ابزارهای توسعه
Devin
Cloud coding agent that plans, edits, runs, and tests software tasks
نتیجه ارزیابی
رابط کاربری را با خود محصول اشتباه نگیرید. ارزش پایدار Devin در مدل اختصاصی، درک بستر کد و یکپارچگی آن است که با پیادهسازی ساده و یکباره نمیتوان آن را به شکلی پایدار ساخت. بنابراین، این پرامپت فقط نزدیکترین ابزار تسلیبخش شخصی را میسازد.
- زمان تقریبی ساخت
- جایگزین واقعی نیست؛ ساخت نسخه تسلیبخش در یک تا دو روز
- هزینه تقریبی اجرا
- Maintain model adapters, token budgets, indexing, sandboxing, diff application, test runners, and editor integrations.
- اشتراک محصول اصلی
- رایگان در ماه
چه چیزی را از دست میدهی؟
- یکپارچگی صیقلخورده با محیط ادیتور و تأخیر پایین
- سیاستهای سازمانی، گزارشهای عملکردی (Telemetry) و پشتیبانی
- کیفیت مدل برنامهنویسی سطح اول و پیشرو
- زیرساخت پردازش کدهای بسیار حجیم با بستر باز (Large-context)
پرامپت شروع
برای شروع ساخت، مستقیم کپیاش کن.
Build the closest honest consolation tool inspired by Devin; do not claim to replace its structural moat. Use exactly this stack: Python 3.12 + Typer + SQLite. Primary job: Build a repository-local autonomous coding agent assistant that indexes one codebase, calls one model, proposes diffs, runs tests, and records every change. Start from an empty folder and create the complete working project. Make the default mode single-user and private. Store user data locally unless the core job requires the declared self-hosted database. Do not add analytics, telemetry, ads, or third-party accounts. Put every secret and external credential in .env and provide .env.example. Use realistic sample data that is clearly labelled and easy to delete. Implement the smallest polished interface that completes the core loop end to end. Include clear empty, loading, validation, success, and failure states. Add import and export so the user is not trapped in the app. Use accessible keyboard navigation, labels, focus states, and sensible contrast. Validate untrusted input and never log secrets or private file contents. Deliberately exclude these paid-product advantages: IDE-wide polish and latency; enterprise policy, telemetry, and support; frontier coding model quality. Do not fake integrations, network effects, proprietary data, model quality, compliance, or security claims. Where an external API is optional, keep the app useful without it and explain the degraded mode. Write focused unit tests for the data model and the most important workflow. Add one end-to-end smoke test that proves the core loop works. Create a README with setup, permissions, architecture, data location, backup, and limitations. Add scripts for install, development, test, build, and a production-style local run. Run the tests and build before finishing, then fix errors rather than merely describing them.
برای ساختش کمک میخوای؟
ابزارهای مشابه
اگر این ابزار را بررسی میکنی، این گزینهها هم احتمالاً به کارت میآیند.
به درد یکی دیگه هم میخوره؟



