Размышления про Cursor: как я писал код с AI до него и будут ли нужны такие редакторы кода?

По большому счету ключевой плюс Cursor - это удобство коммуникации с LLM. Все, что делает сервис - это управление вашим контекстом, через передачу в LLM релевантных строк кода, с последующим внесением изменений. Но основную работу при этом делают сами LLM. И если раньше управление контекстом на стороне Cursor сильно помогало, то вместе с ростом возможностей LLM, данный тул становится менее актуальным. Появление Reasoning моделей и смена модели монетизации Cursor делает более важным то, как управляете контекстом ВЫ, а не какие данные выдернет из кода за вас ИИ-агент. При всем при этом, Cursor нужно зарабатывать, поэтому компании может быть просто невыгодно, чтобы автоматическое управление контекстом было максимально эффективным. Их уже неоднократно обвиняли в том, что этот самый контекст они режут.

И здесь мне вспомнилось, как я впервые писал код с ИИ
Моими инструментами были VS Code и Google AI Studio. В AI Studio у меня был здоровенный системный промпт с контекстом по проекту. Далее - я просил ИИ набросать мне структуру проекта по файлам и папкам, воспроизводил эту структуру у себя на компьютере и также добавлял информацию о ней в контекст промпта. Первые несколько сообщений в чате у меня предназначались для TO DO - листа, в котором я отмечал, что сделано, а что предстоит сделать и последней версии кода, где я указывал название файла и следом вставлял нужный код. При добавлении новой фичи я просил Gemini написать мне код и сказать, куда я должен его вставить. После - тестировал и обновлял сообщения с TO DO и текущим кодом. При появлении багов - игрался с температурой. Если баг был в конкретном файле - выносил его в отдельный чат с информацией по этому багу. Gemini Flash Thinking я использовал для "обдумывания" решений, а Gemini 1.5 PRO - для реализации "обдуманного". Таким образом я написал свой первый проект на 1800 строк кода, и он работал.

Сейчас, используя Cursor, я поймал себя на том, что выполняю те же самые действия, только большую часть не в AI Studio, а в Cursor. Потому что делать это там проще, но при этом я имею меньше контроля над параметрами моделей, а также над их поведением. Кроме того, со снятием лимитов на вызов тулов, я заметил, что в отличие от работы напрямую в AI Studio я хуже знаю структуру проекта. Чтобы ее понять - мне нужно продираться через кучу мусорных попыток агента что-то сделать. Мусорных - потому что у меня меньше контроля над контекстом, а Claude пытается все переделать по 10 раз, переписывая рабочие куски кода. При этом самый интересный момент здесь состоит в том, что те проблемы, которые мне не может решить ни одна из моделей в Cursor (включая Gemini) - AI Studio щелкает как орешки. Почему? Опять-таки, из-за управления контекстом.

Что будет дальше?
Неважно, вайбкодите вы или кодите - учитесь управлять контекстом. Здесь преимущество будет у разработчиков и тех, кто уже многократно спотыкался на ошибках агентов, используя Cursor. Кроме этого, я бы советовал следить за разработками самих авторов моделей, т.к. они наконец-то начинают делать шаги в сторону создания своих агентов и упрощения кодинга. Claude Code - яркий тому пример, а тот же Canvas в Gemini реализован очень круто. Недавно в AI Studio добавили режим Build, который работает как редактор кода. Если бы они в этот режим добавили настройки LLM, которые доступны в режиме чата - я бы отказался от всех AI-редакторов кода, т.к. это бы дало мне максимальный контроль за тем, что я создаю.

Будет ли нужен Cursor в будущем? Я думаю, что у него однозначно будет свое место, однако если компания продолжит двигаться в сторону автономности, то более серьезные разработчики и те, кому важно знать, что за код пишет ИИ, скорее перейдут на появляющиеся альтернативы.