Cursor: как пользо­ваться редактором кода с поддержкой нейросетей

Cursor появился всего два года назад, но уже привлек миллионы пользователей.

За это время редактор кода стал главным приложением для вайбкодинга — программирования при помощи нейросетей, когда достаточно отправить ИИ запрос и протестировать результат. Чтобы сгенерировать в Cursor простейшие сайты или сервисы, даже не понадобятся знания кодинга.

Расскажу, что умеет сервис и как им пользоваться.

Cursor — редактор кода на базе VS Code  с поддержкой разных нейросетей: ChatGPT, Claude, Gemini, DeepSeek и Grok. Можно выбрать модель, которая вам ближе, и просить ее писать, редактировать или объяснять код. Вот что умеет Cursor.

🧠 Генерировать код по текстовому запросу. Просто пишете, что хотите получить, — например: «Сделай калькулятор на Python для Windows». Cursor с помощью выбранной вами нейросети сам напишет нужный код. Потом его можно отредактировать вручную или попросить ИИ переписать отдельные части.

🧹 Рефакторить большие части кода. Так называют процесс улучшения кода без изменения его функциональности. Можно попросить модель навести порядок как в вашем коде, так и в том, что она сама сгенерировала. После этого код должен стать более читабельным и элегантным, а также содержать меньше багов.

❓ Отвечать на вопросы по проекту. Cursor подходит не только тем, кто умеет программировать, но и начинающим или любителям. Если вы не знаете, с чего начать, — просто спросите. Например: «Хочу сделать калькулятор. Какой запрос тебе дать?». Модель объяснит, что нужно сделать, какие языки лучше использовать, — и покажет пример кода.

🔌 Поддерживать расширения VS Code. Cursor не делали с нуля: он основан на редакторе Visual Studio Code, поэтому поддерживает все его плагины. Это значит, что вы можете легко добавить нужные инструменты — например, подключить поддержку Flutter для мобильной разработки или установить Jupyter, если занимаетесь анализом данных. Все работает так же, как в обычном VS Code.

🤖 Работать в режиме агента. В этом режиме вы пишете запрос, а Cursor сам анализирует код и предлагает изменения. Не нужно вручную расписывать каждый шаг отдельными запросами. Нейросеть сама принимает решения, где улучшить структуру, что переписать, как устранить баги. Это пригодится, если вы работаете с большим количеством уже написанного кода или с базой данных. В обычном режиме вы контролируете процесс полностью, а агент подключается, когда нужно сэкономить время.

💸 Есть бесплатный тариф. В нем доступны все основные функции, но с лимитом по количеству запросов и времени их обработки. Если хотите пользоваться Cursor без ограничений, придется оформить платную подписку. О том, как это сделать, расскажу позже.

Cursor можно скачать бесплатно с официального сайта. Приложение доступно для Windows, macOS и Linux. Установка проходит стандартно — процесс тот же, что и у других программ.

Для доступа к ИИ-функциям необходимо зарегистрироваться. Это можно сделать при первом запуске приложения. Интерфейс Cursor доступен только на английском языке, но довольно интуитивный. Порядок действий такой.

Шаг 1. Выберите удобный способ: регистрацию по электронной почте или вход с помощью с помощью аккаунтов Google и GitHub. Затем пройдите капчу.

Шаг 2. Создайте пароль или выберите отправку кода по почте. Если выберете второй вариант, потеряете аккаунт, лишившись доступа к почте.

Код подтверждения придет в любом случае.

Шаг 3. Cursor предложит выбрать актуальную версию с новыми функциями агента, чат-бота и редактора файлов или старую Legacy Mode.

Выберите новую версию и нажмите Continue.

Шаг 4. Далее Cursor попросит поделиться персональными данными — информацией, которой вы в дальнейшем будете обмениваться с сервисом и нейросетями. Это необязательно. Лучше не ставить галочку, если работаете с корпоративным кодом. Данные попадают к разработчикам подключенных моделей, поэтому стоит быть осторожнее.

Шаг 5. Перейдите в настройки — для этого нажмите на шестеренку в правом верхнем углу. Выберите раздел Models, в котором доступны разные нейросети. Включите все доступные модели, чтобы со временем найти подходящую. Между ними можно переключаться прямо в чате.

Многие используют Claude 3.7 Sonnet — о своем опыте вайбкодинга с этой нейросетью я рассказывал в отдельном материале. Вам может понравиться DeepSeek, ChatGPT, Gemini или Grok. Новые модели выходят почти каждую неделю, поэтому знание, как их включать, точно пригодится.

Пролистайте ниже — там можно подключить свои ключи API вместо оформления подписки. Этим обычно пользуются разработчики, которые покупают доступ к нейросетям напрямую у создателей. OpenAI, например, выдает ключ и берет плату за количество запросов.

