Coinbase réduit de 90 % le délai entre l’idée et la mise en production avec Cursor
Plus de 2 400 développeurs chez Coinbase utilisent Cursor dans le cadre d’un modèle d’ingénierie centré sur les agents. 75 % de toutes les PR sont créées par des agents, et l’ingénieur moyen en fusionne 55 % de plus depuis le début de l’année.
Coinbase a adopté Cursor dans le cadre d’une transformation plus large visant à repenser son modèle d’ingénierie autour d’une infrastructure centrée sur les agents. Les ingénieurs sont passés de l’écriture et de la revue de code à la définition de l’intention et à la validation des résultats.
Aujourd’hui, plus de 2 400 développeurs chez Coinbase utilisent Cursor dans leur workflow quotidien. Depuis l’adoption d’un modèle centré sur les agents, certaines équipes chez Coinbase ont fait passer le délai entre l’idée et la mise en production de 20 jours à moins de 2 jours, soit une réduction de 90 %.
Chez Coinbase, 75 % de toutes les PR sont créées par des agents, ce qui fait gagner au développeur moyen 7 heures de codage manuel par semaine. Depuis le début de l’année, l’entreprise a constaté une augmentation de 55 % du nombre de PR fusionnées par ingénieur, et des équipes de 1 à 2 ingénieurs développent désormais des fonctionnalités qui nécessitaient auparavant des équipes entières.
Chez Coinbase, nous apprécions la liberté d’utiliser n’importe quel modèle, et nous faisons confiance à Cursor pour son inférence optimisée et sa mise en cache. Et avec Composer 2.5, Cursor nous offre le modèle le plus compétitif en termes de coût parmi ceux à la pointe de l’intelligence.
Un modèle de développement logiciel centré sur les agents
Chintan Turakhia, directeur principal de l’ingénierie, estimait que Coinbase ne mesurerait pas pleinement l’impact des agents de codage en adaptant l’IA à des systèmes existants. Selon Turakhia, les véritables goulots d’étranglement dans la façon dont les logiciels sont développés ne sont pas les développeurs, mais les systèmes et processus hérités.
Trop d’entreprises essaient d’introduire l’IA dans des systèmes défaillants. Vous devez changer votre façon de travailler pour tirer pleinement parti des progrès des modèles d’IA.
Au lieu de cela, Coinbase repense ses processus d’ingénierie en apportant quelques changements clés :
Revoir la planification des sprints
La métrique de référence de Coinbase, c’est la vitesse à laquelle la valeur parvient aux utilisateurs. Les cycles de sprint traditionnels introduisent des délais inutiles dans un monde centré sur les agents : les tickets doivent être planifiés, priorisés et attribués avant d’être traités.
Avec Cursor, les développeurs peuvent prendre en charge les tickets dès leur création, planifier l’exécution avec Plan Mode et déléguer l’implémentation à des agents. Résultat : chez Coinbase, le délai entre l’idée et la création de la première PR est passé de 8 jours à moins de 30 minutes.
Faire évoluer les efforts d’ingénierie vers des abstractions de plus haut niveau
Historiquement, la majeure partie du temps d’ingénierie était consacrée à l’écriture et à la revue de code. Turakhia estime que la revue de code manuelle, ligne par ligne, effectuée par des humains, tendra vers zéro avec les agents. À la place, les ingénieurs opéreront à un niveau plus élevé : décider quoi créer, investir dans les bons choix d’architecture et évaluer les produits finaux livrés par les agents.
Coinbase rédige désormais des exigences produit et des spécifications techniques explicitement destinées aux agents. Cette documentation vivante guide l’exécution des agents et sert de frameworks d’évaluation après l’implémentation.
Des groupes de travail plus restreints avec un périmètre plus large
De nombreux développeurs travaillent comme ingénieurs full-stack plutôt que comme spécialistes, car les agents ont facilité la prise en charge de domaines adjacents, quelle que soit leur expérience préalable. Coinbase a souligné que les développeurs doivent apprendre à piloter leur propre équipe d’agents, de nombreux ingénieurs faisant tourner 5 à 7 agents asynchrones en parallèle pour avancer sur plusieurs tâches dans différents projets.
Cela a permis à des équipes de 1 à 2 ingénieurs de prendre en charge des projets qui auraient auparavant nécessité une équipe complète.
