Giriş

Devin (Cognition AI'dan) yazılım geliştirme görevlerini planlayabilen ve bunları büyük ölçüde kendi başına gerçekleştirebilen yeni bir özerk yapay zeka yazılım mühendisidir. Bir kod düzenleyici, komut satırı kabuğu ve bir web tarayıcısı gibi araçları kullanarak kod projelerinde uçtan uca çalışır; araştırma yapar, kod yazar, test eder ve kod dağıtır. Demolarda ve basında, Devin'in şaşırtıcı derecede az insan müdahalesiyle bir kod tabanını taradığı, bir plan oluşturduğu, dosyaları düzenlediği, testleri çalıştırdığı ve çekme istekleri (pull request) yaptığı gösterilmiştir (medium.com) (www.linkedin.com). Cognition, Devin'in “binlerce karar gerektiren karmaşık mühendislik görevlerini” yerine getirebildiğini, her adımda bağlamı hatırladığını ve hatta hatalardan ders çıkarabildiğini iddia ediyor (medium.com) (www.linkedin.com). Bu nedenle, Devin'in tasarımının ve iş akışının genel detaylarını inceliyoruz. Bu, Devin'in görevleri nasıl parçalara ayırdığını (planlama süreci), bir geliştirme ortamında (düzenleyici, terminal, tarayıcı) tam olarak nasıl çalıştığını, bir kodlama oturumu boyunca belleğini veya bağlamını nasıl koruduğunu, kendi kendini nasıl düzelttiğini ve yinelediğini ve hangi koruyucu önlemleri veya güvenlik tedbirlerini kullandığını içerir. Ayrıca açıklanmayan şeyleri de not ediyoruz – örneğin modelin tam iç yapısı açıklanmamıştır, bu nedenle bazı topluluk tartışmaları eğitimli tahminlere dayanır.

Görev Planlama ve Ayrıştırma

Bir geliştirici Devin'e yeni bir görev verdiğinde, ilk adım hangi dosyaları ve hangi sırayla değiştireceğini planlamaktır. Cognition'ın notları, Devin'in görevi için depodaki hangi dosyaların ilgili olduğunu bulmakla görevli bir "planlama modu" alt ajanı kullandığını açıklar (medium.com) (docs.devin.ai). Pratikte Devin, herhangi bir kod yazmadan önce depoyu "inceler" ve bir plan önerir (docs.devin.ai) (docs.devin.ai). Karmaşık görevler için geliştiriciler bu planı görür ve onaylayabilir veya ayarlayabilirler; eğer Temsilcilik (Agency) modu etkinleştirilirse, Devin onay beklemeden planına otomatik olarak devam edecektir (docs.devin.ai) (docs.devin.ai).

Sahne arkasında, Cognition bu planlama ajanını pekiştirmeli öğrenme ile eğitti. Bir analizde, ekip planlayıcıya sadece salt okunur araçlar (ls, grep veya read_file gibi) verdiğini ve bir insanın düzenleyeceği dosya kümesini doğru bir şekilde tahmin ettiğinde onu ödüllendirdiğini açıklar (medium.com) (medium.com). Sonuç: Devin'in planlayıcısı paralel dosya sistemi sorguları yapmayı (örn. farklı dizinlerde aynı anda ls ve grep çalıştırmak) ve ardından umut vadeden sonuçları daraltmayı öğrenir (medium.com). Eğitim cezası verimliliği teşvik eder, böylece ajan kaba kuvvetten (örn. tüm depoyu sonsuzca greplemek) kaçınır ve bunun yerine bir hedef bulduğunda hemen "taahhütte bulunur" (medium.com). Bu, Devin'in planlamasının veriye dayalı olduğu anlamına gelir: genel kod tabanı navigasyon stratejileri öğrenmiştir (Cognition'ın belirttiği gibi, model birçok depo ve kullanıcı sorgusu üzerinde eğitilmiştir) (medium.com) (medium.com).

