วิธีใช้งาน Devin AI ทีละขั้นตอน — คู่มือการใช้งานปี 2026

เริ่มต้นใช้งานอย่างรวดเร็ว

คู่มือนี้ครอบคลุมทุกฟีเจอร์ของ Devin AI:

• เริ่มต้นใช้งาน — สร้างบัญชีของคุณและทำการตั้งค่าเริ่มต้น
• วิธีใช้งาน Autonomous Task Executor — มอบหมายงานที่ซับซ้อนและรับ Pull Request กลับมา
• วิธีใช้งานโปรแกรมแก้ไขโค้ดแบบบูรณาการ — อ่านและแก้ไขโค้ดภายในเครื่องของเดวิน
• วิธีใช้งาน MCP Marketplace — เชื่อมต่อเครื่องมือและแหล่งข้อมูลของคุณ
• วิธีใช้งานเครื่องมือสร้างเอเจนต์รายบุคคล — สร้างเอเจนต์ AI เฉพาะทางสำหรับงานที่ทำซ้ำๆ
• วิธีใช้งาน DevinWiki สำหรับการค้นคว้าเชิงลึก — วิเคราะห์โครงสร้างโค้ดและสร้างข้อมูลเชิงลึก
• วิธีใช้งานพื้นที่ทำงานที่ปรับแต่งได้ — กำหนดรูปแบบสภาพแวดล้อมการประมวลผลแบบแซนด์บ็อกซ์
• วิธีใช้งาน API ขั้นสูง — เรียกใช้งาน Devin จากไปป์ไลน์ CI/CD ของคุณ
• วิธีใช้งาน Integrated Shell — รัน ทดสอบ และแก้ไขข้อผิดพลาดของโค้ดในเทอร์มินัลจริง

ระยะเวลาที่ใช้: แต่ละฟีเจอร์ใช้เวลา 5 นาที

นอกจากนี้ในคู่มือนี้ยังมี: เคล็ดลับสำหรับมืออาชีพ | ข้อผิดพลาดที่พบบ่อย | การแก้ไขปัญหา | ความละเอียด | ตัวเลือกต่าง ๆ

เหตุใดจึงควรเชื่อถือคู่มือนี้

ฉันใช้ Devin AI มาแปดเดือนแล้ว และได้ทดสอบฟีเจอร์ทุกอย่างที่กล่าวถึงในที่นี้

คู่มือนี้มาจากประสบการณ์จริง ไม่ใช่จากข้อความทางการตลาดหรือภาพหน้าจอจากผู้จำหน่าย

ฉันเคยส่ง pull request จริงๆ ผ่าน Devin มาแล้ว เคยเห็นมันแก้ไขบั๊ก และเคยเห็นมันติดขัด ดังนั้นคำแนะนำในที่นี้จึงมีความสมดุล

Devin AI เป็นหนึ่งในระบบอัตโนมัติที่มีความสามารถมากที่สุด เครื่องมือ AI พร้อมสำหรับการพัฒนาซอฟต์แวร์ในปัจจุบัน

แต่ผู้ใช้ส่วนใหญ่รู้จักสิ่งนี้เพียงแค่ผิวเผินเท่านั้น ซอฟต์แวร์ AI วิศวกรสามารถทำได้

คู่มือนี้จะแสดงวิธีใช้งานฟีเจอร์ต่างๆ ของ Devin AI ทีละฟีเจอร์

ทีละขั้นตอน พร้อมภาพหน้าจอและเคล็ดลับจากมืออาชีพจากโครงการจริง

บทช่วยสอนการใช้งาน Devin AI

คู่มือการใช้งาน Devin AI ฉบับสมบูรณ์นี้จะแนะนำคุณทีละขั้นตอนเกี่ยวกับทุกฟีเจอร์ ตั้งแต่การตั้งค่าเริ่มต้นไปจนถึงเคล็ดลับขั้นสูงที่จะช่วยให้คุณกลายเป็นผู้ใช้งานระดับสูง

เริ่มจากทำความเข้าใจตามลำดับในครั้งแรก จากนั้นคั่นหน้าส่วนที่คุณใช้งานบ่อยที่สุดไว้

แต่ละส่วนมีเนื้อหาครบถ้วนในตัวเอง คุณจึงสามารถข้ามไปยังเครื่องมือที่คุณต้องการในวันนี้ได้โดยตรง

เริ่มต้นใช้งาน Devin AI

ก่อนใช้งานฟีเจอร์ใดๆ โปรดทำการตั้งค่าครั้งแรกนี้ให้เสร็จสมบูรณ์

นี่คือพื้นฐานที่คู่มือส่วนที่เหลือจะสร้างขึ้น ดังนั้นจึงคุ้มค่าที่จะทำให้ถูกต้อง

ใช้เวลาประมาณสามนาที

ขั้นตอนการตั้งค่านั้นสั้น แต่มีผลต่อความน่าเชื่อถือของทุกงานในขั้นตอนต่อไป

โปรดชมภาพรวมโดยย่อของประโยชน์หลักๆ ก่อน:

ต่อไปนี้เราจะมาดูแต่ละขั้นตอนกัน

ขั้นตอนที่ 1: สร้างบัญชีของคุณ

เข้าไปที่เว็บไซต์ของ Devin AI ได้ที่ devin.ai

คลิก "เริ่มต้นใช้งาน" และลงทะเบียนด้วยอีเมลของคุณ

เริ่มต้นด้วยการเลือกแพ็กเกจ Core ซึ่งเริ่มต้นที่ 20 ดอลลาร์ต่อเดือน โดยคิดค่าบริการตามการใช้งานจริง

ราคาลดลงจาก 500 ดอลลาร์เหลือ 20 ดอลลาร์ ดังนั้นการทดลองใช้ Devin จึงไม่จำเป็นต้องลงทุนมากอีกต่อไป

คุณจะจ่ายเงินเฉพาะค่าหน่วยประมวลผลของเอเจนต์ที่งานนั้นใช้จริงเท่านั้น

วิธีนี้ทำให้การจัดอบรมครั้งแรกๆ มีต้นทุนต่ำ ในขณะที่คุณเรียนรู้ว่าคำแนะนำที่ดีควรมีลักษณะอย่างไร

✓ ด่าน: ตรวจสอบของคุณ จดหมายเข้า เพื่อรับอีเมลยืนยันจาก Cognition Labs

ขั้นตอนที่ 2: เชื่อมต่อ GitHub และเปิดพื้นที่ทำงานของ Devin

เข้าสู่ระบบและเชื่อมต่อบัญชี GitHub ของคุณ

การผสานรวมกับ GitHub ช่วยให้ Devin สามารถตั้งค่าสภาพแวดล้อมในเครื่องและอ่านที่เก็บข้อมูลของคุณได้

การเชื่อมต่อนี้ยังเป็นวิธีที่ Devin ใช้เปิด pull request กับ repository ที่ถูกต้องในภายหลังด้วย

นี่คือหน้าตาของพื้นที่ทำงานเมื่อเข้าสู่ระบบครั้งแรก:

✓ ด่าน: คุณควรจะเห็นพื้นที่ทำงานของ Devin ซึ่งประกอบด้วยอินเทอร์เฟซแชท โปรแกรมแก้ไขโค้ด เชลล์ และเบราว์เซอร์

ขั้นตอนที่ 3: ดำเนินการตั้งค่าเริ่มต้นให้เสร็จสมบูรณ์

เพิ่มตัวแปรสภาพแวดล้อมของคุณเมื่อ Devin แจ้งเตือนระหว่างการเริ่มต้นระบบ

การตั้งค่าของ Devin กำหนดให้ต้องทำขั้นตอนนี้ ดังนั้นโปรดทำก่อนเริ่มงานจริงครั้งแรก

จากนั้นเพิ่มข้อมูลเบื้องต้นเกี่ยวกับโครงการและมาตรฐานการเขียนโค้ดของคุณลงในฐานความรู้ของ Devin

ความรู้เบื้องต้นเพียงเล็กน้อยจะช่วยป้องกันการทำผิดซ้ำ และช่วยเพิ่มประสิทธิภาพการทำงานของเดวินในทุกๆ งานในภายหลัง

วิธีใช้งาน Devin AI Autonomous Task Executor

ผู้ดำเนินการงานอัตโนมัติ ช่วยให้คุณมอบหมายงานด้านวิศวกรรมที่ซับซ้อน และปล่อยให้ AI อัตโนมัตินี้วางแผน เขียน และส่งโค้ดด้วยตนเอง

นี่คือหัวใจหลักของการทำงานของ Devin AI ในฐานะวิศวกรซอฟต์แวร์ AI

นี่คือเหตุผลหลักที่ทีมวิศวกรรมเลือกใช้ Devin AI ตั้งแต่แรก

Devin สามารถค้นหาและแก้ไขข้อผิดพลาด เขียนโปรแกรมทดสอบ และแม้กระทั่งสร้างและปรับใช้แอปพลิเคชันได้ตั้งแต่ต้นจนจบโดยอัตโนมัติ ตั้งแต่การแก้ไขบั๊กไปจนถึงการเพิ่มฟีเจอร์ใหม่

การรู้วิธีใช้ Devin AI ในที่นี้ส่วนใหญ่เกี่ยวข้องกับการเขียนรายละเอียดงานที่ดี

นี่คือตัวอย่างงานที่เครื่องมือนี้ทำได้ดี:

งานแรกที่ดีคือการสร้างปัญหาบน GitHub ที่ระบุรายละเอียดชัดเจนเพียงปัญหาเดียว พร้อมรายงานข้อผิดพลาดที่ชัดเจน

Devin อ่านปัญหา จำลองข้อผิดพลาด เขียนวิธีแก้ไข และทำการทดสอบก่อนที่จะขอให้ตรวจสอบ

สำหรับการทำงานที่ต้องใช้รูปแบบจำนวนมาก เช่น การย้ายโค้ด Devin จะมีความเชี่ยวชาญเป็นพิเศษในการแปลงโค้ดเบสในด้านนี้

นี่คือวิธีการใช้งานทีละขั้นตอน

ขั้นตอนที่ 1: เปิดเซสชันใหม่ในหน้าต่างแชท

เปิดพื้นที่ทำงานของ Devin และเริ่มเซสชันใหม่

Devin ใช้ระบบแชท ดังนั้นคุณจึงต้องอธิบายรายละเอียดให้เขาฟังในลักษณะเดียวกับที่คุณจะอธิบายให้วิศวกรซอฟต์แวร์รุ่นน้องฟัง

