Le contraste le plus frappant sur le marché du développement assisté par IA se trouve en comparant un agent Git basé sur le terminal et une boîte d'hébergement conversationnelle tout-en-un. L'un représente l'approche "scaffold-and-own", exécutée directement dans votre terminal local et gérée via des flux de branches Git locales. L'autre représente le "prompt-and-iterate", générant le code de mise en page UI, les routes backend et les modèles de base de données à l'intérieur d'un conteneur isolé dans le navigateur. Le passage d'un prototype initial conçu à l'instinct à une application de qualité production est précisément le point de rupture où ces deux paradigmes divergent.
Dépasser le prototype initial signifie affronter les réalités standard de la production : la gestion des variables d'environnement, la gestion des runtimes de déploiement et la sécurisation des données. Si la génération de code est limitée à un conteneur de navigateur, le développeur se retrouve piégé dans une boucle de régénérations conversationnelles pour corriger des plantages au runtime. Si la génération de code s'opère nativement dans un véritable flux Git, le développeur peut intervenir, modifier le code directement et utiliser l'agent IA comme un assistant ultra-rapide plutôt que comme un compilateur fragile.
