# Devin vs EvalCore Devin 每月有 2,549,346 次造訪，月增率 +1%，定價模式為付費。EvalCore 每月有 0 次造訪，成長率 0%，定價模式為免費。 | 指標 | [Devin](https://openaitools.app/tw/tool/devin) | [EvalCore](https://openaitools.app/tw/tool/evalcore) | | :--- | :--- | :--- | | 網站網址 | https://devin.ai | https://evalcore.cc | | 分類 | AI 程式碼助手, AI Agent, AI 開發者工具 | AI 測試, AI 開發者工具, Large Language Models (LLMs), AI Agent | | 定價模式 | 付費 | 免費 | | 每月造訪次數 | 2,549,346 | 0 | | 月成長率 | +1% | 0% | | 主要市場 | 美國 | 全球 | | 直接造訪 | 1,386,401 | 0 | | 評論分數 | 4.3 | 4.8 | | 收藏數 | 0 | 0 | | 支援平台 | website | 網站 | ## Devin Devin 位於 AI 編碼的「代理」一端。它不是提示下一行程式，而是接受工單級目標——例如「為企業客戶加入 SAML SSO」或「排查這個 API 延遲飆升」——跨倉庫探索程式庫、實作變更、執行測試，並以自然語言解釋產生的 pull request。它還維護程式庫的 wiki 式地圖，方便導覽不熟悉的服務，並在程式變動時保持文件更新。 Devin 的一大特點是擁有自己的機器。它會按需建立 Windows、Mac 與 Linux 虛擬機器，建置專案、在瀏覽器中試跑，甚至可以錄下自己點擊剛建置功能的畫面。長時間任務在你闔上筆電後仍在雲端繼續，大型任務可拆分給多個平行代理，由 Devin 協調並回報結果。 對團隊而言，Devin 不只限於單次提示。你可以在 Slack 或 Teams 中 @Devin，讓它讀取討論串並回覆 PR；設定自動化，在測試失敗或發現有漏洞的相依套件時自動修復；還能執行安全審查。其定價按席次計費、面向企業，並提供面向高強度自主使用的 Ultra 等級。 **價格與方案:** 付費，面向企業。Devin 按席次訂閱，設有分層方案（含面向高強度自主使用的更高配額等級）與用量額度；Cognition 也提供額度方案與企業協議。方案與額度包常有調整，請以官方定價頁為準。 - **端到端自主編碼:** Devin 能在複雜的多倉庫程式庫中規劃、撰寫程式、執行測試並提交 pull request，無需逐行等待確認。 - **自帶虛擬機器:** Devin 會建立 Windows、Mac、Linux 虛擬機器，建置並執行專案，在真實瀏覽器中測試，甚至錄下自己操作新功能的畫面。 - **Slack、Teams 與告警整合:** 在討論串中 @Devin 即可派發修復任務，或接入 CI、PagerDuty 與工單系統，讓它自動回應失敗與告警。 - **平行雲端代理:** 把大型任務交給 Devin，它會拆分給平行雲端代理，即使你闔上筆電也會繼續工作並回報結果。 - **程式庫 wiki 與自動化:** Devin 維護動態架構地圖，並支援相依套件升級、測試修復、安全掃描等週期性自動化任務。 **優勢:** 能完成工單級自主工作，而不只是補完程式碼; 在自己的瀏覽器與虛擬機器中測試，可發現純程式生成遺漏的問題; 與 Slack、Teams、CI 與告警工具深度整合; 即使你關機，平行雲端代理仍持續工作 **限制:** 按席次計費、價格偏高，不適合個人隨意使用; 複雜或描述不清的任務仍需人工審核後才能合併; 最大價值依賴結構良好的程式庫與完善的測試環境 [Profile (Markdown)](https://openaitools.app/tw/tool/devin.md) ## EvalCore EvalCore 解決的是 AI 工程中一個常見故障：你調整了提示詞、換了模型或升級了相依套件，正式環境卻悄悄出了問題。EvalCore 不去在 CI 中重複昂貴且不確定的模型呼叫，而是把 AI 行為當作快照來處理。一個評估就是一個描述 target 的 YAML 檔加一份 JSONL 資料集，再疊加 scorer 來定義什麼算「好」。 首次執行會對真實模型進行即時呼叫——任何相容 OpenAI 的介面、vLLM、Ollama、自建 REST API、shell 指令，或 OpenTelemetry/OpenInference trace 都可以。每個請求與回應都會寫入本機 SQLite cassette，以正規化請求的雜湊為鍵，摘要中還會給出 token 與費用數據。此後 CI 用 `--cache replay` 逐位元組回放這些錄製：無網路、無 API 金鑰、無易波動的評審模型，相同輸入永遠得到相同判定。 由於 cassette 會提交進倉庫，`--baseline main` 對比只會在真正出現回歸時失敗，行程結束碼則用來卡住流水線。Trials、模型對比、代理 trace、門檻與報告都只是幾行 YAML 或一個參數，而非一整套框架。它以單一小型 Rust 二進位發佈，可與任何目標端語言搭配，且不收集任何遙測資料。 **價格與方案:** 免費開源，採用 Apache-2.0 授權；藉由離線 cassette 回放，CI 中成本為 0。可透過 cargo 或預編譯二進位安裝，無需註冊、無需伺服器、無遙測。 - **錄製一次，永久回放:** 即時執行會把每次模型請求與回應捕捉進本機 SQLite cassette，CI 可離線、確定性、零成本地回放。 - **任何東西都能成為 target:** 可指向相容 OpenAI 的端點、vLLM、Ollama、自建 REST API、shell 指令或 OTel/OpenInference trace，無需 SDK。 - **用 scorer 定義「好」:** 在 YAML 中疊加 contains、judge 評分標準等 scorer，精確表達每個案例的正確答案長什麼樣。 - **回歸門檻與基線:** 與基線分支對比，只讓真正的回歸失敗，並用行程結束碼卡住合併請求。 - **內建成本、token 與報告:** 每次摘要都會報告即時執行的 token 用量與花費，trials、模型對比與歷史記錄讓趨勢一目了然。 **優勢:** 真正免費開源，Apache-2.0 授權，沒有按量計費; 確定性的離線回放，把易波動、昂貴的模型呼叫移出 CI; 單一無相依二進位，與應用使用的語言無關; 設定就是 YAML 加 JSONL，套件易於審閱與版本管理 **限制:** 需要 Rust 工具鏈或預編譯二進位，並熟悉命令列操作; cassette 必須先即時錄製，初始建置需要真實的 API 存取權限; 沒有託管儀表板，結果與歷史保存在倉庫和 CI 日誌中 [Profile (Markdown)](https://openaitools.app/tw/tool/evalcore.md) ## 常見問題 ### Devin 與 EvalCore 的每月流量相比如何？ Devin 每月有 2,549,346 次造訪，而 EvalCore 有 0。流量估算反映受眾規模，並非產品品質。 ### 兩者的成長率相比如何？ Devin 的月增率為 +1%；EvalCore 為 0%。 ### 價格相比如何？ Devin：付費。付費，面向企業。Devin 按席次訂閱，設有分層方案（含面向高強度自主使用的更高配額等級）與用量額度；Cognition 也提供額度方案與企業協議。方案與額度包常有調整，請以官方定價頁為準。 EvalCore：免費。免費開源，採用 Apache-2.0 授權；藉由離線 cassette 回放，CI 中成本為 0。可透過 cargo 或預編譯二進位安裝，無需註冊、無需伺服器、無遙測。 ## 替代方案 | # | 工具名稱 | 每月造訪次數 | 月成長率 | 定價模式 | Summary | Profile (Markdown) | | :--- | :--- | :--- | :--- | :--- | :--- | :--- | | 1 | [Cursor](https://openaitools.app/tw/tool/cursor) | 23,297,751 | +8.4% | 免費增值 | 一款具備強大多檔案程式碼生成與編輯功能的 AI 原生程式碼編輯器，不過端到端的完全自主性比 Devin 稍低。 | [.md](https://openaitools.app/tw/tool/cursor.md) | | 2 | [Manus](https://openaitools.app/tw/tool/manus) | 19,195,779 | -1.7% | 免費試用 | A general autonomous agent platform executing multi-step goals and browsers, suitable for broader web and coding workflows. | [.md](https://openaitools.app/tw/tool/manus.md) | | 3 | [Google Antigravity](https://openaitools.app/tw/tool/google-antigravity) | 16,054,109 | +8.1% | 免費增值 | Google的代理型開發平台，可在IDE和CLI工作區中並行運行AI編碼代理。 | [.md](https://openaitools.app/tw/tool/google-antigravity.md) | | 4 | [Replit](https://openaitools.app/tw/tool/replit) | 10,016,437 | -7.7% | 免費增值、付費 | 一個具備AI代理的雲端開發平台，能自動建構、執行與部署全端應用程式。 | [.md](https://openaitools.app/tw/tool/replit.md) | | 5 | [Qoder](https://openaitools.app/tw/tool/qoder) | 5,145,040 | +81.8% | 免費增值、免費試用、免費 | 一個代理型編碼平台與IDE外掛，能讀取整個程式碼庫來執行複雜的多檔案任務。 | [.md](https://openaitools.app/tw/tool/qoder.md) | | 6 | [Kiro](https://openaitools.app/tw/tool/kiro) | 3,330,476 | +4.6% | 免費增值 | 一個AWS規格驅動的AI IDE與代理平台，能規劃、建構、審查與驗證軟體工程工作。 | [.md](https://openaitools.app/tw/tool/kiro.md) | | 7 | [Command Code](https://openaitools.app/tw/tool/command-code) | 2,358,177 | -12.1% | 免費增值、需聯絡報價 | 會學習你編碼品味的 AI 編程代理 | [.md](https://openaitools.app/tw/tool/command-code.md) | | 8 | [Orca](https://openaitools.app/tw/tool/orca) | 1,025,891 | +1% | Free, Open Source, Enterprise on request | 讓多個程式智能體在各自獨立的 worktree 中並行運作 | [.md](https://openaitools.app/tw/tool/orca.md) | | 9 | [KaneAI](https://openaitools.app/tw/tool/kaneai) | 901,340 | +13.2% | 免費增值、付費、需聯絡報價 | 生成式 AI 原生的端對端測試代理，用自然語言規劃、撰寫並自癒測試 | [.md](https://openaitools.app/tw/tool/kaneai.md) | | 10 | [Trae](https://openaitools.app/tw/tool/trae) | 702,366 | -7.8% | 免費增值 | 一個AI驅動的IDE與編碼代理，會索引整個程式庫來規劃、建構與測試軟體。 | [.md](https://openaitools.app/tw/tool/trae.md) | --- 來源：https://openaitools.app/tw/compare/devin-vs-evalcore More Markdown: [分類](https://openaitools.app/tw/categories.md) · [流量排名](https://openaitools.app/tw/rankings.md) · [llms.txt](https://openaitools.app/tw/llms.txt)