Devin AI для первой задачи: что поручить агенту и как понять, что результат можно принять
Devin умеет исследовать репозиторий, менять код, запускать проверки и готовить pull request. Для первой сессии ему не стоит поручать новый продукт. Документация Devin рекомендует начинать с ясной задачи ограниченного размера. Подойдет исправление одного воспроизводимого дефекта.
Выберите задачу с наблюдаемым результатом
Возьмем ошибку: фильтр списка задач сбрасывается после обновления страницы. До запуска Devin соберите:
• ссылку на репозиторий;
• шаги воспроизведения;
• ожидаемое и фактическое поведение;
• команду тестов;
• ограничения, например запрет менять формат хранения данных.
Если проблему нельзя воспроизвести вручную, сначала выясните условия. Агент не должен угадывать, какой из нескольких сценариев считать правильным.
Дайте Devin изучить репозиторий
После подключения репозиторию может понадобиться индексация. Начните в режиме Q&A, который в старых материалах назывался Ask. Он предназначен для исследования и планирования без внесения изменений.
Найди код фильтра списка задач и механизм восстановления состояния после загрузки. Ничего не меняй. Объясни причину сброса, назови связанные файлы и предложи минимальный план с тестом.
Проверьте, что агент ссылается на существующие файлы и учитывает правила проекта. Если причина не доказана, попросите указать конкретный путь данных от интерфейса до хранилища.
Переведите задачу в Agent mode
После согласования плана дайте отдельную команду:
Реализуй только согласованный план. Сохрани текущий формат данных и публичный интерфейс. Добавь тест на восстановление выбранного фильтра после перезагрузки. Запусти штатные проверки и подготовь pull request, но не сливай его.
Не добавляйте «заодно улучши код». Такое разрешение размывает границу review.
Наблюдайте за сессией
Смотрите, какие файлы и команды использует Devin. Если агент застрял, передайте точный лог или уточнение. Не переключайте его на новую задачу внутри той же сессии.
Правило из документации о задачах примерно до трех часов является ориентиром, а не гарантией. Новичку лучше выбирать еще меньший объем, который человек мог бы проверить за несколько минут.
Проверьте pull request самостоятельно
В хорошем pull request есть описание причины, список изменений и результаты проверок. Но главным остается diff.
Прочитайте каждую измененную строку. Запустите тесты в своей среде. Затем повторите дефект вручную: выберите фильтр, обновите страницу и проверьте восстановление. Дополнительно испытайте неизвестное или поврежденное значение в хранилище, если это безопасно для тестовой среды.
Не принимайте решение по количеству зеленых галочек. Агент мог изменить тест вместе с кодом так, что новая проверка подтверждает неправильное поведение.
Используйте Session Insights
После сессии Devin может показать наблюдения о выполнении задачи. Полезно записать, где агент потратил лишнее время, какого контекста не хватало и какие инструкции стоит добавить в репозиторий.
Не превращайте эти наблюдения в длинный свод общих правил. Сохраните только проверяемые команды и особенности проекта.
Работа с Devin подчиняется тому же циклу, что и работа с другими агентами: задача, план, ветка, diff, тест и приемка. Именно такие практические сценарии работы с AI-инструментами, агентами и автоматизацией мы разбираем в ИИ-лаборатории Глеба Кудрявцева — с фокусом не на конкретный сервис, а на то, как использовать ИИ в реальных задачах и при этом сохранять контроль над результатом.
Первую задачу можно принять, когда исходный дефект воспроизводился, исправление ограничено одной причиной, pull request понятен без чата, а тесты и ручной сценарий повторены вне среды Devin.