Если используете ключи API в других проектах, подключите их к Cursor — не нужно будет оформлять подписку. Иногда это дешевле, но все зависит от ваших потребностей. Для этого выберите разработчика, чей ключ к API у вас есть, введите его и нажмите Verify.

Шаг 6. Все готово. Теперь выберите способ работы с проектом:

1. Open project — откройте папку с кодом на вашем компьютере. Это подходит, если у вас уже есть проект.
2. Clone repo — скачайте проект из GitHub или другого репозитория. Отправьте ссылку на репозиторий, и Cursor скачает его.
3. Connect via SSH — подключитесь к удаленному серверу для работы с кодом. Пригодится, если проект находится на другом компьютере или сервере.

Можно и начать с нуля. Об этом расскажу далее.

Для наглядности все примеры буду показывать на проекте по созданию калькулятора, который работает в браузере.

Как генерировать код. У меня нет своего проекта или репозитория, поэтому я начал с нуля — с создания текстового файла, в котором буду писать код. Для этого кликните правой кнопкой мыши по рабочей области и выберите New Text File.

Чтобы перейти к написанию запроса для генерации кода, нажмите предложенную Cursor комбинацию клавиш — она зависит от вашей операционной системы. Например, на macOS это ⌘ + K.

Предположим, я не знаю, на каком языке писать приложение. Сначала можно спросить об этом у нейросети — в моем случае у Claude 3.7 Sonnet. В поле для ввода запроса описал задачу естественным русским языком и нажал кнопку Generate. Если вы хорошо знаете английский, лучше писать запросы на нем: меньше вероятность ошибок.

В ответ Claude посоветовал подходящий язык для калькулятора, показал пример кода и составил подробное техзадание, на основе которого можно выбрать параметры для следующего запроса. Нюанс: модель не отделяет код от текста — объяснения обычно идут после кода.

Из предложений Claude я взял основные требования для калькулятора — функциональность, языки программирования, адаптивный дизайн и кросс-браузерную совместимость. Остальное можно добавить потом, когда будет уже работающий калькулятор.

В том же запросе я спросил, что дальше делать с этим кодом — то есть, как сохранить его в файлы, запустить в браузере и проверить работу. Такие запросы нужно писать в строчку Follow-up instructions — это поле для дополнительных вопросов к сгенерированному ответу.

За несколько секунд я получил рабочий код и инструкцию по его использованию. Но у меня возникли трудности на первом этапе — не знал, как создать файл HTML. Решил спросить об этом Claude. Для этого создал новый запрос ниже уже написанного кода, чтобы ИИ не переписывал его.

Я запустил новый диалог с Claude в том же файле. Для этого промотал код до конца и на пустой строке нажал сочетание клавиш для генерации. Claude дал понятную пошаговую инструкцию с важными деталями: как правильно сохранить файл, что обязательно указать расширение.html, выбрать кодировку UTF-8 и создать отдельные файлы для CSS и JavaScript. Без этих нюансов калькулятор бы не запустится.

После выполнения всех инструкций Claude я получил красивый калькулятор с цветными кнопками — красной для очистки, оранжевыми для операций, синей для удаления символа, серыми для цифр и зеленой для равенства.

Но сразу вскрылся критический баг: кнопки не реагировали на нажатия. Поэтому я перешел к доработке кода.

Как фиксить баги. Для исправления ошибок, конечно, хорошо бы самостоятельно разбираться в коде, но можно и объяснить проблему нейросети, чтобы та разобралась за вас. Я написал Claude, что кнопки в калькуляторе не работают, и попросил добавить ввод с клавиатуры, а еще — историю вычислений.

После этого спросил у Claude, нужно ли править все файлы (HTML, JavaScript и CSS) или достаточно одного. Нейросеть ответила, что для добавления функциональности кнопок, ввода с клавиатуры и истории вычислений нужно менять все три файла. Попросил Claude это сделать.

После просьбы исправить нерабочие кнопки Claude полностью переписал код, но проблема осталась. Тогда я описал проблему еще раз и добавил немного пассивной агрессии: «Когда я нажимаю кнопки, ничего не происходит. Исправь это. Пожалуйста».

На этот раз сработало.

За 15 минут общения с Claude в Cursor я получил работающий калькулятор с историей вычислений, которая показывает проведенные операции, и кнопкой для ее очистки.

Конечно, без мелких ошибок не обошлось, но я не написал ни одной строчки кода самостоятельно.

Как рефакторить код. Я хотел заняться рефакторингом — процессом, который делает код понятнее и проще в поддержке. Но Claude опередил меня и сделал это самостоятельно при исправлении багов.

Раньше у меня было три отдельных файла — HTML, CSS и JavaScript, — которые приходилось обновлять вручную при каждом исправлении. Claude сам объединил их в один HTML, встроив CSS в теги <⁠style>, а JavaScript — в теги <⁠script>. Теперь не нужно следить за тремя файлами: все в одном месте. А при изменениях Claude обновляет сразу весь код. Это и есть рефакторинг: код стал проще, а функциональность прежней.

