У світі AI‑інструментів для програмістів з’являється дедалі більше рішень, але далеко не всі вони утворюють цілісну екосистему. Devin від компанії Cognition позиціонується як «повноцінний хмарний софтверний інженер», здатний самостійно виконати завдання й повернутися до вас у вигляді готового pull request. Навколо цього ядра вже вибудувано три основні компоненти: Devin for Terminal, Devin Cloud і Devin Review. У великому туторіалі на каналі Tech With Tim автор покроково проходить через кожну частину цієї системи й показує, як поєднати їх у реальному робочому процесі розробника.
Ця стаття розбирає саме екосистему: що робить кожен із трьох компонентів, як вони взаємодіють між собою і де кожен із них доречний у сучасному AI‑асистованому девелопменті.
Екосистема Devin: три ролі одного «AI‑інженера»
Сьогодні Devin — це не один продукт, а зв’язана екосистема, у центрі якої три ключові елементи.
Перший — Devin for Terminal. Це локальний CLI‑агент, який працює безпосередньо у вашому терміналі й оперує файлами вашого проєкту. Він нагадує інші консольні AI‑асистенти, але тісно інтегрований із рештою Devin‑сервісів і вміє передавати завдання в хмару.
Другий — Devin Cloud. Це оригінальний продукт Cognition: автономний агент, що запускається у повноцінній віртуальній машині в хмарі. Він може переглядати веб, запускати тести, деплоїти код і виконувати важкі обчислення, не навантажуючи локальний комп’ютер розробника.
Третій — Devin Review. Це інструмент AI‑рев’ю коду, який безпосередньо інтегрується з GitHub pull request’ами, аналізує зміни й залишає коментарі так само, як це робив би живий рев’юер.
Задекларована мета туторіалу — пройтися по кожному елементу цієї тріади й показати, як термінальний агент, хмарний агент і рев’ю‑інструмент працюють разом у єдиному робочому циклі. Від локальної розробки — до хмарного виконання завдань і автоматизованого code review.
Devin for Terminal: локальний агент у вашому CLI
Devin for Terminal — це точка входу в екосистему для більшості розробників. Він працює як класичний CLI‑інструмент: ви відкриваєте термінал у потрібній директорії, запускаєте команду devin і отримуєте інтерактивну сесію з AI‑агентом, який «бачить» ваші локальні файли й може їх змінювати.
Встановлення та перший запуск
Інсталяція побудована максимально близько до звичних девелоперських сценаріїв. На macOS і Linux Devin for Terminal встановлюється однією shell‑командою, яку можна скопіювати з офіційної документації. На Windows пропонується завантажуваний інсталятор: користувач переходить за посиланням, натискає кнопку завантаження, запускає .exe і проходить стандартний майстер установки.
Для роботи в терміналі потрібен обліковий запис Devin. Зареєструватися можна безкоштовно на devin.ai, після чого інструмент просить автентифікацію при першому запуску в CLI. Окремо рекомендується під’єднати GitHub‑акаунт: це необхідно, якщо ви плануєте передавати завдання в хмару й отримувати назад готові pull request’и.
Модель монетизації побудована навколо трьох рівнів: безкоштовний тариф із нижчими лімітами використання, Pro‑план за 20 доларів на місяць і вищий рівень за 200 доларів на місяць. У відео використовується 14‑денний безкоштовний trial Pro‑плану за посиланням у описі, що дозволяє протестувати розширені можливості без негайної оплати.
Після встановлення користувач переходить у потрібну папку, наприклад cd devin-video, запускає devin і може перевірити роботу простим запитом на кшталт «hello». Агент відповідає в терміналі й пропонує допомогу з програмуванням.
Робота в межах проєкту та посилання на файли
Ключова особливість Devin for Terminal — чітка прив’язка до директорії, з якої він запущений. Агент працює «всередині» папки, де ви виконали команду devin, і має доступ лише до файлів у цьому дереві каталогів. Це важливо з точки зору безпеки й передбачуваності: інструмент не виходить за межі поточного проєкту.
Усередині сесії можна посилатися на файли за допомогою символу @. Коли користувач вводить @, Devin показує список усіх файлів у поточному проєкті, а далі працює автодоповнення за Tab. Наприклад, запит на кшталт «зроби @index.html більш чистим і з помаранчевою темою» змушує агента прочитати конкретний файл і запропонувати зміни саме в ньому.