Kullanıcı düzeyinde, sonucu adımların bir taslağı olarak görürsünüz. Örneğin, yeni bir özellik isteğiyle Devin "X'i uygulamak için A dosyasını değiştir, B dosyasına testler ekle, ardından C konfigürasyonunu güncelle" gibi bir şey önerecektir. Demolarda, bir kullanıcı bazı detayları belirtmeyi unutursa, Devin'in planlama adımı genellikle bunu yakalar ve açıklama ister. Bir demo'da, asistan, kullanıcı açıkça bahsetmese bile bir GitHub hesabı yapılandırmasını plana otomatik olarak ekledi (www.developersdigest.tech) (www.linkedin.com). Bu planlama adımları (soru sorma, görevleri listeleme, dosyaları eşleme) hepsi herhangi bir kod yazılmadan önce Devin'in diyalog arayüzünde yapılır. Kullanıcı kabul ederse veya otomatik onay açıksa, Devin yürütmeye geçer.

Geliştirme Ortamında Çalışma: Düzenleyici, Terminal ve Tarayıcı

Devin korumalı bir geliştirme ortamında çalışır. Cognition'ın materyalleri, tanıdık bir geliştirici araç setine sahip olduğunu açıklar: emrinde bir kabuk terminali, bir kod düzenleyici ve bir web tarayıcısı (medium.com) (docs.devin.ai). Pratikte, Devin çalıştığında, yaptığı her şey kaydedilir ve web kullanıcı arayüzünde görünür. Bir "Devin'i Takip Et" görünümü her eylemi (bir dosya düzenlemesi veya kabuk komutu gibi) vurgular ve hatta bir insanın o eylemin gerçekleştiği kod düzenleyiciye veya terminale doğrudan geçmek için bir simgeye tıklamasına olanak tanır (docs.devin.ai). Örneğin, Devin bir JavaScript dosyasını düzenlerse, bir kullanıcı değişikliklerle birlikte VSCode düzenleyici görünümünü görmek için tıklayabilir veya Devin bir kabuk komutu çalıştırırsa, terminal çıktısını görmek için tıklayabilir.

Dilerseniz manuel olarak Devin'in çalışma alanına da geçebilirsiniz. Son bir güncelleme, Devin'in ortamını web üzerinden VSCode'da açan bir “Devin'in Makinesini Kullan” düğmesi ekledi (docs.devin.ai). Bu, bir geliştiricinin Devin'in dosyalarına göz atabileceği, komutlar çalıştırabileceği veya hatta çalışma alanında kodu elle düzenleyebileceği anlamına gelir. (Uzun süreli görevler için, ortasında bir şeyi incelemek isterseniz bu kullanışlıdır.) Bir örnekte, bir kullanıcı UI öğeleri oluştururken Devin'i izlemek için bunu etkinleştirdi: kullanıcı Devin'in VSCode'unu açtı, Devin'in yazdığı yeni dosyaları gördü ve UI'yi canlı olarak keşfedebildi.

Tarayıcı aracı, Devin'in İnternet'te araştırma yapmasına veya bir şeyleri test etmesine olanak tanır. Demolarda Devin'in belgeleri veya kütüphaneleri aramak için web aramasını kullandığı ve hatta kodunun bozuk olmadığını kontrol etmek için yerel web sunucusunu çalıştırdığı (örn. UI'nin çalıştığını doğrulamak için bir tarayıcıyı localhost'a yönlendirecektir) görülür. Toplamda, Devin'in arayüzü çok modludur: metin istemleri, eklenmiş tasarım görselleri veya belgeler ve hatta kod parçacıkları gibi girdileri alabilir ve hem sohbet hem de bu geliştirici araçları aracılığıyla etkileşim kurar (www.developersdigest.tech) (medium.com). Sonuç, bir yapay zeka ile yapılan statik bir sohbetten çok “kod yazan bir iş arkadaşı” deneyimine daha yakındır.