Я попросил сгенерировать другой код — мировые часы со временем в Нью-Йорке, Лондоне, Москве и Токио, а затем попытался провести рефакторинг. В первой версии было 83 строчки кода и минимум текстовых пометок, по которым мог бы ориентироваться реальный разработчик.

Я написал «Проведи рефакторинг кода» в строке Follow-up instructions. Если нужен упор на исправление багов, понятность или элегантность кода, стоит это указать.

После рефакторинга количество строк кода выросло до 168 — появилось больше комментариев. Кроме того, Claude решил проявить креативность и расположил часы горизонтально, как они обычно выглядят в реальном мире.

Вот несколько советов, которые помогут эффективнее работать с Cursor и избежать типичных ошибок при создании проектов с помощью ИИ.

💬 Делайте максимально понятные и подробные запросы. Лучше объяснять все как ребенку — тогда будет меньше недопониманий. ИИ воспринимает запросы буквально, поэтому чем точнее вы опишете проблему, тем быстрее получите нужное решение. Например, вместо «Мои кнопки не работают» напишите «Когда я нажимаю на кнопки, цифры не появляются на экране». Так вы сужаете круг возможных проблем.

В моем случае с калькулятором именно детальное описание помогло Claude понять, в чем дело. Расплывчатые формулировки заставляют ИИ гадать, что именно вы имеете в виду. Добавляйте контекст: на каком этапе возникла проблема, что вы ожидали увидеть, что происходит вместо этого.

💾 Всегда сохраняйте старую версию кода — на случай, если ИИ что-то сломает в новой. Нейросеть может ошибиться или неправильно понять задачу, и тогда рабочий код превратится в нефункциональный. Скопируйте рабочий код в новый файл перед внесением изменений — это займет секунды, но может сэкономить часы работы.

При сохранении выберите правильное расширение файла в зависимости от языка программирования. Если не знаете, какое расширение нужно, спросите у модели. Я несколько раз сталкивался с ситуациями, когда Claude «улучшал» код, но что-то ломал. Без сохраненной копии пришлось бы начинать заново.

❓ Не бойтесь задавать простые вопросы — ИИ не осудит, а подробно все объяснит. В отличие от живых людей, ИИ никогда не покажет, что ваш вопрос глупый или очевидный. Можно спрашивать «Что делать с этим кодом?», «На каком языке лучше написать приложение?» или «Как запустить этот файл?». Любой вопрос приведет к подробному и терпеливому ответу.

Я постоянно задавал Claude базовые вопросы: как создать файл, как его сохранить, что означает то или иное сообщение об ошибке. ИИ каждый раз давал развернутые инструкции с пошаговыми действиями. Это особенно полезно для новичков, которые только начинают разбираться в программировании и боятся выглядеть неопытными.

📦 Изучите основы GitHub. Это платформа для хранения кода, которой пользуются все разработчики. Вы можете попросить Cursor отправлять туда код. GitHub поможет хранить разные версии проекта, откатываться к старым версиям при необходимости и делиться работами с другими людьми.

Более того, наличие проектов на GitHub — это ваше портфолио. Работодатели и заказчики часто просят показать код, который вы писали. GitHub также позволяет другим людям использовать ваш код, вносить улучшения и создавать на его основе новые проекты.

Протестировать возможности Cursor можно без подписки: бесплатного тарифа Hobby хватит для тестового проекта. Но для серьезной работы нужен платный тариф.

Планы различаются количеством кредитов на обычные и премиальные запросы. Обычные запросы подходят для простых задач, а премиальные — для объемных с большим контекстом и использованием более дорогих моделей. Есть также медленные премиальные запросы — ИИ ответит так же качественно, но значительно дольше.

Чтобы купить подписку, перейдите в настройки и нажмите Upgrade to Pro. После этого откроется сайт, где можно выбрать подходящий план. Оплатить российской картой не получится, потребуется иностранная.

1. Cursor понимает проект целиком. ИИ видит весь ваш код и может давать релевантные советы, исправлять ошибки и дорабатывать функциональность.
2. У Cursor щедрые бесплатные условия. Можно попробовать разные модели, сделать пару проектов — и кредиты еще останутся.
3. Cursor открывает программирование для людей без технического бэкграунда. За 15 минут я создал работающий калькулятор с историей вычислений, не написав ни строчки кода самостоятельно. Инструмент убирает барьер входа в разработку и позволяет сосредоточиться на идеях.
4. С помощью Cursor новички могут создавать рабочие прототипы и учиться на реальных примерах, а профессионалы — автоматизировать рутинные задачи.
5. Cursor отлично справляется с типовыми задачами, но важно понимать ограничения. Для сложной бизнес-логики, оптимизации производительности или архитектурных решений все равно нужны знания программирования. ИИ ошибается, особенно при работе с нестандартными требованиями.