Как AI-редактор Cursor меняет процесс разработки — и стоит ли ему доверять

Материал — практический разбор AI-редактора Cursor (форк VS Code) и его влияния на процесс разработки. Ключ: глубокая контекстность за счёт индексации codebase и система «@»-ссылок (файлы, функции, доки, прошлые чаты, web) по принципу RAG. Cursor поддерживает 26 LLM и быстро добавляет новые модели; есть режимы Ask/Manual/Agent и настраиваемые custom modes, а также background agents (автономные PR в отдельной ветке). Управление поведением реализовано через rules (user/project/memories), но часть пользователей отмечает игнорирование правил.

  • Плюсы: знакомый UX (VS Code), 40k+ расширений, импорт настроек, privacy mode (данные не используются для обучения), сильная контекстная осведомлённость, широкая линейка LLM.
  • Минусы: непоследовательные правки на ряде моделей (напр. 2.5 Pro), периодические баги, замедления на больших репозиториях, частые изменения цен, компромиссы приватности (часть функций недоступна в privacy mode), меньшая «зрелость» против JetBrains IDE.
  • Сравнение: GitHub (Agent Mode, code review, тесная интеграция с GitHub), Lovable (web-конструктор c Supabase/real-time), Windsurf (IDE с встроенным Chromium, Cascade-агент, Workflows).
  • Метрики/сообщество: ~73k , 30k GitHub stars, 27k .
  • Цены: Cursor от $20/мес (trial), Copilot $10/мес; Windsurf от $15/мес (500 кредитов); Lovable от $25/мес (200 кредитов).

Вывод: Cursor — один из лидеров AI-кодинга для прототипов и быстрых задач; для enterprise/legacy критичны guardrails (rules), дробление задач и контроль качества PR.

Ключевые инсайты из новости (по версии ChatGPT)
  • Контекст через «@» как RAG в IDE: В Cursor контекст собирается тегами «@»: файлы/папки, функции, документация, прошлые чаты и web. Это фактически RAG в IDE и резко повышает точность ответов и правок, если явно прикладывать нужные источники.
    [процесс]
Для получения полного доступа оформите подписку PubMag PRO.
Зарегистрированные пользователи видят только два тезиса.
Зарегистрироваться
Инсайты автоматически генерируются с помощью искусственного интеллекта на основе текста статьи.
← Назад в лентуЧитать оригинал →
✈️ Подписывайтесь на мой Telegram-канал — там еще больше интересного про AdTech, MarTech, AI и многое другое!