Cours
AI Security and Risk Management
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Je pense que nous avons tous entendu parler de Devin, l'"ingénieur logiciel junior en IA" qui est censé cloner votre répertoire, ajouter de nouvelles fonctionnalités, exécuter les tests et ouvrir une demande d'extraction avant que vous n'ayez fini votre café du matin.
Comme tous les produits d'IA de nos jours, il est difficile de savoir s'ils sont bons sans les essayer soi-même, et c'est ce que j'ai décidé de faire. J'ai fait passer Devin par toutes les étapes du cycle de vie du développement logiciel et j'ai écrit une série de quatre tutoriels dans l'espoir d'aider mes collègues développeurs à en tirer le meilleur parti.
Vous pouvez accéder à tous les tutoriels de la série Devin ici :
- Mise en place et première Pull Request (Partie 1)
- Expédition d'une tranche verticale avec Devin (Partie 2)
- Intégrations, tests et CI/CD (Partie 3)
- Sécurité, déploiement, maintenance (partie 4)
Si votre profil GitHub est un "cimetière" de dépôts oubliés, vous êtes en bonne compagnie. Le mien est rempli d'expériences à moitié terminées. Au cours des quatre prochains tutoriels, nous mettrons Devin au travail sur mon repo abandonné d'exercices fp-ts, transformant les exercices clonés et exécutés l'année dernière en une plateforme d'apprentissage moderne, basée sur un navigateur.
Permettez-moi d'expliquer très rapidement mon plan pour les quatre tutoriels, puis nous passerons à la partie pratique pour le reste de la série.
Ce que nous allons couvrir dans cette série de tutoriels
Nous allons ressusciter un projet secondaire de mon propre cimetière GitHub, parce que Devin est plus performant lorsqu'il a du vrai code, de vrais tests et un peu d'histoire sur laquelle raisonner, et non pas un repo vide.
Le projet est fp-ts-exercicesune collection de petits défis destinés à enseigner des concepts de programmation fonctionnelle (comme Option, Either, etc.) en TypeScript. Pour l'instant, il s'agit d'un repo cloné et exécuté : les apprenants l'extraient, éditent les fichiers localement et exécutent les tests dans leur propre terminal.
Mon objectif est de transformer ces exercices en un terrain de jeu interactif basé sur un navigateur, où les gens peuvent lire une explication, modifier le code dans un éditeur de page et voir les tests réussir (ou échouer) instantanément. Les apprenants auront également la possibilité de se connecter pour enregistrer leurs progrès.
Note : J'ai mis à jour le repo avec Devin lorsque j'ai écrit ces tutoriels. Le lien ci-dessus montre l'état du code en avril 2023, avant que je n'abandonne le projet. Le code mis à jour est disponible ici.
Voici le plan de nos quatre parties :
- Partie 1 - Mise en place et première demande de retrait
- Inscrivez-vous à Devin, connectez-vous à GitHub.
- Laissons Devin nettoyer le repo : remonter les dépendances, créer de nouvelles règles de lint et de nouveaux scripts, et ouvrir son premier PR.
- Partie 2 - Caractéristiques du transport maritime
- Utilisez Devin pour planifier l'interface utilisateur et l'API du nouveau navigateur.
- Créez des pages, mettez en place une base de données, des secrets, et demandez à Devin d'ouvrir des relations publiques.
- Partie 3 - Intégrations, tests et CI/CD
- Introduire les tests Vitest/Playwright et laisser Devin s'en occuper.
- Générez un pipeline d'actions GitHub, connectez les tickets à Jira, et connectez Devin à Slack.
- Explorez la fonction Wiki.
- Partie 4 - Sécurité, déploiement et maintenance
- Ajoutez l'authentification, déployez notre application et connectez Sentry pour la surveillance des erreurs.
A la fin, l'ancien repo CLI devrait être une application web soignée !
Avant de passer aux travaux pratiques, nous allons faire une présentation générale à Devin. Si vous savez déjà ce qu'est Devin et comment il fonctionne, n'hésitez pas à passer directement à la section sur l'installation.
Qu'est-ce que Devin ?
Devin est un agent de codage hébergé dans le cloud et entièrement autonome, développé par Cognition. Si vous le déposez dans un repo, il ouvre un shell, un éditeur et un navigateur en bac à sable, puis planifie et exécute des tâches de bout en bout sans toucher à votre machine locale.
