2025年2月最新版：Devinに関するおすすめ資料（2/17追記）
Devin は生成AIを活用した新しいエンジニアAIエージェントで、今後のエンジニアの開発に大きな影響を与える可能性があると思います。個人的にDevin関連の資料をストックしていたので、Devinについての理解を深めるためにおすすめの資料を日本語と英語で紹介します。
※今後、適宜追加していくかも(´・ω・｀)
2/17 追記
日本語でおすすめ
1. ざっくり知りたい人向け
まずこれを読むと全体像が把握できると思います。
手前味噌ですが、自分の記事も。長くないので、サクッと最初の導入やDevinを活用するうえでのポイントがわかると思います。
料金やオプトアウト（データが学習に使われるか否か）など、Devinを社内で使う際の稟議に必要そうな情報がまとまっていてありがたい。※2/17追加
Devinに任せるタスクを「自律度」という観点で推奨・非推奨の事例を説明している。ちょっとしたUI修正であればDevin得意かなと思ってましたが Devinに依頼するとコード上では、それらしい修正をしてくれているのですが、画面を確認すると変化していないことがほとんどです と非推奨になっているのはちょっと意外。 ※2/17追加
2. 読み物として楽しいので、とりあえず読んでほしい
面白いのでとりあえず読んでほしい。僕はまずこれを全部読んでから自社にDevin導入を進めました。
サイボウズ・ラボの西尾さんの、Devin「使ってみた」というより「使い込んでみた」記事。scrapboxで書いてくれているの嬉しい。2024年〜2025年と継続して発信してくれていてありがたい。
3. Alloy（形式手法）を使ってDevinと協業するという本質的な記事
今後、AIに開発を依頼する際に、前後のフェーズの要件定義とQAが重要になると思うので、この辺りちゃんと理解しておきたい（僕はまだちゃんと理解できてないです）
4. 企業として発信している系
クラスメソッド
AWSなどのインフラ構築・運用におけるDevin活用法についてが主な印象。
Ubie
最近、Ubieは生成AI活用に力入れてるみたいなので、面白い記事どんどん出そうなので要チェック。
LayerX
LayerXはAI・LLM事業部があり、元々生成AIに力を入れている印象なので、今後もDevinの活用事例の記事が出ると期待。
5. Devin活用のtips
秘密情報の取り扱い
Secret という仕組みでDevinに秘密情報を渡せますが、Secretは環境変数として設定され、既存の認証情報（この記事の例ではghコマンドの ~/.config/gh/hosts.yml の認証情報）とぶつかり、予期せぬ挙動になることがある。※2/17追加
英語でおすすめ
1. Devinを開発しているCognition AIのCEO、Scott Wuの動画
Scot Wuは競技プログラミングでも有名らしく、まさにギークな感じ。AIのユースケースや将来のエンジニアリングのあり方について語っていて面白い。
- AIのユースケースのトレンド
- 現在: テキスト補完（例: Copilot、翻訳など）
- 将来: AIエージェント（例: Devin）
- エンジニアのタスク
- 現在: 20%問題解決・アーキテクチャ、80%実装・デバッグ
- 将来: 80%問題解決・アーキテクチャ、20%実装・デバッグ（ほとんどAIエージェントが担う）
- コーディングの進化
- パンチカード → アセンブラ → C/Java → Ruby/Python/Go → Devin（AIエージェント）
- エンジニアの仕事の変化
- 将来: Engineering ManagerとProduct Managerを混ぜたような役割になる
- スマホでDevinに指示して実装してもらう
2. Devinを触ってみた系の記事
Devinに触れた感想を丁寧に書いた記事で、使い心地を知りたい人におすすめ。
3. AIを活用したコーディングツールの進化の段階
AIを活用したコーディングツールの現状とその進化の段階を、以下のように自動運転レベルと似た分類で整理して説明していておすすめ。
- L1: コード補完ツール（例: GitHub Copilot）
- L2: タスクレベルの自動化（例: ChatGPT、Claude）
- L3: プロジェクト全体の自動化（例: Codegen、Sweep）
- L4: AIソフトウェアエンジニアとして全工程を自動化（例: Marblism、Devin）
- L5: 複数のAIエージェントが連携する開発チーム（例: AutoDev、MGX）
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