ขั้นตอนที่ 2: อธิบายรายละเอียดของงาน พร้อมระบุเกณฑ์การเสร็จสิ้นที่ชัดเจน

เขียนโจทย์ที่ชัดเจนพร้อมระบุเกณฑ์การทำตามอย่างชัดเจน

งานที่ได้รับมอบหมายควรมีความชัดเจนและเป็นกลาง เพื่อให้ Devin สามารถตรวจสอบความถูกต้องของงานได้ ควรแบ่งข้อกำหนดออกเป็นเป้าหมายย่อยๆ ที่ตรวจสอบได้ แทนที่จะเป็นคำขอขนาดใหญ่เพียงคำขอเดียว

นี่คือหน้าตาของมัน:

✓ ด่าน: Devin แสดงรายละเอียดงานและมุมมองการวางแผนแบบโต้ตอบก่อนที่จะเริ่มเขียนโค้ด

ขั้นตอนที่ 3: ตรวจสอบ Pull Request ที่ Devin เปิด

ชมเดวินทำการแบ่งงานและวางแผนแบบโต้ตอบก่อนที่จะลงมือเขียนโค้ดจริง

Devin สามารถเปิด pull request ได้ภายใน 10 นาทีหลังจากเสร็จสิ้นการแบ่งงาน

ผลที่ได้คือ งานประจำต่างๆ จะไม่ค้างอยู่ในคิวงานของคุณโดยไม่ต้องมีนักพัฒนาคอยดูแล

Devin ช่วยให้การทำงานเสร็จเร็วขึ้นประมาณ 83% เมื่อเทียบกับเวอร์ชันก่อนหน้า ดังนั้นงานที่วางแผนไว้อย่างดีจึงเสร็จเรียบร้อยในขณะที่คุณไปทำอย่างอื่นได้

ความเร็วระดับนั้นจะใช้ได้ผลก็ต่อเมื่อภารกิจนั้นมีความเป็นกลางมากพอที่เดวินจะสามารถตรวจสอบผลลัพธ์ด้วยตนเองได้

มีนิสัยอย่างหนึ่งที่ให้ผลตอบแทนมากกว่านิสัยอื่นๆ คือ การเขียนคำสั่งงานราวกับว่ากำลังให้คำแนะนำแก่พนักงานใหม่

ระบุเป้าหมาย ข้อจำกัด และวิธีที่คุณจะใช้วัดความสำเร็จ จากนั้นให้เดวินจัดการแบ่งงานออกเป็นส่วนย่อยๆ

คำชี้แจงที่ไม่ชัดเจนเป็นสาเหตุสำคัญที่สุดที่ทำให้การประชุมเสียทรัพยากรไปโดยเปล่าประโยชน์

วิธีใช้งานโปรแกรมแก้ไขโค้ดแบบบูรณาการ Devin AI

โปรแกรมแก้ไขโค้ดแบบบูรณาการ ช่วยให้คุณสามารถดู อ่าน และแก้ไขโค้ดภายในเครื่องของ Devin ได้โดยไม่ต้องออกจากเบราว์เซอร์

โปรแกรมแก้ไขโค้ดในตัวจะอยู่ติดกับเชลล์และเบราว์เซอร์

เครื่องมือ AI อัตโนมัติจำนวนมากซ่อนการทำงานของตนไว้เบื้องหลังกล่องแชท

แต่ Devin กลับแสดงโปรแกรมแก้ไขโค้ดแบบเต็มรูปแบบ เพื่อให้คุณเห็นได้อย่างชัดเจนว่ามีการเปลี่ยนแปลงอะไรบ้าง

ความโปร่งใสนี้เป็นวิธีที่จะรักษาความไว้วางใจในเอเจนต์ที่เขียนโค้ดจริง

นี่คือตัวอย่างงานที่เครื่องมือนี้ทำได้ดี:

โปรแกรมแก้ไขจะเน้นส่วนที่เพิ่มและลบออก เพื่อให้การเปรียบเทียบความแตกต่างที่ยาวๆ ยังคงอ่านง่าย

หากเดวินไปแตะต้องไฟล์ที่ไม่ควรแตะต้อง คุณจะพบมันได้ที่นี่ และสามารถย้อนกลับการเปลี่ยนแปลงได้ด้วยการคลิกเพียงครั้งเดียว

นักพัฒนาหลายคนมักเปิดโปรแกรมแก้ไขข้อความทิ้งไว้ตลอดทั้งเซสชัน เหมือนกับที่พวกเขาจะดูโปรแกรมเมอร์ที่ทำงานเป็นคู่พิมพ์งาน

นี่คือวิธีการใช้งานทีละขั้นตอน

ขั้นตอนที่ 1: เปิดโปรแกรมแก้ไขโค้ดในพื้นที่ทำงานของเดวิน

สลับไปที่แท็บตัวแก้ไขภายในพื้นที่ทำงานของ Devin

คุณจะเห็นไฟล์เดียวกันกับที่ Devin กำลังทำงานอยู่แบบเรียลไทม์ ขณะที่มันเขียนโค้ด

ขั้นตอนที่ 2: ตรวจสอบการเปลี่ยนแปลงของ Devin ทีละบรรทัด

เปิดมุมมองเปรียบเทียบความแตกต่างเพื่ออ่านการเปลี่ยนแปลงทั้งหมดที่เดวินทำ

นี่คือจุดที่คุณจะตรวจจับความผิดพลาดของมนุษย์ได้ แต่แรกก่อนที่ pull request จะเข้าไปใกล้กับ main branch ของคุณ

นี่คือหน้าตาของมัน:

✓ ด่าน: คุณสามารถดูความแตกต่างแบบเรียลไทม์ของโค้ดของ Devin และแก้ไขไฟล์ใดก็ได้โดยตรงในโปรแกรมแก้ไขโค้ด

ขั้นตอนที่ 3: แก้ไขด้วยตนเองเมื่อจำเป็น

พิมพ์โดยตรงในโปรแกรมแก้ไขโค้ดเพื่อแก้ไขบรรทัดหรือปรับแต่งฟังก์ชัน

เดวินจะนำงานแก้ไขของคุณไปต่อยอดและทำงานต่อจากตรงนั้น

การตรวจสอบแก้ไขในโปรแกรมแก้ไขข้อความคือหลักสำคัญในการป้องกันข้อผิดพลาดจากมนุษย์ที่อาจเกิดขึ้นในขั้นตอนการผลิต

คุณจะตรวจพบข้อสันนิษฐานที่ผิดพลาดได้ในเวลาเพียงไม่กี่วินาที แทนที่จะรอจนการติดตั้งระบบล้มเหลว

นอกจากนี้ยังสอนวิธีการทำงานของ Devin AI ซึ่งจะทำให้คำถามหรือข้อเสนอแนะครั้งต่อไปของคุณคมชัดยิ่งขึ้น

นอกจากนี้ โปรแกรมแก้ไขข้อความยังทำหน้าที่เป็นเครื่องมือการสอนสำหรับสมาชิกคนอื่นๆ ในทีมอีกด้วย

นักพัฒนาซอฟต์แวร์รุ่นใหม่สามารถสังเกตวิธีการที่ Devin จัดโครงสร้างการแก้ไขปัญหา และเรียนรู้รูปแบบที่พวกเขาไม่เคยเห็นมาก่อนได้

ในขณะเดียวกัน วิศวกรอาวุโสจะใช้มันเป็นเครื่องมือตรวจสอบอย่างรวดเร็วก่อนอนุมัติคำขอรวมโค้ด (pull request)

วิธีใช้งาน Devin AI MCP Marketplace

ตลาด MCP ช่วยให้คุณเชื่อมต่อเครื่องมือภายนอกและแหล่งข้อมูลเข้ากับ Devin ผ่านทาง Model Context Protocol

ตลาดซื้อขายนี้เป็นช่องทางให้ Devin เข้าถึงส่วนอื่นๆ ของระบบของคุณได้

ไม่มีงานเขียนโค้ดใดเกิดขึ้นโดยลำพัง มันเกี่ยวข้องกับตัวติดตาม เอกสาร และข้อมูล

MCP Marketplace คือช่องทางที่ Devin สามารถเข้าถึงซอฟต์แวร์ AI ที่หลากหลายยิ่งขึ้นซึ่งทีมของคุณใช้งานอยู่

ตัวเชื่อมต่อแต่ละตัวเป็นไปตามโปรโตคอล Model Context Protocol ซึ่งเป็นมาตรฐานเปิดสำหรับการเข้าถึงเครื่องมือ

นี่คือตัวอย่างงานที่เครื่องมือนี้ทำได้ดี:

ตัวเชื่อมต่อทั่วไป ได้แก่ ระบบติดตามปัญหา เว็บไซต์เอกสาร และแหล่งข้อมูลภายในองค์กร

เมื่อเชื่อมโยงระบบแล้ว Devin สามารถอ่านตั๋ว ดึงเอกสารที่เกี่ยวข้อง และดำเนินการได้ทั้งหมดในขั้นตอนเดียว

ตรวจสอบสิทธิ์การเข้าถึงของแต่ละตัวเชื่อมต่อตามกำหนดเวลา เพื่อป้องกันไม่ให้การเข้าถึงขยายวงกว้างเกินกว่าที่คุณตั้งใจไว้

นี่คือวิธีการใช้งานทีละขั้นตอน

ขั้นตอนที่ 1: เรียกดู MCP Marketplace

เปิดตลาดซื้อขายจากพื้นที่ทำงานของ Devin

คุณจะพบตัวเชื่อมต่อสำหรับเอกสาร ระบบติดตามปัญหา และซอฟต์แวร์ AI อื่นๆ ที่ทีมของคุณใช้งานอยู่แล้ว

ขั้นตอนที่ 2: เชื่อมต่อเครื่องมือเข้ากับ Devin

เลือกตัวเชื่อมต่อและอนุญาตการใช้งาน

ขณะนี้ Devin สามารถดึงข้อมูลและดำเนินการภายในเครื่องมือดังกล่าวระหว่างการทำงานได้แล้ว

นี่คือหน้าตาของมัน:

✓ ด่าน: เครื่องมือที่เชื่อมต่อจะปรากฏในรายการเครื่องมือที่มีให้ใช้งานของ Devin สำหรับเซสชันนั้น

ขั้นตอนที่ 3: ให้สิทธิ์การเข้าถึงแบบจำกัด

จำกัดการเชื่อมต่อแต่ละครั้งให้เหลือเฉพาะสิ่งที่เดวินต้องการเท่านั้น

การเข้าถึงแบบจำกัดขอบเขตช่วยปกป้องความเป็นส่วนตัวของข้อมูลในขณะที่ยังคงใช้งาน Devin ได้ต่อไป

ด้วยตัวเชื่อมต่อที่เหมาะสม Devin จะรวบรวมข้อมูลบริบทที่เกี่ยวข้องโดยที่คุณไม่ต้องคัดลอกและวางด้วยตนเอง

วิธีนี้จะช่วยลดความซับซ้อนของงานและลดต้นทุนหน่วยประมวลผลของเอเจนต์ในแต่ละเซสชันลง

