Devin vs Claude Code 对比

Cognition 推出的云端自主软件工程师智能体

VS
Claude Code

Anthropic 推出的终端原生、审批门控且沙盒化的编码智能体

18 分钟阅读AI

快速结论

Devin 的旗舰基准 FrontierCode 由它自己搭建;在第三方评测中表现参差不齐:在 DeepSWE 1.1 和 Terminal-Bench 2.1 上超过 Fable 5.1,但在 Terminal-Bench 4 上落后。在价格上 Claude Code 更可预测:平均每天约 13 美元,且在 print 模式下有 `--max-budget-usd` 硬性上限。在定义明确、有测试把关的任务上可以尝试 Devin;在架构不明确的任务上,Claude Code 的审批门控模式更安全。最终决定用试点来验证。

DevinClaude Code
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评分对比

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详细评分

详细评分: Devin 和 Claude Code ——按类别打分,满分 10 分
分类DevinClaude Code
性能
7/10
7/10
学习难易度
6/10
7/10
生态系统
6/10
9/10
社区
5/10
9/10
就业市场
5/10
7/10
面向未来
8/10
8/10

优缺点

Devin

优点

  • 提供 5 种权限模式(Normal/Accept Edits/Smart/Bypass/Autonomous),可根据任务类型调整监督级别
  • 在自己的云端虚拟机和浏览器中隔离运行,不占用你自己的机器
  • Devin Review 在 GitHub 上提供完整支持、在 GitLab 和 Azure DevOps 上部分支持,实现 PR 审查自动化
  • Fusion 框架不局限于单一模型,而是让前沿模型与廉价的“副驾驶”模型并行运行;Cognition 在 FrontierCode 1.1 Extended 数据中报告成本最高可降低 60%
  • 闲置 30 分钟后自动休眠,未使用时段不计费
  • 已通过 SOC 2 Type II 认证(2024 年 3 月);产品页面还展示了 ISO 27001 和 FedRAMP 徽章

缺点

  • 闭源 SaaS 产品——没有公开的 GitHub 仓库或星标数,无法进行社区贡献
  • 在 Terminal-Bench 4 这类通用任务上落后于 Claude 一方的模型
  • Devin Review 完全不支持 Bitbucket;自动合并在 GitHub 上完整支持,在 GitLab 上部分支持,在 Azure DevOps 上完全不支持
  • 按 ACU(Agent Compute Unit)计费,使得按任务规模提前估算成本变得困难
  • Enterprise 定价需要签约议定,没有公开的价目表

最适合

定义明确、可重复、有测试把关的任务(批量迁移、清理积压任务、bug 修复队列)在不占用开发者自己机器的情况下,在后台并行执行任务希望在多个代码仓库间统一 PR 审查流程的团队范围明确、可以用“PR 是否就绪”来评判结果的任务

Claude Code

优点

  • 支持终端、IDE 插件、桌面应用和网页共四种界面
  • 在 Manual 模式下以只读方式启动;在 Auto 模式下由独立的分类模型审查高风险操作
  • 沙盒机制(Seatbelt/Linux)在操作系统层面实施文件系统和网络隔离
  • 拥有 148,073 个 GitHub 星标和 24,529 个复刻,社区庞大、活跃且可衡量
  • 通过 `/usage` 在会话内追踪 token 与成本,在 print(无头)模式下可用 `--max-budget-usd` 设置硬性支出上限
  • 在商业(Team/Enterprise/API)使用场景下,默认不会将数据用于模型训练

缺点

  • 在 Manual 模式下只能写入启动时所在的文件夹及其子文件夹——访问上级目录需要额外审批
  • 尚未发布官方、最新(2026 年)且独立的任务完成率基准测试页面
  • `claude-code-action` 集成需要在仓库中添加一个 workflow 文件(无需 workflow 的自动 PR 审查作为另一款独立产品提供)
  • 数据驻留(data residency)API 调用按 1.1 倍计价,给预算核算增加了一层复杂度
  • `--max-budget-usd` 硬性预算上限仅在 print(无头)模式下生效,在交互式会话中不起作用

最适合

在不确定、需要架构决策或上下文密集的任务中,希望有人工监督、逐步推进流程的用户希望智能体直接融入现有终端/CLI 工作流的开发者以企业数据驻留和“不用于模型训练”数据政策为优先考量的团队希望在自动化(print 模式)运行中用 `--max-budget-usd` 上限严格控制成本的团队依据开源社区信号(星标/复刻/issue 活跃度)来选择工具的团队

代码对比

Devin
# Devin CLI — 安装、权限模式选择与会话管理
# 来源:https://docs.devin.ai/cli 和 https://docs.devin.ai/cli/reference/commands

# 1) 安装 Devin CLI(macOS/Linux)
curl -fsSL https://cli.devin.ai/install.sh | bash

# 2) 在项目目录中,以沙盒化 Autonomous 模式启动一个任务
cd ~/projects/backend
devin --permission-mode autonomous --sandbox \
  -- "Upgrade Express 4 routes to Express 5, keep the test suite green"

# 3) 继续同一目录下的最近会话,或返回指定会话
devin -c
devin -r abc12345

# 4) 以非交互(print)模式执行一次性查询
devin -p "list all TODO comments"

# 5) 启动云端会话而非本地智能体
devin --cloud

# 会话内切换模式:/mode, /normal, /accept-edits, /smart, /bypass
# 注意:Autonomous 仅在 --sandbox 下运行,且由于 edit/write 调用
# 处于沙盒之外,即使在该模式下仍会请求审批;唯一让所有调用
# 无需审批执行的模式是 Bypass。
Claude Code
# Claude Code — 在沙盒化 Auto 模式下启动任务并追踪成本
# 来源:docs.claude.com/en/docs/claude-code/setup · /security · /costs · /github-actions

# 1) 安装(原生安装程序 — macOS/Linux/WSL)
curl -fsSL https://claude.ai/install.sh | bash

# 2) 在仓库内以 Auto 模式交互式启动
cd ~/projects/backend
claude --permission-mode auto \
  "Upgrade Express 4 routes to Express 5, keep the test suite green"

# 3) 会话内 token/成本摘要
/usage

# 3b) 预算上限仅在 print(无头)模式下生效 — 必须带 -p
claude -p --max-budget-usd 5.00 \
  "Upgrade Express 4 routes to Express 5, keep the test suite green"

# 4) 通过 GitHub Actions 在 PR/issue 评论中触发(需先安装)
/install-github-app
# 然后在 PR/issue 评论中输入:@claude 请审查这个 PR 并列出边界情况

# 注意:在 Manual 模式下,每次文件写入/命令执行都需要审批;
# 在 Auto 模式下,由独立的分类模型审查高风险操作。

结论

Devin 的旗舰基准 FrontierCode 由它自己搭建;在第三方评测中表现参差不齐:在 DeepSWE 1.1 和 Terminal-Bench 2.1 上超过 Fable 5.1,但在 Terminal-Bench 4 上落后。在价格上 Claude Code 更可预测:平均每天约 13 美元,且在 print 模式下有 `--max-budget-usd` 硬性上限。在定义明确、有测试把关的任务上可以尝试 Devin;在架构不明确的任务上,Claude Code 的审批门控模式更安全。最终决定用试点来验证。

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常见问题

常见问题

部分如此。Devin 可以在自己的云端虚拟机和浏览器中独立运行;在 Devin CLI 的 Bypass 模式下,所有工具调用都无需审批即可推进(即便在 Autonomous 模式下,edit/write 调用仍需要审批),而且 SWE-2 在 FrontierCode 1.1 Main 上与 Fable 5.1 的差距不到一分。但在同一评测集中,Terminal-Bench 4 这类更通用的任务上明显落后(27.3% 对 55.8%)。Cognition 自己的 Pre-Task Checklist 也明确划出了边界:拥有明确成功标准(测试套件、CI、构建步骤)且预计三小时内能完成的任务适合交给自主智能体——也就是说,自主性在定义明确的任务上表现强劲,在不确定的任务上则有限。

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