Выбор модели в Cursor под разные задачи.

На выхах наткнулся на интересную схему выбора нейронок для Cursor AI непосредственно от разработчика Cursor, и хочу поделиться инсайтами. Если вы еще не в теме, в Cursor можно выбирать LLM которая с вами будет работать, и я всегда думал что берём по дефолту топовую типа claude 3.7 и все, но оказалось не все так просто.

Суть такая:

1. Сначала решаете, что вам важнее:
   - Держать контроль в своих руках
   - Или чтобы AI сам догадался, что вам нужно, или думал за вас))

2. Если контроль важнее:
   - Для мелких изменений хватит Claude-3.5-Sonnet
   - Для крупных фич с четкими требованиями - Claude-3.5-Sonnet или GPT-4.1

Мы не даём ему много думать, и сидим на более "простой" модели.

3. Если хотите, чтобы AI всё сам:
   - Для обычных задач - Claude-3.7-Sonnet, Gemini-2.5-Pro или GPT-4.1
   - Для по-настоящему сложных или запутанных штук - о3. И такая рекомендация меня удивила.

Из личного опыта - я замечаю, что модели разного класса реально решают разные задачи. Например, когда делаешь что-то конкретное типа "напиши мне функцию для парсинга CSV с такими-то правилами", Claude-3.5-Sonnet выдает более предсказуемый и чистый код.

А вот когда задача звучит как "сделай мне бэкенд для аутентификации с OAuth и кэшированием токенов" - тут уже нужны более мощные модели типа Claude 3,7, который кстати я юзаю через Claude Code по больше части, а не через Cursor.

Отдельно кстати ожидается интеграция ERD в Cursor, которая будет на схеме отражать архитектуру, с возможностью редактировать ее, с дальнейшими фиксами от Cursor без промптов.

PS. Теперь надо в деталях прогнать эту рекомендацию по тестам и сделать уже заключение на нашем языке)

Каждый ваш лайкос заставляет меня сделать этот гайд быстрее)