การลดขั้นตอนการทำงานด้วยมือลง หมายความว่าโอกาสที่จะเกิดข้อผิดพลาดก็จะน้อยลงด้วย

เริ่มจากตัวเชื่อมต่อเพียงหนึ่งหรือสองตัวก่อน แทนที่จะต่อสายทุกอย่างพร้อมกันทีเดียว

การผสานรวมใหม่แต่ละครั้งจะเพิ่มพื้นที่ให้ Devin ต้องอ่าน ซึ่งอาจทำให้งานมีความซับซ้อนมากขึ้น

เพิ่มเครื่องมือตามความต้องการของงานจริง และลบตัวเชื่อมต่อใดๆ ที่ทีมของคุณไม่ได้ใช้งานอีกต่อไป

วิธีใช้งาน Devin AI Individual Agents Builder

ตัวแทนรายบุคคล ผู้สร้าง ช่วยให้คุณสร้างเอเจนต์ AI เฉพาะทางที่ปรับแต่งให้เหมาะกับความต้องการเฉพาะของคุณได้

แทนที่จะจ้างผู้เชี่ยวชาญทั่วไปเพียงคนเดียว คุณควรสร้างตัวแทนเฉพาะทางสำหรับงานที่ทำซ้ำๆ

ตัวแทนที่มีความรู้รอบด้านคนเดียวก็เพียงพอแล้ว แต่การทำงานซ้ำๆ จะให้ผลตอบแทนที่ดีกับผู้เชี่ยวชาญ

เครื่องมือสร้างนี้ช่วยให้คุณสร้างเอเจนต์ AI ที่เน้นเฉพาะงานประเภทเดียวได้

ลองนึกภาพว่ามีเอเจนต์หนึ่งตัวสำหรับการทดสอบ อีกตัวสำหรับการย้ายโค้ด และอีกตัวสำหรับเอกสาร

นี่คือตัวอย่างงานที่เครื่องมือนี้ทำได้ดี:

มอบหมายงานสั้นๆ ให้เอเจนต์แต่ละคน ได้แก่ คลังเก็บข้อมูลที่พวกเขาดูแล ภารกิจที่พวกเขารับทำ และเครื่องมือที่พวกเขาสามารถใช้งานได้

เอเจนต์การย้ายข้อมูลและเอเจนต์การทดสอบสามารถทำงานควบคู่กันไปได้โดยไม่รบกวนซึ่งกันและกัน

นี่คือวิธีปฏิบัติที่ทีมวิศวกรรมสามารถขยายการใช้งาน Devin ไปยังหลายโครงการพร้อมกันได้

นี่คือวิธีการใช้งานทีละขั้นตอน

ขั้นตอนที่ 1: เปิดโปรแกรมสร้างเอเจนต์

เข้าไปที่พื้นที่ของเอเจนต์ในพื้นที่ทำงานของเดวิน

คลิก "สร้าง" เพื่อเริ่มต้นใช้งานเอเจนต์ใหม่

ขั้นตอนที่ 2: กำหนดขอบเขตและกฎของเอเจนต์

แจ้งให้เอเจนต์ทราบว่ามันเป็นเจ้าของที่เก็บข้อมูล งาน และเครื่องมือใดบ้าง

ขอบเขตงานที่ชัดเจนช่วยให้เอเจนต์มีความน่าเชื่อถือในส่วนของการพัฒนาซอฟต์แวร์ที่ตนรับผิดชอบ

นี่คือหน้าตาของมัน:

✓ ด่าน: ตัวแทนใหม่ของคุณจะปรากฏในรายชื่อตัวแทน พร้อมรับงานได้ทันที

ขั้นตอนที่ 3: บันทึกและเรียกใช้งานเอเจนต์

บันทึกการตั้งค่าแล้วเริ่มใช้งาน

คุณสามารถเรียกใช้เอเจนต์หลายตัวพร้อมกันในโปรเจกต์ต่างๆ ได้

ตัวแทนผู้เชี่ยวชาญมีความน่าเชื่อถือมากกว่า เนื่องจากขอบเขตการทำงานแคบและเป็นที่เข้าใจอย่างดี

คุณสามารถเรียกใช้งานหลายรายการพร้อมกันได้ ดังนั้นงานที่ค้างอยู่ทั้งหมดจึงดำเนินการไปพร้อมกัน

นี่คือจุดที่ทีมวิศวกรรมขนาดเล็กสามารถทำงานได้อย่างมีประสิทธิภาพเกินกว่าจำนวนพนักงานที่มีอยู่

ตั้งชื่อตัวแทนแต่ละคนตามหน้าที่ของพวกเขา เพื่อให้เพื่อนร่วมทีมเข้าใจได้ง่าย ทันที รู้ว่ามันทำอะไรได้บ้าง

จัดทำเอกสารเกี่ยวกับขอบเขตอำนาจหน้าที่ของตัวแทนในฐานความรู้ของคุณ พร้อมตัวอย่างงานที่ดีและไม่ดี

เมื่อเวลาผ่านไป ตัวแทนเหล่านี้จะกลายเป็นโครงสร้างพื้นฐานที่สามารถนำกลับมาใช้ใหม่ได้ แทนที่จะเป็นเพียงการทดลองครั้งเดียว

วิธีใช้งาน Devin AI DevinWiki การค้นคว้าเชิงลึก

DevinWiki การวิจัยเชิงลึก ช่วยให้ Devin สามารถสร้างแผนผังโค้ดเบสที่ไม่คุ้นเคยและสร้างข้อมูลเชิงลึกก่อนที่จะเขียนโค้ดแม้แต่บรรทัดเดียว

การวิจัยเชิงลึกคือสิ่งที่ทำให้ Devin แตกต่างจากแบบจำลองภาษาขนาดใหญ่ทั่วไป

โมเดลภาษาขนาดใหญ่ที่ไม่เคยเห็นโค้ดของคุณมาก่อนจะคาดเดาได้ผิดพลาด

DevinWiki แก้ปัญหานี้โดยให้ Devin ศึกษาโครงการก่อนที่จะเขียนอะไรลงไป

ผลลัพธ์ที่ได้คือแผนที่ที่มีชีวิตชีวาซึ่งคุณสามารถอ่านได้เหมือนเอกสารภายในองค์กร

นี่คือตัวอย่างงานที่เครื่องมือนี้ทำได้ดี:

งานวิจัยนี้ครอบคลุมถึงสถาปัตยกรรม โมดูลหลัก และวิธีการที่ข้อมูลไหลเวียนผ่านระบบ

แชร์วิกิให้กับเพื่อนร่วมทีมใหม่ จะช่วยให้พวกเขาเรียนรู้โปรเจ็กต์ได้เร็วขึ้นมาก

เนื่องจาก Devin สามารถเรียนรู้เทคโนโลยีที่ไม่คุ้นเคยได้ด้วยตัวเอง วิธีนี้จึงได้ผลแม้กับเทคโนโลยีที่มันไม่เคยเห็นมาก่อน

นี่คือวิธีการใช้งานทีละขั้นตอน

ขั้นตอนที่ 1: ชี้ให้ Devin ดูที่ Repository

เชื่อมต่อ GitHub repository กับ Devin

เดวินสามารถเรียนรู้การใช้เทคโนโลยีที่ไม่คุ้นเคยได้ด้วยตนเองในขณะที่มันสำรวจสิ่งต่างๆ

ขั้นตอนที่ 2: ให้ Devin จัดทำดัชนีโค้ด

เดวินอ่านรายละเอียดโครงการและสร้างแผนผังที่มีโครงสร้าง

ขั้นตอนการคิดเชิงระยะยาวนี้เองที่ทำให้เดวินเข้าใจว่าแต่ละส่วนเชื่อมโยงกันอย่างไร

นี่คือหน้าตาของมัน:

✓ ด่าน: DevinWiki แสดงแผนที่โค้ดเบสที่สามารถนำทางได้ พร้อมคำอธิบาย

ขั้นตอนที่ 3: อ่านวิกิที่สร้างขึ้น

เปิด DevinWiki เพื่ออ่านข้อมูลเชิงลึกที่ Devin ได้รวบรวมไว้

ใช้เพื่อแจ้งข้อมูลให้เพื่อนร่วมทีมทราบ หรือวางแผนสำหรับปัญหา GitHub ครั้งต่อไป

ขั้นตอนการให้เหตุผลระยะยาวนี้เองที่เป็นความแตกต่างระหว่างการประชาสัมพันธ์ที่มีประโยชน์กับข่าวไร้สาระ

เมื่อเดวินเข้าใจโปรเจกต์แล้ว ความสามารถของโปรเจกต์ก็จะปรากฏให้เห็นในงานเขียนโค้ดที่ยากขึ้น

นำผลการวิจัยกลับเข้าสู่ฐานความรู้ และทุกงานในอนาคตจะเริ่มต้นได้อย่างชาญฉลาดขึ้น

ทำการวิจัยซ้ำอีกครั้งหลังจากการปรับปรุงโครงสร้างครั้งใหญ่ เพื่อให้แผนที่ยังคงมีความถูกต้องแม่นยำ

เอกสารที่ล้าสมัยนั้นแย่กว่าการไม่มีเอกสารเลย และกฎเดียวกันนี้ก็ใช้ได้กับวิกิที่สร้างขึ้นโดยอัตโนมัติเช่นกัน

จงมองว่ามันเป็นสิ่งประดิษฐ์ที่มีชีวิตซึ่งจะเติบโตไปพร้อมกับโครงการ ไม่ใช่รายงานที่ใช้เพียงครั้งเดียว

วิธีใช้งานพื้นที่ทำงานที่ปรับแต่งได้ของ Devin AI

พื้นที่ทำงานที่ปรับแต่งได้ตามต้องการ ช่วยให้คุณปรับแต่งพื้นที่ทำงานและสภาพแวดล้อมการทำงานของ Devin ให้ตรงกับโปรเจ็กต์ของคุณได้

Devin ทำงานบนเครื่องเสมือนบนคลาวด์ของตัวเอง ซึ่งคุณตั้งค่าเพียงครั้งเดียวเท่านั้น

Devin ทำงานบนเครื่องเสมือนบนระบบคลาวด์ของตัวเอง ไม่ได้ทำงานบนแล็ปท็อปของคุณ

การตั้งค่าพื้นที่ทำงานคือวิธีที่คุณจะปรับแต่งเครื่องให้เหมาะสมกับโปรเจ็กต์จริงของคุณ

หากทำสิ่งนี้ได้ถูกต้องสักครั้ง ปัญหาที่ไม่คาดคิดส่วนใหญ่ก็จะหายไป

นี่คือตัวอย่างงานที่เครื่องมือนี้ทำได้ดี:

