出来事の日付：2026年9月18日。

Cognitionは、リポジトリー全体にわたる幅広い開発目標を調査し、選んだ検出事項をプルリクエストに変換するDevinの機能「Code Scans」を導入した。開発者が最初に特定のファイルや不具合を突き止める必要はなく、未使用コードの発見、アクセシビリティー規則の確認、移行準備などの目的から始める。

利用者はDevinとともに目標を定め、どのファイルを調べるか、何を除外するか、何を検出事項と認めるかなど、範囲を具体化する。Code Scansはその後、調査を焦点の絞られたバッチに分割し、並列エージェントへ送り、結果を優先順位付きの報告書に統合する。開発者は証拠を確認し、個々の検出事項について話し合い、選んだ変更をプルリクエストとして実装するようDevinに依頼できる。

設計は、CognitionがAgentic MapReduceと呼び、以前にSecurity Swarm製品で使った方式を基盤としている。各エージェントを大きなリポジトリーの限られた部分に集中させ、調整段階で統一した結果を作るのが狙いだ。この構造は、範囲の定まらない保守作業に共通する障害に対処する。修正を始める前に、関連箇所をすべて特定するだけで相当な開発作業が必要になる場合があるためだ。

Cognitionは、公開前の複数リポジトリーでの試験で、プルリクエストのマージ率が96%となり、開発作業を700時間以上節約したと見積もった。これらは独立監査を受けた測定ではなく同社の推計であり、発表は人による審査や他ツールとの標準化された比較を示していない。それでも、単発のコード生成だけでなく、リポジトリー全体の反復的な保守に顧客が使うという、同社の想定を示している。

ある試験は、Dioxusリポジトリーのコンパイル時間を対象とした。Cognitionによると、Code Scansは負荷の大きい既定の機能や、任意にできる依存関係の設定を特定した。提案変更をローカルで適用したところ、ワークスペースの22クレートにわたるクリーンなデバッグビルドが58.6秒から21秒へ短縮し、64%減となったという。同社はDevinとCognitionのウェブサイトに対する検索エンジン最適化の問題も調べ、メタデータ、リダイレクト、構造化データなどに関する44件を報告した。

これらの例は、最初の判定基準の質が引き続き重要であることを示す。例えば未使用コードの削除を求める際には、生成されたファイルとテスト用データを除外し、削除を推奨する前に間接参照を確認すると指定できる。証拠を評価し、どの変更をマージするか決める責任は開発者に残る。

Code Scansは、Devinのウェブアプリケーションで`/scan`コマンドを使って利用できる。今回の導入は、定義済みの実装作業への対応から、まだチケットになっていない改善機会をリポジトリーで調べる方向へ製品を広げる。同時に、変更がコードベースに入る前の判断点として、プルリクエストの審査を維持する。