Cursor: обзор возможностей редактора с ИИ
Искусственный интеллект всё глубже проникает в нашу работу. Как бы мы ни сопротивлялись, отрицать, что инструменты вроде Cursor, Claude Code, Windsurf и VS Code Copilot ускоряют разработку, уже странно.
В этом обзоре — Cursor, форк VS Code с ИИ. Разберём что такое Tab, как работает Agent Mode и зачем MCP/Custom Modes.
Tab — Intellisense на стероидах
Одна из функций, к которой быстро привыкаешь — автодополнение кода или просто Tab. Он понимает контекст редактируемых файлов, правит опечатки, дописывает строки, редактирует целые функции. А в TypeScript и Python — сам предлагает импорты.
В Cursor идеально продуман DX для Tab
- Предлагаемый код либо показывается полупрозрачным прямо в редакторе, либо парящей секцией в зависимости от операции
- Если правок много, Tab предлагает прыгать к следующему изменению клавишей Tab. Работает и между файлами — скорость разработки от этого заметно растёт.
Но автодополнение лишь часть картины. Когда нужно менять логику или множество файлов, на сцену выходит Agent.
Agent
Agent — чат-помощник, который «видит» проект и действует встроенными инструментами редактора. По умолчанию он умеет:
- читать файлы и показывать структуру каталогов
искать по коду: семантически и по шаблону
- предлагать и применять правки, создавать/удалять файлы
- запускать команды в терминале (линтеры, тесты, сборка) и использовать их вывод в следующих шагах
Этого набора хватает, чтобы снять рутину: писать тесты, обновлять документацию, помогать с разбором бизнес-логики и делать массовые механические правки.
Однако без общих рамок агент опирается только на локальный контекст и собственные эвристики — отсюда промахи по code style, размывание границ модулей, лишние правки. Чтобы этого избежать, используйте cursor rules — пропишите там для агента всё, как для нового коллеги:
- технологии и версии
- архитектуру и границы модулей
- домен и словарь терминов
- правила тестирования
- доступ к данным и ограничения
Если проект большой, можно использовать вложенные правила, агент сам подтянет нужные, когда редактирует файлы в конкретной папке.
Когда агент понял правила проекта, ему иногда не хватает внешних данных: документации, задач, базы знаний. Чтобы подтягивать такой контекст прямо в процессе работы, можно подключить дополнительные инструменты.
MCP и Custom Modes
В Cursor можно подключать MCP-сервера — по сути, сервера, которые дают модели доступ к сторонним ресурсам.
Я регулярно использую:
- Context7 — свежая документация по технологиям
- Jira MCP — работа с Jira API
В дополнение к MCP есть Custom Modes - с их помощью описываем поведение агента под конкретную задачу. Например, у меня есть Jira Assistant Mode - в нём прописано, как правильно создавать тикеты, какой формат заголовка, шаблон тела и стори поинты.
А чтобы всё это работало без лишних затрат, важен выбор модели
Про модели и стоимость ошибок
В Cursor можно выбрать, какую модель использовать. Это важно, потому что разные модели по-разному справляются с задачами.
- Обычные модели (Claude 4.0 Sonnet, GPT-5) быстро выполняют инструкции: сгенерировать тесты, переписать функцию, объяснить кусок кода. Они стоят дешевле, работают шустрее и подходят для большинства повседневных задач.
- Думающие модели (Claude 4.0 Sonnet Thinking, Opus Thinking, GPT-5 Thinking) умеют строить цепочку рассуждений и давать более связные ответы. Полезно, когда нужно проанализировать архитектуру, продумать стратегию рефакторинга или составить пошаговый план. Минус - они заметно дороже и медленнее, а из-за сложности рассуждений ошибка обходится дороже.
На практике роли лучше разделить: рутину — обычным моделям, сложные планы — «думающим», точечно.
Кейс. Нужно было составить план рефакторинга большой фичи в проекте на 7+ млн строк. Попросил Claude Opus 4 в MAX-режиме проанализировать код и подготовить план. За ~10 минут модель израсходовала месячный лимит токенов. Документ выглядел убедительно, но по сути был неверным.
Вывод: подключайте «думающие» модели точечно и жёстко ограничивайте контекст.
Заключение
Cursor — уже не просто редактор с ИИ, а среда, где помощник работает как живой член команды. Но помните, ИИ не думает за вас. Он ускоряет то, что вы и так умеете делать.