Il a été lancé en mars 2024, avec l'aide de Cognition. billet de blog de Cognition indique que Devin a résolu 13,86 % des problèmes GitHub dans le monde réel sur le banc d'essai SWE, ce qui éclipse complètement le précédent SOTA de 1,96 %. En pratique, cela signifie que sur un sous-ensemble soigneusement choisi (570 problèmes), il a corrigé 79 bogues de projets populaires tels que Django et scikit-learn sans aide humaine.
C'est impressionnant, mais il s'agit d'un code de référence (qui consiste en des bogues serrés et bien définis avec des suites de tests), de sorte que le kilométrage réel varie. Quoi qu'il en soit, certains affirment qu'il est aussi performant qu'un junior dev.
Cas d'utilisation de Devin
Devin est un excellent partenaire si vous souhaitez mettre en œuvre le projet :
- Mises à jour incrémentales de la base de données : Il peut exécuter les tests, faire sauter les dépendances et corriger les cassures de manière itérative, ce qui est idéal pour les tâches du type "amener ce projet Node 14 à Node 20".
- Des tickets de fonctionnalités bien calibrés : Avec une question GitHub ou un ticket Jira comportant des critères d'acceptation clairs, la boucle plan-modification-test de Devin est assez efficace.
- Tâches non codantes : La régénération de documents, le câblage de modèles de CI ou le formatage en masse de fichiers peuvent être ennuyeux pour les humains, mais ils sont parfaits pour un agent.
Cependant, Devin n'est pas très bien adapté :
- Architecture verte: Il est difficile de dire "construisez-moi une plateforme SaaS à partir de zéro". Il a besoin d'échafaudages et obtient de meilleurs résultats lorsqu'il est placé dans un contexte plus large.
- Décisions ambiguës concernant les produits: Demandez-lui de choisir entre Stripe ou Stripe. Si vous pagayez pour obtenir des paiements, il se peut que le choix se fasse au hasard.
- Massive monorepos: Les limites de contexte l'obligent à paginer les fichiers à l'entrée et à la sortie, et les performances chutent sur les espaces de travail de 100 k-lignes.
Comment fonctionne Devin ?
Tous les agents de codage modernes, y compris Devin, exécutent une boucle qui reflète uncycle de contrôle robotique :
|
Stade |
Ce que Devin "voit" |
Technologie clé |
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Percevoir |
Lit les fichiers de code, les journaux de test, la sortie du terminal, le DOM du navigateur. |
Indexeur de code, analyseurs de logs |
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Connaître / Planifier |
L'invite de l'utilisateur se décompose en une liste de tâches, des motifs de commande et de l'outillage. |
Planificateur basé sur le LLM avec mémoire augmentée par récupération |
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Agir |
Exécuter des commandes shell, éditer des fichiers, cliquer sur des interfaces web |
Bac à sable sécurisé (Docker/VM) exposant des outils de type shell / éditeur / navigateur. |
|
Réfléchir / Apprendre |
Réexécute les tests, inspecte les différences, met à jour le plan (ou vous le demande) |
Invitation à l'autocritique + mémoire vectorielle |
|
Persister |
Sauvegarde de la chronologie et des artefacts pour une relecture ou un transfert |
Magasin d'objets dans le nuage + interface utilisateur de la ligne de temps |
Devin est construit comme une pile de modules coopératifs :
- Tout commence par l'interface de chat ou le bot Slack/Jira ticket, où vous énoncez l'objectif sous la forme d'une invite.
- L'invite est remise à un planificateur LLM qui développe l'objectif en un plan par étapes et autocritique chaque étape avant l'exécution.
- Un exécuteur léger sélectionne ensuite l'outil approprié pour chaque étape (shell, éditeur de code ou navigateur sans tête), le tout s'exécutant dans un espace de travail étroitement protégé par un bac à sable.
- Ce bac à sable est en fait un ordinateur portable dans le cloud qui isole les informations d'identification, donne à Devin une invite Bash, un éditeur de type VS-Code et une instance de Chrome sur laquelle il peut cliquer.
- Sous l'espace de travail se trouve une couche de mémoire qui stocke des instantanés vectorisés de la base de code, ainsi qu'une chronologie complète de toutes les commandes, de tous les fichiers diff et de tous les onglets du navigateur que Devin a touchés.
Pourquoi cette architecture est-elle si bonne ? Tout d'abord, la boucle de rétroaction étroite : dès que les tests échouent ou que les clients se plaignent, Devin peut itérer de manière autonome jusqu'à ce que la version devienne verte.
