Criar um aplicativo vai muito além de escrever e enviar código.
O processo inclui compreender o repositório, fazer um plano, alterar os arquivos certos, executar testes, depurar falhas e abrir um PR limpo que alguém possa realmente revisar.
Essa é a lacuna que o Devin AI pretende preencher.
O Devin foi projetado para realizar trabalhos de engenharia reais de ponta a ponta, desde tickets até planos, testes e pull requests, usando um ambiente de desenvolvimento sandbox e ferramentas comuns de desenvolvimento.
Neste blog, você aprenderá a usar o Devin AI para criar aplicativos, incluindo o trabalho de definição de escopo no modo Ask, transformando esse escopo em uma sessão de agente, revisando o que ele propõe e chegando a um PR que você pode enviar com confiança.
O que é o Devin AI?
O Devin AI é um engenheiro de software de IA autônomo criado pela Cognition Labs. Ao contrário das ferramentas de autocompletar código que sugerem trechos, o Devin atua como um agente completo que planeja, escreve, testa e depura código de forma independente para concluir tarefas de desenvolvimento inteiras.
Além disso, o Devin opera em seu próprio ambiente seguro e isolado, equipado com um shell, editor de código e navegador. Isso permite que ele execute fluxos de trabalho completos do início ao fim.
👀 Você sabia? Uma pesquisa recente da Sonar State of Code Developer revelou uma diferença surpreendente na forma como os desenvolvedores lidam com o código gerado por IA.
Embora 96% dos desenvolvedores admitam que não confiam totalmente na correção funcional do código gerado por IA, apenas 48% afirmam que sempre verificam ou conferem o código antes de enviá-lo para o repositório. Essa “lacuna de verificação” significa que muitos códigos potencialmente não confiáveis podem estar sendo enviados mais rapidamente do que nunca, apesar do ceticismo generalizado em relação aos resultados da IA.
O que o Devin AI faz de melhor para o desenvolvimento de aplicativos
Aqui estão os casos de uso em que o Devin oferece maior valor: ✨
- Prototipagem full-stack: basta dar uma instrução e o Devin pode criar uma estrutura para um aplicativo inteiro, lidando com a configuração do front-end, back-end e banco de dados para dar início a um novo projeto em questão de minutos.
- Migrações de código-fonte: ele pode assumir o trabalho tedioso de atualizar dependências, refatorar código legado para padrões modernos ou migrar um aplicativo inteiro para uma nova estrutura.
- Correção de bugs e depuração: indique um relatório de bug ou um problema, e o Devin poderá rastrear o problema, escrever o código necessário para corrigi-lo e executar testes para verificar se a solução funciona.
- Escrevendo testes e documentação: ele pode gerar testes de unidade, testes de integração e documentação embutida para o código existente, melhorando a saúde e a manutenção da sua base de código.
- Implementação de recursos repetitivos: ele se destaca na criação de recursos padrão, como operações CRUD (Criar, Ler, Atualizar, Excluir), novos pontos de extremidade de API e tratamento de formulários.
Embora o Devin seja um executor poderoso, a supervisão humana continua sendo essencial. Você ainda precisará da experiência de sua equipe para decisões sutis sobre a experiência do usuário e arquitetura complexa do sistema. O Devin segue instruções, mas não faz concessões estratégicas por conta própria.
Como funciona o Devin AI
O Devin opera em um “loop de agente”. Ele recebe uma tarefa e cria um plano passo a passo.
Em seguida, ele executa essas etapas em seu ambiente sandbox e analisa os resultados para informar sua próxima ação. Esse ciclo de planejamento e execução permite que ele lide com trabalhos de desenvolvimento complexos e com várias etapas.
Para realizar o trabalho, o Devin usa três ferramentas principais:
- Shell: pode executar comandos de terminal para instalar dependências, executar scripts e gerenciar seu ambiente.
- IDE: Possui um editor de código totalmente funcional para ler, escrever e modificar arquivos em seu projeto.
- Navegador: ele pode acessar a Internet para consultar documentação, ler especificações de API e reunir as informações necessárias para concluir uma tarefa.
Como configurar o Devin AI
Antes de criar seu primeiro aplicativo, você precisa concluir três etapas de configuração: criar uma conta, conectar seu repositório e configurar seu espaço de trabalho.
