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devv.ai 发布 GitHub 模式（Beta）
在快速模式和 Agent 模式的基础上，我们增加了 GitHub 模式，支持连接到对应的 Repo 进行搜索、问答和代码生成。
目前还在 Beta 测试阶段，点击「Join Beta Now」即可加入测试，完全免费，我们会逐渐放出对应的测试资格。
不同于传统的 embedding 做法，Devv 为不同语言的代码仓库编写了专门的程序分析 indexer，包括会分析语法结构、函数的调用链关系等等，显著提升了效果。
在快速模式和 Agent 模式的基础上，我们增加了 GitHub 模式，支持连接到对应的 Repo 进行搜索、问答和代码生成。
目前还在 Beta 测试阶段，点击「Join Beta Now」即可加入测试，完全免费，我们会逐渐放出对应的测试资格。
不同于传统的 embedding 做法，Devv 为不同语言的代码仓库编写了专门的程序分析 indexer，包括会分析语法结构、函数的调用链关系等等，显著提升了效果。
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devv.ai 是如何做设计的？
我们没有设计师，所有的设计稿都是通过 tldraw 画出原型，然后直接交由前端开发产出初始版本，并在这个基础上进行优化 & 迭代。
在确定了整套 design system 的前提下，这种方式可以让我们更加 focus 在产品上，并以非常快的速度进行迭代。
我们没有设计师，所有的设计稿都是通过 tldraw 画出原型，然后直接交由前端开发产出初始版本，并在这个基础上进行优化 & 迭代。
在确定了整套 design system 的前提下，这种方式可以让我们更加 focus 在产品上，并以非常快的速度进行迭代。
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devv.ai 招人 ing 🙌🏻
公司介绍：Devv.AI 正在构建面向开发者的垂直 AI 搜索引擎，目前已获得头部美元基金天使轮融资，产品发布 4 个月即获得 50 万+ 开发者用户。
这两个岗位均为 remote 的岗位，感兴趣的同学可以发送简历到 join@devv.ai ，并注明职位。
具体的 JD 👇
职位：产品运营实习生
职责：
- 参与官方账号、社区、邮件的日常运营工作；
- 参与对应的产品文案、发布流程；
- 参与用户、合作方的对接；
- 参与部分产品 & 设计相关的工作；
要求：
- 目前本科/Master/PhD 在读，CS 相关专业优先；
- 熟练使用英文；
- 熟悉 Figma 等工具，拥有基本的产品技能，能独立完成基本设计和 PRD。
---
职位：前端开发实习生 / 全栈开发实习生
职责：
- 参与 Devv 及内部系统的开发与维护
要求：
- 目前本科/Master/PhD 在读，CS 相关专业优先；
- 熟悉 React/Next.js/Go 等相关技术栈；
→ join@devv.ai
公司介绍：Devv.AI 正在构建面向开发者的垂直 AI 搜索引擎，目前已获得头部美元基金天使轮融资，产品发布 4 个月即获得 50 万+ 开发者用户。
这两个岗位均为 remote 的岗位，感兴趣的同学可以发送简历到 join@devv.ai ，并注明职位。
具体的 JD 👇
职位：产品运营实习生
职责：
- 参与官方账号、社区、邮件的日常运营工作；
- 参与对应的产品文案、发布流程；
- 参与用户、合作方的对接；
- 参与部分产品 & 设计相关的工作；
要求：
- 目前本科/Master/PhD 在读，CS 相关专业优先；
- 熟练使用英文；
- 熟悉 Figma 等工具，拥有基本的产品技能，能独立完成基本设计和 PRD。
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职位：前端开发实习生 / 全栈开发实习生
职责：
- 参与 Devv 及内部系统的开发与维护
要求：
- 目前本科/Master/PhD 在读，CS 相关专业优先；
- 熟悉 React/Next.js/Go 等相关技术栈；
→ join@devv.ai
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分享一下 devv.ai 背后的故事：
我们是如何在几个月的时间里构建 Devv，增长到 50 万用户，并每个月收入 3 万美金的
之前的一篇 Post 被 Reddit removed 了，新发表了一篇，欢迎大家 upvote & comment（最好使用英文）。
👇
www.reddit.com
我们是如何在几个月的时间里构建 Devv，增长到 50 万用户，并每个月收入 3 万美金的
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基于 Claude Opus 搭建了一套 personalized 的营销工具。
打算写点 Python 把这个工具糊一下，直接实现自动化营销。