Deuxièmement, la conception du bac à sable rend la parallélisation des petites tâches triviale, car plusieurs bacs à sable peuvent fonctionner côte à côte sans se marcher dessus.
Troisièmement, la mémoire persistante permet à Devin de s'attaquer à des migrations de longue durée : l'agent peut conserver une liste de tâches partielles et les traiter pendant des heures ou des jours, ce qui signifie qu'il termine les refontes de masse plusieurs fois plus vite qu'un humain ne le ferait à la main.
Commencer avec Devin
Tout d'abord, créons un compte.
Inscrivez-vous et choisissez un plan
Dirigeons-nous vers devin.ai et cliquons sur "Get Started".
Les premières étapes de l'assistant sont assez faciles à suivre. On m'a demandé de répondre à quelques questions sur moi-même, sur l'entreprise et sur le nom de mon équipe. Si vous êtes un développeur solitaire comme moi, ce n'est pas un problème, l'assistant y pourvoit.
Il est alors temps de choisir un plan. Deux options s'offrent à vous :
- Core (pay-as-you-go) : Pour la plupart des développeurs solitaires, le plan Core est le moins cher : vous payez 20 $ d'avance, ce qui vous permet d'acheter 9 unités de calcul d'agent (ACU).
- Équipes: Le plan Teams vous donne droit à 250 UCA/mois. Cette page de documentation officielle fournit des informations détaillées sur les ACU et le modèle de facturation de Devin.
Le plan de base est un moyen peu coûteux d'essayer Devin, j'ai donc décidé de payer 20 $ et de voir jusqu'où cela me mènerait.
J'ai saisi mes coordonnées de paiement et j'ai eu la possibilité de définir un seuil de rechargement automatique afin que Devin puisse recharger les ACU automatiquement au lieu de s'arrêter en plein milieu d'une tâche. Je n'ai pas activé cette fonction et ne recommanderait probablement pas de le faire à ce stade. L'option est disponible ultérieurement dans les paramètres, de sorte que vous pouvez essayer une tâche pour commencer et voir quelle est votre utilisation. Vous pouvez également fixer des limites d'ACU par session, ce qui est utile pour éviter de dépasser le budget.
Calcul rapide : 20 $ / 9 UCA ≈ 2,25 $ par UCA. L'abonnement Teams (500 $/mois) ramène ce montant à 2 $ et précharge 250 ACU, mais vous n'économiserez de l'argent que si vous pensez que Devin fonctionnera plus de 30 heures par mois.
Se connecter à Github (et éventuellement à Jira et Slack)
La prochaine chose qui nous est demandée est de connecter un compte GitHub et de donner à Devin l'accès aux dépôts.
J'ai choisi de ne donner à Devin que l'accès à notre dépôt d'exercices fp-ts car c'est le seul qu'il doit connaître, et vous devriez probablement faire de même pour éviter toute modification involontaire du code.
Une fois cela fait, j'ai eu la possibilité de connecter un système de gestion de projet. Devin semble prendre en charge l'intégration avec Jira, GitHub Issues et Linear.
Les lignes en jaune indiquent qu'il est préférable que Devin utilise un compte de service spécifique et n'ait accès qu'à un seul espace de travail, même si cela signifie que vous devez créer un compte Jira dédié à cet effet.
Notez qu'il est possible d'ajouter l'intégration Jira ultérieurement à partir des paramètres, vous n'avez donc pas besoin de le faire à ce stade.
Vous avez également la possibilité de l'intégrer à Slack, mais je l'ai laissée de côté pour l'instant.
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Première tâche : Mise à jour d'un référentiel obsolète
Maintenant que nous sommes prêts, passons à la partie la plus amusante. Il est temps de voir à quel point Devin est bon !
Prompt à l'action
Une fois la configuration initiale terminée, voici la page sur laquelle nous atterrissons :
Comme on peut s'y attendre, tout commence par une invite. J'ai survolé toutes les petites icônes pour comprendre les fonctionnalités disponibles, puis j'ai rédigé mon message.
Prompt : Il y a quelques années, j'ai créé un repo appelé fp-ts-exercises, destiné à aider les développeurs à apprendre la programmation fonctionnelle en TypeScript à l'aide de la bibliothèque fp-ts. Il contient une série d'exercices locaux qui couvrent des concepts tels que Option, Soit, etc. Les apprenants clonent le répertoire, résolvent les exercices et exécutent des tests pour vérifier leurs solutions.
