Il modo più equo per confrontare Cursor e Devin è farlo nel territorio di competenza di uno sviluppatore: un codebase di produzione esistente con migliaia di file, grafi di dipendenze complessi e una storia di workaround legacy. L'aspetto visibile di entrambi gli strumenti è la promessa di un'assistenza AI che legge il repository. La vera sfida è come gestiscono la scala di un sistema di produzione: se siano in grado di apportare modifiche senza rompere la build o introdurre bug logici silenziosi in file periferici.
Questo test mette in luce i tipi di fallimento che impattano la produttività del team: degradazione del contesto, modifiche AI fuori controllo ed errori di loop durante l'importazione o le fasi di build. Quando si modifica un codebase esistente, l'AI non si trova più su una tela sandbox. Modifica strutture live in cui la latenza dell'indice, l'accuratezza della ricerca nel codice e la velocità di modifica determinano se l'agente accelera il rilascio o se rallenta il lavoro con derive di debugging.