Att bygga en app är mycket mer än att skriva och leverera kod.
Processen innefattar att förstå repo, göra en plan, ändra rätt filer, köra tester, felsöka fel och öppna en ren PR som någon faktiskt kan granska.
Det är den luckan som Devin AI är avsedd att fylla.
Devin är utformat för att hantera verkligt ingenjörsarbete från början till slut, från ärende till planering till tester till pull-förfrågningar, med hjälp av en sandboxad utvecklingsmiljö och vanliga utvecklingsverktyg.
I den här bloggen lär du dig hur du använder Devin AI för att bygga applikationer, inklusive att avgränsa arbetet i Ask-läget, omvandla den avgränsningen till en agentsession, granska vad den föreslår och komma fram till en PR som du kan leverera med självförtroende.
Vad är Devin AI?
Devin AI är en autonom AI-programvaruingenjör skapad av Cognition Labs. Till skillnad från kodkompletteringsverktyg som föreslår kodsnuttar fungerar Devin som en fullfjädrad agent som självständigt planerar, skriver, testar och felsöker kod för att slutföra hela utvecklingsuppgifter.
Dessutom fungerar Devin i sin egen säkra sandlådemiljö utrustad med ett skal, en kodredigerare och en webbläsare. Detta gör det möjligt att utföra hela arbetsflöden från början till slut.
👀 Visste du att? En ny undersökning från Sonar State of Code Developer Survey avslöjade en överraskande skillnad i hur utvecklare hanterar AI-genererad kod.
Även om 96 % av utvecklarna medger att de inte helt litar på att AI-genererad kod är funktionellt korrekt, säger endast 48 % att de alltid verifierar eller kontrollerar den innan de lägger in den i kodbasen. Denna ”verifieringsklyfta” innebär att mycket potentiellt opålitlig kod kan levereras snabbare än någonsin, trots den utbredda skepsisen mot AI:s resultat.
Vad Devin AI gör bäst för applikationsutveckling
Här är de användningsfall där Devin ger mest värde: ✨
- Fullstack-prototyputveckling: Ge Devin en uppmaning så kan Devin bygga upp en hel applikation, hantera frontend, backend och databasinställningar för att få igång ett nytt projekt på några minuter.
- Kodbasmigreringar: Det kan ta över det tråkiga arbetet med att uppdatera beroenden, omstrukturera äldre kod till moderna standarder eller migrera en hel applikation till ett nytt ramverk.
- Felkorrigering och felsökning: Peka på en felrapport eller ett problem så kan Devin spåra problemet, skriva den kod som behövs för att åtgärda det och köra tester för att verifiera att lösningen fungerar.
- Skriva tester och dokumentation: Det kan generera enhetstester, integrationstester och inbyggd dokumentation för befintlig kod, vilket förbättrar kodbasens hälsa och underhållsbarhet.
- Repetitiv funktionsimplementering: Det är utmärkt för att bygga ut standardfunktioner som CRUD-operationer (Create, Read, Update, Delete), nya API-ändpunkter och formulärhantering.
Även om Devin är en kraftfull exekutor är mänsklig övervakning fortfarande nödvändig. Du behöver fortfarande ditt teams expertis för nyanserade beslut om användarupplevelsen och komplex systemarkitektur. Devin följer instruktioner men gör inte strategiska avvägningar på egen hand.
Hur Devin AI fungerar
Devin fungerar som en ”agent loop”. Den tar emot en uppgift och skapar en steg-för-steg-plan.
Sedan utför den dessa steg i sin sandboxade miljö och analyserar resultaten för att informera om nästa steg. Denna cykel av planering och sedan utförande gör det möjligt att hantera komplexa utvecklingsarbeten i flera steg.
För att få jobbet gjort använder Devin tre huvudverktyg:
- Shell: Det kan köra terminalkommandon för att installera beroenden, köra skript och hantera sin miljö.
- IDE: Den har en fullt fungerande kodredigerare för att läsa, skriva och ändra filer i ditt projekt.
- Webbläsare: Den kan ansluta till internet för att söka efter dokumentation, läsa API-specifikationer och samla in information som behövs för att slutföra en uppgift.
