プライベートリポジトリ活用のための技術と戦略
新メンバーの立ち上がりに時間がかかる
巨大なコードベースの全体像が不明
ドキュメントが古くて役に立たない
自然言語でコードを検索し、
即座に回答を得る
リポジトリを自動分析し、
常に最新のドキュメントを生成
迅速なセットアップ
Cognitionによるマネージド環境
最大限のセキュリティ
自社クラウド内でのデータ保持
重要: VPCモデルを選択する前に、次の事実を知る必要があります。
これは完全なオンプレミスではありません
あなたのVPC (AWS/Azure)
実行環境 (DevBox)
コードはこちらで処理されますセキュアな
WebSocket通信
(必須)
Cognition Cloud
AIの頭脳 (制御プレーン)
指示はこちらから来ますデータは安全ですが、AIの制御はCognition社のクラウドに依存するハイブリッド構造です。
Devinに許可するリポジトリは
必要最小限に絞る
Devinの権限は「組織」に付与され、
個々のユーザー権限を無視します
つまり、Devinを使えるユーザーは誰でも、Devinに与えられた全ての権限を行使できる可能性があります。
1. 質問
「認証ロジックはどこ?」
2. 検索
コードベースを探索
3. 回答
コード引用付きで解説
1. 接続
リポジトリを連携
2. 分析
コードと依存関係を解析
3. 生成
アーキテクチャ図を含むWikiを作成
Repo A (Frontend)
Repo B (Backend)
Repo C (Shared Lib)
1つの機能改修が、複数のリポジトリにまたがる場合は?
UIからの直接的な複数リポジトリ横断検索はサポートされていません。
大規模タスク
Devin A
Devin B
サブタスクに分割
基本的なアプローチですが、手動での管理が必要です。
リポジトリ間の関係性を
Devinに記憶させる
複数リポジトリにまたがる
定型作業をテンプレート化する
これが複数リポジトリ環境を攻略する真の鍵です。
Devinのポテンシャルを最大限に引き出すには?
コンテキストが分断されがち
(高度な戦略が必須)
関連コードが1箇所に集約
(Devinが自然に全体を把握)
密結合なプロジェクトでは、モノレポがDevinの効率を最大化する可能性があります。
AIのリスクをどう管理するか?
ライセンス以外の隠れコストは?
チームはどう使いこなすか?
総所有コスト(TCO)の内訳を正しく評価する
VPCモデルはAWS i3.metalのような高スペックなインスタンスが必須なため、インフラコストの試算が重要です。
正しい知識と戦略で、開発チームを次のレベルへ。