A maneira mais justa de comparar o Cursor e o Devin é no território do desenvolvedor: um codebase de produção existente com milhares de arquivos, grafos de dependências complexos e um histórico de gambiarras legadas. A parte visível de ambas as ferramentas é a promessa de assistência por IA que lê seu repositório. O verdadeiro desafio é como elas lidam com a escala de um sistema de produção - se conseguem fazer edições sem quebrar o build ou introduzir bugs de lógica silenciosos em arquivos periféricos.
Este teste expõe os modos de falha que realmente impactam a entrega da equipe: degradação de contexto, edições descontroladas da IA e erros de loop durante importações ou etapas de build. Ao editar um codebase existente, a IA não está mais em uma tela de sandbox. Ela está modificando estruturas vivas onde a latência do índice, a precisão da busca no código e a velocidade de edição determinam se um agente acelera seu ritmo de entrega ou apenas o atrasa com desvios de debugging.