Hur man konfigurerar Devin AI
Innan du kan bygga din första applikation måste du genomföra tre inställningssteg: skapa ett konto, ansluta ditt arkiv och konfigurera din arbetsyta.
Se till att du har ett GitHub-konto, ett arkiv att arbeta med (ett nytt eller befintligt går bra) och en första uppgift i åtanke.
1. Registrera dig och välj ett abonnemang
Gå först till Devins webbplats för att skapa ditt konto och slutföra registreringsprocessen. Din plan avgör dina sessionsgränser och tillgängliga funktioner. Team kan enkelt börja med individuella konton och skala upp i takt med att användningen ökar.
2. Anslut ditt GitHub-arkiv
Därefter ansluter du ditt GitHub-konto. Devin använder OAuth, ett standardiserat och säkert auktoriseringsprotokoll, för att begära åtkomst till dina repositorier. Detta gör det möjligt för verktyget att läsa din kod, skapa nya grenar och öppna PR:er med den kod det genererar. För dina första experiment är det en bra idé att börja med ett testrepositorium eller ett icke-kritiskt projekt.
3. Konfigurera din arbetsyta
Slutligen konfigurerar du inställningarna för ditt arbetsområde. Här kan du definiera miljövariabler, ange önskade ramverk och ställa in kodningsstandarder. Devin kan enkelt lära sig ditt projekts specifika konventioner, särskilt om du anger sammanhang i din initiala prompt eller inkluderar en README.md-fil i ditt arkiv.
4. Starta din första Devin-session
När repos är indexerade/integrerade:
- Skapa en ny session och ge Devin en uppgift (bugfix, testskrivning, refaktorering, liten funktion).
- Be Devin att först föreslå en plan och sedan genomföra den.
- Granska ändringarna och låt Devin öppna en PR när du är redo.
📮 ClickUp Insight: 12 % av respondenterna säger att AI-agenter är svåra att konfigurera eller ansluta till sina verktyg, och ytterligare 13 % säger att det krävs för många steg för att utföra enkla uppgifter med agenter. Data måste matas in manuellt, behörigheter måste omdefinieras och varje arbetsflöde är beroende av en kedja av integrationer som kan brytas eller förändras över tid.
Goda nyheter? Du behöver inte "ansluta" ClickUps Super Agents till dina uppgifter, dokument, chattar eller möten. De är inbyggda i din arbetsyta och använder samma objekt, behörigheter och arbetsflöden som alla andra medarbetare.
Eftersom integrationer, åtkomstkontroller och sammanhang ärvs från arbetsytan som standard kan agenter agera omedelbart i olika verktyg utan anpassad koppling. Glöm att konfigurera agenter från grunden!
Hur du bygger din första applikation med Devin AI
Att bygga med Devin är en samarbetsprocess, inte en engångskommando. Förvänta dig att iterera, så får du bästa resultat.
1. Skriv en effektiv prompt
Kvaliteten på din prompt avgör direkt kvaliteten på Devin AI:s resultat. Ju mer precisa dina instruktioner är, desto färre iterationer behöver du.
Använd detta ramverk för en kraftfull prompt:
- Var specifik om resultatet: Istället för "Bygg en app" kan du prova "Bygg ett API för uppgiftshantering med användarautentisering med Node.js och PostgreSQL".
- Inkludera tekniska begränsningar: Ange vilket programmeringsspråk, ramverk, databas eller stilbibliotek du vill använda.
- Definiera acceptanskriterier: Var tydlig med vad som ska levereras. Ange slutpunkter, UI-funktioner, testtäckning och de kommandon som ska köras framgångsrikt.
- Ge sammanhang: Om du har befintlig kod, dokumentation eller en bredare projektplan, länka till den. Ju mer sammanhang, desto bättre.
2. Granska Devins plan
Innan Devin skriver en enda rad kod genererar det en steg-för-steg-plan. Detta är din viktigaste kontrollpunkt. Granska planen för att säkerställa att den uppfyller alla dina krav och att inga steg verkar felaktiga.
Att upptäcka ett missförstånd här sparar timmar av kodgranskning senare. Du kan ge feedback och be Devin AI att revidera sin plan innan den påbörjas.