Bellek, Bilgi ve Oturum Bağlamı

Devin, yerleşik bir “Bilgi” sistemi kullanarak bir oturum boyunca bilgiyi takip eder. Bilgiyi bir çalışma alanı not defteri gibi düşünün: Devin ipuçlarını, projeye özel talimatları veya önemli bağlamı oraya kaydedebilir ve daha sonra hatırlayabilir. Örneğin, belgeler, Devin'in önemli mimari kısıtlamalar veya kodlama stil rehberleri gibi belirli bilgileri asla unutmaması için bunları sabitlemek için iş akışlarını açıklar (docs.devin.ai). Kullanıcılar bu bilgi bankasına düzenleme yapabilir veya ekleme yapabilir. Devin ayrıca faydalı notlar otomatik olarak oluşturacaktır: kod yapısı, bileşenler ve belgeleriniz hakkında bilgi edinmek için deponuzu tarar ve otomatik olarak bir "Repo Bilgisi" özeti oluşturur (docs.devin.ai) (docs.devin.ai). Pratikte, birkaç görev çalıştırdıktan sonra, Devin "Sık sık React ve Redux kullandığınızı fark ettim; bunu Bilgiye eklemenizi öneririm," diyebilir ve onaylarsanız, bu bilgi kaydedilir.

Bir oturum sırasında, Devin ilgili bilgiyi çalışma belleğinde tutacaktır. Cognition, "her adımda ilgili bağlamı hatırladığını" iddia ediyor (www.linkedin.com). Örneğin, daha önce Python 3.11'i tercih ettiğinizi veya web uygulamanızın OAuth kullandığını öğrendiyse, bu bilgiyi gerektiğinde istemlere getirecektir. Oturum doğası gereği uzun ve durum bilgisi içerir: Devin ile onlarca dönüş (dakikalar veya daha fazla) konuşabilirken birçok dosyayı düzenler ve sohbet geçmişini korur. Devin herhangi bir zaman çökerse, günlüğü kaydırabilir veya yaptığı her eylemi görmek için “ilerleme modunu” açabilirsiniz.

Oturumunuz sona ererse (örneğin, görevi durdurursanız veya bitirirseniz), Devin o makinenin çalışan durumunu unutur ve sanal makinesi bir sonraki seferde temel bir anlık görüntüye sıfırlanır (docs.devin.ai). Varsayılan olarak bu temel durum, çalışma alanınıza önceden yüklediğiniz depoları içerir, böylece Devin'in her seferinde baştan klonlamasına gerek kalmaz (docs.devin.ai). (Çalışma alanı kurulumu olmadan, her oturum boş bir makineyle başlayacaktır, bu nedenle Cognition hız için deponuzu önceden yapılandırmanın önemini vurgular (docs.devin.ai).) Ancak kodun ötesinde, Devin bilgiyi Bilgi bankası aracılığıyla ileriye taşır. Gelecekteki görevler için faydalı görünen dersleri veya tanımları eklemenizi isteyecektir (docs.devin.ai). Birden fazla oturum boyunca, bu, Devin'in projenizin kuralları ve mimarisi hakkında yavaş yavaş bir bellek oluşturduğu anlamına gelir.

Bilginin yanı sıra, Cognition, tüm kod tabanlarını indeksleyen ve bunların üzerinde bir sohbet arayüzü sağlayan ilgili bir araç olan DeepWiki'yi yayınladı (medium.com). DeepWiki ayrı bir ürün olmasına rağmen, daha geniş mimariyi öneriyor: Devin, soruları yanıtlamak için kendi veya harici bir kod wiki'sini sorgulayabilir. Pratikte, Devin'e kod hakkında bir şey sorarsanız, yanıtlarını temel almak için dahili olarak DeepWiki ile aynı alma sistemlerini kullanabilir.

Özerklik, İterasyon ve Kendi Kendine Düzeltme

Devin özerk olacak şekilde tasarlanmıştır, ancak gerektiğinde geri bildirim döngüleriyle birlikte. Planlamadan sonra, adımları tek tek yürütür ve sürekli olarak hataları kontrol eder. Demolarda, ajan sıklıkla şu deseni izler: bir sorunu anlamak için tarayıcıyı veya belgeleri kullanır, biraz kod yazar, çalıştırır, bir hata görür ve ardından onu nasıl düzelteceğini araştırır – bir insan hata ayıklama döngüsünü taklit eder (www.developersdigest.tech) (www.linkedin.com). Örneğin, bir sunumcu Devin'in bir giriş formu eklediğini, ardından ön uç testi çalıştırdığını, bir hata bulduğunu ve o hatayı nasıl düzelteceğini araştırmak için geri döndüğünü gösterir. Devin'in her “dönüşü” düşün → hareket et → gözlemle → düzelt döngüsüdür.

