Cursor - ваш ежедневный рабочий инструмент? У Anyspehere (разработчики Курсора) вышла крутая статья, как использовать их IDE. Все кратко и по делу, только бест практики, без воды.
* Планирование
* Работа с контекстом, когда начинать новые чаты.
* Советы по .cursor/rules/
* Agent skills и hooks для долгоиграющих агентов работающих автономно.
Я уже привык всегда составлять планы для любой более менее крупной фичи и менеджить состояние чатов. Но тесты результата, особенно когда там крупный деплой хелм чарта на десяток два компонентов, проверка логов и прочее - обычно делаю сам, llm такое не доверяю 😅 Но думаю, что будет интересно расписать логику деплоя и тестов в cursor rules и попробовать передать эту ответственность АИ.
Так же новой фичей для меня стало использование @past chats
Ну и cursor hooks, здесь все сложнее и интереснее. Мы можем писать кастомный код (в статье пример на тайпскрипт, но можно и питон или даже баш), который будет запускаться по окончанию чата, проверять состояние проекта/деплоя по заданной строгой логике. И следуя этому состоянию давать следующее задание агенту в чат. Получаем agentic behavior с четким контролем, без всяких сторонних фреймоврков и заточенное на твой конкретный проект🔥
С этой штукой приидется заморочиться, для грамотной и полезной реализации... Но потенциал вижу огромный.
Вобщем читайте:
https://cursor.com/blog/agent-best-practices
* Планирование
* Работа с контекстом, когда начинать новые чаты.
* Советы по .cursor/rules/
* Agent skills и hooks для долгоиграющих агентов работающих автономно.
Я уже привык всегда составлять планы для любой более менее крупной фичи и менеджить состояние чатов. Но тесты результата, особенно когда там крупный деплой хелм чарта на десяток два компонентов, проверка логов и прочее - обычно делаю сам, llm такое не доверяю 😅 Но думаю, что будет интересно расписать логику деплоя и тестов в cursor rules и попробовать передать эту ответственность АИ.
Так же новой фичей для меня стало использование @past chats
Ну и cursor hooks, здесь все сложнее и интереснее. Мы можем писать кастомный код (в статье пример на тайпскрипт, но можно и питон или даже баш), который будет запускаться по окончанию чата, проверять состояние проекта/деплоя по заданной строгой логике. И следуя этому состоянию давать следующее задание агенту в чат. Получаем agentic behavior с четким контролем, без всяких сторонних фреймоврков и заточенное на твой конкретный проект
С этой штукой приидется заморочиться, для грамотной и полезной реализации... Но потенциал вижу огромный.
Вобщем читайте:
https://cursor.com/blog/agent-best-practices
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Cursor
Cursor agent best practices
A comprehensive guide to working with coding agents, from starting with plans to managing context, customizing workflows, and reviewing code.
RAG данные из видеофайла?! Тут в интернете набирает популярность тула Memvid, которая хранит ваши векторные данные для RAG в видеоформате. Как? зачем?? Видел коменты в духе "в чем прикол паковать вектор в mp4, реально сжатие работает? 🤯"
Почитал - там не совсем видео) Ребята сделали свой уникальный формат данных, последовательность Smart Frames, как кадры в видео. Каждый кадр включает в себя векторные данные, таймстампы, чексуммы. Как следствие это все работает в append-only режиме записи (по аналогии с log based storage у Kafka) давая огромные скорости записи, возможность находить исторические данные до их изменений, устойчивость к падениям (встроенный WAL в мемвид файлах тоже есть 😎). Ну и эффективная компрессия тоже присутствует.