J'aimerais moderniser et relancer ce projet avec les objectifs suivants :
Mise à jour et refonte de la base de code existante
- Mettre à jour toutes les dépendances et assurer la compatibilité avec la dernière version de fp-ts
- Améliorer la structure, la lisibilité et l'expérience des développeurs
- Remplacer tout outil ou modèle obsolète (par exemple, passer de Mocha à Vitest, ou à un outil similaire, le cas échéant).
Ce n'était pas une très bonne idée, mais c'était le but. Les résultats d'un agent d'intelligence artificielle ne peuvent être meilleurs que les données qu'il reçoit, et un objectif vague peut être interprété de différentes manières. Dans le cas de Devin, le coût d'une mauvaise communication est important. Si les limites des exécutions et les résultats attendus ne sont pas clairement définis et que vous les fixez sur une tâche semi-complexe, vous gaspillerez beaucoup d'UCA.
Ce que je voulais tester ici, c'est la petite icône du "stylo magique" à côté du bouton "Envoyer". Il s'agit d'une fonction d'"analyse de l'invite" qui vous permet d'affiner votre invite avant de l'envoyer et d'exploiter au mieux les capacités de Devin.
Lorsque j'ai cliqué dessus, il a reformulé certaines parties de mon message, mais m'a également fait savoir qu'il y avait des possibilités d'amélioration.
C'était un excellent retour d'information, et j'ai donc modifié légèrement mon message pour y ajouter des exigences supplémentaires. Je n'avais pas mis en place de linting ou de tests unitaires à ce moment-là, j'ai donc spécifié qu'il devait exécuter les tests learners sur la solution du premier problème pour s'assurer que l'application se comportait comme prévu.
Prompt : Je souhaite moderniser et relancer mon dépôt fp-ts-exercices, qui aide les développeurs à apprendre la programmation fonctionnelle en TypeScript à l'aide de la bibliothèque fp-ts. Le référentiel contient des exercices locaux qui couvrent des concepts tels que Option et Soit. Les apprenants clonent le répertoire, résolvent les exercices et exécutent des tests pour vérifier leurs solutions. L'objectif est de mettre à jour le projet et d'améliorer l'expérience des développeurs. Veuillez procéder comme suit :
- Mettez à jour toutes les dépendances avec les dernières versions et assurez-vous de la compatibilité avec la dernière version de fp-ts.
- Refondre la base de code existante pour améliorer la structure, la lisibilité et l'expérience globale du développeur.
- Remplacez tout outil ou modèle obsolète. Par exemple, migrer de Mocha à Vitest, ou suggérer d'autres mises à jour d'outils appropriés. Veuillez justifier les changements d'outillage que vous proposez.
- Assurez-vous que tous les exercices et tests existants continuent à fonctionner correctement après les mises à jour et le remaniement.
Vous pouvez exécuter npm run solution -- option 01 pour vous assurer que les tests sont réussis et que tout fonctionne comme prévu.
Précisez les mesures que vous prendrez pour effectuer les mises à jour et le remaniement. Avant de procéder à des changements importants, proposez votre approche et obtenez un retour d'information.
Vous pouvez soumettre vos modifications à l'examen dans une Pull Request.
Bien sûr, l'analyse de l'invite cette fois-ci a donné lieu à un toast "L'invite a l'air bonne !
L'interface
J'ai envoyé mon message et Devin a immédiatement commencé à réfléchir.
L'interface utilisateur est un peu envahissante au premier abord, mais il est assez facile d'y naviguer une fois que l'on connaît la fonction de chaque élément. Voyons cela en détail.
Le panneau des sessions actives sur la gauche est rabattable, si vous préférez vous plonger dans une session à la fois.
Une interface de type chat vous permet de suivre le raisonnement de Devin et d'interagir avec lui.
La partie droite de l'écran est occupée par un panneau comportant plusieurs onglets : Progress, Shell, Browser et Editor. Ces onglets montrent le raisonnement et les étapes exacts que Devin exécute dans les différents environnements.
En cliquant sur chacune d'entre elles, vous pouvez voir les étapes qu'elle a suivies dans le shell (par exemple, cloner le repo), dans le navigateur (naviguer vers la page du repo github) et dans l'éditeur, qui est un éditeur de type VSCode avec tous les fichiers du repo (c'est là qu'il modifiera notre code par la suite). L'onglet de progression met en évidence les étapes de l'exécution.
