Девин, инженер-программист ИИ, только что получил свою оценку производительности за 2025 год! За последние восемнадцать месяцев тысячи компаний наняли Девина, включая Goldman Sachs, Citi, Santander и Nubank. Используя примеры из реальной жизни и метрики от клиентов, мы рассмотрели, в чем Девин преуспевает, а в чем испытывает трудности. Вам это может показаться интересным, если вы думаете о внедрении кодирующих агентов в реальном мире. Читать полный обзор здесь: Основные выводы: 🧵

1/ Первый способ подумать о Devin — это бесконечный флот младших инженеров. Он отлично справляется с четко определенными задачами, на выполнение которых требуется 4-8 часов работы.

За последний год Девин стал гораздо умнее как младший инженер - его скорость слияния PR удвоилась, так как он лучше понял кодовую базу.

3/ Это отлично подходит для критической, но скучной работы, такой как миграция репозиториев, исправление уязвимостей, выявленных статическими анализаторами, такими как SonarQube и Veracode, написание модульных тестов и выполнение небольших задач.

4/ Человеческие разработчики в среднем тратили 30 минут на уязвимость SonarQube; Девин тратит в среднем 1,5 минуты. Девин перенес репозитории на новую версию Java за время, в 14 раз меньшее, чем у человеческого инженера.

5/ Еще один способ, как Девин вырос за последний год, это понимание кодовой базы. Это как иметь старшего инженера по запросу, который работает в вашей компании много лет.

6/ При подключении к кодовой базе Дэвин создает документацию с диаграммами - даже на уровне сотен тысяч репозиториев.

7/ Когда инженеры начинают новые проекты, они могут пообщаться с Девином, чтобы взвесить решения по дизайну.

8/ Девин испытывает трудности с самостоятельным выполнением неясных требований. Необходимы четко определенные требования заранее.

9/ И у Девина не совсем мягкие навыки - это, в конце концов, ИИ. Он не может управлять отчетами, разрешать разногласия или наставлять инженеров.

10/ Если вы заинтересованы в найме Девина, вы можете поговорить с отделом продаж: