Агент полезен ровно настолько, насколько видит нужный контекст, и Devin собирает его несколькими путями сразу: из текущего и других открытых файлов, из локального индекса всего репозитория и из retrieval, который извлекает релевантные фрагменты по мере работы. Для команд на Teams и Enterprise к этому добавляются индекс remote-репозиториев и Knowledge Base из Google Docs.

Наивный ход, когда контекст важен, - добавить его побольше: закрепить все документы, что кажутся связанными, распахнуть побольше файлов, подключить всю базу знаний. Логика понятна: чем больше модель видит, тем умнее ответ. На практике эта логика переворачивается на определённом пороге.

Ломается она о конкуренцию за внимание. Контекстное окно и внимание модели конечны; лишний закреплённый документ не добавляет знания, а разбавляет его, оттягивая вес от того, что действительно относится к задаче. Переполненный контекст даёт ответы более общие и менее точные - ровно противоположное тому, ради чего его наполняли.

Профессиональный приём - закреплять узко и по делу. Держите в контексте определения модулей, целевой фреймворк, файлы, которые правите, - и убирайте всё, что "может пригодиться". Для внешней документации не бросайте её целиком, а укажите версию, дату и конкретный раздел: это и точнее наводит retrieval, и защищает от опоры на устаревшую редакцию. И наоборот, пустой контекст так же вреден, как переполненный: модель, не видящая целевой фреймворк или соседний модуль, честно достраивает недостающее догадками, поэтому цель - не минимум и не максимум, а точная выборка под задачу. Контекст - это карта, а не склад: ценна выборка, а не объём.

Как устроен движок под капотом, знать полезно для верной интуиции. Это retrieval-augmented подход: локальный код индексируется целиком, включая неоткрытые файлы, а собственная техника извлечения подаёт модели релевантные фрагменты. Значит, движок не "помнит весь репозиторий" дословно, а каждый раз извлекает похожее на запрос. Отсюда практическое следствие: чем точнее сформулирована задача и уже закреплён контекст, тем точнее выборка.

У командных возможностей своя механика и свои границы. Индексирование remote-репозиториев и Knowledge Base доступны на Teams и Enterprise; на Pro расширены длины контекста и лимиты индексации. Knowledge Base в текущем beta принимает Google Docs как общий источник, понимает таблицы, схемы и форматированный текст, но изображения из документов не импортирует, а максимум - около 50 документов. Это ориентир снимка, который сверяют с актуальной страницей.