Cognitionは2月27日（現地時間）、同社のAIソフトウェアエンジニア「Devin」を活用したソフトウェア開発フローに関する詳細な事例を公開した。Cognitionでは、Devinと共に「Devin」を開発していると紹介。2月16日週には、Devinが作成した659件のプルリクエストをコードベースにマージしたとしている。
Devinは、自然言語によるチャットインターフェースをはじめ、Web、Slack、CLI、APIなど複数のインターフェースから操作可能で、エンジニア以外のスタッフもGitやコマンドライン設定なしでコードベースの貢献が可能だ。
同エージェントは開発現場でPR（プルリクエスト）の作成・自動レビュー・バグ修正・CIやLintチェック対応までを自動化することで、従来エンジニアに求められていた手動作業を大幅に削減している。特にDevin Reviewによるコードレビューでは、自動バグ修正や論理的な変更差分表示、コピーペースト検出、バグの深刻度ごとに自動ラベル付けを提供し、PRの品質向上をサポートしている。
デザインシステムの維持もDevinによって自動監視され、違反検知と修正提案がSlackなどから容易に実行できる。また、バグのトリアージおよび原因調査も自動化されており、エンジニアがバグ対応を始める際には既に調査と修正案が提示されている状態となる。さらに、Datadogやデータベースと連携することで、ログ解析・データ確認・回帰テストも含めたエンドツーエンドのバグ対応が可能である。
加えて、データ分析エージェント「DANA」は各種データウェアハウスと連携し、SQLクエリや可視化を非エンジニアでも自然言語で実行・分析できる仕組みとなっている。Devinはこれらの自動化機能を「Playbook」という定型化手順や各種外部ツール連携（MCP）で拡張し、開発現場全体の効率向上に寄与している。
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CodeZine編集部（コードジンヘンシュウブ）
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