Вобщем это один из тех хардкорных проектов, в котором рулят новые структуры данных и алгоритмы, а не навайбкоденая оболочка вокруг LLM. 11k⭐️ на гитхабе красноречиво об этом говорят :) Но самое главное:
Ваша вектор база - теперь это просто файл! Да, без chromadb, без десятка-двух гигов оперативы для ее работы, без настройки инфраструктуры. Есть кли, все работает так просто как:
Ну или интеграция в питон/ноду. Традиционный лексический поиск (BM25) и семантика по эмбеддингам из коробки. Да, ребята не меценаты опенсорса, можно хранить в файлах только до 50мб, а дальше платная подписка. Но идея крутая, поиграться и сделать PoС бесплатно получится, а дальше - смотрите сами. Думаю опенсорсная альтернатива тоже не за горами))
Сайт проекта: https://memvid.com/
Гитхаб: https://github.com/memvid/memvid
Почитал - там не совсем видео) Ребята сделали свой уникальный формат данных, последовательность Smart Frames, как кадры в видео. Каждый кадр включает в себя векторные данные, таймстампы, чексуммы. Как следствие это все работает в append-only режиме записи (по аналогии с log based storage у Kafka) давая огромные скорости записи, возможность находить исторические данные до их изменений, устойчивость к падениям (встроенный WAL в мемвид файлах тоже есть 😎). Ну и эффективная компрессия тоже присутствует.
Вобщем это один из тех хардкорных проектов, в котором рулят новые структуры данных и алгоритмы, а не навайбкоденая оболочка вокруг LLM. 11k
Ваша вектор база - теперь это просто файл! Да, без chromadb, без десятка-двух гигов оперативы для ее работы, без настройки инфраструктуры. Есть кли, все работает так просто как:
memvid create knowledge.mv2
echo "Alice works at Anthropic as a Senior Engineer." | memvid put knowledge.mv2 --embedding --vector-compression
memvid find knowledge.mv2 --query "who works at AI companies" --mode sem
Ну или интеграция в питон/ноду. Традиционный лексический поиск (BM25) и семантика по эмбеддингам из коробки. Да, ребята не меценаты опенсорса, можно хранить в файлах только до 50мб, а дальше платная подписка. Но идея крутая, поиграться и сделать PoС бесплатно получится, а дальше - смотрите сами. Думаю опенсорсная альтернатива тоже не за горами))
Сайт проекта: https://memvid.com/
Гитхаб: https://github.com/memvid/memvid
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Memvid
Memvid - Give your AI Agent Photographic Memory
Replace complex RAG pipelines with a single portable file that gives every agent instant retrieval and long-term memory.
❤1
Cursor commands. Работаешь с Курсором и любишь всякие фичи и улучшайзеры для своей работы? Написал небольшую статью о командах в Курсоре.
* Грамотно поясняем непонятные участки кода
* Делаем self код ревью,
* Онбордим новых коллег на проект
* Избавляемся от "fix10-final-finally-final-commit" 😁
Использую эти команды каждый день и делюсь с вами кодом, просто забирайте и пользуйтесь 😎
https://ai-vs-devops.micro.blog/2026/01/12/cursor-commands.html
* Грамотно поясняем непонятные участки кода
* Делаем self код ревью,
* Онбордим новых коллег на проект
* Избавляемся от "fix10-final-finally-final-commit" 😁
Использую эти команды каждый день и делюсь с вами кодом, просто забирайте и пользуйтесь 😎
https://ai-vs-devops.micro.blog/2026/01/12/cursor-commands.html
Claude зарелизил Cowork. Консольная тула "для любых бизнес задач, кроме кодинга".
В целом мне кажется сомнительным юзабилити подобного продукта. Чем оно отличается от обычного чата с AI? Агентскими возможностями, то есть вызовом АИ агента после каждой итерации задачи или использования инструментов. АИ агенты реально поменяли процесс разработки ПО, и там это действительно нужно. AI enabled IDE внесло изменение в код по нашему запросу, запустило линтер, проверило результат, запустило тесты, сделало деплой на энв или локальный запуск. Проверило результат, если он отрицательный - опять поменяло код. А где может быть такой же флоу в бизнес задачах? Я не знаю.
Примеры в блоге тоже какие-то сомнительные. Переименовать и сгруппировать файлы в Downloads, сделать спредшит из скриншотов, сделать репорт из заметок... Для меня пока это все выглядит очень нишевым сырым инструментом, каким пока и остаются AI-enabled браузеры типа Perplexity или Comet.
Платить Claude Max подписку ради Claude Cowork не стоит точно. Когда он зарелизится бесплатно для всех - ну можно будет попробовать. Посортировать файлы на компе, упорядочить 400ГБ музыки в единый формат файлов например. Хотя конечно это можно сделать с любым агентом, да даже в Курсоре.
