Cursor — редактор кода со встроенным ИИ-ассистентом, который работает непосредственно с репозиторием: читает открытые файлы, учитывает правила из.cursor/rules и понимает контекст всего проекта. В отличие от внешних чат-ботов, он не требует копировать фрагменты кода вручную — модель видит структуру проекта целиком.
Команда PlanningProto — нейропрототипа модуля планирования корпоративной информационной системы — построила рабочий процесс вокруг четырёх режимов чата Cursor. Режим Agent действует как полноценный агент: самостоятельно вносит правки в репозиторий, ищет по коду и выполняет команды в терминале. Именно он использовался чаще всего — для новых фич, правок API, настройки Docker и Vite, написания тестов и мелких рефакторингов. Режим Plan не трогает код, но помогает обдумать архитектуру: варианты решений, порядок шагов, стратегию миграции данных. Типичный сценарий — сначала Plan для декомпозиции крупной задачи, затем Agent для реализации. Режим Debug заточен под разбор поломок: симптомы, логи, гипотезы, следующие шаги диагностики. Режим Ask отвечает на вопросы без каких-либо правок в проекте — для консультаций и навигации по чужому коду.
| Режим | Что делает | Когда применялся в PlanningProto |
|---|---|---|
| Agent | Вносит правки в репозиторий, ищет по коду, выполняет команды в терминале | Новые фичи, правки API, конфиги Docker/Vite, тесты, рефакторинг |
| Plan | Планирует без правок: варианты архитектуры, порядок шагов, плюсы и минусы | Декомпозиция крупных задач, согласование контракта API и UI, стратегия миграции данных |
| Debug | Разбирает поломки: симптомы, логи, гипотезы, следующие шаги | Ошибки 500, проблемы с прокси, OIDC в Docker — сбор логов и сужение причины |
| Ask | Отвечает на вопросы без правок в проекте | Навигация по коду, разбор чужого модуля, сравнение подходов перед ручными правками |
Архитектура PlanningProto стандартна для корпоративных прототипов: сервер на Node.js с базой PostgreSQL в папке backend/, React-клиент в папке frontend/ на порту 8080, запросы к API уходят на порт 4000. Держать обе папки открытыми в редакторе принципиально: тогда подсказки ИИ учитывают и серверную логику, и экраны интерфейса одновременно, что особенно ценно при согласовании REST-контрактов между Express и React.
Режим Agent использовался чаще всего: новые фичи, правки API, конфиги Docker/Vite, тесты и рефакторинг.
Для работы с UI команда использовала Figma как внешнюю спецификацию — прямой интеграции API в репозитории нет. Ссылка на конкретный фрейм плюс короткое описание сценария в чате помогают точнее попасть в нужный экран. При настроенном Figma MCP можно дополнительно подтягивать структуру узлов и токены. Скриншоты макетов или готового UI вставляются прямо в чат Cursor: модель разбирает изображение и предлагает разметку с CSS — сетку, отступы, типографику, состояния элементов. Результат используется как черновик, который затем согласуется с принятыми паттернами проекта.
Cursor взял на себя генерацию всей Docker-инфраструктуры: Dockerfile для сервера и клиента, docker-compose.yml для запуска полного стека одной командой, конфигурацию веб-сервера внутри образа клиента и отдельный документ README.Docker.md с пошаговыми инструкциями. Один запуск Compose поднимает базу данных, сервер приложения и собранный интерфейс — они взаимодействуют по внутренней сети, сервер дожидается готовности базы перед стартом, данные сохраняются между перезапусками. Отдельный файл docker-compose.override.yml позволяет хранить локальные настройки и пароли вне общего репозитория.
Подход команды показывает практическую модель работы с ИИ-ассистентом в корпоративной разработке: не универсальный инструмент на все случаи, а набор специализированных режимов с чёткими границами применения. Cursor в этой схеме снижает стоимость переключения контекста — одну из главных потерь времени при работе с полным стеком.