Birden fazla kaynak, Devin'in yerleşik "kendi kendine düzeltme" özelliğine sahip olduğunu belirtir (medium.com) (www.linkedin.com). Gerçekten de, Cognition'ın GPT-5'li blogu, GPT-5'in "hataları anlama ve kendini düzeltme konusunda iyi olduğunu" belirtir ki bu, uzun görevler için harika olduğunu vurgularlar (www.linkedin.com). Başka bir deyişle, Devin'in kodu derlenmezse veya bir testi başarısız olursa, model (genellikle GPT-5 veya benzeri) hata mesajını görecek ve anında bir düzeltme bulacaktır. Hatta tekrar deneme döngülerine bile sahiptir: bir eylem kısmen başarılı olursa, Devin ikinci bir geçiş yapabilir. Bu döngüler, kullanıcı arayüzünde tekrarlanan düzenleme ve çalıştırma dizileri olarak görünür.

Başarısızlıkları sistematik olarak ele almak için Devin, otomasyon ve insan denetiminin bir karışımını kullanır. Örneğin, Devin bir çekme isteği açar ve bir CI hatası veya kod inceleme yorumu alırsa, Cognition'ın sistemi Devin'i otomatik olarak uykudan uyandıracak ve sorunu ele almasını sağlayacaktır (docs.devin.ai) (docs.devinenterprise.com). Varsayılan olarak Devin lint hatalarına veya yorumlarına yanıt verir, ancak kullanıcılar bunu devre dışı bırakabilir. Kullanıcı arayüzü ayrıca durumunu ve eylemlerini gerçek zamanlı olarak vurgular, böylece bir geliştirici istediği zaman müdahale edebilir. Geliştiriciler, güven oluşturmak için ilk birkaç çalıştırmayı "canlı modda" (her adımın gösterildiği) izlemeye teşvik edilir, ardından güven duyulduğunda Devin'in tamamen başsız çalışmasına izin verilir (www.developersdigest.tech).

Güvenlik, Koruyucu Önlemler ve Özelleştirme

Operatörler, Devin'e ne yapmaması gerektiği konusunda açık talimatlar verebilir. Güçlü özelliklerden biri **“Yasaklı Eylemler”**dir. Devin'in dokunmasına izin verilmeyen şeyleri listeleyebilirsiniz – örneğin, “Doğrudan main'e push YAPMA” veya “X dosyasını düzenleme.” Sistem, Devin'in bu komutlara istemde veya bir Çalışma Kitabında (Playbook) göründüğünde uymasını sağlar (docs.devin.ai). Sürüm notlarına göre, Devin artık yasaklı eylem listelerini güvenilir bir şekilde yönetiyor, yani eylemlerini bu kurallara göre kontrol ediyor. Bu, yanlış dalı veya dosyayı değiştirme gibi yaygın hataları önlemeye yardımcı olur.

Devin ayrıca çeşitli kontroller sunar. Slack'te veya web kullanıcı arayüzünde Devin'e “uykuya yat” (çalışmayı durdur) veya bir oturumu “arşivle” diyebilirsiniz (docs.devin.ai). Devin'in bir planı yürütmeden önce onayınızı gerektirip gerektirmediğini (Temsilcilik ayarı aracılığıyla) veya tamamen özerk çalıştığını seçebilirsiniz (docs.devin.ai) (docs.devin.ai). İşlem kullanımı Ajan Hesaplama Birimleri (ACU) cinsinden ölçülür ve Devin limitlere ulaşmak üzereyse kullanıcı arayüzü uyarılar gösterir, böylece müdahale edebilir veya daha fazla kaynak sağlayabilirsiniz (docs.devin.ai).

