使用 Devin 进行软件开发：集成、测试与 CI/CD（第 3 部分）

了解 Devin 如何通过管理 Jira 工单、更新 Slack，并在合并前使用 GitHub Actions 运行 CI/CD 检查来融入团队工作流。

Marie Fayard

已更新 2026年10月6日 · 12分钟阅读

使用 AI 探索

ChatGPT Claude Perplexity

欢迎回来！在第二篇教程结尾，我们已经拥有了一个粉彩主题的 fp-ts 操作台、NestJS + PostgreSQL 的后端，以及匿名 UUID 进度跟踪。

您可以在此处访问 Devin 系列的全部教程：

到目前为止所做的工作非常适合个人黑客式开发，但现在该看看 Devin 与团队工作流的整合效果了。在第三篇教程中，我们将关注：

集成：Devin 会打开 Jira 工单、着手处理它们，并将每个 PR 的状态直接广播到 Slack。
质量闸口：我们将为 API 添加 Jest 单元测试、为 UI 添加 Playwright 端到端流程，并强制 90% 覆盖率。
CI/CD：GitHub Actions 会进行 lint、类型检查、运行全部测试，并在合并前将 Playwright 报告附加到 Pull Request。

暂不涉及认证和生产部署，这些将放在第 4 部分！

在 Devin 上设置 Slack 集成

将 Devin 接入您的沟通与工单流程完全是手动操作，通过 Devin 的界面完成。

您可以在 Devin 设置的集成选项卡中连接 Slack，或从 Slack 应用目录安装“Devin AI”应用。

该应用在 OAuth 对话框中仍显示“未获 Slack 批准”。Cognition 表示其安全审查正在进行中，不影响功能。

然后选择一个频道：

您可以只需提及一下就与 Devin 对话：

它会开启一个会话，您可以在 UI 中访问：

默认情况下，您会在所选频道收到 PR 更新通知，但您可以在每个会话的参数中微调不同的通知设置。

在 Devin 上设置 Jira 集成

要与 Jira 集成，您需要创建一个专用的机器人用户（例如，devin-bot@…）账号，并在 Devin → Team ▸ Integrations ▸ Jira 下关联这些凭据。

随后，您可以使用个人账号创建新工单并添加 devin 标签。

Devin 会发布一条包含计划纲要的分析评论，并提示“开始会话？”。输入“yes”允许其编写代码，或移除该标签以将工单保留为仅由人工处理。

注意：Devin 不会自动在看板上移动卡片。您或您的 PM 仍需将其拖动到 In Progress 或 Done。这样可将工作流控制权保留在人类手中。

让 Devin 从 Jira 工单开展工作

当 Slack 和 Jira 接好线后，我尝试了一次真正的“把代理当队友”实验，把真实工单抛给 Devin，看看它是否能在无需手把手引导的情况下完成实现。

我使用的工作流

我的流程如下：

在我新建的 JIRA 项目中创建工单，并写清验收标准。
添加 devin 标签，这是提示 Devin 进行分析的信号。
Devin 会评论一个分步计划、信心评估，并询问“开始会话？”

我回复“Yes”。工单显示“会话已开始”，并给出 Web IDE 链接。当 PR 合并时，Devin 会将“Merged ✅”发布回 Slack，然后我在看板上移动卡片。在我回答“Yes”之前，这些都不消耗 ACU。

五个真实工单，五种迥异结果

以下是五个真实工单的简要情况：

工单	计划工作	ACU	Devin 实际表现
迁移 SQLite → Postgres	更换数据库引擎，运行迁移	0.6	无懈可击。一次提交，测试保持通过。
改进 Sandpack UI 并修复失败的测试	UI 微调 + 测试稳定性	5.0（两次会话）	执意切回SQLite，漏掉迁移脚本，烧掉 ACU。最后我把 UI 与测试拆成两个提示，才在上限内完成。
在列表中显示完成勾选	在练习列表中添加 ✓ 徽章	0.8	一击成功；甚至加了乐观 UI。
验证发现系统	端到端检查每个文件都被解析	2.6	后端检查通过，但前端错误仍在。需要两次轻推。
移除废弃的成就代码	删除功能开关与陈旧组件	0.4	Devin 警告“低置信度”，然后精确移除了 30 个文件，并更新了 import，毫无差错。