En haut à droite de l'écran, vous trouverez une autre série d'onglets : Timelapse, IDE, et Navigateur. Ce sont les vues vers lesquelles vous pouvez naviguer et que vous pouvez utiliser. L'onglet Timelapse actuellement sélectionné montre les progrès et les actions de Devin, comme nous l'avons expliqué plus haut. La fonction interactive timelapse (vous pouvez voir le "Live" et la barre de progression en bas) vous permet de rejouer une session. L'onglet IDE ouvre un IDE en ligne semblable à VSCode où vous pouvez modifier votre code et même le livrer à GitHub.
Planification et raisonnement de Devin
Devin a réfléchi pendant quelques minutes, a analysé l'ensemble de la base de données et a expliqué ses actions à chaque étape. Notez le message en surbrillance "Devin a cloné le repo, envisagez de mettre en place un espace de travail Devin". Nous y reviendrons plus tard.
Il a ensuite proposé un plan, m'a dit qu'il était très confiant et m'a demandé de confirmer :
J'étais assez satisfait de ce plan, j'ai donc cliqué sur Confirmer. Devin s'est immédiatement attelé à la tâche.
Voyez-vous le petit menu déroulant "Agent" en bas de l'interface de chat ? L'autre option du menu est "Demander". Cette fonctionnalité n'interrompt pas le travail de Devin mais vous permet d'interagir avec lui. J'ai décidé de le tester en lui demandant d'ajouter des scripts de vérification de linting et de compilation TypeScript.
Le travail avait déjà commencé, mais il m'a dit qu'il veillerait à ajouter ces scripts (et il l'a fait !).
La demande d'extraction
Je n'ai pas chronométré exactement, mais au bout de quelques minutes, une pull request était prête, et la description était complète et précise.
Il a été agréablement surpris de constater qu'elle a utilisé son initiative pour faire plus que s'assurer que les tests de la première solution étaient concluants. Il a testé la troisième solution, mais aussi le premier exercice, et a vérifié que les tests échouaient (comme prévu, puisqu'aucun apprenant n'a terminé l'exercice).
J'ai examiné le PR et j'ai pensé que mes scripts de linting et de compilation TypeScript allaient échouer. Il manquait, par exemple, un "type":"module" dans mon package.json.
Je ne sais pas pourquoi Devin n'a pas exécuté ces scripts après les avoir écrits pour s'assurer qu'ils fonctionnaient. Parce que je ne lui ai pas demandé explicitement de le faire ? Ou parce que j'ai ajouté ces exigences après qu'il ait commencé son travail ?
J'ai décidé d'utiliser l'éditeur de code en ligne pour corriger l'erreur de Devin, ce qui m'a pris environ 5 minutes. J'ai exécuté toutes les commandes dans le terminal, et tout semble se dérouler comme prévu après ma correction.
J'aurais pu déléguer la réparation à Devin, mais c'était plus rapide de le faire moi-même. En cinq minutes environ, j'ai exécuté les scripts, confirmé les échecs de lint et de compilation et identifié la cause. Deux minutes plus tard, le correctif était en place et tous les contrôles étaient réussis. Rédiger un message détaillé, attendre que Devin s'exécute, puis examiner le résultat aurait pris plus de temps.
Trouver le juste milieu entre l'effort humain et l'effort de l'IA est un art subtil : lorsqu'une modification est manifestement facile à apporter, je préfère la faire plutôt que de taper "veuillez corriger ceci" et d'attendre. Chacun a ses préférences, et votre propre limite variera en fonction de votre expertise, de la tâche et - soyons honnêtes - de votre humeur du jour.
Fin de la session
A ce stade, j'avais terminé la modernisation du repo, et tout fonctionnait comme prévu. Et maintenant ? Comment puis-je mettre fin à une session et suis-je toujours facturé pour ce temps d'inactivité ?
L'interface est devenue un peu confuse à ce stade. Sur le côté droit, dans le menu de la session, j'avais deux options : endormir Devin ou mettre fin à la session.
J'ai consulté la documentationet voici ce que j'ai trouvé : Devin n'utilise pas d'ACUs lorsqu'il dort, et il se met automatiquement en veille après ~0,1 ACUs d'inactivité.
J'ai également demandé aux médecins de l'IA bot quelle était la différence entre le sommeil et la cessation d'activité :
La réponse était assez claire. Notre travail étant terminé, j'ai mis fin à la session.