Sahne arkasında bir şeyler ters giderse, Cognition'ın izleme sistemleri mevcuttur. Önceki sürümlerde, bazı kullanıcılar Devin oturumlarının "takıldığını" veya çöktüğünü bildirdi. Ekip, bu sorunların düzeltildiğini ve Devin takılırsa ACU iadesi sunduklarını belirtiyor (docs.devin.ai). Başka bir deyişle, şirket sistemi güvenilirlik için aktif olarak donatıyor. Dış analistler, herhangi bir sohbet tabanlı yapay zeka gibi Devin'in de ara sıra hatalar üretebileceği veya kod "halüsinasyonları" yapabileceği konusunda uyarıyor. Önerilen uygulama, çıktısını genç bir geliştiricinin işini incelediğiniz gibi gözden geçirmektir. Güvenlik için, birçok ekip Devin'in taahhütleri üzerinde kod incelemeleri kullanır ve Devin'in izinlerini kısıtlar (örn. varsayılan olarak sırlara doğrudan erişim yok). Şimdiye kadar, kamuya açıklanan koruyucu önlemler, yerleşik etik filtreler yerine çoğunlukla kullanıcı tanımlı (yasaklı eylemler, plan onayı gerektirme vb.) ve sistem sağlık kontrolleridir.

Bilmediğimiz (Henüz) Şeyler

Cognition bazı detayları kasıtlı olarak dahili tuttuğu için Devin'in bazı kısımları opak kalmıştır. Örneğin, kullandığı tam büyük dil modeli başlangıçta kamuya açık değildi. Söylentiler ve daha sonraki gönderiler, Cognition'ın şimdi planlama ve muhakeme çekirdeği için GPT-5'i Devin'e entegre ettiğini (www.linkedin.com) ve Claude Sonnet 4.5 tabanlı bir önizleme ajanı bulundurduğunu gösteriyor (docs.devinenterprise.com). Ancak tam mimari belirsizdir: Devin muhtemelen birden fazla modeli yönetiyor ve özel ince ayarlar içeriyor (RFT planlama alt ajanı tarafından ima edildiği gibi), ancak bu katmanlar açık kaynaklı değildir.

Belleğinin sınırlarını da tam olarak bilmiyoruz. Devin "zamanla öğrendiğini" iddia ediyor, ancak yeni bilgiyi mevcut ağına nasıl entegre ettiği (sadece Bilgi bankasına kaydetmek yerine) belirtilmemiştir. Etkin bir şekilde kullandığı konuşma geçmişinin maksimum uzunluğu belgelenmemiştir. Bir oturum çok uzun olduğunda, sohbetin veya kod bağlamının önceki kısımlarının sahne arkasında budanması mümkündür. Pratikte, çoğu kullanıcı bağlam aşırı yüklenmesini önlemek için istemleri ve kodu kısa tutar.

Güvenlik tarafında, bazı bilinmeyenler devam ediyor. Örneğin, "yasaklı eylemler" kullanıcı tanımlı kuralları kapsarken, Devin'in herhangi bir örtük güvenlik katmanı (veri kötüye kullanımını tespit etme, önyargı kontrolleri veya sanal alan kaçışları gibi) olup olmadığı net değildir. Bir VM'de çalıştığı için ana sistemlere zarar veremeyeceği umulur, ancak bu sanal alanın detayları kamuya açık değildir. Topluluk, Devin'in makinesinin, çalıştırmaları izole etmek için muhtemelen konteyner anlık görüntüleri kullandığını çıkarıyor (RL eğitimi için bahsedildiği gibi) (medium.com).

Son olarak, toplulukta birçok kişi Devin'in belirsiz veya ucu açık görevlerle nasıl başa çıktığını izliyor. Satış konuşması onu "tamamen özerk" olarak adlandırsa da, analistler hala genellikle hassas talimatlara ihtiyaç duyduğunu belirtiyor. Örneğin, kullanıcının istemi belirsizse, Devin makul görünen ancak önemli uç durumları kaçıran bir plan oluşturabilir. Takipte açıklayıcı sorular sorabilir, ancak geliştiriciler bazen kodu sadece kalıp eşleştirme yoluyla mı, yoksa niyeti ne kadar iyi anladığını merak ederler. Devin'in bilişinin bu yönleri, yalnızca dolaylı olarak gözlemlediğimiz temel LLM'nin yeteneklerine dayanır. Kısacası, kullanıcılar Devin'i bir ürün yöneticisinden ziyade çok yetenekli bir genç mühendis olarak yargılamalıdırlar – iyi plan yapar, ancak niyetinizi her zaman mükemmel bir şekilde anlamayabilir.