Certifique-se de ter uma conta no GitHub, um repositório para trabalhar (novo ou existente) e uma primeira tarefa em mente.
1. Inscreva-se e escolha um plano
Primeiro, acesse o site do Devin para criar sua conta e concluir o processo de integração. Seu plano determinará os limites da sessão e os recursos disponíveis. As equipes podem começar facilmente com contas individuais e expandir à medida que o uso cresce.
2. Conecte seu repositório GitHub
Em seguida, você conectará sua conta do GitHub. O Devin usa o OAuth, um protocolo de autorização padrão e seguro, para solicitar acesso aos seus repositórios. Isso permite que a ferramenta leia seu código, crie novos branches e abra PRs com o código que ela gera. Para suas primeiras experiências, é uma boa ideia começar com um repositório de teste ou um projeto não crítico.
3. Configure seu espaço de trabalho
Por fim, configure as definições do seu espaço de trabalho. Aqui, pode definir variáveis de ambiente, especificar frameworks preferidos e definir padrões de codificação. O Devin pode aprender facilmente as convenções específicas do seu projeto, especialmente se fornecer contexto no seu prompt inicial ou incluir um ficheiro README.md no seu repositório.
4. Inicie sua primeira sessão do Devin
Depois que os repositórios forem indexados/integrados:
- Crie uma nova sessão e dê ao Devin uma tarefa (correção de bug, redação de teste, refatoração, pequeno recurso).
- Peça ao Devin para propor um plano primeiro e, em seguida, execute-o.
- Analise as alterações e peça ao Devin para abrir um PR quando estiver pronto.
📮 ClickUp Insight: 12% dos entrevistados afirmam que os agentes de IA são difíceis de configurar ou conectar às suas ferramentas, e outros 13% afirmam que são necessários muitos passos apenas para realizar tarefas simples com os agentes. Os dados precisam ser inseridos manualmente, as permissões precisam ser redefinidas e cada fluxo de trabalho depende de uma cadeia de integrações que pode quebrar ou se desviar com o tempo.
Boas notícias? Você não precisa “conectar” os Super Agentes do ClickUp às suas tarefas, documentos, chats ou reuniões. Eles estão incorporados nativamente ao seu espaço de trabalho, usando os mesmos objetos, permissões e fluxos de trabalho que qualquer outro colega de trabalho humano.
Como as integrações, os controles de acesso e o contexto são herdados do espaço de trabalho por padrão, os agentes podem agir imediatamente em todas as ferramentas sem configurações personalizadas. Esqueça a configuração de agentes do zero!
Como criar seu primeiro aplicativo com o Devin AI
Criar com o Devin é um processo colaborativo, não um comando único. Esteja preparado para iterar e você obterá os melhores resultados.
1. Escreva um prompt eficaz
A qualidade do seu prompt determina diretamente a qualidade do resultado do Devin AI. Quanto mais precisas forem suas instruções, menos iterações serão necessárias.
Use esta estrutura para obter um prompt poderoso:
- Seja específico sobre o resultado: em vez de “Criar um aplicativo”, tente “Criar uma API de gerenciamento de tarefas com autenticação de usuário usando Node.js e PostgreSQL”.
- Inclua restrições técnicas: especifique a linguagem de programação, a estrutura, o banco de dados ou as bibliotecas de estilo que você deseja usar.
- Defina critérios de aceitação: seja explícito sobre os resultados esperados. Especifique os pontos finais, os recursos da interface do usuário, a cobertura de testes e os comandos que devem ser executados com sucesso.
- Forneça contexto: se você tiver código, documentação ou um plano de projeto mais abrangente, inclua o link. Quanto mais contexto, melhor.
2. Analise o plano do Devin
Antes de escrever uma única linha de código, o Devin irá gerar um plano passo a passo. Este é o seu ponto de verificação mais importante. Revise o plano para garantir que ele atenda a todos os seus requisitos e que nenhuma etapa pareça equivocada.
Detectar um mal-entendido aqui economiza horas de revisão de código mais tarde. Você pode dar feedback e pedir ao Devin AI para revisar seu plano antes de começar.
