Когда поверхностей несколько, первый практический вопрос - куда вести конкретную задачу. Соблазн понятен: взять самую мощную поверхность или ту, что уже открыта. И то и другое - выбор не под задачу, а под привычку, и именно он позже оборачивается лишней стоимостью и лишним радиусом ошибки. Признак, что выбор сделан по привычке, простой: поверхность названа раньше, чем сама задача и её результат.

Кажется логичным: раз Devin Cloud автономнее Editor, пусть он и делает всё - меньше думать, где что запускать. Или наоборот: раз редактор уже открыт, и точечную, и долгую работу удобно вести в нём же. Обе стратегии экономят решение сейчас и создают проблему потом.

Ломается это на том, что автономность - не бесплатная мощность, а обмен. Чем шире полномочия поверхности, тем больше не только скорость, но и радиус ошибки, стоимость проверки и число внешних эффектов. Мощная поверхность на мелкой задаче тратит ваше внимание и токены там, где хватило бы inline-правки; слабая на крупной - заставляет дробить руками то, что среда сделала бы сама. Разница между ступенями - это не только скорость, но и то, сколько внешнего мира агент может задеть за один turn.

Отсюда правило минимальной мощности: начинайте с самой узкой поверхности, способной завершить задачу, и поднимайтесь на ступень выше только тогда, когда узкой перестало хватать. Это не аскеза ради принципа, а способ держать проверку дешёвой: чем уже среда, тем меньше приходится доказывать после.

Разложить это по задачам просто. Одна локальная правка с ясным diff - Command или Devin Local. Исследование незнакомого кода без изменений - DeepWiki, Codemap, Ask или Plan. Многошаговая локальная задача - Devin Local в отдельном worktree, чтобы не трогать активную ветку. Часы автономной работы при закрытом ноутбуке - Devin Cloud. Нужна конкретная агентная экосистема - ACP, после проверки провайдера. Старый workflow или memory - временно Cascade, затем миграция в skill или rule.

Подъём по ступеням - не признак ошибки, а нормальный ход, если он управляем. Разумно начать с Ask или Plan, пока неясна область, и перейти в Normal, когда цель определилась. Разумно начать в worktree и уйти в Cloud, когда стало ясно, что работа долгая и ваша машина ей не нужна. Плохо не само повышение автономии, а старт с потолка: когда неизвестность ещё не снята, широкая поверхность лишь увеличивает объём того, что придётся доказывать после, не приближая к результату.