何时使用 Devin

简要说明： Devin 能够处理大多数工程任务，包括中等和高复杂度的工作。你的指示越清晰、越具体，成功率就越高——尤其是对于复杂任务。想要更全面地了解如何高效使用编程智能体，请参阅我们的 Coding Agents 101 指南。  在实现前使用 Ask Devin 梳理任务范围：

• 在写下第一行代码之前，先探索你的代码库、规划实现路径，并让 Devin 自动生成上下文丰富的提示。

 并行运行多个 Devin：

• 把工作拆分成相互独立的任务并同时运行。使用高级模式中的批量会话一次性启动多个会话，或通过 Devin API 以编程方式编排。
• 随时回到等待评审的 PR 草稿。

 在 Slack 或 Teams 中 @Devin：

• 直接从关于缺陷、功能需求或问题的对话中发起会话。Devin 会在线程中回复最新进展。

 让 Devin 闭环整个流程：

• 启用带有 Auto-Fix 的 Devin Review，让 Devin 自动回复代码评审评论、修复标记出的缺陷，并针对 CI 失败持续迭代——无需你全程跟进。最终效果：当你查看时，PR 已经可以直接合并。

 通过 MCP 集成 扩展 Devin 的能力范围：

• 通过 MCP Marketplace 将 Devin 连接到 Datadog、Sentry、数据库、Figma、Notion、Stripe 等数百种工具。Devin 可以在单个会话中调查生产问题、查询数据、阅读设计等。

 让 Devin 自测自己的工作成果：

• Devin 拥有完整的桌面环境，包括 shell、IDE 和浏览器。它可以在本地启动你的应用，点击操作 UI、截取屏幕截图、录制屏幕，并在打开拉取请求（PR）前自行完成变更的质量检查。

 使用 Scheduled Sessions 自动化重复性任务：

• 设置每日或每周的定期会话，用于分类处理 Sentry 错误、更新依赖、生成报告或执行任何其他可重复的工作。

在判断某个任务是否适合交给 Devin 时，可以自问：

1. 我能否描述清晰的成功标准？ 带有测试套件、CI 检查或可验证结果的任务，效果最好。
2. 是否有足够的上下文？ 提供相关文件、模式、文档或示例。上下文越充分，效果越好。
3. 把它拆分开来会更有帮助吗？ 对于非常大的项目，将工作拆分为相互衔接的专注会话。你可以使用批量会话并行运行它们。

一个经验法则是：如果一个任务你自己在三小时以内能完成，Devin 很可能也能完成。对于更长的任务，请将其拆分为更小的会话。 任务定义与范围

• 高质量的任务应有清晰的开始和结束，并包含明确的成功标准（例如通过测试、匹配现有模式、CI 通过）
• 对于复杂任务，在开始会话前，使用 Ask Devin 先协作确定工作范围

可用上下文

• 是否有可供 Devin 参考的示例或模式？
• 你能否提供原型、部分代码，或代码库/文档中的现有模式？
• 是否有可供 Devin 参考的链接、文件名或设计文件？
• 你是否已连接相关的 MCP 集成（数据库、监控、设计工具）？

成功验证

• 带有测试套件、lint 检查或编译步骤的任务通常能取得更好的效果
• Devin 可以通过启动你的应用并在浏览器中验证行为来测试自己的工作
• 启用 Devin Review，在你查看 PR 之前就提前发现 bug

评审工作量

• 启用 Auto-Fix 后，Devin 会自动响应评审评论和 CI 失败
• 理想情况下，你只需确认 CI 通过并且 PR 已获批准

任务规模

• 对于大型任务，考虑将其拆分为子任务，或使用 批量会话
• 将大型请求拆分为更小、可管理的部分有助于 Devin 保持专注
• 尽量让会话保持聚焦（使用 Session Insights 度量为 XS、S 或 M）

监控会话发展轨迹

• 利用 Session Insights 分析会话时间线，为后续会话找到可执行的改进建议

• 如果 Devin 反复触发会话使用上限，说明分配给它的任务可能过于复杂
• 如果 Devin 在开发环境中遇到困难，重新查看工作区设置

从 Devin 的错误中学习

• 在后续会话中，提供更多上下文或说明，帮助 Devin 跨越之前的障碍
• 考虑添加或批准知识，让 Devin 记住它在先前会话中学到的内容
• 使用 Session Insights 推荐的改进版提示词，作为后续处理类似任务时的起点