1
Sentry MCP を接続する
自動化を作成する前に、Devin があなたの Sentry データにアクセスできるようにする必要があります。
- Customize > MCPs (Browse marketplace) に移動し、Sentry を検索します
- Enable をクリックし、OAuth で認証します。承認する前に、Sentry の同意画面に表示される権限を確認してください
- 接続が正常に動作していることを確認するために、Test listing tools をクリックします
2
自動化を作成する
サイドバーの 自動化 に移動し、Create automation をクリックします。
- Name:
Daily Sentry remediation — payments-api - Trigger: Schedule を展開し、Every day — 午前 6:00 を選択します (スタンドアップ前に修正用 PR が準備できるように)
- Connections: 各実行でエラーを取得できるように、Sentry MCP を選択します
- Slack channel: Notifications の下で Add notification > Post to Slack をクリックし、チャンネル (例:
#sentry-fixes) を選択します。実行が完了して PR のレビュー準備が整ったら、チームに通知されるようにします - Prompt:
3
コードベースや過去の修正をもとに Knowledge を構築する
Devin は、あなたのアプリのエラーパターンを理解していると、より質の高い修正を書けます。自分で Knowledge エントリを書く代わりに、任意のセッションで Devin にコードベースと過去の修正を調査させ、Knowledge を作成させましょう。これらのエントリは、Devin がスケジュールされた実行中に一致するエラーに遭遇したときに自動的に参照されます。また、上記のスケジュール済みプロンプトによって、PR フィードバックに基づいて Knowledge を更新するよう Devin に指示するため、時間の経過とともに精度が向上していきます。
4
通常の実行で得られる結果
毎朝、Devin は夜間のエラーキューを処理し、対象を絞った PR を作成します。以下が実際のセッション出力です:各PRには、SentryのIssueへのリンク、根本原因の説明、修正内容、および元のエラーを検出できたはずのテストが含まれます。
5
チューニングと反復
1週間ほど運用したら、うまくいっている点を確認し、調整します:対象とするエラー数を決める。 まずは実行ごとに
top 5 件のエラーから始めます。Devin が継続的にマージ可能な PR を作成できている場合は、8〜10件に増やします。修正に大幅な手直しが必要な場合は、3件に減らします。プロジェクトやタグで絞り込む。 プロンプトを特定の Sentry プロジェクト (payments-api、web-frontend) に絞り込んだり、ノイズとなるタグを除外したりします。エラー件数が異なる場合は、プロジェクトごとに別々の自動化を作成できます。結果から学習する。 2週間ほど経ったら、どの修正が実際にリリースされたかを Devin に分析させ、それを Knowledge に反映します:
