Avertissement de recherche : Armature vend des services de croissance pour les outils de développement. Cette étude fait partie de notre travail plus large sur la manière d'influencer les choix des agents de codage et de faire sélectionner les produits.

Alors que les agents prennent en charge une plus grande partie du parcours de codage, la sélection du service à implémenter dans une base de code existante leur est externalisée. Par exemple, un codeur d'ambiance construisant une application de voyage demande à Claude Code de stocker les entrées de manière persistante. L'agent recommande Neon pour son niveau gratuit et sa simplicité. Un ingénieur senior utilisant Cursor demande une base de données entièrement gérée avec des coûts prévisibles ; la conclusion est la même—Neon.

Nous avons mené une expérience avec deux environnements de test, différents agents, bases de code et personas, mais le même résultat. Pour généraliser, nous avons réalisé la plus grande expérience jamais menée : près de 17 000 sessions à travers des personas (codeurs d'ambiance, ingénieurs juniors, développeurs seniors), avec 1 163 variations de prompts, 75 référentiels et 3 agents (Claude Code, Codex, Cursor) implémentant des solutions.

Nous avons construit un panel de référentiels à partir de statistiques publiques de GitHub, impartial pour la distribution du monde réel. Les tâches étaient réelles, avec de faux noms d'entreprises, des historiques git et des clés API. Chaque expérience impliquait l'un des 4 profils, des codeurs d'ambiance décrivant des symptômes aux développeurs seniors spécifiant des exigences.

Entités clés : Entreprises : Armature, Vercel, Neon, Supabase, GitHub