Descargo de responsabilidad de la investigación: Armature vende servicios de crecimiento para herramientas de desarrollo. Este estudio es parte de nuestro trabajo más amplio sobre cómo influir en las elecciones de los agentes de codificación y lograr que los productos sean seleccionados.

A medida que los agentes asumen más del viaje de codificación, la selección de qué servicio implementar en un código base existente se subcontrata a ellos. Por ejemplo, un codificador de vibraciones que construye una aplicación de viajes pide a Claude Code que almacene la entrada de forma persistente. El agente recomienda Neon por su nivel gratuito y simplicidad. Un ingeniero senior que usa Cursor pide una base de datos totalmente gestionada con costos predecibles; la conclusión es la misma: Neon.

Realizamos un experimento con dos entornos de prueba, diferentes agentes, códigos base y personas, pero el mismo resultado. Para generalizar, llevamos a cabo el experimento más grande jamás realizado: casi 17,000 sesiones en diferentes personas (codificadores de vibraciones, ingenieros junior, desarrolladores senior), con 1,163 variaciones de indicaciones, 75 repositorios y 3 agentes (Claude Code, Codex, Cursor) implementando soluciones.

Construimos un panel de repositorios a partir de estadísticas públicas de GitHub, imparcial para la distribución del mundo real. Las tareas eran reales, con nombres de empresas falsos, historiales de git y claves API. Cada experimento involucró uno de 4 perfiles, desde codificadores de vibraciones que describen síntomas hasta desarrolladores senior que especifican requisitos.

Entidades clave: Empresas: Armature, Vercel, Neon, Supabase, GitHub