看起来有些随机的点

以下方面还有待改进：

PR 标题：我在每个提示中都指定了命名模式，但 Devin 每次都会发明一种新格式。
数据库忠诚度：在一个工单中它迁移到了 Postgres，而在另一个工单中又默默地重新引入了 SQLite。
ACU 估算：分析评论称 sandpack 工单需 1.5 ACU，实际上是两次会话、5 ACU。
信心与执行：一个低置信度的工单 3 分钟完美执行；一个高置信度的工单折腾了 45 分钟。

Devin 在 Jira 上的表现颇有前景：两个工单完美收尾，一个稍加引导即可，最糟也只是耗时而非回滚。但一致性仍不足，因此紧凑的范围界定与明确的约束会很有帮助。

用 Jest 与 Playwright 添加自动化测试

在聊天与工单流转畅通后，下一步是确保坏代码无法混入。我让 Devin 做两件事：后端单元测试，以及模拟学习者在浏览器中编辑练习的 Playwright 端到端测试。

后端单元测试：出乎意料的顺利

我让 Devin 为 GraphQL resolver、服务层和 Prisma 模型编写 Jest 测试套件。当我询问 ACU 估算时，它回复了 20 ACU！！

我觉得这肯定是个错误，还是启动了任务。结果只花了 1.1 ACU，而且是迄今执行得最好的一项任务。

Playwright e2e：红墙、绿墙

这项稍贵一些，花了 2.3 ACU。

录制的流程：打开 /learn/option-01 → 编辑代码 → 等待 ✓ → 刷新页面 → ✓ 仍然存在。

首次运行约 70% 的断言失败。出现了许多尺寸变更的毛刺、仪表盘计数滞后，甚至“快乐路径”也会抖动失败。

尽管我在提示中写了“忽略失败测试，稍后再修”，Devin 还是不断改动代码，直到套件大多变绿（有用，但不是我要求的）。

系统里仍有一些 Bug，所以仍有测试失败。但这没关系，我们之后会把这些问题理顺，让所有测试都变绿。

添加一键 GitHub Actions 流水线

在单元与端到端测试就位后，最后一步是确保每个 Pull Request 都会自动运行这些检查。我让 Devin 提供一个极简工作流，不要制品、不要覆盖率闸口，只要 lint → 类型检查 → 测试。

Devin 一次性交付了一个令人惊喜的精致流水线，无需任何后续提醒：

零配置漂移：Devin 复用了已有 npm 脚本，无需学习新工具。
全面并行：Lint、类型检查与两套测试并行运行，整个工作流在 GitHub 的免费 runner 上约 4 分钟内完成。
清晰分诊：即便 ESLint 失败而测试通过，汇总作业仍会报告 lint 错误；您不会合并“部分为红”的代码。

Devin 推送了工作流，等待 GitHub 中的检查完成，确认无误后才宣布完成。不得不说，0.4 ACU 就得到一个完整可用的流水线，很难超越。YAML 显然是 Devin 的舒适区。

合并该工作流后，每个 PR 都必须通过 lint、编译以及两套测试，大家才能按下绿色按钮！

Devin 的内置 Wiki

Devin 自带一个可与您的代码并存的“Wiki”。它是一套轻量的、自动生成的知识库，代理在工作时既可读取也可写入。连接了 Slack、Jira 和 CI 之后，这个 Wiki 很适合放置架构笔记。值得一看！

据我所知，这不是手动可编辑的，您需要依赖 Devin 来保持 Wiki 更新。

成本与时间快照及思考

当所有集成、测试与流水线上线后，我统计了费用与用时：

工作模块	ACU	动手时间	备注
Slack 与 Jira 接入	0.0	10 分钟	手动 OAuth 点击；无代理用时。
5 个 Jira 工单	9.4	2 小时推动与评审	两个工单尚可，一个需要推动、重试与测试，一个卡在 SQLite 切换。
Jest 单元套件（API）	1.1	5 分钟评审	Devin 的“20 ACU”惊吓变成了 1 ACU 的精品。
Playwright e2e 套件（web）	2.3	10 分钟评审	Devin 无视“不要修代码”，一路修到只剩 3 个测试为红。
GitHub Actions 流水线	0.4	3 分钟微调	一页 YAML；首试即绿。
合计	13.2 ACU	≈ 2 小时 30 分钟	≈ $30（Core 价位）。