Devin使ってみてどうだった? ~活用事例と導入時のポイント~ のメモ
https://findy.connpass.com/event/344270/
完全に勘違いしてたこと
500ドルは、76,052.57 円 /1month (50万円)
それなら、全然払えるなぁ。
全然、企業で使える値段だ。
そう思うと、その時に備えて、AI agent friendlyな環境に準備しておいたほうがいい。
個人でも1ヶ月実験とかなら、経験の投資と考えれば、許容出来る。
個人会社あったら、経費で落とせていいんだけどな。
話聞いてみて
タスクが巨大化?(10cu?)すると、遅くなる。精度遅くなる。
タスクの粒度を小さくする。
1prで切って、引き継ぎ資料を用意して次に任せる。
人間が引き取る。
マルチdevinを使って、親Devinにmanageさせる?
注意点や事故
Private レポジトリしか操作出来ないようにしている。
勝手にpushもされるので事故りやすい。
スケールアップ。 自分の手の延長、拡張 。人、serverの能力を増やす
Cursor EditorやGitHub Copilot
スケールアウト。人、serverを増やすイメージ
Devin AI
人間と比較すると、柔軟に調整できるリソース
意見
簡単なやりたいタスク/改善はあるんだけど、手を動かす時間がないんだよな〜と言うのがよくある。
すべてテキストやチャット上で情報がすべて残っているので、知識の検索性がある。
計画表やcode、shellなどもある。
感想
関連個人的感想
オフラインコミュニケーションで口頭だけで完結することも多いけど、ちゃんとSlackかなにかで文字情報化したいんだよね。
meetとかも議事録取きいてってなかったら、残らないし。
AI agent friendlyな環境ってなんだっけ?
聞いている感じ
レポジトリやIssueに言語化していたほうが良さそう。
お手本があったほうが良さそう。
0~1は人間
1~10,10~100はagentに任せるとか。
linter,testはあったほうが良さそう。
要求や要件ドキュメントは、携帯性 portabilityが重要
最悪、pdf exportして渡せばいいんだけど。
一定の実験をしないと、ACU(agentのリソース)の消費を削減出来る方法はわからない。最初は期待しすぎない方法が良さそう?