ตั้งค่าเวอร์ชันภาษา ตัวจัดการแพ็กเกจ และบริการใดๆ ที่แอปต้องพึ่งพา

ควรจัดเก็บความลับไว้ในตัวแปรสภาพแวดล้อมแทนที่จะคัดลอกไปวางในช่องป้อนข้อความ

พื้นที่ทำงานที่สามารถทำซ้ำได้คือรากฐานที่มั่นคงเบื้องหลังทุกการใช้งาน Devin ที่น่าเชื่อถือ

นี่คือวิธีการใช้งานทีละขั้นตอน

ขั้นตอนที่ 1: เปิดการตั้งค่าพื้นที่ทำงาน

ไปที่แผงการตั้งค่าภายในพื้นที่ทำงานของ Devin

ที่นี่คุณสามารถควบคุมสภาพแวดล้อมการประมวลผลแบบแซนด์บ็อกซ์ที่ Devin ทำงานอยู่ได้

ขั้นตอนที่ 2: ตั้งค่าตัวแปรสภาพแวดล้อมระหว่างการตั้งค่าเริ่มต้น

เพิ่มข้อมูลลับและกำหนดค่าตามความต้องการของแอปของคุณ

การตั้งค่าของ Devin ต้องการให้ป้อนค่าตัวแปรสภาพแวดล้อมระหว่างการเริ่มต้น ดังนั้นให้ดำเนินการนี้ก่อนการใช้งานครั้งแรก

นี่คือหน้าตาของมัน:

✓ ด่าน: สภาพแวดล้อมของ Devin จะเริ่มต้นทำงานโดยมีการโหลดตัวแปรและส่วนประกอบต่างๆ ของคุณไว้แล้ว

ขั้นตอนที่ 3: บันทึกการตั้งค่า

บันทึกข้อมูลและให้เดวินสร้างสภาพแวดล้อมขึ้นมาใหม่

Devin สามารถตั้งค่าสภาพแวดล้อมภายในเครื่องโดยใช้การผสานรวม GitHub ได้จากที่นี่

พื้นที่ทำงานที่จำลองสภาพแวดล้อมการใช้งานจริงหมายความว่าโค้ดของ Devin จะทำงานได้อย่างถูกต้องตั้งแต่ครั้งแรก

สภาพแวดล้อมที่ไม่เหมาะสมเป็นสาเหตุสำคัญที่ทำให้เกิดความล้มเหลวที่สับสนและสิ้นเปลือง ACU (หน่วยควบคุมอากาศ)

การผสานรวมกับ GitHub ช่วยให้สภาพแวดล้อมในเครื่องของคุณซิงค์กับความเปลี่ยนแปลงในที่เก็บโค้ดของคุณอยู่เสมอ

จัดทำเทมเพลตพื้นที่ทำงานสำหรับโครงการหลักแต่ละประเภทที่บริษัทของคุณดูแลอยู่

การสร้างเซสชันใหม่จากเทมเพลตที่ใช้งานได้ดีอยู่แล้ว ช่วยลดขั้นตอนการคาดเดาในการตั้งค่าส่วนใหญ่ลงได้

นอกจากนี้ยังทำให้การเริ่มต้นใช้งานคลังเก็บข้อมูลใหม่ใช้เวลาเพียงห้านาที แทนที่จะใช้เวลาทั้งบ่าย

วิธีใช้งาน Devin AI Advanced API

API ขั้นสูง ช่วยให้คุณสามารถเรียกใช้งาน Devin ผ่านการเขียนโปรแกรม และเชื่อมต่อเข้ากับไปป์ไลน์ CI/CD ของคุณได้

API นี้จะเปลี่ยน Devin ให้เป็นบริการที่เครื่องมืออื่นๆ ของคุณสามารถเรียกใช้งานได้

อินเทอร์เฟซแชทนั้นยอดเยี่ยมสำหรับการทำงานแบบเฉพาะกิจ แต่ อัตโนมัติ จำเป็นต้องมี API

API ขั้นสูงเปิดเผย Devin ผ่าน REST เพื่อให้ระบบอื่นๆ สามารถเรียกใช้งานได้

นี่คือวิธีที่ Devin เปลี่ยนจากการเป็นเพียงเครื่องมือที่คุณเปิดใช้งาน มาเป็นการมีส่วนร่วมในกระบวนการทำงานของคุณ

นี่คือตัวอย่างงานที่เครื่องมือนี้ทำได้ดี:

รูปแบบทั่วไปคือการเรียกใช้เซสชัน Devin จาก webhook เมื่อกระบวนการ CI ล้มเหลว

เดวินตรวจสอบหาแนวทางแก้ไข และรายงานผลกลับไปยัง Slack เพื่อให้บุคคลตรวจสอบและอนุมัติ

จับคู่ API กับข้อจำกัดของ ACU เพื่อให้การทำงานอัตโนมัติไม่เกินงบประมาณของคุณ

นี่คือวิธีการใช้งานทีละขั้นตอน

ขั้นตอนที่ 1: สร้างคีย์ API

เปิดส่วน API และสร้างคีย์

เก็บรหัสสำคัญนี้เป็นความลับ เช่นเดียวกับที่คุณปฏิบัติต่อข้อมูลประจำตัวสำหรับการใช้งานจริงอื่นๆ

ขั้นตอนที่ 2: ส่งคำขอ REST เพื่อเริ่มต้นเซสชัน

เรียกใช้ REST endpoint โดยระบุงานและรหัสสำคัญ

เดวินเริ่มเซสชันและเริ่มทำงานโดยที่ไม่มีใครเปิดอินเทอร์เฟซแชทเลย

นี่คือหน้าตาของมัน:

✓ ด่าน: การเรียกใช้ REST ของคุณจะส่งคืน Session ID ที่คุณสามารถติดตามจนกว่าจะเสร็จสมบูรณ์

ขั้นตอนที่ 3: ตรวจสอบเซสชันโดยใช้โปรแกรม

ตรวจสอบสถานะและผลลัพธ์ผ่าน API

เชื่อมต่อสิ่งนี้เข้ากับ Slack เพื่อให้ทีมของคุณได้รับผลตอบรับเมื่อการประชุมสิ้นสุดลง

เมื่อผสานรวมเข้ากับระบบ CI/CD แล้ว Devin สามารถตอบสนองต่อความล้มเหลวของ CI ได้ทันทีที่การสร้างบิลด์หยุดชะงัก

การกำหนดตารางการทำงานแบบขนานผ่าน API เป็นวิธีที่เร็วที่สุดในการแก้ไขปัญหา GitHub ในโลกแห่งความเป็นจริง

เพื่อให้ได้ประสิทธิภาพสูงสุด ควรรวมงานที่เกี่ยวข้องเข้าไว้ในรอบการทำงานที่กำหนดไว้ครั้งเดียว

บันทึกทุกเซสชันที่เรียกใช้งานผ่าน API เพื่อให้คุณสามารถ ตรวจสอบ ค่าใช้จ่ายและผลลัพธ์จะกล่าวถึงในภายหลัง

แดชบอร์ดที่แสดงข้อมูลการใช้งาน จำนวน ACU ที่ใช้ไป และผลลัพธ์อย่างง่าย จะช่วยป้องกันความประหลาดใจในบิลค่าใช้จ่ายรายเดือน

เมื่อข้อมูลแสดงให้เห็นว่าประเภทงานใดทำงานได้ดี ให้กำหนดลำดับการทำงานเป็นการทำงานซ้ำตามกำหนดเวลา

วิธีใช้งาน Devin AI Integrated Shell

เปลือกแบบบูรณาการ ช่วยให้คุณสามารถให้ Devin รันคำสั่งจริงในสภาพแวดล้อมการประมวลผลแบบแซนด์บ็อกซ์ เหมือนกับที่วิศวกรซอฟต์แวร์กำลังใช้งานเทอร์มินัล

เชลล์คือสิ่งที่ช่วยให้เดวินสามารถรัน ทดสอบ และแก้ไขข้อผิดพลาดของโค้ดได้

การเขียนโค้ดเป็นเพียงครึ่งหนึ่งของงาน อีกครึ่งหนึ่งคือการรันโค้ดนั้น

เชลล์แบบบูรณาการช่วยให้ Devin มีเทอร์มินัลจริงในสภาพแวดล้อมการประมวลผลแบบแซนด์บ็อกซ์

มันใช้เชลล์ในตัว โปรแกรมแก้ไขโค้ด และเบราว์เซอร์ร่วมกัน เหมือนกับนักพัฒนาซอฟต์แวร์ที่นั่งทำงานอยู่ที่โต๊ะทำงาน

นี่คือตัวอย่างงานที่เครื่องมือนี้ทำได้ดี:

คุณจะเห็นบันทึกการติดตั้ง ผลลัพธ์การทดสอบ และข้อมูลการติดตามข้อผิดพลาดแบบเรียลไทม์

เมื่อการทดสอบล้มเหลว เดวินจะอ่านข้อผิดพลาดและปรับแก้ โดยทำซ้ำไปเรื่อยๆ จนกว่าชุดการทดสอบจะผ่านทั้งหมด

หากมีสิ่งใดดูผิดปกติ ให้พิมพ์คำสั่งด้วยตนเอง แล้ว Devin จะดำเนินการต่อไปจากสถานะนั้น

นี่คือวิธีการใช้งานทีละขั้นตอน

ขั้นตอนที่ 1: เปิดฝาครอบแบบรวม

สลับไปที่แท็บเชลล์ในพื้นที่ทำงานของเดวิน

Devin ใช้เชลล์ในตัว โปรแกรมแก้ไขโค้ด และเบราว์เซอร์ร่วมกัน

ขั้นตอนที่ 2: ดูเดวินรันและทดสอบคำสั่ง

ดูวิธีติดตั้งส่วนประกอบที่จำเป็น รันการทดสอบ และอ่านข้อผิดพลาดใน Devin

นี่คือการทดสอบที่เกิดขึ้นจริง ซึ่งเป็นกระบวนการเดียวกันกับที่นักพัฒนาซอฟต์แวร์ดำเนินการด้วยตนเอง

นี่คือหน้าตาของมัน:

✓ ด่าน: คุณจะเห็นผลลัพธ์คำสั่งและการทดสอบแบบเรียลไทม์ในเชลล์

ขั้นตอนที่ 3: เข้าไปช่วยเหลือเมื่อจำเป็น

พิมพ์คำสั่งของคุณเองเพื่อตรวจสอบบางสิ่งหรือแก้ไขสถานะ

เดวินจะสานต่อจากที่คุณค้างไว้

เนื่องจาก Devin รันคำสั่ง จึงสามารถทดสอบและแก้ไขข้อผิดพลาดได้ แทนที่จะเดาเอาเอง

คุณดูผลลัพธ์จริง ดังนั้นจึงไม่มีอะไรต้องปิดบังเกี่ยวกับสิ่งที่เจ้าหน้าที่ทำ

โปรดจำไว้ว่ามันจะตรวจสอบการตรวจสอบ CI ไม่ใช่ข้อผิดพลาดในการสร้าง ดังนั้นให้เพิ่มขั้นตอนการสร้างเข้าไปด้วย