Такий підхід дозволяє точково керувати контекстом: замість того, щоб копіювати фрагменти коду в чат, розробник просто посилається на файл, а Devin сам читає його вміст і вносить правки.
Інтеграція з IDE та сценарії використання
Хоча Devin for Terminal формально не прив’язаний до конкретного редактора, практичний досвід показує, що працювати з ним зручніше всередині IDE. У відео для цього використовується Windsurf, але підійде будь‑яке середовище: VS Code, Cursor чи інший редактор.
Сценарій виглядає так: розробник відкриває папку проєкту в IDE, викликає вбудований термінал, запускає devin і працює з агентом внизу екрана, паралельно переглядаючи й редагуючи файли в панелі проєкту. Це дозволяє одразу бачити, які файли створює або змінює Devin, і швидко перевіряти результат у браузері чи іншому інструменті.
Devin for Terminal може як створювати нові файли (наприклад, просту landing‑сторінку в index.html), так і модифікувати існуючі. Кожна дія відбувається в межах поточної директорії, що робить поведінку агента прозорою й контрольованою.
Автоматизація через CLI‑прапорці
Окрім інтерактивного режиму, Devin for Terminal підтримує запуск із переданим промптом без входу в повноцінну сесію. Це відкриває шлях до автоматизації через скрипти.
Є два основні способи:
Перший — прапорець -p, який дозволяє передати промпт безпосередньо в командному рядку. Наприклад, devin -p "hello world" запускає Devin, виконує запит і повертає відповідь, що зручно для одноразових викликів або інтеграції в shell‑скрипти.
Другий — синтаксис devin -- <prompt>, який стартує сесію з початковим промптом. Це корисно, коли потрібно одразу задати контекст роботи агента, але при цьому залишитися в інтерактивному режимі.
Завдяки цим можливостям Devin for Terminal може виступати не лише як «розумний співрозмовник» у терміналі, а й як будівельний блок у більш складних пайплайнах автоматизації.
Контроль дій агента: permission‑режими Devin
Одна з ключових проблем AI‑інструментів, які мають право змінювати файли й запускати команди, — баланс між автономністю та безпекою. Devin for Terminal вирішує це через три режими дозволів, які визначають, наскільки вільно агент може діяти без підтвердження користувача.
Normal: максимальний контроль
У режимі normal Devin запитує дозвіл на будь‑які зміни, окрім читання файлів. Якщо агент хоче відредагувати, створити чи видалити файл, викликати інструмент або виконати команду, він спочатку показує план дій і чекає на відповідь користувача.
Це найбільш консервативний режим, який підходить для перших експериментів, роботи з критичними репозиторіями або ситуацій, коли розробник хоче бачити кожен крок AI‑асистента.
Accept-edits: компроміс між швидкістю й безпекою
Режим accept-edits послаблює обмеження: Devin отримує право автоматично редагувати файли без кожного разу запитувати підтвердження. Водночас будь‑які дії, пов’язані з виконанням команд у системі або видаленням файлів, як і раніше потребують явного дозволу.
Це компромісний варіант для щоденної роботи. Агент може швидко вносити дрібні правки в код, не відволікаючи розробника постійними запитами, але не здатен непомітно запустити небажану команду чи видалити важливі дані.
Bypass: повна автономія
У режимі bypass Devin виконує всі дії автоматично, без будь‑яких підтверджень. Він може редагувати, створювати й видаляти файли, запускати команди й інструменти — усе на власний розсуд у межах поставленого завдання.
Такий режим логічний у добре контрольованих середовищах: наприклад, у тимчасових тестових репозиторіях, на disposable‑гілках або в автоматизованих пайплайнах, де важлива швидкість і немає ризику зіпсувати критичні дані.
Перемикання режимів у реальному часі
Керувати режимами можна двома способами. По‑перше, через команду /mode, яка показує поточний стан і дозволяє явно вибрати normal, accept-edits або bypass. По‑друге, за допомогою гарячої клавіші Shift+Tab, що дає змогу швидко циклічно перемикатися між режимами прямо під час роботи.
Це дозволяє адаптувати поведінку агента до конкретного завдання. Наприклад, почати в normal, поки Devin знайомиться з кодовою базою, перейти в accept-edits для серії дрібних правок і тимчасово ввімкнути bypass для масового рефакторингу в ізольованій гілці.