Faire évoluer les pratiques en donnant l’exemple
Turakhia a constaté que les changements les plus efficaces se pilotent en montrant l’exemple. Il a commencé à utiliser Cursor au quotidien pour montrer aux développeurs comment utiliser des workflows agentiques. Turakhia a également repéré très tôt les utilisateurs expérimentés de Cursor et en a fait des référents internes. Ces leaders ont appris aux autres développeurs à automatiser des workflows courants, comme la rédaction de tests et les migrations de code hérité.
On ne peut pas dire aux gens d’utiliser l’IA et s’attendre à un changement significatif. Il faut leur montrer ce qui est possible.
Turakhia a ensuite lancé des speedruns d’Agent : des sessions de 30 minutes au cours desquelles chaque développeur de l’équipe doit livrer une PR avec Cursor. L’équipe de Turakhia a produit entre 50 et 70 nouvelles PR lors des premiers speedruns, et en produit désormais régulièrement plus de 500.
L’équipe de Turakhia a également créé un nouveau rôle appelé « Superbuilders ». Ces développeurs sont détachés de la roadmap produit et ont pour seule mission d’accélérer l’ingénierie grâce à des outils internes. Les Superbuilders ont aidé à créer l’agent de codage de Coinbase dans Slack, où les ingénieurs peuvent passer de l’idée à l’implémentation avec moins de passages de relais manuels.
Cursor comme base pour des workflows centrés sur les agents
Kyle Cesmat, responsable d’ingénierie chez Coinbase en charge de l’expérience développeur et des outils d’IA, a expliqué pourquoi les développeurs se tournent vers Cursor :
- Installation préconfigurée : les développeurs n’ont pas besoin d’investir dans des configurations d’environnement complexes et personnalisées. Ils peuvent au contraire commencer immédiatement à livrer des modifications avec des agents.
- Flexibilité des modèles : les développeurs peuvent adapter le modèle sous-jacent au type de tâche à accomplir. Cela leur donne plus de contrôle et permet à Coinbase de trouver le bon équilibre entre capacités du modèle et coût.
- Interface robuste : une vérification visuelle immédiate est utile pour de nombreuses tâches de développement logiciel. Dans Cursor, les développeurs peuvent examiner le travail des agents de plusieurs façons : démos produites par les agents, Browser Cursor ou directement dans les fichiers.
Le degré d’aisance avec les agents varie d’un développeur à l’autre. En combinant l’orchestration d’agents avec tout ce qu’un éditeur complet a de meilleur à offrir, Cursor permet à Coinbase de s’adapter au niveau de chaque ingénieur et de développer cette maîtrise dans toute l’équipe.
Cursor comble le manque de maîtrise des développeurs qui débutent dans le développement agentique.
Développer Coinbase avec Cursor
Aujourd’hui, plus de 2 400 ingénieurs chez Coinbase utilisent Cursor pour :
- S’attaquer à des tâches impliquant de nombreux retours dans le client Coinbase
- Développer des fonctionnalités de l’application mobile grâce à des tests et à une simulation en local améliorés
- Analyser les journaux d’erreurs lors du développement dans des environnements Chromium
- Faire passer les tickets Linear de la planification à l’implémentation puis à la revue, en temps réel
- Mener des implémentations plus poussées et plus complexes, qui exigent de combiner des workflows agentiques avec des interventions manuelles de développeurs
J’adore la rapidité d’itération avec Cursor. Le produit est devenu un Mission Control pour les agents plutôt qu’un simple IDE.
Le délai entre l’idée et la mise en production comme cap
Coinbase s’est éloigné des métriques de productivité fondées sur les entrées, comme le nombre de lignes de code. « Nous voulons déplacer l’attention vers les résultats, et non les entrées. Chaque nouvelle ligne de code représente un risque. Nous ne devrions pas encourager cela », explique Turakhia.
À la place, la métrique de référence est le délai entre l’idée et la mise en production. Avec des agents, l’équipe de Turakhia a amélioré cette métrique de plus de 90 %, passant de 20 jours à 1,8 jour. L’objectif à long terme de Turakhia est de 4 heures.
Et à mesure que les agents réduisent le travail mécanique de mise en œuvre, les ingénieurs prennent aussi davantage de plaisir dans leur travail.
La satisfaction des développeurs continue de progresser, car des agents de codage comme Cursor redonnent aux ingénieurs du temps pour se concentrer sur des tâches plus intéressantes.
Si vous souhaitez créer une organisation d’ingénierie centrée sur les agents, contactez l’équipe commerciale pour démarrer un essai Cursor.