นอกจากนี้ การใช้เชลล์ยังเป็นวิธีที่เร็วที่สุดในการตรวจสอบว่าปัญหาเกิดจากสภาพแวดล้อมหรือโค้ด

หากคำสั่งใดคำสั่งหนึ่งล้มเหลวในลักษณะเดียวกันทั้งสำหรับคุณและสำหรับเดวิน วิธีแก้ไขส่วนใหญ่มักอยู่ที่การตั้งค่า

ใช้สัญญาณนั้นเพื่อตัดสินใจว่าจะปรับพื้นที่ทำงานหรือเขียนงานใหม่

เคล็ดลับและทางลัดสำหรับ Devin AI Pro

หลังจากทดสอบใช้งาน Devin AI เป็นเวลาแปดเดือน นี่คือเคล็ดลับที่ช่วยประหยัดเวลาอันมีค่าที่สุดของผม

ส่วนใหญ่แล้วเป็นเรื่องเกี่ยวกับการควบคุมต้นทุนและการรักษาประสิทธิภาพของ Devin ให้อยู่ในระดับสูงตลอดหลายเซสชัน

นิสัยเล็กๆ น้อยๆ เหล่านี้จะสะสมเพิ่มขึ้นเรื่อยๆ: การกำหนดคำแนะนำที่ชัดเจนยิ่งขึ้นและฐานความรู้ที่สมบูรณ์ยิ่งขึ้นจะส่งผลดีต่อทุกงานที่ตามมา

ทั้งหมดนี้ไม่จำเป็นต้องใช้สิทธิ์พิเศษ เพียงแค่ต้องมีวินัยเล็กน้อยเมื่อรู้ว่าจะมองหาที่ไหน

แป้นพิมพ์ลัด

การกระทำ	ทางลัด
เซสชั่นใหม่	Ctrl / Cmd + N
เปิดแถบคำสั่ง	Ctrl / Cmd + K
สลับไปที่โปรแกรมแก้ไขโค้ด	Ctrl / Cmd + 1
เปลี่ยนไปใช้เคสแบบรวม	Ctrl / Cmd + 2

คุณสมบัติที่ซ่อนอยู่ซึ่งคนส่วนใหญ่มองข้ามไป

• การประชุมแบบคู่ขนาน: คุณสามารถเริ่มเซสชัน Devin หลายเซสชันพร้อมกันและกำหนดเวลาให้การทำงานเป็นแบบขนานได้ ทำให้งานด้านวิศวกรรมหลายอย่างเสร็จพร้อมกัน นี่คือพลังพิเศษที่มองไม่เห็นซึ่งอยู่เบื้องหลังการเคลียร์งานค้างได้อย่างรวดเร็ว
• ข้อจำกัดของ ACU: เข้าไปดูการตั้งค่าเพื่อกำหนดขีดจำกัด ACU ต่อเซสชัน การตั้งค่านี้จะจำกัดค่าใช้จ่ายสำหรับงานแต่ละงาน และทำให้ค่าใช้จ่ายหน่วยประมวลผลของเอเจนต์สามารถคาดการณ์ได้ แม้ว่างานจะใช้เวลานานเกินกว่าที่วางแผนไว้ก็ตาม
• การนำฐานความรู้กลับมาใช้ใหม่: บันทึกที่คุณบันทึกไว้เพียงครั้งเดียว จะเป็นประโยชน์ต่อทุกงานในอนาคต ซึ่งจะช่วยเพิ่มประสิทธิภาพการทำงานของเดวินอย่างต่อเนื่องและลดข้อผิดพลาดที่เกิดจากมนุษย์

Devin AI: ข้อผิดพลาดทั่วไปที่ควรหลีกเลี่ยง

ข้อผิดพลาดที่ 1: มอบภารกิจขนาดใหญ่ที่ไม่มีกำหนดเวลาสิ้นสุดให้

ข้อผิดพลาดที่ 2: การไม่ศึกษาเอกสารอ้างอิง

ข้อผิดพลาดที่ 3: การละเลยการบริโภค ACU

ข้อผิดพลาดที่ 4: เชื่อถือ Pull Request โดยไม่ตรวจสอบก่อน

การแก้ไขปัญหา AI ของ Devin

ปัญหา: เดวินติดอยู่ในวงวน

สาเหตุ: งานที่ได้รับมอบหมายนั้นเปิดกว้างเกินไป ทำให้ตัวแทนพยายามทำซ้ำไปเรื่อยๆ โดยปราศจากเหตุผลเชิงระยะยาวที่มุ่งไปสู่จุดสิ้นสุดที่ชัดเจน

แก้ไข: หยุดการทำงานชั่วคราว เขียนข้อความแจ้งเตือนใหม่โดยระบุเกณฑ์การเสร็จสิ้นที่ชัดเจน และแบ่งงานออกเป็นงานเขียนโค้ดเล็กๆ แต่ละงานย่อยจะช่วยให้เดวินมีเป้าหมายที่ชัดเจนและสามารถบรรลุได้จริง

ปัญหา: คำขอรวมโค้ด (Pull Request) มีการเปลี่ยนแปลงที่ไม่จำเป็น

สาเหตุ: คำขอแก้ไขของ Devin มักมีการแก้ไขและข้อผิดพลาดเพิ่มเติมเมื่อขอบเขตงานไม่ชัดเจนหรือบริบทไม่ครบถ้วน

แก้ไข: ตรวจสอบความแตกต่างในโปรแกรมแก้ไขโค้ด ขอให้เดวินย้อนกลับการเปลี่ยนแปลงที่ไม่เกี่ยวข้อง และปรับปรุงคำอธิบายงานเดิมให้กระชับยิ่งขึ้น การกำหนดขอบเขตที่แคบลงมักจะทำให้คำขอรวมโค้ด (pull request) ดูเรียบร้อยขึ้นเสมอ

ปัญหา: ค่าใช้จ่ายของ ACU สูงกว่าที่คาดไว้

สาเหตุ: ความซับซ้อนของงาน โค้ดเบสขนาดใหญ่ และเซสชันที่ยาวนาน ล้วนทำให้การใช้งานหน่วยประมวลผลของเอเจนต์เพิ่มสูงขึ้น บางครั้งสูงกว่าที่คาดการณ์ไว้ถึง 2-3 เท่า

แก้ไข: กำหนดขีดจำกัด ACU ชี้ Devin ไปที่ขอบเขตที่แคบลง และใช้การค้นคว้าของ DevinWiki เพื่อให้ใช้เวลาน้อยลงในการค้นหาบริบทที่เกี่ยวข้อง

ปัญหา: เดวินสร้างสิ่งที่ผิดพลาด

สาเหตุ: โจทย์ไม่ได้ระบุข้อกำหนดทางธุรกิจไว้ ดังนั้น Devin จึงเติมเต็มช่องว่างด้วยสมมติฐานของตนเอง

แก้ไข: ระบุเกณฑ์การยอมรับและเอกสารอ้างอิงอย่างชัดเจน จากนั้นแบ่งงานออกเป็นเป้าหมายย่อยที่ตรวจสอบได้ ซึ่งเดวินสามารถยืนยันได้ทีละรายการ

📌 บันทึก: หากวิธีเหล่านี้ไม่สามารถแก้ไขปัญหาของคุณได้ โปรดติดต่อฝ่ายสนับสนุนของ Devin AI

Devin AI คืออะไร?

เดวิน AI เป็นซอฟต์แวร์วิศวกร AI อัตโนมัติที่สร้างโดย Cognition Labs ซึ่งทำงานด้านการเขียนโค้ดตั้งแต่ต้นจนจบ

ลองนึกภาพเหมือนวิศวกรฝึกหัดที่ทำงานอย่างไม่รู้จักเหน็ดเหนื่อย วางแผน เขียน ทดสอบ และส่งโค้ด ในขณะที่คุณตรวจสอบผลลัพธ์

ต่างจากผู้ช่วยนักบินที่คอยแนะนำบทพูดขณะที่คุณพิมพ์ วิศวกรซอฟต์แวร์คนนี้จะรับผิดชอบงานทั้งหมดและดำเนินการต่อไปเอง

คุณอธิบายเป้าหมาย เดวินจะแบ่งงานออกเป็นส่วนย่อย และคุณเข้ามาตรวจสอบและให้ข้อเสนอแนะเท่านั้น

ชมภาพรวมโดยย่อนี้:

ประกอบด้วยคุณสมบัติหลักดังต่อไปนี้:

• ตัวดำเนินการงานอัตโนมัติ: มอบหมายงานแก้ไขปัญหาบน GitHub และรับ Pull Request ที่เสร็จสมบูรณ์กลับมา
• โปรแกรมแก้ไขโค้ดแบบบูรณาการ: อ่านและแก้ไขโค้ดแบบเรียลไทม์ภายในเครื่องของ Devin ได้เลย
• ตลาด MCP: เชื่อมต่อเครื่องมือและข้อมูลภายนอกผ่านทาง Model Context Protocol
• เครื่องมือสร้างตัวแทนรายบุคคล: สร้างเอเจนต์ AI ที่ปรับแต่งให้เหมาะกับความต้องการเฉพาะของคุณ
• การค้นคว้าเชิงลึกของ DevinWiki: สร้างแผนผังโครงสร้างโค้ดและข้อมูลเชิงลึกก่อนลงมือเขียนโค้ด
• พื้นที่ทำงานที่ปรับแต่งได้ตามต้องการ: ปรับแต่งสภาพแวดล้อมการประมวลผลแบบแซนด์บ็อกซ์ให้เหมาะสมกับแต่ละโปรเจ็กต์
• API ขั้นสูง: เรียกใช้งาน Devin จากระบบ CI/CD ด้วยการเรียกใช้ REST
• เปลือกหุ้มแบบบูรณาการ: รัน ทดสอบ และแก้ไขข้อผิดพลาดของโค้ดในเทอร์มินัลจริง

จากการทดสอบด้วยชุดทดสอบ SWE-bench พบว่า Devin AI สามารถแก้ไขปัญหาในโลกแห่งความเป็นจริงบน GitHub ได้ 13.86% ตั้งแต่ต้นจนจบ ซึ่งเร็วกว่าโมเดลรุ่นก่อนๆ ประมาณ 7 เท่า

ผลการดำเนินงานดังกล่าวและการปรับลดแผนหลักจาก 500 ดอลลาร์เหลือ 20 ดอลลาร์ ช่วยให้ Cognition มีมูลค่าบริษัทใกล้เคียง 4 พันล้านดอลลาร์ในเดือนมีนาคม 2025