3. Övervaka framstegen i gränssnittet
När Devin AI börjar arbeta ger dess gränssnitt dig en realtidsvy av processen. Du kan se de shell-kommandon som körs, koden som skrivs i IDE och de webbplatser som besöks i webbläsaren.
Håll ett öga på dess framsteg och var beredd att ingripa om det fastnar i en loop eller börjar gå i fel riktning. Du kan pausa, ge vägledning och sedan låta det fortsätta med dina nya instruktioner.
4. Granska och slå samman pull-förfrågan
När Devin AI har slutfört uppgiften skapas en ny gren och en pull-begäran öppnas på GitHub med alla ändringar.
Och nu kan du köra en standardkodgranskning. Kontrollera kantfall, verifiera att alla tester är godkända och inspektera manuellt all säkerhetskänslig kod. Under tiden kan Devin AI svara på feedback på pull-förfrågan och iterera sitt arbete tills du är redo att slå samman.
Tips för att få bättre resultat med Devin AI
Här är några lärdomar från team som använder Devin AI effektivt:
- Definiera resultat i observerbara kontroller: Ersätt otydliga mål med godkänd/underkänd-kriterier som "tester godkända", "slutpunkt returnerar 400 vid ogiltig nyttolast", "inga nya lint-fel" eller "p95-latens förbättras med 20 %".
- Inkludera alltid en verifieringsslinga: Ge Devin exakta kommandon att köra och beskriv hur ett "lyckat" resultat ser ut, så att det kan validera arbetet.
- Be om en plan innan implementeringen: Se till att den först beskriver tillvägagångssättet, vilka filer som kommer att beröras, specialfall och risker, så att du kan upptäcka felaktiga antaganden i ett tidigt skede.
- Fäst Devin till befintliga mönster i ditt repo: Peka på en liknande slutpunkt/komponent och säg "spegla denna struktur" för att förhindra nya arkitekturer eller inkonsekventa stilar.
- Kontrollera refaktorer: Ange ”minsta möjliga förändring” och tillåt endast rensning om det krävs för korrekthet.
- Begränsa sprängradien: Ange vad som inte får ändras, till exempel offentlig API-form, databasschema, autentiseringsflöden eller byggverktyg, för att hålla lösningen fokuserad och säker.
Begränsningar vid användning av Devin AI för att bygga applikationer
Devin AI har också begränsningar som du måste tänka på. Dessa inkluderar:
❌ Komplexa arkitektoniska beslut: Devin AI är en utmärkt utförare, men den kommer inte att göra strategiska avvägningar på hög nivå om ditt systems design. Det är fortfarande en del av ditt jobb.
❌ Mycket tvetydiga krav: Utan tydliga acceptanskriterier kan Devin AI producera en lösning som är tekniskt korrekt men kontextuellt felaktig för dina affärsbehov.
❌ Nya eller avancerade ramverk: Devin AI:s kunskap är omfattande men inte oändlig. Om du arbetar med ett helt nytt eller okänt bibliotek kan det vara svårt att hitta relevant dokumentation.
❌ Säkerhetskritisk kod: Du bör alltid låta en expert manuellt granska all kod som rör autentisering, auktorisering och datahantering.
❌ Långvariga sessioner: För mycket stora, komplexa uppgifter kan Devin AI nå sina kontextgränser eller kräva noggrann sessionshantering för att slutföra arbetet.
Hur man hanterar Devin AI-projekt i ClickUp
Att använda en AI-agent som Devin introducerar ett lager av kaos som du inte hade tänkt på tidigare. Det är AI-spridning, där agentens arbete sprids över verktyg och flikar tills det blir dyrt, duplicerat och riskabelt.
En dag finns uppgiften i Devin UI, besluten är begravda i chatten och den verkliga sanningen är gömd i en GitHub-pull-förfrågan. Ditt team slutar med att byta kontext hela dagen bara för att svara på grundläggande frågor!