3. Monitore o progresso na interface
Quando o Devin AI começa a funcionar, sua interface oferece uma janela em tempo real do processo. Você pode ver os comandos shell que ele está executando, o código que está escrevendo no IDE e os sites que está visitando no navegador.
Fique de olho no progresso e esteja pronto para intervir se ele ficar preso em um loop ou começar a seguir na direção errada. Você pode pausar, oferecer orientações e, em seguida, deixá-lo retomar com suas novas instruções.
4. Revise e mescle a solicitação pull.
Quando o Devin AI concluir a tarefa, ele criará um novo branch e abrirá uma solicitação pull no GitHub com todas as suas alterações.
E, a essa altura, execute uma revisão de código padrão. Verifique se há casos extremos, verifique se todos os testes foram aprovados e inspecione manualmente qualquer código sensível à segurança. Enquanto isso, o Devin AI pode responder aos comentários sobre a solicitação de pull, iterando seu trabalho até que você esteja pronto para mesclar.
Dicas para obter melhores resultados com o Devin AI
Aqui estão algumas lições aprendidas com equipes que utilizam o Devin AI de forma eficaz:
- Defina resultados em verificações observáveis: substitua metas vagas por critérios de aprovação/reprovação, como “testes aprovados”, “ponto final retorna 400 em carga inválida”, “sem novos erros de lint” ou “latência p95 melhora em 20%”.
- Sempre inclua um loop de verificação: forneça ao Devin os comandos exatos a serem executados e como deve ser o resultado “bem-sucedido”, para que ele possa validar o trabalho.
- Peça um plano antes da implementação: peça que ele descreva a abordagem, os arquivos que serão afetados, os casos extremos e os riscos primeiro para garantir que você possa detectar suposições erradas antecipadamente.
- Ancore o Devin aos padrões existentes em seu repositório: aponte-o para um endpoint/componente semelhante e diga “espelhe essa estrutura” para evitar novas arquiteturas ou estilos inconsistentes.
- Controle refatorações: especifique a “mudança mínima viável” e permita a limpeza apenas se necessário para garantir a correção.
- Limite o raio de ação: defina o que não deve mudar, como a forma da API pública, o esquema do banco de dados, os fluxos de autenticação ou as ferramentas de compilação, para manter a solução focada e segura.
Limitações do uso do Devin AI para criar aplicativos
O Devin AI também tem limitações que você precisa ter em mente. Entre elas estão:
❌ Decisões arquitetônicas complexas: o Devin AI é um excelente executor, mas não fará escolhas estratégicas de alto nível sobre o design do seu sistema. Isso ainda faz parte do seu trabalho.
❌ Requisitos altamente ambíguos: sem critérios de aceitação claros, o Devin AI pode produzir uma solução que seja tecnicamente correta, mas contextualmente errada para as necessidades do seu negócio.
❌ Frameworks novos ou de ponta: o conhecimento do Devin AI é vasto, mas não infinito. Se você estiver trabalhando com uma biblioteca nova ou obscura, ele pode ter dificuldade para encontrar documentação relevante.
❌ Código crítico para a segurança: você deve sempre ter um especialista humano revisando manualmente qualquer código relacionado à autenticação, autorização e tratamento de dados.
❌ Sessões de longa duração: para tarefas muito grandes e complexas, o Devin AI pode atingir seus limites de contexto ou exigir um gerenciamento cuidadoso da sessão para concluir o trabalho.
Como gerenciar projetos do Devin AI no ClickUp
Usar um agente de IA como o Devin introduz uma camada de caos que você não havia considerado anteriormente. Isso é a proliferação da IA, em que o trabalho do agente se espalha por ferramentas e guias até se tornar caro, duplicado e arriscado.
Um dia, a tarefa fica na interface do Devin, as decisões ficam enterradas no chat e a verdade real fica escondida em uma solicitação de pull do GitHub. Sua equipe acaba mudando de contexto o dia todo só para responder a perguntas básicas!
É nesse momento que muitos mudam para o ClickUp. Como o primeiro espaço de trabalho de IA convergente do mundo, o ClickUp oferece um único local para gerenciar todo o ciclo de vida do trabalho de engenharia orientado por agentes, incluindo especificações, planos de execução, tarefas, aprovações e trilha de auditoria. Vamos ver como:
Padronize todas as solicitações do Devin com um único documento de admissão.