Пока самым интересным фактом остается ответ от Borys Cherniy в X, где он говорит, что Claude Cowork создали за две недели и весь код написан на 100% LLM в Claude Code. Отличная реклама их основного продукта 😎
Саму релиз презентацию читайте здесь:
https://claude.com/blog/cowork-research-preview
В целом мне кажется сомнительным юзабилити подобного продукта. Чем оно отличается от обычного чата с AI? Агентскими возможностями, то есть вызовом АИ агента после каждой итерации задачи или использования инструментов. АИ агенты реально поменяли процесс разработки ПО, и там это действительно нужно. AI enabled IDE внесло изменение в код по нашему запросу, запустило линтер, проверило результат, запустило тесты, сделало деплой на энв или локальный запуск. Проверило результат, если он отрицательный - опять поменяло код. А где может быть такой же флоу в бизнес задачах? Я не знаю.
Примеры в блоге тоже какие-то сомнительные. Переименовать и сгруппировать файлы в Downloads, сделать спредшит из скриншотов, сделать репорт из заметок... Для меня пока это все выглядит очень нишевым сырым инструментом, каким пока и остаются AI-enabled браузеры типа Perplexity или Comet.
Платить Claude Max подписку ради Claude Cowork не стоит точно. Когда он зарелизится бесплатно для всех - ну можно будет попробовать. Посортировать файлы на компе, упорядочить 400ГБ музыки в единый формат файлов например. Хотя конечно это можно сделать с любым агентом, да даже в Курсоре.
Пока самым интересным фактом остается ответ от Borys Cherniy в X, где он говорит, что Claude Cowork создали за две недели и весь код написан на 100% LLM в Claude Code. Отличная реклама их основного продукта 😎
Саму релиз презентацию читайте здесь:
https://claude.com/blog/cowork-research-preview
Claude
Claude Cowork | Claude by Anthropic
With Claude Cowork, you can start a task at your desk, check in on it from your phone, and get a polished deck, document, or spreadsheet for review. Connect your data; schedule a daily, weekly, or monthly task; and ask for the format you need.
Я уже писал про Spec Driven Development и про Cursor commands , а теперь у нас топовый по популярности на сегодня репозиторий на Github - Claude Superpowers с 22к ⭐️ . По сути это набор скилов и команд ля Claude Code, который так же нативно интегрируется в OpenCode и Codex.
Брейнштормим дизайн, создаем имплементейшн план, разбиваем на таски, выполняем и тестируем все последовательно (есть нативная поддержка TDD, или обычный execute по таскам).
Со своей стороны попробую интегрировать это в Cursor и потестить, задача не тривиальная, но тк Курсор уже тоже перешел на формат скилов как в Claude Code - может получится. Отпишу через несколько дней по результату :)
В целом радует что Spec Driven Development развивается и становится популярным. Как я и говорил - это одна из лучших методик AI разработки на сегодняшний день.
Забираем здесь:
https://github.com/obra/superpowers
Брейнштормим дизайн, создаем имплементейшн план, разбиваем на таски, выполняем и тестируем все последовательно (есть нативная поддержка TDD, или обычный execute по таскам).
Со своей стороны попробую интегрировать это в Cursor и потестить, задача не тривиальная, но тк Курсор уже тоже перешел на формат скилов как в Claude Code - может получится. Отпишу через несколько дней по результату :)
В целом радует что Spec Driven Development развивается и становится популярным. Как я и говорил - это одна из лучших методик AI разработки на сегодняшний день.
Забираем здесь:
https://github.com/obra/superpowers
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
GitHub
GitHub - obra/superpowers: An agentic skills framework & software development methodology that works.
An agentic skills framework & software development methodology that works. - obra/superpowers
❤3
А вот интересная заметка. Vercel эксперементировали со своим внутренним агентом для работы с корпоративными данными. По сути агент ходит в их агрегатор внутренних документов и достает нужные данные через sql>api транслятор. Так вот изначально у них были сложные системные промпты, и все было обмазано тулами и mcp. Иногда это работало, иногда нет. Траблшутинг такой системы конечно был сложным.