Mise en place de notre Repo dans l'espace de travail de Devin
Vous souvenez-vous du message en surbrillance que nous avons reçu dans le chat pendant que Devin planifiait son travail ? Il nous a demandé d'installer le repo sur la machine de Devin, afin que nous n'ayons pas à le cloner à chaque fois que nous voulions travailler dessus. Mais pourquoi voudrions-nous faire cela ?Chaque nouvelle session démarre avec une nouvelle machine virtuelle, donc sans configuration, Devin doit le faire :
- Élaborer notre base de code à partir de zéro
- Installez toutes les dépendances et tous les outils
- Découvrez la structure et les conventions de notre projet
- Perdre un temps précieux sur l'installation de l'environnement au lieu du travail réel
La mise en place de notre repo est donc une approche plus efficace en termes de coûts et de temps. Il est également plus cohérent puisque chaque session commence avec la même configuration et que Devin sait exactement comment exécuter, tester et lester notre code.
Cette fonction se trouve dans le panneau de navigation de votre équipe et les étapes sont, une fois de plus, assez simples à suivre.
Nous commençons par spécifier les commandes pour extraire la dernière version du dépôt :
Vous pouvez saisir des commandes personnalisées et cliquer sur le bouton "Vérifier la commande" pour les exécuter automatiquement dans le terminal devant vous. Vous pouvez voir s'ils réussissent ou échouent en quelques secondes.
J'ai sauté l'étape de la configuration des secrets, car nous n'en avons pas pour l'instant. L'installation et la maintenance des dépendances fonctionnent de la même manière, et une fois que votre commande a réussi, l'étape est marquée comme terminée.
Les autres étapes se déroulent de la même manière et, une fois toutes les étapes terminées (ou sautées, si elles ne s'appliquent pas), votre configuration est sauvegardée.
Utilisation et révision de la session
Jusqu'à présent, nous avons accompli une tâche simple avec Devin, créé une demande d'extraction, l'avons fusionnée et avons mis en place notre dépôt pour les sessions futures. Jetons un coup d'œil aux données de notre session. En cliquant sur la petite icône en haut de la session, vous ouvrez une fenêtre modale contenant des informations sur la session :
La taille de notre session est XS, ce qui, d'après le guide des tailles de Devins, était plutôt bien.
Si vous cliquez sur le bouton "Générer des informations" et attendez quelques secondes, vous pourrez voir des informations générales sur votre session, les étapes spécifiques que Devin a suivies et où il a échoué.
J'ai également voulu savoir combien d'UCA nous avions utilisées. Une chose étrange que j'ai remarquée est que la page des plans indiquait qu'il me restait 8,73 ACU, alors que j'avais déjà utilisé 1,7 ACU sur un total de 9 (voir la surbrillance bleue dans la section Core).
La page Usage & Limites, en revanche, indique correctement que nous avons utilisé 1,7 ACU et qu'il nous reste 7,3 ACU.
J'ai vérifié 18 heures plus tard, et la page Plans indiquait alors 7,3 UCA restantes, ce qui signifie qu'il y a un léger retard dans la mise à jour de ces informations. Veillez à utiliser la page Utilisation et limites comme source de vérité pour éviter les surprises !
Cela en valait-il la peine ?
Faisons les comptes.
Donc, 1,7 UCA à 2,25 $/UCA = 3,83 $ pour cette session.
J'ai passé environ 20 minutes sur le site à faire des incitations et des révisions. Faire tout cela manuellement aurait duré bien plus longtemps, et j'aurais remis à plus tard chaque étape, car c'est le genre de tâche que je trouve particulièrement ennuyeuse. Pour le prix d'un cappuccino, Devin m'a déchargé du travail. Je ferais cet échange n'importe quand.
Quelle est la prochaine étape ?
D'accord, nous l'avons fait :
- Création de notre compte
- Connexion à notre dépôt GitHub
- Mettre en place le repo pour les sessions futures sur la machine de Devin
- Exécution de notre première tâche de mise à niveau des dépendances
- Examen de nos paramètres de session et de l'usage qui en est fait
Un bon début ! Dans le prochain tutoriel, nous approfondirons les capacités de Devin en lui demandant de planifier et de mettre en œuvre des fonctionnalités complètes, avec des intégrations d'API et de bases de données.
Si vous êtes prêt à continuer, cliquez sur le deuxième élément de la liste ci-dessous pour accéder au deuxième tutoriel :
- Mise en place et première Pull Request
- Expédition d'une tranche verticale avec Devin (Partie 2)
- Intégrations, tests et CI/CD (Partie 3)
- Sécurité, déploiement, maintenance (partie 4)