Devin Cloud: автономний агент у віртуальній машині
Якщо Devin for Terminal — це «локальний співрозмовник», то Devin Cloud — повноцінний віддалений інженер, який працює у віртуальній машині в хмарі. Саме цей компонент дозволяє реалізувати обіцянку «дати завдання, закрити ноутбук і повернутися до готового pull request».
Devin Cloud запускається в окремому середовищі, де має доступ до вебу, може запускати тести, збирати й деплоїти застосунки. Усе це відбувається без використання ресурсів локальної машини розробника. Для важких завдань — наприклад, довгих CI‑подібних прогонів тестів або складних деплой‑процесів — це критично: ноутбук можна вимкнути, а агент продовжить роботу в хмарі.
Важливий момент екосистемної взаємодії: завдання, розпочате в Devin for Terminal, може бути передане в Devin Cloud. Це дозволяє почати роботу локально — наприклад, сформулювати вимоги, дати початковий контекст, — а потім делегувати важку частину в хмару, де агент уже самостійно доведе задачу до стану готового PR.
У поєднанні з інтеграціями на кшталт GitHub, Slack чи Linear (які в туторіалі згадуються як частина більш широкого воркфлоу) Devin Cloud перетворюється на бекенд‑двигун, що виконує тривалі або ресурсомісткі операції, залишаючи локальному агенту роль інтерфейсу взаємодії з розробником.
Devin Review: AI‑рев’юер у GitHub pull request’ах
Третій елемент екосистеми — Devin Review — відповідає за останній етап життєвого циклу змін у коді: перевірку pull request’ів. Це AI‑інструмент, який інтегрується безпосередньо з GitHub і працює в тому ж інтерфейсі, де команда звикла проводити code review.
Devin Review аналізує зміни в PR, коментує їх і вказує на потенційні проблеми. Формат взаємодії максимально наближений до роботи з живим рев’юером: розробник бачить коментарі прямо в GitHub, може відповідати на них, вносити правки й оновлювати гілку.
У контексті всієї екосистеми Devin Review завершує ланцюжок: Devin for Terminal допомагає писати й змінювати код локально, Devin Cloud бере на себе важкі завдання з виконання, тестування й деплою, а Devin Review перевіряє результат у вигляді pull request’а. Таким чином, AI присутній на всіх ключових етапах — від першого рядка коду до фінального approve.
Єдиний воркфлоу: як поєднати Terminal, Cloud і Review
Окремо кожен компонент Devin вирішує свою задачу, але задум екосистеми полягає саме в тому, щоб вони працювали разом у єдиному робочому процесі розробника.
Типовий сценарій може виглядати так. Розробник відкриває проєкт у улюбленій IDE, запускає Devin for Terminal у вбудованому терміналі й формулює завдання: створити новий компонент, змінити сторінку, додати функціональність. Агент працює в межах локальної директорії, створює й редагує файли, використовуючи permission‑режими для контролю дій.
Коли завдання виходить за рамки локальної роботи — наприклад, потрібно прогнати повний набір тестів, зібрати застосунок або виконати деплой, — розробник може передати його в Devin Cloud. Далі хмарний агент працює автономно у віртуальній машині, використовуючи доступ до вебу й інтеграції з GitHub для створення або оновлення pull request’ів.
На фінальному етапі в гру вступає Devin Review, який підключається до створеного PR, аналізує зміни й залишає коментарі. Команда отримує звичний процес рев’ю, але з додатковим AI‑шаром, який може підсвітити нетривіальні проблеми або запропонувати покращення.
Саме цей зв’язок між локальним CLI‑агентом, хмарним автономним інженером і AI‑рев’юером і є тим, що перетворює Devin із «чергового AI‑асистента» на цілісну екосистему для розробки.
Висновок: AI‑інженер як сервіс, а не просто автодоповнення
Devin у нинішньому вигляді — це спроба переосмислити роль AI в розробці: не як інструмент автодоповнення чи чат‑бот, а як набір взаємопов’язаних агентів, що покривають увесь цикл роботи з кодом. Devin for Terminal працює поруч із розробником у терміналі, Devin Cloud виконує важкі завдання у віртуальній машині, а Devin Review бере на себе частину навантаження з code review.
Туторіал Tech With Tim демонструє, як ці компоненти можна зібрати в єдиний воркфлоу: від локальної генерації й редагування файлів — до автономного виконання завдань у хмарі та автоматизованої перевірки pull request’ів. У результаті розробник отримує не просто «розумний інструмент», а інфраструктуру, де AI‑агенти стають повноцінними учасниками процесу розробки.