Devin ile Başlarken

Devin esas olarak çok fazla kodlama işi yapan mühendislik ekiplerini hedefler. Açıkça tanımlanmış görevlerde parlar: özelliklerden özellikler oluşturma, yeniden düzenleme, test yazma ve hataları düzeltme. Üst düzey tasarım veya çok kötü tanımlanmış sorunlarda daha az kanıtlanmıştır. Bir yazılım ekibi için Devin, rutin işleri halletmeye yardımcı olabilir, böylece insanlar yaratıcı mimariye ve denetime odaklanır.

Kodlama bilmeyenler veya yeni başlayanlar için Devin hala kullanışlı olabilir ancak biraz kurulum gerektirir. İlk adım, Devin'e kod deponuza (GitHub, GitLab vb. aracılığıyla) erişim vermek ve belki de Slack veya Teams'te bağlamaktır. Ardından basit bir görev deneyin. Örneğin, sorun: “Devin, web arayüzünde veritabanımızdaki tüm ürünleri listelemek için yeni bir sayfa ekle, test kapsamı dahil.” Planlama aşamasındaki diyaloğu izleyin: Devin hangi dosyaların değiştirileceğini (örn. HTML şablonu, arka uç API kodu vb.) ana hatlarıyla belirleyecek ve gerekli soruları soracaktır. Planı onaylayın (veya otomatik çalıştırmasına izin verin) ve yürütmesini izleyin. Her adımı görmek için “Takip Et” panelini kullanın: dosya düzenlemeleri, kabuk komutları (test paketlerini çalıştırmak gibi) ve UI'nin tarayıcı anlık görüntülerini göreceksiniz. Devin bir hata yaparsa veya bir değişiklik isterseniz, sohbet ettiğiniz gibi etkileşim kurun (“Aslında, bu CSS temasını kullan” veya “ürün başlığı büyük harf olmalı”) ve Devin başka bir düzenleme döngüsüne başlayacaktır.

Temel uygulanabilir adım yinele ve incele'dir. Devin'in ürettiği kodu her zaman kontrol edin ve yerel olarak test edin. Zamanla, Bilgi bankasını zenginleştirebilirsiniz: "Veritabanımız PostgreSQL 13 kullanıyor" veya "PHP'de PSR-12 stili takip ediyoruz" gibi notlar ekleyin. Devin bunları gelecekteki oturumlarda dahil etmeye başlayacaktır. Ayrıca ayarları keşfedin: teklifleri her zaman incelemek isterseniz Temsilciliği kapatın, daha çok güveniyorsanız açın. Otomatik çekme isteği incelemesi için Devin'i CI'nize bağlayın, ancak geri bildirimi nasıl ele aldığını izleyebilmeniz için bildirimlerle başlayın.

Nihayetinde, Devin'in iş akışı yoğun ve güçlüdür, ancak yine de rehberlik için size güvenir. Nasıl planladığını, araçları nasıl kullandığını ve geri bildirimlerden nasıl öğrendiğini (yukarıda detaylandırıldığı gibi) anlayarak, bu yeni tür ajan tabanlı kodlama asistanından en iyi şekilde yararlanabilirsiniz. Devin ile ilgilenen bir ekip için en iyi sonraki adım devin.ai'ye kaydolmak ve küçük bir pilot proje çalıştırmaktır: bir web deposu ekleyin, Devin'den bir özellik uygulamasını isteyin ve ilerleme modunda çalışmasına izin verin. Tüm “düşünce” izini gözlemleyin – bu uygulamalı deneyim, Devin'in planlamayı, düzenlemeyi ve kendi kendini düzeltmeyi tam olarak nasıl bir araya getirdiğini açıklığa kavuşturacaktır. Oradan, daha fazla göreve ölçeklenebilir ve kullanımını ince ayarlayabilirsiniz (örneğin, alanınız için özel çalışma kitapları). Hala gelişmekte olsa da, Devin yapay zeka araçlarında büyük bir sıçramayı temsil ediyor. Bugün iş akışını öğrenerek, ekipler kodlama görevlerinin bir yapay zeka takım arkadaşıyla gerçekten paylaşılabileceği bir çağa hazırlanabilirler.