e/acc часто пишет про изменение индустрий, вижн будущего, которые он берет из исследований либо из общения с фаундерами (он же занимается инвестициями, ага). И я у него на канале не первый раз вижу (1, 2, 3) упоминания очень удивившей меня штуки.
Мол, можно взять AI среду для разработчиков Cursor и настроить ее как рабочюю программу для неразработческих задач. Звучит сомнительно, честно говоря. Но я попытался покритиковать свою критику и вот что из этого получилось:
Зачем вообще сложный Cursor вместо простого chatgpt?
1. Встроенная реализация агентов
Это значит, что система может выполнять несколько заранее не прописанных шагов без участия пользователя, планируя новые действия на основе результатов предыдущих (это, кмк, один из самых важных критериев агентности). Пример агента – openai deepresearch (его, кстати, надавно открыли и для бесплатных пользователей). Он понимает, на какие сайты еще сходить на основе того, что *уже* нагуглил до этого.
Агент может выполнить сложную последовательность шагов (например, пройтись по гуглтабличке с ссылками на видосы, скачать их, вытащить из них аудиодорожку через ffmpeg, сделать транскрибацию, а потом сделать саммари и сохранить в файлики).
2. Рабочий контекст
Часто у нас есть какой-то рабочий контекст. Файлики, таблички, инструкции. Для программистов очень важно уметь быстро добавлять нужный контекст к запросам, и Cursor поддерживает это by design. Можно сослаться на конкретный файл или папку. И результаты работы тоже сразу сохранятся в виде готовых артефактов. Отдельно стоит сказать про .cursorrules файлы с "настройками" поведения LLM под разные задачи.
3. Встроенная расширяемость
Сейчас в сообществе набирают популярность MCP-серверы – по сути удобные унифицированные обертки над внешними сервисами, дающие к ним доступ LLM-агентам. В два клика даем системе доступ к корпоративному Notion или гугл календарю. Если подходящего нет, просто просим LLM написать его самому. А можно даже не трогать MCP, а просто просить разработчиков или LLM написать переиспользуемые python-скрипты – агент будет их использовать в дальнейшем. Для примера, в кейсе выше это может быть скрипт, который перегоняет все папку с видосиками в набор текстовых файлов.
4. Супер удобная работа с текстом.
Ну серьезно, нужно писать отдельный пост, почему Cursor – лучший инструмент для написания текстов. Он умеет завершать предложения за меня, на лету исправляет падежи, сам понимает, куда я хочу переместить курсор. Можно выделить часть текста и дать задачу сделать что-то именно с этой частью. Можно сделать что-то со всем текстом и он покажет, что именно поменял.
По сути, если вы работали с Canvas режимом в ChatGPT, то на пальцах
ChatGPT < Canvas < Cursor
А точнее
ChatGPT < Canvas <<< Cursor
---
Есть еще вопрос, а что мешает сделать себе полноценный сервис под свою область (и ко мне даже приходили с таким запросом). Но даже просто реализовать нормальную агентскую систему – сложно. Бизнесу дешевле взять уже готовое и расширяемое. (но собственные системы можно и нужно делать, когда есть четкие повторяемые задачи, где есть потенциал свести участие человека к минимуму).
А вот если задач много, разных, они не всегда разбиваются на заранее известную последовательность шагов + нужен человеческий контроль/планирование, то я пока даже и не могу ничего лучше придумать, чем Cursor. Вот так вот я переобулся, короче.
Посмотреть видео, как это примерно выглядит можно тут
P.s. у меня гораздо менее технооптимистичный взгляд, чем у e/acc, и вижу много сложностей во внедрении таких инструментов в реальном бизнесе, но сама идея мне все равно очень понравилась, и захотелось ее поразгонять и поделиться 🤗