Как получилось, что юристы используют среду для разработчиков?
e/acc часто пишет про изменение индустрий, вижн будущего, которые он берет из исследований либо из общения с фаундерами (со стороны инвестора). И я у него на канале не первый раз вижу упоминания одной странной штуки.
Мол, можно взять AI среду для разработчиков Cursor и настроить ее как рабочую программу для неразработческих задач. Звучит сомнительно. Но я попытался "покритиковать свою критику", вот что вышло:
Зачем вообще сложный Cursor вместо простого chatgpt?
Встроенная реализация агентов
Система планирует новые действия на основе результатов предыдущих. Пример агента – openai deepresearch. Он понимает, на какие сайты еще сходить на основе того, что уже нагуглил.
Агент выполняет сложную последовательность шагов (пройтись по гуглтабличке с ссылками на видосы, скачать их, вытащить из них аудиодорожку через ffmpeg, сделать транскрибацию, саммари и сохранить в файлики). Даже если она не известна заранее.
Рабочий контекст
Часто у нас есть какой-то рабочий контекст. Файлики, таблички, инструкции. Программистам важно быстро добавлять нужный контекст к запросам, и Cursor поддерживает это by design. Можно сослаться на конкретный файл или папку. И результаты тоже сразу сохранятся в виде готовых файлов. Плюс есть .cursor/rules "настройками" поведения LLM под разные задачи.
Встроенная расширяемость
Сейчас популярны MCP-серверы – 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 не трогать MCP, а просить разработчиков или LLM писать python-скрипты – агент будет их использовать в дальнейшем.
Очень удобная работа с текстом.
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 чисто под нее. Можно сделать что-то со всем текстом и он подсветит изменения.
По сути, если вы работали с Canvas режимом в ChatGPT, то на пальцах:
ChatGPT < Canvas < Cursor
А точнее
ChatGPT < Canvas <<< Cursor
А что мешает сделать себе полноценный сервис под свою область (ко мне часто приходят с таким запросом)?
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 разбиваются на заранее известную последовательность шагов + нужен человеческий контроль/планирование, то я пока не могу ничего лучше придумать, чем Cursor. Переобулся, короче.
P.s. у меня гораздо менее технооптимистичный взгляд, чем у e/acc, и вижу много сложностей во внедрении таких инструментов в реальном бизнесе, но где-то это может сэкономить десятки тысяч долларов.
Если нравится такой формат авторских разборов, добавляйтесь в мой тг канал AI и грабли – пишу свои выводы из того, с чем сталкиваюсь на практике. Например, инструкция, как анализировать чаты в тг