Em primeiro lugar, você precisa padronizar todas as solicitações com o ClickUp Docs. Em outras palavras, use um modelo de documento repetível como porta de entrada para todas as operações executadas no Devin AI, para que as especificações reais nunca fiquem presas em uma conversa de chat ou enterradas em uma solicitação de pull do GitHub.
Os ClickUp Docs são documentos estruturados e navegáveis que você pode criar com páginas e subpáginas. Isso significa que um único projeto Devin pode conter tudo, desde o briefing inicial até casos extremos e prompts, sem se tornar um pesadelo de rolagem. Você pode manter documentos longos fáceis de ler com um índice e seções recolhíveis, além de reestruturar o conteúdo à medida que o escopo evolui.
Isso significa que sua admissão pode ser consistente e revisável todas as vezes, por exemplo:
- Qual é a mudança exata e como fica o resultado final?
- Em quais caminhos de repositório o Devin deve trabalhar e quais arquivos ele deve espelhar para padrões?
- O que não deve mudar, como a forma da API, o fluxo de autenticação ou o esquema?
- Quais são os critérios de aceitação e os comandos exatos para verificar o sucesso?
- Quais são os casos extremos conhecidos, as restrições de desempenho e as notas de segurança?
E quando o Doc entrar em ação, basta destacar o texto e criar tarefas no ClickUp a partir dele, o que é perfeito para transformar “questões em aberto” e “feedback de revisão” em itens de trabalho próprios.
Dimensiona e controla a entrega de projetos com o ClickUp Super Agents
Quando você começa a usar o Devin AI em várias equipes, o problema não é mais “Cumprimos o que foi combinado?”. Em vez disso, o problema é o controle operacional. Isso significa manter o trabalho dos agentes alinhado com os padrões, aplicar aprovações e comprovar resultados sem fiscalização manual.
E para fazer isso (e muito mais), use os Super Agentes do ClickUp. Eles são colegas de equipe com tecnologia de IA que podem executar fluxos de trabalho de várias etapas em seu espaço de trabalho, além de ações únicas baseadas em regras. Eles são basicamente seus próprios colegas de trabalho com IA, ativos 24 horas por dia, 7 dias por semana.
Use Super Agents para lidar com trabalhos operacionais de ordem superior em torno do Devin AI, como:
- Aplique controles de qualidade antes da execução de um projeto Devin, validando se o documento de entrada possui critérios de aceitação, restrições e comandos de verificação.
- Encaminhe alterações de alto risco para as aprovações corretas, para que as revisões de segurança e da plataforma ocorram conforme o planejado.
- Gere um “pacote de revisão” auditável para cada solicitação de pull do GitHub, incluindo o que foi alterado, como foi testado e o que ainda precisa ser aprovado.
- Crie rastreabilidade automaticamente, já que a atividade do Super Agente pode ser revisada no Log de Auditoria do Super Agente para fins de solução de problemas e auditoria.
Crie agentes de codificação com o Codegen da ClickUp.
Se você gosta da ideia do Devin AI, mas não quer que o trabalho de engenharia abranja mais um produto, use o Codegen da ClickUp. O Codegen da ClickUp é um colega de equipe de desenvolvimento de IA que conclui tarefas, cria recursos, responde a perguntas sobre código e cria pull requests prontas para produção.
O que torna isso ainda melhor é o formato do fluxo de trabalho. Ao contrário do Devin AI, que segue um ciclo de ticket-para-plano-para-teste-para-PR, o Codegen opera de maneira diferente no ClickUp.
Ele atua como um agente de IA autônomo que pode:
- Leia as descrições das tarefas e todo o contexto (incluindo documentos, comentários e anexos).
- Gere código de alta qualidade e pronto para produção a partir de prompts em linguagem natural ou detalhes da tarefa.
- Crie recursos, corrija bugs ou implemente alterações.
- Crie e abra pull requests (PRs) em seu repositório Git.
- Responda a perguntas relacionadas a códigos
Integre com o GitHub usando as integrações do ClickUp.