Эксперемент был гениален. А давайте вместо пачки модных тулов и плагинов дадим агенту только bash. Да, старый добрый cat, grep, ls 🙂 Итог - среднее время выполнения упало с 4 минут до 1й, на треть меньше потрбеление токенов и точность +20%! У современных моделей достаточно большой контекст и они достаточно умные, чтобы находить данные за несколько итераций самостоятельно. А mcp и объемные тулы и плагины могут только вредить, засчет забивания контекстного окна мусором, и конечно сложнее в поддержке и траблшутинге.
Отсюда вывод: разрабатывая AI workflows начинайте с простого, минимальный промпт, базовые инструменты. Не стоит сразу брать десятки плагинов, которые у всех на хайпе.
PS: кстати Anthropic недавно сами выпустили агент плагин для итеративной разработки, который представляет из себя простой while..true луп 😁 Погуглите "Ralph wiggum plugin". Spec Driven Development под угрозой? 😅
Статья про Vercel:
https://thenewstack.io/the-key-to-agentic-success-let-unix-bash-lead-the-way/
Эксперемент был гениален. А давайте вместо пачки модных тулов и плагинов дадим агенту только bash. Да, старый добрый cat, grep, ls 🙂 Итог - среднее время выполнения упало с 4 минут до 1й, на треть меньше потрбеление токенов и точность +20%! У современных моделей достаточно большой контекст и они достаточно умные, чтобы находить данные за несколько итераций самостоятельно. А mcp и объемные тулы и плагины могут только вредить, засчет забивания контекстного окна мусором, и конечно сложнее в поддержке и траблшутинге.
Отсюда вывод: разрабатывая AI workflows начинайте с простого, минимальный промпт, базовые инструменты. Не стоит сразу брать десятки плагинов, которые у всех на хайпе.
PS: кстати Anthropic недавно сами выпустили агент плагин для итеративной разработки, который представляет из себя простой while..true луп 😁 Погуглите "Ralph wiggum plugin". Spec Driven Development под угрозой? 😅
Статья про Vercel:
https://thenewstack.io/the-key-to-agentic-success-let-unix-bash-lead-the-way/
The New Stack
The Key to Agentic Success? BASH Is All You Need
Vercel and open source developers found that minimalist AI agent architectures based on Unix, with simple BASH shells and modular tools, can outperform complex, over-engineered systems.
2024 - мы с сомнением загружали куски кода в АИ веб чаты. Плевались от галлюцинаций и удивлялись хорошему результату.
Начало 2025 - пользовались автокомплитом и стыдливо удаляли эмодзи из выдачи Клода, чтобы код был не похож на АИ
Конец 2025 - несколько AI IDE, десятки моделей, MCP и плагинов. AI pr-ы и ревью
2026 - будем специально ставить в код вотермарки каким инструментом и какой моделью (конечно, официально заапрувленой твоей компанией, ведь конфиденциальность данных, все дела..) написан код, потому что любой разработчик без АИ тулов не на 100% эффективен?
Начало 2025 - пользовались автокомплитом и стыдливо удаляли эмодзи из выдачи Клода, чтобы код был не похож на АИ
Конец 2025 - несколько AI IDE, десятки моделей, MCP и плагинов. AI pr-ы и ревью
2026 - будем специально ставить в код вотермарки каким инструментом и какой моделью (конечно, официально заапрувленой твоей компанией, ведь конфиденциальность данных, все дела..) написан код, потому что любой разработчик без АИ тулов не на 100% эффективен?
❤1
Z-ai сегодня запустили GLM-4.7-Flash. Быстрая 30B модель, отлично показавшая себя в кодинг бенчмарках (выше GPT-OSS 😄 ). Абсолютно бесплатно по API! 👍 Ну и модель опенсорс, веса доступны на Huggingface для локального инфиренса. Так же доступна версия 4.7-FlashX c приоритетным доступом и ценой в 0.07/0.4 за 1млн токенов. Что очень и очень мало.
Мне нравится большая GLM-4.7 в плане качества кода и текстов, которые она выдает. Реально похожа на модели Claude, и уровень точно не хуже Sonet 4. Но есть проблемы - очень медленно, переодически отваливается в процессе рассуждения и работы с интрументами, при длинной истории чата может начинать путаться. И с flash версией я улучшений не заметил. Может это только у меня в Cursor так? В любом случае - рекомендую вам ее потестить.
Со своей же стороны думаю закинуть на счет z.ai и проверить как обстоят дела со скоростью у FlashX.
