OpenAI Developers 发布官方演示，称 GPT-6 Astra 可帮助 Cognition 的 Devin 在团队交付前用测试为「代码可用」提供证据。该演示把测试验证放进编码智能体的交付流程，减少只凭生成结果判断完成度的风险。
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@cognition 发布 Devin Cloud in Terminal 与 devin ssh：可在 CLI 用 /cloud 创建、操控并恢复 Devin Cloud 会话；首次支持 SSH 进入 Devin 专用虚拟机，再用 /handoff 把工作交回本机设备。
Databricks 工程负责人 Patrick Wendell 称已向约 3500 名工程师全量放开 GPT-6 Astra。相对此前最高端的 Opus 5 与 Sol 5.6，Astra 在高复杂度任务（尤其高层系统设计与长程横向任务）上明显更强；获得 Astra 的工程师整体编码花费较基线约增 60%。中低复杂度任务提升不明显，疑似已被既有模型饱和。团队先以约 200 人试点，经 Unity Gateway 做分群实验；并为 Astra 设子预算，鼓励复杂任务用 Astra、日常任务优先更低成本模型。因数据保留政策尚未广泛放开 Fable，暂无稳健的 Astra-vs-Fable 对比。
Cognition 发布 Devin Code Scans：面向「哪些代码可安全删除」「哪些查询拖慢性能」等需跨库推理的工程目标，Devin 会调查、汇总发现并直接开 PR。能力基于 Agentic MapReduce；在 Devin 中输入 /scan 即可试用，官方称先明确目标与判定标准效果更好。
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