Com as integrações do ClickUp que se conectam ao GitHub, você pode vincular commits, branches e pull requests diretamente a uma tarefa do ClickUp e ver essa atividade de dentro da tarefa. Ele também oferece suporte a visualizações avançadas de links quando alguém cola um link do GitHub em uma tarefa, chat ou documento.
E para manter o atrito de vinculação baixo, sua equipe pode referenciar o ID da tarefa do ClickUp em mensagens de commit, nomes de ramificações ou solicitações de pull usando formatos como #{task_id} ou CU-{task_id}, para que a atividade apareça onde pertence, sem copiar e colar manualmente.
Além disso, o ClickUp oferece suporte a automações acionadas pelo GitHub. Resumindo, depois que o código estiver vinculado, você poderá mover status automaticamente, notificar revisores ou iniciar as próximas etapas com base nos eventos do GitHub.
🚀 A vantagem do ClickUp: o ClickUp também oferece um companheiro de desktop com IA criado para os fluxos de trabalho ineficientes de hoje : o ClickUp Brain MAX.
Em vez de vasculhar várias guias, o Brain MAX permite pesquisar em seus aplicativos de trabalho e na web em um só lugar, usando perguntas naturais da mesma forma que você perguntaria a um colega de equipe. Ele também inclui o Talk-to-Text, para que você possa capturar ideias rapidamente e transformá-las em trabalho útil sem precisar digitar.
Algumas maneiras de alto impacto como as equipes o utilizam no dia a dia:
- Encontre as especificações, decisões ou atualizações mais recentes sem precisar vasculhar tópicos
- Recupere o arquivo certo de aplicativos conectados, como GitHub ou Google Drive, quando você só se lembrar de uma palavra-chave.
- Pergunte quem está trabalhando em quê e vá direto para a tarefa ou documento subjacente.
- Use a extensão do Chrome para resumir e agir com base no que você está lendo no navegador, sem precisar mudar de contexto.
Entregue o fluxo de trabalho, não apenas o código, com o ClickUp
Os agentes de codificação autônomos estão rapidamente se tornando parte do processo de desenvolvimento de software. As equipes que aprenderem a trabalhar bem com eles poderão entregar produtos mais rapidamente, iterar com mais confiança e dar aos desenvolvedores mais espaço para os problemas criativos e de alto valor nos quais os seres humanos são melhores.
Mas há uma vantagem ainda maior do que o “código mais rápido”. É executar todo o ciclo de vida do desenvolvimento com mais clareza.
Faça isso e muito mais com o ClickUp. Use o Codegen by ClickUp quando quiser um agente de codificação de IA que o ajude a implementar e entregar trabalhos. Combine-o com os agentes de IA do ClickUp e o poderoso conjunto de integrações do ClickUp para conectar PRs, problemas, documentos, aprovações e listas de verificação de lançamento em um só lugar.
✅ Comece hoje mesmo a usar o ClickUp gratuitamente.
Perguntas frequentes
O Devin oferece suporte a linguagens como Python, JavaScript, TypeScript e Go, bem como frameworks populares como React, Node.js, Django e Flask. Para obter a lista mais atualizada, é sempre melhor verificar a documentação oficial do Devin, pois seus recursos estão em constante evolução.
As alternativas ao Devin AI incluem o ClickUp, que combina codificação agênica com a camada de controle que as equipes geralmente precisam em escala — o Codegen pode concluir tarefas, criar recursos, responder a perguntas sobre código e gerar pull requests prontas para produção dentro do ClickUp, enquanto os Super Agents adicionam fluxos de trabalho governados e com várias etapas, com permissões e auditabilidade. Outras opções que valem a pena conferir incluem OpenHands (agentes de codificação em nuvem de código aberto) e SWE-agent (um agente de código aberto que corrige problemas de forma autônoma em repositórios GitHub reais), além de rotas IDE agenticas mais leves, dependendo do nível de autonomia que você deseja para o loop.
Os preços do Devin AI têm três níveis: Core: Pague conforme o uso, a partir de US$ 20 Team: US$ 500/mês Enterprise: Preços personalizados No entanto, certifique-se de reavaliar os preços no site oficial, pois eles tendem a mudar com o tempo.