ทีมต่างๆ ก็เห็นผลลัพธ์ที่ดีขึ้นอย่างแท้จริงเช่นกัน: Nubank สามารถย้ายโค้ดได้เร็วขึ้น 8-12 เท่า และลดต้นทุนการย้ายโค้ดได้มากกว่า 20 เท่า เมื่อใช้ Devin

Devin AI เหมาะกับสถานการณ์ใดมากที่สุด

การเพิ่มประสิทธิภาพการใช้งานให้สูงสุดนั้นขึ้นอยู่กับการเข้าใจกรณีการใช้งานที่เหมาะสมที่สุด

เดวินมีความโดดเด่นในงานที่มีขอบเขตชัดเจน เช่น การแก้ไขบั๊ก การเขียนโค้ดทดสอบ การย้ายโค้ด และการแก้ไขปัญหาในโลกแห่งความเป็นจริงบน GitHub

มีประสิทธิภาพยอดเยี่ยมในการแปลงโค้ดเบสที่มีรูปแบบซับซ้อน ซึ่งมีการเปลี่ยนแปลงแบบเดียวกันซ้ำๆ ในหลายไฟล์

นอกจากนี้ยังสามารถสร้างและใช้งานแอปพลิเคชันขนาดเล็กแบบครบวงจรได้ ตั้งแต่เว็บไซต์บทความบล็อกไปจนถึงเครื่องมือภายในองค์กร

จุดที่ระบบนี้ทำได้ไม่ดีคือการทำงานที่ไม่มีขอบเขตชัดเจนหรือคลุมเครือ ส่วนงานที่ซับซ้อนนั้นอัตราความสำเร็จลดลงเหลือประมาณ 15-30%

นอกจากนี้ เดวินยังแบ่งปันบริบทระหว่างช่วงการประชุมได้ไม่ดีนัก ดังนั้นโครงการระยะยาวหลายวันจึงจำเป็นต้องแบ่งงานออกเป็นส่วนย่อยๆ อย่างระมัดระวัง

เมื่อนำไปใช้ในจุดแข็งของมัน ปัญญาประดิษฐ์แบบอัตโนมัตินี้จะช่วยให้วิศวกรมีเวลาอันมีค่ามากขึ้นในการออกแบบและวางโครงสร้างสถาปัตยกรรม

นอกจากนี้ มันยังเรียนรู้เทคโนโลยีที่ไม่คุ้นเคยได้ด้วยตัวเอง ดังนั้นจึงไม่จำกัดอยู่แค่เทคโนโลยีที่เคยเห็นมาก่อน

การผสมผสานระหว่างความเป็นอิสระและความอยากรู้อยากเห็นนี่เองที่ทำให้ Devin แตกต่างจากอินเทอร์เฟซแชทธรรมดาที่ถูกนำมาใช้กับโมเดลภาษาขนาดใหญ่

ตัวอย่างจริงของการทำงานของเดวิน

ตัวอย่างบางส่วนจะทำให้เห็นกรณีการใช้งานได้ชัดเจนยิ่งขึ้น และแสดงให้เห็นว่าข้อมูลต่างๆ สนับสนุนกระแสความนิยมนี้อย่างไร

จากการทดสอบด้วยชุดทดสอบ SWE-bench ประสิทธิภาพของ Devin เหนือกว่าโมเดลรุ่นก่อนหน้าประมาณ 7 เท่า ในงานเขียนโค้ดเดียวกัน

ในการใช้งานจริง Nubank ใช้ Devin สำหรับการย้ายโค้ด และพบว่าการทำงานเร็วขึ้น 8-12 เท่า ในขณะที่ต้นทุนลดลงกว่า 20 เท่า

ในแต่ละวัน วิศวกรจะมอบหมายงานใน GitHub ให้ Devin จัดการ รับ Pull Request และให้ข้อเสนอแนะเพื่อปรับปรุงผลลัพธ์ให้ดียิ่งขึ้น

จากการทำงานหลายอย่าง ข้อมูลป้อนกลับเหล่านั้นจะสะสมกลายเป็นฐานความรู้ที่ชาญฉลาดขึ้น และส่งผลให้ผลลัพธ์ในอนาคตมีความมั่นคงยิ่งขึ้น

สำหรับรีวิวฉบับเต็ม โปรดดูที่หน้าของเรา รีวิว Devin AI.

การกำหนดราคาของ Devin AI

นี่คือราคาของ Devin AI ในปี 2026:

ราคาเปลี่ยนแปลงอย่างมากเมื่อ Cognition Labs ลดราคาเริ่มต้นจาก 500 ดอลลาร์เหลือ 20 ดอลลาร์ต่อเดือน

แผนบริการทั้งหมดคิดค่าบริการตามหน่วยประมวลผลของเอเจนต์ ดังนั้นสองทีมที่ใช้แผนเดียวกันอาจมีค่าใช้จ่ายแตกต่างกันมาก

วางแผน	ราคา	เหมาะสำหรับ
แกนกลาง	20 ดอลลาร์ (จ่ายตามการใช้งาน)	นักพัฒนาอิสระทดสอบ Devin ในงานเบาๆ
ทีม	500 ดอลลาร์ต่อเดือน	ทีมวิศวกรรมดำเนินงานอย่างต่อเนื่องและมีปริมาณงานสูง
องค์กร	กำหนดเอง	บริษัทขนาดใหญ่ที่ต้องการ ความปลอดภัย และการควบคุมความเป็นส่วนตัวของข้อมูล

สิ่งที่แต่ละแพ็กเกจประกอบด้วย

• แพ็กเกจ Core ($20 จ่ายตามการใช้งาน): คิดค่าบริการตามการใช้งานจริง พร้อมหน่วยประมวลผลเอเจนต์เพิ่มเติมในราคาหน่วยละ 2.25 ดอลลาร์สหรัฐ รองรับการใช้งานพร้อมกันได้สูงสุด 10 เซสชัน เข้าถึง IDE และ API เหมาะสำหรับงานง่ายๆ หรือโครงการที่ทำเป็นครั้งคราว
• ทีม (500 ดอลลาร์สหรัฐฯ ต่อเดือน): ประกอบด้วย ACU จำนวน 250 หน่วย (ประมาณ 62 ชั่วโมงของการทำงานแบบอิสระ) ในราคาลดเล็กน้อย 2 ดอลลาร์สหรัฐฯ รวมถึงการผสานรวมกับ Slack และ GitHub และพื้นที่ทำงานร่วมกันสำหรับทีมวิศวกรรม
• ระดับองค์กร (แบบกำหนดเอง): ส่วนลด ACU จำนวนมาก การติดตั้ง VPC การเข้าสู่ระบบแบบ Single Sign-On (SSO) การสนับสนุนการปรับแต่ง และเอกสารการปฏิบัติตามข้อกำหนดสำหรับความเป็นส่วนตัวของข้อมูลและการพัฒนาซอฟต์แวร์ขนาดใหญ่

ทดลองใช้งานฟรี: ไม่มีแพ็กเกจฟรี แพ็กเกจ Core เป็นแพ็กเกจราคาถูกที่สุดเริ่มต้นที่ 20 ดอลลาร์ต่อเดือน

รับประกันคืนเงิน: ยังไม่มีการประกาศใดๆ แต่ระบบการเรียกเก็บเงินแบบจ่ายตามการใช้งานหมายความว่าคุณจะจ่ายเฉพาะค่า ACU ที่คุณใช้เท่านั้น

หน่วยประมวลผลของเอเจนต์หนึ่งตัวสามารถจัดการงานขนาดเล็ก เช่น การแก้ไขข้อผิดพลาดเพียงจุดเดียว หรือเว็บไซต์ขนาดเล็กได้

งานที่ใช้เวลานานหรือซับซ้อนกว่าจะใช้ทรัพยากรมากกว่า ในขณะที่เวลาว่างไม่เสียค่าใช้จ่ายใดๆ

Devin ใช้โมเดลการคิดราคาตามการใช้งานจริง ดังนั้นบิลค่าใช้จ่ายของคุณจะขึ้นอยู่กับการใช้งานจริง ไม่ใช่จำนวนที่นั่ง

ควรตรวจสอบมิเตอร์ตั้งแต่เนิ่นๆ การทดสอบอิสระแสดงให้เห็นว่าการใช้พลังงานของเครื่องปรับอากาศจริงอาจสูงกว่าที่ประเมินไว้ครั้งแรกถึง 2-3 เท่า

💰 คุ้มค่าที่สุด: Core — เริ่มต้นที่นี่เพื่อเรียนรู้วิธีการทำงานของ Devin AI และปรับเทียบการใช้งาน ACU จริงของคุณก่อนที่จะย้ายไปยัง Team สำหรับงานเขียนโค้ดที่มีปริมาณมากและสม่ำเสมอ

แพ็คเกจ Team คุ้มค่าเมื่อคุณใช้งาน Devin อย่างต่อเนื่อง เพราะ ACU จำนวน 250 เครื่องที่รวมอยู่ในแพ็คเกจมีราคาต่ำกว่าอัตราค่าใช้จ่ายส่วนเกินของแพ็คเกจ Core

Enterprise จะเหมาะสมก็ต่อเมื่อการปกป้องข้อมูล การปรับแต่งอย่างละเอียด และโครงสร้างพื้นฐานเฉพาะทางเป็นข้อกำหนดที่สำคัญสำหรับบริษัทของคุณ

Devin AI เทียบกับทางเลือกอื่นๆ

Devin AI เป็นอย่างไรเมื่อเทียบกับตัวอื่นๆ? นี่คือภาพรวมการแข่งขันในกลุ่มเครื่องมือเขียนโค้ด AI ชั้นนำ

ตลาดแบ่งออกเป็นสองกลุ่ม: กลุ่มตัวแทนอัตโนมัติที่ทำงานแทน และกลุ่มผู้ช่วยที่ช่วยเพิ่มความเร็วในการพิมพ์ของคุณ

Devin จัดอยู่ในกลุ่มเอเจนต์อย่างเต็มตัว ซึ่งเป็นเหตุผลว่าทำไมมันจึงแข่งขันกันที่การทำภารกิจให้สำเร็จมากกว่าคุณภาพของการเติมข้อความอัตโนมัติ

ลองชมการเปรียบเทียบนี้:

