड (जैसे टेस्ट सूट चलाना), और यूआई के ब्राउज़र स्नैपशॉट दिखाई देंगे। यदि डेविन कोई गलती करता है या आप कोई बदलाव चाहते हैं, तो बस चैट में वैसे ही बातचीत करें (“वास्तव में, इस CSS थीम का उपयोग करें” या “उत्पाद का शीर्षक अपरकेस होना चाहिए”), और डेविन एक और एडिट लूप शुरू कर देगा।

मुख्य कार्रवाई योग्य कदम है पुनरावृति और समीक्षा। डेविन द्वारा बनाए गए कोड की हमेशा जांच करें और इसे स्थानीय रूप से टेस्ट करें। समय के साथ, आप ज्ञान बैंक को समृद्ध कर सकते हैं: “हमारा डेटाबेस PostgreSQL 13 का उपयोग करता है” या “हम PHP में PSR-12 शैली का पालन करते हैं” जैसे नोट्स जोड़ें। डेविन भविष्य के सत्रों में इन्हें शामिल करना शुरू कर देगा। सेटिंग्स का भी अन्वेषण करें: यदि आप हमेशा प्रस्तावों की जांच करना चाहते हैं तो एजेंसी को बंद कर दें, या यदि आप इस पर अधिक भरोसा करते हैं तो चालू कर दें। स्वचालित पुल रिक्वेस्ट रिव्यू के लिए डेविन को अपने सीआई से लिंक करें, लेकिन नोटिफिकेशन के साथ शुरू करें ताकि आप देख सकें कि यह फीडबैक को कैसे संभालता है।

अंततः, डेविन का कार्यप्रवाह सघन और शक्तिशाली है, लेकिन यह अभी भी मार्गदर्शन के लिए आप पर निर्भर करता है। यह समझकर कि यह कैसे योजना बनाता है, उपकरणों का उपयोग करता है, और फीडबैक से सीखता है (जैसा कि ऊपर विस्तृत है), आप इस नई श्रेणी के एजेंटिक कोडिंग असिस्टेंट का अधिकतम लाभ उठा सकते हैं। डेविन में रुचि रखने वाली एक टीम के लिए सबसे अच्छा अगला कदम devin.ai पर साइन अप करना और एक छोटा पायलट चलाना है: एक वेब रेपो जोड़ें, डेविन से एक फीचर लागू करने के लिए कहें, और इसे प्रगति मोड में चलने दें। पूरी “सोचने” की प्रक्रिया का निरीक्षण करें – वह व्यावहारिक अनुभव स्पष्ट करेगा कि डेविन योजना, संपादन और आत्म-सुधार को एक साथ कैसे बुनता है। वहां से, आप अधिक कार्यों तक स्केल कर सकते हैं और इसके उपयोग को ठीक कर सकते हैं (उदाहरण के लिए, आपके डोमेन के लिए कस्टम प्लेबुक)। हालांकि अभी भी विकसित हो रहा है, डेविन एआई टूलिंग में एक बड़ी छलांग का प्रतिनिधित्व करता है। आज इसके कार्यप्रवाह को सीखकर, टीमें एक ऐसे युग के लिए तैयारी कर सकती हैं जहां कोडिंग कार्यों को वास्तव में एक एआई टीममेट के साथ साझा किया जा सकता है।