很多人好奇为啥 Devv 的团队规模这么小，因为我们在大量场景都 leverage AI 来帮我们完成工作，目前很多东西都比较难标准化，也没有什么好的 SaaS 能满足，只能自己写了。
打算写点 Python 把这个工具糊一下，直接实现自动化营销。
很多人好奇为啥 Devv 的团队规模这么小，因为我们在大量场景都 leverage AI 来帮我们完成工作，目前很多东西都比较难标准化，也没有什么好的 SaaS 能满足，只能自己写了。
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一些关于 Devin 的想法
很多投资人 & 行业内朋友都来询问怎么看待 Devin 这个产品，发布的第一时间就有关注，并且自己也在 building developer tools，所以来写一些简单的 comments，可能过段时间就打脸。
1. 我更倾向于把 Cognition Labs 这家公司看做是一家类似于 DeepMind 的研究型公司，而不是商业型公司，这两种公司的目标和愿景是不一样的；
2. Devin 发布的演示视频很惊艳，能够处理一些基本的 GitHub Issue，甚至能解决 Upwork 上实际的问题，但是对于更复杂的场景能够解决得多好现在还是未知的 (目前还没有拿到测试资本)，SWE-bench 13% 的指标还是不能直接用在生产环境上 (无干预情况下)；
3. 软件开发是一个复杂的系统性工程，实际的 coding 其实只占其中的很少一部分，理解需求、生成代码、Debugging、优化、部署等等涉及到非常多的环节；
4. Devin 演示的一个亮点是，它所展示的决策树很长 (按照 blog 中提到能有上千个决策节点)，这个要求底层模型有非常强的 reasoning 能力和 long context window，目前看起来 Devin 应该并没有 train 自己的模型 (或者说只是在 reasoning 的某些环节使用了 finetune 的模型)，核心的 reasoning 能力可能还是基于 GPT-4；
5. Devin 的演示中遇到了很多出现 error 需要 debug 的情况，这个相当于是在决策树中需要回退到某个节点，选择其他路径中的某一条，如何判断哪条路径后续是正确的？Devin 在演示的过程中有一个 keyError，解决的办法是添加一个 try catch 来捕获这个 error，这条决策路径不一定是对的，比如说如果前置的代码里面已经有这个 keyError 了，那么后面再捕获这个 error 就没有意义。如果是人来进行决策，就会对可能的清况有一个更详尽的分析 (或者说直觉)；
6. 抛开各种营销号吸引眼球的标题，现在来说 Devin 代替开发者还太早，不过自动驾驶 Day 1 也不是能直接上路驾驶的，L5 级别的自动化软件开发一定是终局；
7. Devin 在用户交互上提供了一些新的探索，不再是调用外部的工具，而是自己维护了一套系统内的 shell, code editor, browser，这样的好处是可以自定义一套 DSL 来操作这些工具。但是如果考虑到现阶段没有办法实现完全的无干预 coding 的话，这套方案是和现在的整个 development workflow 脱离的。
------
一些私货：
1. Devv 最开始的愿景就是 Redefine development tools and achieve L5 level of automated software development. 为什么没有选择直接做一个 automated coding agent，就是因为当前的技术还不满足构建一个能够在生产环境使用的 coding agent，作为一家商业公司，这个路是很难直接走通的。Devv 的方法是先选择能够落地的、开发者日常最高频和刚需的信息检索这个场景去切入；
2. Devv Agent 当前的目标也不是做一个完全 automated 的 agent，而是在更好地辅助开发者去解决开发流程中遇到的问题，本质上还是在 copilot。
Jiayuan from devv.ai
很多投资人 & 行业内朋友都来询问怎么看待 Devin 这个产品，发布的第一时间就有关注，并且自己也在 building developer tools，所以来写一些简单的 comments，可能过段时间就打脸。
1. 我更倾向于把 Cognition Labs 这家公司看做是一家类似于 DeepMind 的研究型公司，而不是商业型公司，这两种公司的目标和愿景是不一样的；
2. Devin 发布的演示视频很惊艳，能够处理一些基本的 GitHub Issue，甚至能解决 Upwork 上实际的问题，但是对于更复杂的场景能够解决得多好现在还是未知的 (目前还没有拿到测试资本)，SWE-bench 13% 的指标还是不能直接用在生产环境上 (无干预情况下)；
3. 软件开发是一个复杂的系统性工程，实际的 coding 其实只占其中的很少一部分，理解需求、生成代码、Debugging、优化、部署等等涉及到非常多的环节；