Анонс здесь:
https://x.com/Zai_org/status/2013261304060866758
Мне нравится большая GLM-4.7 в плане качества кода и текстов, которые она выдает. Реально похожа на модели Claude, и уровень точно не хуже Sonet 4. Но есть проблемы - очень медленно, переодически отваливается в процессе рассуждения и работы с интрументами, при длинной истории чата может начинать путаться. И с flash версией я улучшений не заметил. Может это только у меня в Cursor так? В любом случае - рекомендую вам ее потестить.
Со своей же стороны думаю закинуть на счет z.ai и проверить как обстоят дела со скоростью у FlashX.
Анонс здесь:
https://x.com/Zai_org/status/2013261304060866758
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
X (formerly Twitter)
Z.ai (@Zai_org) on X
Introducing GLM-4.7-Flash: Your local coding and agentic assistant.
Setting a new standard for the 30B class, GLM-4.7-Flash balances high performance with efficiency, making it the perfect lightw…
Setting a new standard for the 30B class, GLM-4.7-Flash balances high performance with efficiency, making it the perfect lightw…
❤3
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
❤1🤔1
Еще один суперпопулярный на сегодняшний день репозиторий. Большая взаимосвязанная подборка всего-всего для Claude Code. Агент рулы, скилы, команды, хуки. Это не community driven curated list, а личный набор инструментов от какого-то известного в узких кругах вайбкодера. Но почти 15к ⭐️ , надо же глянуть.
На первый взгляд много вкусовщины, в плане рулов для кодинг стиля, git workflow. Да и в целом все заточено на фулстек жабаскрипт. В кодинг стандартах напихал все подряд что и так модель знает. Команды типа план бессмысленны (просто запрос "спланируй это" справляется не хуже), а сode-review команда из моей статьи гораздо качественнее.
Но есть и интересные штуки!🌡
Забрал для себя команду /learn , когда ты говоришь агенту собрать данные по патерну решения сложной проблемы в этом чате и создать отдельный skill основываясь на этом кейсе. Получается как-бы автоматизированная база знаний по сложным кейсам конкретно в твоем домене/стеке.
Strategic compact хук - мне нравилась эта штука в Kiro, когда она предлагала сохранить и перенести контекст после объемных задач, но в курсоре так не работает. Добавил этот хук себе в Курсор, проверю.
security-review скил тоже неплох, в нем конечно больше секьюрити кода, а не инфраструктуры. Но список уязвимостей и их верификаий не плох, сделаю себе на его основе отдельную ревью команду. 😎
Вобщем смотрите изучайте , может тоже найдете для себя что-то интересное. А если вы работает с JS и используете Claude Code - можете смело загрузить весь комплект сразу 🙂
На первый взгляд много вкусовщины, в плане рулов для кодинг стиля, git workflow. Да и в целом все заточено на фулстек жабаскрипт. В кодинг стандартах напихал все подряд что и так модель знает. Команды типа план бессмысленны (просто запрос "спланируй это" справляется не хуже), а сode-review команда из моей статьи гораздо качественнее.
Но есть и интересные штуки!
Забрал для себя команду /learn , когда ты говоришь агенту собрать данные по патерну решения сложной проблемы в этом чате и создать отдельный skill основываясь на этом кейсе. Получается как-бы автоматизированная база знаний по сложным кейсам конкретно в твоем домене/стеке.
Strategic compact хук - мне нравилась эта штука в Kiro, когда она предлагала сохранить и перенести контекст после объемных задач, но в курсоре так не работает. Добавил этот хук себе в Курсор, проверю.
security-review скил тоже неплох, в нем конечно больше секьюрити кода, а не инфраструктуры. Но список уязвимостей и их верификаий не плох, сделаю себе на его основе отдельную ревью команду. 😎
Вобщем смотрите изучайте , может тоже найдете для себя что-то интересное. А если вы работает с JS и используете Claude Code - можете смело загрузить весь комплект сразу 🙂
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
GitHub
GitHub - affaan-m/ECC: The agent harness performance optimization system. Skills, instincts, memory, security, and research-first…
The agent harness performance optimization system. Skills, instincts, memory, security, and research-first development for Claude Code, Codex, Opencode, Cursor and beyond. - affaan-m/ECC