Det är då många byter till ClickUp. Som världens första konvergerade AI-arbetsyta ger ClickUp dig en plats där du kan hantera hela livscykeln för agentdriven teknik, inklusive specifikationer, genomförandeplaner, uppgifter, godkännanden och revisionsspår. Låt oss se hur:
Standardisera alla Devin-förfrågningar med ett enda intagsdokument
Först och främst måste du standardisera alla förfrågningar med ClickUp Docs. Med andra ord, använd en repeterbar intagsdokumentmall som ingång för varje operation du kör på Devin AI, så att den faktiska specifikationen aldrig fastnar i en chattråd eller begravs i en GitHub-pull-förfrågan.
ClickUp Docs är strukturerade, navigerbara dokument som du kan bygga med sidor och undersidor. Det innebär att ett enda Devin-projekt kan innehålla allt från den initiala briefen till specialfall och uppmaningar utan att bli en mardröm att bläddra igenom. Du kan göra långa dokument lätta att överblicka med en innehållsförteckning och hopfällbara avsnitt, och omstrukturera innehållet allteftersom omfattningen utvecklas.
Det innebär att din intagning kan vara konsekvent och granskbar varje gång, till exempel:
- Vad är den exakta förändringen, och hur ser det färdiga resultatet ut?
- Vilka repo-vägar ska Devin arbeta i, och vilka filer ska det spegla för mönster?
- Vad får inte ändras, till exempel API-form, autentiseringsflöde eller schema?
- Vilka är acceptanskriterierna och de exakta kommandona för att verifiera framgång?
- Vilka är de kända gränsfallen, prestandabegränsningarna och säkerhetsanmärkningarna?
Och när dokumentet omvandlas till handling är det bara att markera texten och skapa ClickUp-uppgifter från den, vilket är perfekt för att omvandla ”öppna frågor” och ”granskningsfeedback” till egna arbetsuppgifter.
Skala och styra projektleveransen med ClickUp Super Agents
När du börjar använda Devin AI i flera team är problemet inte längre ”Har vi följt upp?” utan istället den operativa kontrollen. Det innebär att se till att agenternas arbete följer standarderna, att godkännanden efterlevs och att resultat kan bevisas utan manuell övervakning.
För att göra det (och mycket mer) använder du ClickUp Super Agents. De är AI-drivna teammedlemmar som kan köra flerstegsarbetsflöden i hela ditt arbetsområde, utöver enstaka, regelbaserade åtgärder. De är i princip dina egna AI-kollegor som är aktiva dygnet runt.
Använd Super Agents för att hantera mer avancerade operativa uppgifter kring Devin AI, till exempel:
- Tillämpa kvalitetskontroller innan ett Devin-projekt körs genom att validera att intagsdokumentet har acceptanskriterier, begränsningar och verifieringskommandon.
- Dirigera högriskförändringar genom rätt godkännanden, så att säkerhets- och plattformsgranskningar sker enligt plan.
- Skapa ett granskningsbart "granskningspaket" för varje GitHub-pull-förfrågan, inklusive vad som har ändrats, hur det har testats och vad som fortfarande behöver godkännas.
- Skapa spårbarhet automatiskt, eftersom Super Agent-aktiviteten kan granskas i Super Agents Audit Log för felsökning och granskning.
Skapa kodningsagenter med Codegen by ClickUp
Om du gillar idén med Devin AI, men inte vill ha ytterligare ett produktutvecklingsprojekt, kan du använda Codegen från ClickUp. ClickUps Codegen är en AI-utvecklare som utför uppgifter, bygger funktioner, svarar på kodfrågor och skapar produktionsklara pull-förfrågningar.
Det som gör det ännu bättre är arbetsflödets form. Till skillnad från Devin AI, som följer en cykel av ticket-to-plan-to-test-to-PR, fungerar Codegen annorlunda i ClickUp.
Det fungerar som en autonom AI-agent som kan:
- Läs uppgiftsbeskrivningar och hela sammanhanget (inklusive dokument, kommentarer, bilagor)
- Generera högkvalitativ, produktionsklar kod från naturliga språkprompter eller uppgiftsdetaljer.