เครื่องมือ	เหมาะสำหรับ	ราคา	การให้คะแนน
เดวิน AI	การทำงานให้เสร็จสมบูรณ์โดยอัตโนมัติ	20 ดอลลาร์/เดือน	⭐ 4.0
เคอร์เซอร์	IDE ที่เน้น AI สำหรับการเขียนโค้ดในตัวแก้ไขอย่างรวดเร็ว	20 ดอลลาร์/เดือน	⭐ 4.5
วินด์เซิร์ฟ	IDE ของ Agentic พร้อมโควต้าคงที่	15 ดอลลาร์/เดือน	⭐ 4.4
คล็อด รหัส	การเข้ารหัสตัวแทนตามเทอร์มินัล	20 ดอลลาร์/เดือน	⭐ 4.6
GitHub Copilot	การเติมโค้ดอัตโนมัติแบบอินไลน์	10 ดอลลาร์/เดือน	⭐ 4.3
เดวิน	ตัวแทนการรับรู้เดียวกัน	20 ดอลลาร์/เดือน	⭐ 4.0
ไคลน์	เอเจนต์ VS Code แบบโอเพนซอร์ส	ฟรี	⭐ 4.2
เรพลิท ตัวแทน	สร้างและปรับใช้ในเบราว์เซอร์	20 ดอลลาร์/เดือน	⭐ 4.1
แทบนีน	การแข่งขันที่เน้นความเป็นส่วนตัว	9 ดอลลาร์/เดือน	⭐ 4.0
ผู้ช่วย	โปรแกรมเมอร์คู่ CLI แบบโอเพนซอร์ส	ฟรี	⭐ 4.2
เพลย์โค้ด AI	สนามทดลอง JavaScript ในเบราว์เซอร์	ฟรี	⭐ 3.9

ตัวเลือกที่น่าสนใจ:

• ดีที่สุดโดยรวม: Devin AI — AI อัตโนมัติเพียงหนึ่งเดียวที่สามารถวิเคราะห์งานทั้งหมดและส่งคำขอแก้ไข (pull request) ได้ด้วยตัวเอง
• งบประมาณที่ดีที่สุด: GitHub Copilot — บริการเติมคำอัตโนมัติราคา 10 ดอลลาร์ต่อเดือน ที่ครอบคลุมงานเขียนโค้ดประจำวันสำหรับนักพัฒนาส่วนใหญ่
• เหมาะสำหรับผู้เริ่มต้น: Cursor — โปรแกรมแก้ไขโค้ด AI ที่ใช้งานง่าย ช่วยให้คุณควบคุมการทำงานได้อย่างเต็มที่ขณะเรียนรู้
• เหมาะที่สุดสำหรับการย้ายโค้ด: Devin AI — จุดเด่นของมันคือการแปลงโค้ดเบสที่มีรูปแบบซับซ้อน โดยสามารถย้ายข้อมูลได้เร็วกว่าเดิม 8-12 เท่า

🎯 ทางเลือกอื่นสำหรับ Devin AI

กำลังมองหาทางเลือกอื่นแทน Devin AI อยู่ใช่ไหม? นี่คือตัวเลือกที่ดีที่สุดในกลุ่มเครื่องมือเขียนโค้ดด้วย AI ตั้งแต่เอเจนต์เต็มรูปแบบไปจนถึงผู้ช่วยในโปรแกรมแก้ไขข้อความ:

ความแตกต่างหลักอยู่ที่การมอบหมายงานกับการให้ความช่วยเหลือ: Devin ทำงานได้ด้วยตัวเอง ในขณะที่คู่แข่งส่วนใหญ่จะให้ความช่วยเหลือในขณะที่คุณเขียนโค้ด

• 🚀 เคอร์เซอร์: โปรแกรมแก้ไขโค้ดด้วย AI ที่แนะนำและแก้ไขโค้ดขณะที่คุณกำลังขับรถ เหมาะอย่างยิ่งเมื่อคุณต้องการความช่วยเหลือ ไม่ใช่การมอบหมายงานทั้งหมด นักพัฒนาชื่นชอบมันสำหรับการแก้ไขอย่างรวดเร็ว แต่ก็ไม่สามารถทำงานได้อย่างสมบูรณ์แบบด้วยตัวเอง
• 💰 วินด์เซิร์ฟ: IDE ที่ใช้งานง่าย พร้อมโควต้าการใช้งานรายเดือนคงที่ แทนการคิดค่าบริการตามการใช้งานจริง ค่าใช้จ่ายที่คาดการณ์ได้สำหรับการทำงานภายในโปรแกรมแก้ไขข้อความอย่างสม่ำเสมอ เป็นทางเลือกที่ลงตัวสำหรับทีมที่ต้องการความช่วยเหลือจากผู้เชี่ยวชาญ พร้อมค่าใช้จ่ายรายเดือนที่คาดการณ์ได้
• 🧠 โค้ดของคล็อด: โปรแกรมช่วยเขียนโค้ดแบบเทอร์มินัลที่ทำงานอยู่ภายในเชลล์ของคุณและแก้ไขไฟล์จริง มีประสิทธิภาพในการวางแผนระยะยาวสำหรับงานเขียนโค้ดหลายขั้นตอน เหมาะอย่างยิ่งสำหรับวิศวกรที่ชอบทำงานอยู่ภายในเทอร์มินัลและควบคุมการทำงานได้อย่างเข้มงวด
• ⭐ GitHub Copilot: ระบบเติมข้อความอัตโนมัติที่ได้รับความนิยมมากที่สุด ผู้ช่วยมีอยู่ใน IDE และ GitHub ของคุณ คุ้มค่าที่สุดสำหรับการใช้งานประจำวันที่ต้องการความช่วยเหลือแบบทีละบรรทัด เป็นค่าเริ่มต้นที่ปลอดภัยสำหรับนักพัฒนาส่วนใหญ่ที่ต้องการระบบเติมข้อความอัตโนมัติที่ชาญฉลาดขึ้น
• 🎯 เดวิน: “Devin” เป็นเพียงชื่อย่อที่ Cognition Labs ใช้เรียก Devin AI มันคือซอฟต์แวร์วิศวกร AI อัตโนมัติตัวเดียวกันกับที่อธิบายไว้ในคู่มือนี้ ไม่มีส่วนใดแยกต่างหากให้ประเมิน มันคือเครื่องมือเดียวกันกับที่คู่มือนี้กล่าวถึง
• 🔧 ไคลน์: เอเจนต์โอเพนซอร์สสำหรับ VS Code ที่ใช้คีย์ API ของคุณเอง ใช้งานได้ฟรีหากคุณมีโมเดลภาษาขนาดใหญ่ของคุณเอง เหมาะสำหรับนักพัฒนาที่คุ้นเคยกับการเชื่อมต่อคีย์และโครงสร้างพื้นฐานของตนเอง
• ⚡ ตัวแทน Replit: เอเจนต์สำหรับเบราว์เซอร์ที่สร้างและปรับใช้แอปขนาดเล็กได้อย่างรวดเร็ว เหมาะสำหรับต้นแบบและเว็บไซต์บทความบล็อกหรือหน้า Landing Page อย่างรวดเร็ว เหมาะอย่างยิ่งสำหรับงาน Hackathon และการสาธิตอย่างรวดเร็วที่การส่งมอบงานอย่างรวดเร็วมีความสำคัญมากกว่าความลึกของเนื้อหา
• 🔒 แทบนีน: เครื่องมือช่วยในการทำงานให้เสร็จสมบูรณ์ที่สร้างขึ้นโดยคำนึงถึงความเป็นส่วนตัวของข้อมูล พร้อมระบบโฮสติ้งด้วยตนเองสำหรับทีมที่อยู่ภายใต้ข้อกำหนดที่เข้มงวด มีความแข็งแกร่งในการเขียนโค้ดภายในองค์กร เหมาะอย่างยิ่งสำหรับอุตสาหกรรมที่อยู่ภายใต้ข้อกำหนดที่เข้มงวดซึ่งจำเป็นต้องเก็บโค้ดไว้บนเซิร์ฟเวอร์ของตนเอง
• 👶 ผู้ช่วย: เครื่องมือเขียนโปรแกรมแบบคู่ (pair programmer) ที่ใช้งานผ่านบรรทัดคำสั่งได้ฟรี และแก้ไข Git repository ของคุณได้โดยตรง มีขนาดเล็ก เขียนสคริปต์ได้ และเหมาะสำหรับนักพัฒนาซอฟต์แวร์ที่ทำงานคนเดียว เป็นที่ชื่นชอบของผู้ที่ชื่นชอบการเขียนโค้ดผ่านเทอร์มินัล และต้องการเครื่องมือช่วยเขียนโค้ดฟรีที่เขียนสคริปต์ได้
• 📊 Playcode AI: แพลตฟอร์มทดลอง JavaScript ในเบราว์เซอร์พร้อมความช่วยเหลือจาก AI เหมาะสำหรับการทดลองและการเรียนรู้อย่างรวดเร็ว ไม่ใช่สำหรับการพัฒนาซอฟต์แวร์ขนาดใหญ่ มีประโยชน์สำหรับการเรียนรู้และการทดลองเล็กๆ น้อยๆ แต่ไม่ค่อยเหมาะสำหรับงานที่ใช้งานจริง

ดูรายชื่อทั้งหมดได้ที่หน้าของเรา ทางเลือกอื่นสำหรับ Devin AI แนะนำ.

⚔️ เปรียบเทียบ Devin AI

ต่อไปนี้คือการเปรียบเทียบ Devin AI กับคู่แข่งแต่ละราย:

สรุปสั้นๆ คือ เลือกเดวินเมื่อคุณต้องการมอบหมายงานทั้งหมดให้คนอื่น และเลือกผู้ช่วยนักบินเมื่อคุณต้องการพิมพ์ได้เร็วขึ้น

