自立型AI Devinを導入しました

こんばんは。YOSHINANI、CTOのふっけです。
今回は話題のAIツール「Devin」を導入したレポートです。

Devinのセットアップ

チュートリアルの通りにDevinとGitHub、Slack連携を進めました。

連携完了したら、Devinを招待したいリポジトリを繋ぎ込みます。

Devinがリポジトリに入ると細かいコマンドの設定が求められます。
リントやテストがある場合はこれらを活用することで質の高いコード生成ができるようです。

機能改善タスクの依頼

早速DevinにMINE AIの簡単な機能改善タスクを依頼してみました。

「MINE AI」については以下のブログをぜひ読んでください。

このプロジェクトはElectronで作成しており、フォルダ構成が少し複雑なため、ファイルを細かく指示し、PRの作成までお願いしました。

10分ほどすると実装完了メッセージが届きました。

実際にPRを確認すると意図した通りの変更が加えられており、Cursor Agentと同等レベルの精度だと感じました。

コードレビュー

最近利用できるようになったCopilot Reviewを使ってDevinが作成したPRにコードレビューをしてもらいました。

Copilotのレビューに対して修正指示を出すとDevinは修正対応してくれました。

これで要件は満せたためPRをマージし、Devinのタスクは完了しました。

コスト

気になるコストについてです。
今回はCoreプランを利用し$20で9ACUを購入しました。
このタスクでは0.62ACUを消費していたので、約201円でタスクを終えたことになります。

実行時間が10分ほどだったことから、時給換算で1200円ぐらいです。

時給1200円でジュニアエンジニアを一人アサインしてると考えるとDevinのコストはかなり安く感じました。Devinは24時間働けますし。

おわりに

簡単な機能改善タスクを依頼しましたが、今後はより複雑なタスクに挑戦し、実際のプロジェクトでDevinの活用を考えていきます。

特にコンテキストの大きいコードベースでどこまで実装できるのか、試していきたいです。

次回もお楽しみに。