- Bygg funktioner, åtgärda buggar eller implementera ändringar
- Skapa och öppna pull requests (PR) i ditt Git-repo
- Svara på kodrelaterade frågor
Integrera med GitHub med hjälp av ClickUp Integrations
Med ClickUp-integrationer som kopplas ihop med GitHub kan du länka commits, grenar och pull-förfrågningar direkt till en ClickUp-uppgift och se den aktiviteten inifrån uppgiften. Det stöder också förhandsgranskning av länkar när någon klistrar in en GitHub-länk i en uppgift, chatt eller dokument.
Och för att minimera friktionen kan ditt team hänvisa till ClickUp Task ID i commit-meddelanden, grennamn eller pull-förfrågningar med format som #{task_id} eller CU-{task_id}, så att aktiviteten visas där den hör hemma, utan manuell kopiering och klistring.
Dessutom stöder ClickUp GitHub-utlösta automatiseringar. Kort sagt, när koden är länkad kan du automatiskt flytta statusar, meddela granskare eller starta nästa steg baserat på GitHub-händelser.
🚀 Fördelen med ClickUp: ClickUp har också en AI-datorprogram som är utvecklad för dagens bristfälliga arbetsflöden : ClickUp Brain MAX.
Istället för att bläddra mellan flikar kan du med Brain MAX söka i dina arbetsappar och på webben på ett och samma ställe, med naturliga frågor på samma sätt som du skulle ställa till en kollega. Det inkluderar även Talk-to-Text, så att du kan fånga upp tankar direkt och omvandla dem till användbart arbete utan att behöva sakta ner för att skriva.
Här är några effektiva sätt som team använder det på dagligen:
- Hitta de senaste specifikationerna, besluten eller uppdateringarna utan att behöva söka igenom trådar.
- Hämta rätt fil från anslutna appar som GitHub eller Google Drive när du bara kommer ihåg ett nyckelord.
- Fråga vem som arbetar med vad och gå sedan direkt till den underliggande uppgiften eller dokumentet.
- Använd Chrome-tillägget för att sammanfatta och agera på det du läser i webbläsaren utan att byta kontext.
Leverera arbetsflödet, inte bara koden, med ClickUp
Autonoma kodningsagenter blir snabbt en del av hur programvara byggs. Team som lär sig att arbeta med dem på ett bra sätt kommer att leverera snabbare, iterera med större självförtroende och ge utvecklare mer utrymme för de högvärdiga, kreativa problem som människor är bäst på att lösa.
Men det finns en ännu större vinst än "snabbare kod". Det är att driva hela utvecklingscykeln med större tydlighet.
Gör det och mycket mer med ClickUp. Använd Codegen by ClickUp när du vill ha en AI-kodningsagent som hjälper dig att implementera och leverera arbete. Kombinera det med ClickUp AI Agents och ClickUps kraftfulla integrationer för att koppla samman PR, ärenden, dokument, godkännanden och release-checklistor på ett och samma ställe.
✅ Kom igång gratis med ClickUp idag.
Vanliga frågor
Devin stöder språk som Python, JavaScript, TypeScript och Go, samt populära ramverk som React, Node.js, Django och Flask. För den senaste listan är det alltid bäst att kolla Devins officiella dokumentation eftersom dess funktioner hela tiden utvecklas.
Alternativ till Devin AI inkluderar ClickUp, som kombinerar agentkodning med det kontrollskikt som team vanligtvis behöver i stor skala – Codegen kan utföra uppgifter, bygga funktioner, svara på kodfrågor och generera produktionsklara pull-förfrågningar inuti ClickUp, medan Super Agents lägger till styrda, flerstegsarbetsflöden med behörigheter och granskningsbarhet. Andra alternativ som är värda att titta på är OpenHands (öppen källkod för molnkodningsagenter) och SWE-agent (en öppen källkodsagent som självständigt åtgärdar problem i riktiga GitHub-repositorier), plus lättare agentiska IDE-vägar, beroende på hur autonom du vill att slingan ska vara.
Devin AI har tre prisnivåer: Core: Betala efter användning, från 20 dollar Team: 500 dollar/månad Enterprise: Anpassade priser Se dock till att kontrollera priserna på deras officiella webbplats, eftersom de kan ändras över tid.