Devinとは

Devinは、Cognition Labsが開発した世界初の自律型AIソフトウェアエンジニアです。CursorやWindsurfのようなAIアシスタントとは根本的に異なり、Devinは独自の開発環境（エディタ・ブラウザ・ターミナル）を持ち、タスクを自律的に完遂します。

人間のエンジニアと同じように、コードを読み、計画を立て、実装し、テストし、デバッグする。そしてその成果物をPull Requestとして提出します。

CursorやCopilotとの違い

| 特徴 | Devin | Cursor / Windsurf | GitHub Copilot | |------|-------|--------------------|----------------| | 動作形態 | 自律エージェント | IDEのAI機能 | エディタ拡張 | | 操作方法 | Slackやチャットで指示 | エディタ内で操作 | エディタ内で操作 | | 作業環境 | 自前のクラウド環境 | ユーザーのPC | ユーザーのPC | | 並列作業 | 複数タスクを同時実行 | 1タスクずつ | コード補完中心 | | 成果物 | PR / デプロイ | コード編集 | コード提案 | | リアルタイム | 非同期（バックグラウンド） | 同期（対話型） | 同期（対話型） |

最大の違いは非同期で動くことです。Devinにタスクを投げたら、自分は別の仕事ができます。

セットアップ

1. アカウント作成

Devinのダッシュボードからチームを作成します。GitHub連携が必要です。

2. リポジトリの接続

Settings → Repositories → Connect Repository

Devinにアクセスさせたいリポジトリを選択します。Devinはリポジトリの内容を読み取り、コードベースを理解します。

3. Slack連携

Devinの真価はSlack連携で発揮されます。

Settings → Integrations → Slack → Connect

連携後、Slackで @Devin とメンションするだけでタスクを依頼できます。

タスクの依頼方法

Slackからの依頼（推奨）

@Devin ユーザープロフィールページに、最終ログイン日時を表示する機能を追加して。
UserモデルにlastLoginAtフィールドがあるので、それを使ってください。

Devinは以下のステップを自動実行します：

1. リポジトリのコードを分析
2. 関連ファイルを特定
3. 実装計画を策定
4. コードを実装
5. テストを実行
6. Pull Requestを作成

効果的な依頼の書き方

✗ 「ログイン画面を良くして」
✓ 「ログイン画面にGoogle OAuth認証を追加して。
   既存のメール認証と並行して使えるようにしてほしい。
   NextAuth.jsを使っているので、Google Providerを追加する形で。」

ポイント：

• 具体的な技術指定：使用ライブラリやアーキテクチャを伝える
• スコープの明確化：何を変更し、何を変更しないかを伝える
• 既存コードへの言及：関連するファイルやモデルを指定する

Devinが得意なタスク

1. バグ修正

@Devin Issue #42 を修正して。ユーザーが画像をアップロードすると
500エラーが出るバグ。エラーログは以下の通り...

エラーログを渡すと、原因を特定してコード修正のPRを作成します。

2. テストの追加

@Devin src/services/payment.ts のユニットテストを書いて。
Jest + Testing Libraryを使用。カバレッジ80%以上を目標に。

3. リファクタリング

@Devin src/utils/helpers.ts が500行を超えている。
機能ごとにファイルを分割してリファクタリングして。

4. ドキュメント生成

@Devin API endpointsのドキュメントをOpenAPI形式で生成して。
src/app/api/ 以下のルートハンドラーから仕様を読み取って。

5. 依存パッケージの更新

@Devin package.jsonの依存パッケージを最新に更新して。
破壊的変更があれば対応コードも修正して。テストが通ることを確認してから。

Devinが苦手なタスク

• 0→1の設計判断：アーキテクチャをゼロから設計するのは不得意
• 曖昧な要件：「もっと使いやすくして」のような指示では成果が安定しない
• ビジュアルデザイン：ピクセル完璧なUI実装は難しい
• 大規模な新機能：数十ファイルに跨がる大きな機能追加は分割が必要

セッションの監視とフィードバック

Devinが作業中の様子はダッシュボードからリアルタイムで確認できます。

• エディタ画面：Devinがどのファイルを編集しているか
• ターミナル：実行中のコマンド
• ブラウザ：Webアプリをテスト中の画面
• 思考ログ：Devinの判断過程

途中でフィードバックも可能です：

@Devin 方向性はいいけど、認証にはJWTではなくセッションベースを使って。

Devinはフィードバックを受けて軌道修正します。

チームでの活用パターン

ジュニアエンジニアのペアプロ相手

新人が詰まったときに @Devin で質問。コードレビュー待ちの間にDevinに別タスクを振る。

夜間・週末のバッチ処理

金曜夕方にタスクをまとめて依頼。月曜朝にはPRが溜まっている。

技術的負債の解消

通常の開発と並行して、Devinにリファクタリングやテスト追加を依頼。

料金プラン

| プラン | 月額 | ACU（実行単位） | |--------|------|----------------| | Core | $500/月 | 250 ACU | | Enterprise | 要相談 | カスタム |

1 ACUは約1タスクの実行に相当します。小さなバグ修正なら0.5 ACU程度、大きな機能追加は数ACUを消費します。

導入時の注意点

セキュリティ

• Devinはクラウド上で動作するため、ソースコードがCognitionのサーバーに送信される
• 機密性の高いリポジトリでは、アクセス範囲を限定する設定を推奨
• 環境変数やシークレットの取り扱いルールをチームで策定

コードレビューは必須

Devinが作成するPRは、人間のレビューを通してからマージすべきです。AIの出力を無検証でマージすることは推奨されません。

期待値の調整

Devinはシニアエンジニアの代替ではなく、ジュニア〜ミドルレベルのタスクを自律的にこなすツールです。チーム全体の生産性を底上げする存在として活用しましょう。

まとめ

Devinは、AIコーディングツールの次の進化形です。

• Slackで指示するだけでPull Requestが届く
• 複数タスクを並列実行、非同期で生産性を最大化
• バグ修正・テスト追加・リファクタリングが特に得意
• 人間のレビューと組み合わせてチーム生産性を向上

CursorやWindsurfが「AIと一緒にコードを書く」ツールなら、Devinは「AIにコードを任せる」ツール。両方を使い分けることで、開発チームの可能性が大きく広がります。