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Documentation Index

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自动分流是一种特殊的自动化：常驻的 Devin 会监控一个 Slack 频道，并在 bug、回归问题和事件出现时自动展开调查。你无需再手动安排专人查看每一条报告，Devin 会 24/7 监控频道，判断哪些内容需要处理，并启动聚焦的子会话来诊断每个问题。 自动分流具备长期记忆——它会随着时间积累上下文，并通过其 草稿板 从你这里学习。它还能智能去重重复报告，并将问题自动分派给合适的代码负责人。

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工作原理

一个持续运行的父级 Devin 会监控你的 Slack 频道，并监听每一条新消息。它会过滤噪声、识别重复内容，并生成专注的子 Devin 来调查需要处理的 bug。每个子 Devin 都会读取相关代码、追踪根本原因、在 Slack 会话线程中发布诊断结果，并标记相应的代码负责人。

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设置自动分流

  1. 邀请 Devin 加入你想要监控的 Slack 频道 (例如 #bugs、#incidents)
  2. 前往 Automations，使用 在 Slack 上分流 bug 报告 模板创建一个新的自动化
  3. 选择频道并保存
就是这样——Devin 会开始监控该频道，并对新收到的消息进行分流。
你的个人 Slack 账户必须先在 Settings > Integrations > Slack 中完成连接。

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自定义行为

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设置提示

设置提示可让你自定义分流 Devin 的行为。它会被注入到 Agent 的指示中，并影响其处理传入消息的方式。示例：
  • “重点关注 payments service 中的回归问题。对于 frontend bug，标记给 UI 团队。”
  • “只调查包含错误日志或堆栈跟踪的 issue。如果报告描述含糊，要求提供更多细节。”
  • “当你找到根本原因时，始终附上相关源文件的链接。”

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MCP 集成

强烈建议连接 MCP 集成——它们可以让 Devin 访问日志、指标和错误详情等运行时数据，从而显著提升分流质量。
连接 MCP 集成，让负责分流的 Devin 能够访问外部工具。例如：
  • Datadog MCP — 拉取指标、日志和追踪数据，将问题与运行时行为关联起来
  • Sentry MCP — 查询错误详情、堆栈追踪和受影响的用户
  • Linear MCP — 检查是否有相关工单，或创建新工单
在设置自动化之前，请先在 Settings > MCP Marketplace 中启用 MCP 服务器。

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草稿板

父监控器和所有子 Devin 共享一个持久化的草稿板。它用于：
  • 跟踪最近已分流的事项 (channel ID、消息时间戳、报告人)
  • 维护一张将代码区域映射到负责人的路由表
  • 记录重复事项，以便后续报告可关联到现有会话线程
  • 存储在会话重启后仍会保留的上下文
草稿板是该自动化的长期记忆。父监控器主要负责维护它，但子级也可以读取其中的上下文，并在发现新信息时更新它 (例如，有人说“那不是我负责的范围”) 。

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安全

由于传入的 Slack 消息可能包含不可信的用户输入 (例如来自支持工单) ，请考虑启用网络策略，以限制你的自动分流自动化流程的出站访问。

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限制

与所有自动化功能一样，自动分流也支持使用 ACU 限制和调用限制 来控制资源用量。父级生成的每个子 Devin 都会作为一个会话计入你的 ACU 预算。

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提高自动分流效果的技巧

  • 从一个聚焦的频道开始。 选择一个专门用于 bug 报告的频道，而不是通用的工程频道。噪声越少，信号越清晰。
  • 在设置提示中明确预期。 告诉 Devin 应优先处理哪些类型的问题，以及哪些内容应忽略。
  • 连接相关的 MCP 集成。 Datadog、Sentry 和其他可观测性工具可通过向 Devin 提供运行时数据，显著提升分流质量。
  • 纠正分配错误。 当 Devin 标记给了错误的人时，请在会话线程中回复并更正。父消息会更新其路由表，下次就能正确分配。