• Devin AI ปะทะ Cursor: Cursor ช่วยให้คุณควบคุมการทำงานภายใน IDE ได้อย่างเต็มที่ ในขณะที่ Devin AI ทำงานโดยอัตโนมัติและเปิด Pull Request เลือก Cursor สำหรับการเขียนโค้ดด้วยตนเอง เลือก Devin สำหรับการมอบหมายงาน หากคุณเขียนโค้ดทุกวันและต้องการควบคุม เลือก Cursor แต่ถ้าคุณต้องการให้คนอื่นทำงานให้ เลือก Devin
• Devin AI ปะทะวินด์เซิร์ฟ: Windsurf คิดค่าบริการแบบเหมาจ่าย 15 ดอลลาร์ ในขณะที่ Devin AI คิดค่าบริการตามหน่วยประมวลผลของเอเจนต์ Windsurf จึงได้เปรียบในเรื่องความสามารถในการคาดการณ์ค่าใช้จ่าย ส่วน Devin ได้เปรียบในเรื่องการทำงานอัตโนมัติที่เสร็จสมบูรณ์ เลือกรูปแบบการคิดค่าบริการได้ตามต้องการ: แบบเหมาจ่ายสำหรับ Windsurf หรือแบบคิดค่าบริการตามการใช้งานสำหรับ Devin
• Devin AI ปะทะ Claude Code: Claude Code ทำงานในเทอร์มินัลของคุณภายใต้การควบคุมของคุณ ในขณะที่ Devin AI ทำงานบนเครื่องคลาวด์ของตัวเอง Claude Code เหมาะสำหรับการควบคุมในพื้นที่ ส่วน Devin เหมาะสำหรับงานที่ตั้งค่าแล้วปล่อยให้ทำงานเอง ทั้งสองโปรแกรมทำงานได้ดีกับงานที่ใช้เวลานาน ความแตกต่างอยู่ที่เทอร์มินัลในพื้นที่กับคลาวด์ที่ได้รับการจัดการ
• Devin AI เทียบกับ GitHub Copilot: GitHub Copilot จะเติมโค้ดให้โดยอัตโนมัติขณะที่คุณพิมพ์ ส่วน Devin AI จะทำงานทั้งหมดให้เสร็จสมบูรณ์ Copilot มีราคาถูกกว่าและใช้งานง่ายกว่า ในขณะที่ Devin สามารถจัดการปัญหาใน GitHub ได้ตั้งแต่ต้นจนจบ ทั้งสองอย่างจึงเข้ากันได้ดี: Copilot เหมาะสำหรับความเร็วในการพิมพ์ ส่วน Devin เหมาะสำหรับการมอบหมายงานทั้งหมดให้ผู้อื่นทำ
• Devin AI ปะทะ Devin: Devin AI กับ Devin: ผลิตภัณฑ์เหมือนกันทุกประการ "Devin" เป็นเพียงชื่อย่อของแบรนด์จาก Cognition Labs ดังนั้นจึงไม่มีความแตกต่างที่แท้จริงให้เลือก เป็นผลิตภัณฑ์เดียวกัน บริษัทเดียวกัน ดังนั้นการเปรียบเทียบจึงเป็นเพียงพิธีการมากกว่าจะเป็นการเลือกที่แท้จริง
• Devin AI ปะทะ Cline: Cline นั้นใช้งานได้ฟรีและติดตั้งเองได้ภายใน VS Code ในขณะที่ Devin AI เป็นเอเจนต์บนคลาวด์แบบจัดการโดยผู้ให้บริการ Cline เหมาะสำหรับผู้ที่ชอบทดลองและมีงบประมาณจำกัด ส่วน Devin เหมาะสำหรับทีมที่ต้องการระบบที่ไม่ต้องตั้งค่าอะไรเลย ความแตกต่างระหว่างเวอร์ชันฟรีที่สามารถปรับแต่งได้ กับเวอร์ชันแบบจัดการและไม่ต้องดูแลนั้น ขึ้นอยู่กับงบประมาณและความอดทนในการตั้งค่าว่าจะเลือกใช้แบบไหนดี
• Devin AI ปะทะ Replit Agent: Replit Agent โดดเด่นเรื่องการสร้างเว็บไซต์อย่างรวดเร็วและการโฮสต์ทันที ในขณะที่ Devin AI เน้นการจัดการการย้ายโค้ดและงานที่ซับซ้อนภายในคลังเก็บโค้ดที่มีอยู่ Replit ชนะเลิศในเรื่องการโฮสต์ทันที ส่วน Devin ชนะเลิศในเรื่องความเชี่ยวชาญในการวิเคราะห์โค้ดที่มีอยู่
• Devin AI ปะทะ Tabnine: Tabnine เน้นการเติมข้อความอัตโนมัติแบบส่วนตัว ในขณะที่ Devin AI เป็นตัวแทนอัตโนมัติเต็มรูปแบบ เลือก Tabnine สำหรับความเป็นส่วนตัวของข้อมูลอย่างเข้มงวด เลือก Devin สำหรับการทำงานให้เสร็จสมบูรณ์โดยอัตโนมัติ การทำงานให้เสร็จสมบูรณ์โดยคำนึงถึงความเป็นส่วนตัวเป็นอันดับแรก เทียบกับการทำงานให้เสร็จสมบูรณ์โดยอัตโนมัติ ความต้องการด้านการปฏิบัติตามกฎระเบียบของคุณจะเป็นตัวตัดสิน
• Devin AI ปะทะ Aider: Aider เป็นเครื่องมือ CLI ฟรีที่ใช้งานได้ในเครื่องของคุณเอง ส่วน Devin AI เป็นเอเจนต์บนคลาวด์ที่มีเครื่องของตัวเอง Aider เหมาะสำหรับการควบคุมและไม่มีค่าใช้จ่าย ส่วน Devin เหมาะสำหรับการทำงานแบบอัตโนมัติ Aider เหมาะสำหรับการควบคุมในเครื่องที่สามารถเขียนสคริปต์ได้ ส่วน Devin เหมาะสำหรับระบบอัตโนมัติบนคลาวด์ที่ไม่ต้องบำรุงรักษา
• Devin AI ปะทะ Playcode AI: Playcode AI เป็นแพลตฟอร์มทดสอบ AI ขนาดเล็กที่ใช้งานผ่านเว็บเบราว์เซอร์ ส่วน Devin AI เป็นเครื่องมือพัฒนาซอฟต์แวร์ AI เต็มรูปแบบ Playcode เหมาะสำหรับการทดสอบอย่างรวดเร็ว ส่วน Devin เหมาะสำหรับงานด้านวิศวกรรมที่ซับซ้อน Playcode เหมาะสำหรับการทดสอบอย่างรวดเร็วผ่านเบราว์เซอร์ ส่วน Devin เหมาะสำหรับการพัฒนาซอฟต์แวร์จริงในระดับใหญ่

เริ่มใช้งาน Devin AI ได้เลยตอนนี้

นั่นคือการแนะนำผลิตภัณฑ์ทั้งหมด ตั้งแต่การตั้งค่าเริ่มต้น ไปจนถึงฟีเจอร์ต่างๆ ราคา และตัวเลือกที่ใกล้เคียงที่สุด

คุณได้เรียนรู้วิธีการใช้งานฟีเจอร์หลักๆ ของ Devin AI ทุกฟีเจอร์แล้ว:

• ✅ ตัวดำเนินการงานอัตโนมัติ
• ✅ โปรแกรมแก้ไขโค้ดในตัว
• ✅ ตลาด MCP
• ✅ ตัวแทนรายบุคคลผู้สร้าง
• ✅ การวิจัยเชิงลึกของ DevinWiki
• ✅ พื้นที่ทำงานที่ปรับแต่งได้ตามต้องการ
• ✅ API ขั้นสูง
• ✅ เปลือกหุ้มแบบบูรณาการ

ขั้นตอนต่อไป: เลือกฟีเจอร์หนึ่งอย่างแล้วลองใช้ดูเลย

คนส่วนใหญ่เริ่มต้นด้วย Autonomous Task Executor และปัญหาใน GitHub ที่มีขอบเขตชัดเจนและขนาดเล็ก

การสรุปรายละเอียดงานแรกใช้เวลาน้อยกว่าห้านาที

ใครบ้างที่ควรใช้ Devin AI

Devin AI เหมาะสำหรับทีมวิศวกรรมที่จมอยู่กับการบำรุงรักษาประจำวัน การย้ายโค้ด และปัญหาเล็กๆ น้อยๆ ที่ค้างอยู่ใน GitHub

นักพัฒนาซอฟต์แวร์ที่ทำงานคนเดียวสามารถเริ่มต้นด้วยแผนหลักเพื่อดูว่าวิศวกรซอฟต์แวร์ AI คนนี้จัดการงานเขียนโค้ดประจำวันของพวกเขาอย่างไร

หากงานของคุณมีความคลุมเครือสูงหรือต้องใช้การวิจัยอย่างมาก ควรใช้ Devin ร่วมกับเครื่องมือช่วยนำทางอย่าง GitHub Copilot แทน

ไม่ว่าจะด้วยวิธีใดก็ตาม โปรดให้คำแนะนำที่ชัดเจน แนบบริบทที่เกี่ยวข้อง และตรวจสอบคำขอรวมโค้ดทุกรายการก่อนที่จะรวมเข้าด้วยกัน

ทำตามนั้น แล้ว Devin AI จะจัดการงานที่เคยกินเวลาทั้งสัปดาห์ของคุณให้เสร็จอย่างเงียบๆ

ทีมที่ชนะโดยใช้ Devin นั้น มอง Devin ในฐานะวิศวกรฝึกหัดที่มีความสามารถ ไม่ใช่กล่องวิเศษ

พวกเขาสรุปรายละเอียดอย่างดี ตรวจสอบผลลัพธ์ และหมั่นเติมความรู้ให้ระบบอย่างต่อเนื่อง เพื่อให้การทำงานในอนาคตง่ายขึ้น

ถาม บ่อย ๆ

Devin AI สามารถนำไปใช้ทำอะไรได้บ้าง?

Devin AI จัดการงานเขียนโค้ดต่างๆ เช่น การแก้ไขข้อผิดพลาด การย้ายโค้ด การทดสอบ และการแก้ไขปัญหาใน GitHub มันสามารถสร้างและปรับใช้แอปพลิเคชันตั้งแต่ต้นจนจบ ในขณะที่วิศวกรสามารถมุ่งเน้นไปที่งานที่ยากกว่าได้

เราสามารถใช้ Devin AI ได้ฟรีหรือไม่?

ไม่ Devin AI ไม่มีแพ็กเกจฟรี แพ็กเกจ Core เริ่มต้นที่ 20 ดอลลาร์ต่อเดือน โดยใช้หน่วยประมวลผลแบบจ่ายตามการใช้งาน ซึ่งลดลงจากราคาเดิม 500 ดอลลาร์ที่ Cognition Labs ตั้งไว้

Devin AI ดีแค่ไหน?

Devin AI ทำคะแนนได้ 13.86% ในการทดสอบ SWE-bench ซึ่งสูงกว่าโมเดลรุ่นก่อนๆ ประมาณ 7 เท่า มัน excels ในงานที่มีขอบเขตชัดเจน แต่ทำได้สำเร็จเพียง 15-30% ในงานที่ซับซ้อนกว่า

Devin AI มีข้อจำกัดอะไรบ้าง?

Devin AI มีปัญหาในการทำงานที่ไม่มีกำหนดเวลาตายตัว แชร์บริบทระหว่างเซสชันได้ไม่ดี และคำขอรวมโค้ด (pull request) อาจมีข้อผิดพลาด มันตรวจสอบการตรวจสอบ CI ไม่ใช่ข้อผิดพลาดในการสร้าง ดังนั้นควรตรวจสอบทุกการเปลี่ยนแปลง

Devin AI ทำงานอย่างไร?

Devin AI ทำงานในสภาพแวดล้อมการประมวลผลแบบแซนด์บ็อกซ์ของตัวเอง พร้อมด้วยเชลล์ โปรแกรมแก้ไขโค้ด และเบราว์เซอร์ คุณให้งานแก่ระบบ มันจะทำการแบ่งงาน เขียนโค้ด และเปิดคำขอพูล (pull request)