4. Devin 演示的一个亮点是，它所展示的决策树很长 (按照 blog 中提到能有上千个决策节点)，这个要求底层模型有非常强的 reasoning 能力和 long context window，目前看起来 Devin 应该并没有 train 自己的模型 (或者说只是在 reasoning 的某些环节使用了 finetune 的模型)，核心的 reasoning 能力可能还是基于 GPT-4；
5. Devin 的演示中遇到了很多出现 error 需要 debug 的情况，这个相当于是在决策树中需要回退到某个节点，选择其他路径中的某一条，如何判断哪条路径后续是正确的？Devin 在演示的过程中有一个 keyError，解决的办法是添加一个 try catch 来捕获这个 error，这条决策路径不一定是对的，比如说如果前置的代码里面已经有这个 keyError 了，那么后面再捕获这个 error 就没有意义。如果是人来进行决策，就会对可能的清况有一个更详尽的分析 (或者说直觉)；
6. 抛开各种营销号吸引眼球的标题，现在来说 Devin 代替开发者还太早，不过自动驾驶 Day 1 也不是能直接上路驾驶的，L5 级别的自动化软件开发一定是终局；
7. Devin 在用户交互上提供了一些新的探索，不再是调用外部的工具，而是自己维护了一套系统内的 shell, code editor, browser，这样的好处是可以自定义一套 DSL 来操作这些工具。但是如果考虑到现阶段没有办法实现完全的无干预 coding 的话，这套方案是和现在的整个 development workflow 脱离的。
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一些私货：
1. Devv 最开始的愿景就是 Redefine development tools and achieve L5 level of automated software development. 为什么没有选择直接做一个 automated coding agent，就是因为当前的技术还不满足构建一个能够在生产环境使用的 coding agent，作为一家商业公司，这个路是很难直接走通的。Devv 的方法是先选择能够落地的、开发者日常最高频和刚需的信息检索这个场景去切入；
2. Devv Agent 当前的目标也不是做一个完全 automated 的 agent，而是在更好地辅助开发者去解决开发流程中遇到的问题，本质上还是在 copilot。
Jiayuan from devv.ai
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发布 Instant Code Running 🌟
现在 devv.ai 支持直接运行 Python 代码了，可以很方便地对生成的代码进行验证 & 实验。
未来，Devv 可以成为一个基于 AI 的可交互式的 Jupyter Notebook。
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devv.ai
现在 devv.ai 支持直接运行 Python 代码了，可以很方便地对生成的代码进行验证 & 实验。
未来，Devv 可以成为一个基于 AI 的可交互式的 Jupyter Notebook。
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✨ 发布 Devv Agent
Devv Agent 可以提供更准确、更详细的回答，它会理解你的需求，并分解任务，最终输出一个详尽的答案。
Devv Agent 底层基于的是 Multi-agent 的架构，根据不同的需求场景，会采用不同的 Agent 和语言模型。
我们也同步推出了 Devv Pro 的付费版本，付费用户可以：
- 无限制的搜索次数
- 使用 Agent Mode 来提升准确性
- 生成内容会采用更高级的模型 (GPT-4, Claude, 以及 Mistral-Large)
- GitHub 集成 (即将发布)
现在正在早鸟价阶段，在 4/1 号前订阅的用户可以永久使用当前的价格来续费，月费 20% 折扣，年费 40% 折扣。
同时，我们也针对 没有信用卡的用户提供了一次性付费的选项。
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devv.ai
Devv Agent 可以提供更准确、更详细的回答，它会理解你的需求，并分解任务，最终输出一个详尽的答案。
Devv Agent 底层基于的是 Multi-agent 的架构，根据不同的需求场景，会采用不同的 Agent 和语言模型。
我们也同步推出了 Devv Pro 的付费版本，付费用户可以：
- 无限制的搜索次数
- 使用 Agent Mode 来提升准确性
- 生成内容会采用更高级的模型 (GPT-4, Claude, 以及 Mistral-Large)
- GitHub 集成 (即将发布)
现在正在早鸟价阶段，在 4/1 号前订阅的用户可以永久使用当前的价格来续费，月费 20% 折扣，年费 40% 折扣。
同时，我们也针对 没有信用卡的用户提供了一次性付费的选项。
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