Временами каждый нормальный админ что-нибудь прогает для автоматизации или решения рутины. Когда скриптов слишком много, то на помощь приходит Cursor (IDE для разработки с помощью ИИ). И вот когда заканчивается триал, а админская конюшня не прибрана, приходится регать новый аккаунт и подходить к работе уже с головой (либо покупать подписку). Вариант забить и пойти на консультацию в Deepseek или Grok тоже норм, но сейчас не про это.
Перечислю лучшие советы, которые помогут тебе сберечь токены на запросы и продляя жизнь твоему триальному курсору.
1. Организация рабочей среды и проектов
1.1. Создавай чистые, модульные рабочие директории
- Каждый проект — отдельная папка.
- Для экспериментов — отдельный playground-проект (не смешивается с боевыми задачами).
- Сразу закладывай структуру: src/, tests/, scripts/, docs/ — Cursor хорошо работает с понятной архитектурой.
1.2. Используй .cursorrules
Это — основное место, где ты задаёшь стиль кода, ограничения, стек, архитектурные принципы.
Правильно настроенный .cursorrules экономит тебе до 40% времени, снижая кол-во уточнений в запросах, если ты тот еще вайб-кодер.
2. Эффективная постановка запросов (промптинг под Cursor)
2.1. Пиши задачи в формате Issue
Cursor отлично понимает проблемы, оформленные как:
- цель,
- контекст,
- ограничения,
- желаемый результат.
Пример:
Задача: Сделать Python-скрипт для отслеживания обновлений по URL.
Контекст:
- Python 3.12
- Скачиваем ZIP только если нового нет в локальном каталоге
- Сайт нестабилен: иногда отвечает 403
Ограничения:
- Без сторонних тяжёлых библиотек
- Логи должны писаться в файл
Результат:
- Скрипт + пример конфига + инструкция запуск.
3. Работа с кодом внутри Cursor
3.1. "Explain changes" — используй, если не шаришь
Эта функция показывает, почему модель правит код.
Помогает:
- отслеживать ошибки,
- понимать архитектурные решения,
- избегать скрытых side-effect’ов.
3.2. Делай маленькие, атомарные запросы
Чем меньше объём изменения, тем выше точность.
Не:
«Оптимизируй весь проект»
А:
«Ускорь генерацию HTML-файлов, сократив количество операций форматирования строки».
4. Экономия кредитов Cursor
4.1. Не гоняй Opus, GPT-4.1/5 на рутинные операции
Cursor хорош тем, что:
- маленькие модели (мини) справляются с простыми изменениями в коде,
- более мощные — для архитектуры, рефакторинга, сложных решений.
Совет:
- "Refactor", "Fix", "Explain" — Mini или Pro.
- "Design a new architecture", "Migrate коду", "Сложные парсеры/алгоритмы" — GPT-4.1 / GPT-5.
5. Формирование задач под автогенерацию кода
5.1. Используй формат "генераторных" задач
Cursor очень любит задачи вида:
Сгенерируй: …
Входные данные: …
Ограничения: …
Архитектура: …
Применение:
- Генерация Python-классов
- Создание UI-компонентов для SvelteKit
- Автогенерация HTML-файлов из контента
- Создание ansible/terraform конфигов
6. Полуавтоматизация с помощью "multi-step reasoning"
6.1. Разделяй задачи на этапы
Cursor лучше справляется, когда:
- сначала генерирует структуру,
- потом файлы,
- потом тесты,
- затем документацию.
Ты пишешь:
«Раздели задачу на логические этапы и выполни по очереди».
И он сам разбивает и оптимизирует.
7. Совместная работа Cursor + ChatGPT
7.1. Помогает формировать идеальные задачи
Ты даёшь идею: «нужно сделать X».
ChatGPT оформляет задачу в виде:
- структурированного Issue
- правильного промпта
- пошагового плана
- ограничения по стилю, стеку, архитектуре.
7.2. Помогает проверять результат Cursor
ChatGPT может:
- проверить правильность кода,
- увидеть потенциальные баги,
- предложить улучшения,
- сформировать follow-up задачу.
7.3. Генерировать .cursorrules
ChatGPT может полностью под твой стиль генерировать правила для:
- Python 3.12
- SvelteKit
- Hugo
- системный администраторский софт
- CI/CD
- парсеры и Selenium
8. Автоматизация типовых задач
Cursor особенно эффективен в:
- Миграции WordPress → Hugo/SvelteKit
- Рефакторинге Python-скриптов
- Создании REST API
- Написании bash/python утилит
- Ревизии больших проектов (до десятков тысяч строк)
- Генерации тестов
- Генерации документации
9. Использование "Workspace Search"
Эта штука экономит массу времени:
- ты сразу находишь нужные участки кода,
- даёшь модели точный контекст,
- уменьшаешь количество запросов.
10. Лучшие практики для повышения точности Cursor
- Избегай абстракций: «сделай красиво».
- Указывай конечное состояние: «в итоге должен быть файл X с Y».
- Прикладывай пример данных.
- Указывай структуру директорий.
- Уточняй технологический стек.
- Добавляй пример входа и выхода.
Чеклист для Cursor (памятка)
Вот чеклист, который можно прикрепить в Cursor (например, как заметку) и использовать как оперативную памятку перед каждым запросом:
Чеклист перед созданием задачи в Cursor:
- ✅ Чётко сформулируйте цель. Что именно вы хотите достичь?
- ✅ Опишите контекст: стек технологий, версия языка, окружение (Docker, база данных и т.п.).
- ✅ Укажите ограничения: ограничения по библиотекам, стилю кода, производительности.
- ✅ Опишите входные данные и ожидаемый результат: форматы, примеры.
- ✅ Уточните архитектуру или структуру проекта: файлы, папки, модули.
- ✅ Решите, нужен ли агент (Background Agent) / multi-step подход.
- ✅ Подумайте, какая модель подходит: “быстрая и дешевая” или “мощная для архитектуры и рефакторинга”.
- ✅ Включите инструкции для тестов (если нужно): unit-тесты, интеграционные тесты.
- ✅ Укажите требования к документации: комментарии, README, примеры.
- ✅ Проверьте: есть ли уже похожая задача в истории (используйте поиск по workspace).
- ✅ Решите, использовать ли “Explain changes” — чтобы понимать, почему модель предложила изменения.
- ✅ После выполнения: проверьте результат + при необходимости создайте follow-up задачу для доработки.
Бесплатные и дешевые модели в Cursor + их эффективность
Основные модели, которые можно использовать для “вайб кодинга” (coding flow) в Cursor
Вот обзор моделей, которые дешевле, чем топ-версия, и часто используются в Cursor, плюс их сильные и слабые стороны:
Эффективность по сравнению с ChatGPT (или ChatGPT-подходом)
- Модели в Cursor (особенно “мини”, “нано”) дают высокий “кодовый вайб”: быстро реагируют, дешевле при частом использовании, что делает их более практичными для интерактивной итерации по коду.
- Если сравнить с ChatGPT как с “чатом”: в Cursor ты чаще работаешь с контекстом кода и сессии, и использование дешевых моделей экономит “кредиты” при каждодневной разработке.
- Но для архитектурных задач, глубокой рефакторинга, сложных багов — мощные модели (GPT-5, Claude Sonnet / Opus) дают более качественные рассуждения и менее ошибочные предложения.
Почему быстро закончилась подписка в Cursor?
Вот полезные инсайты и предосторожности из обсуждений в Интернете:
Высокая стоимость некоторых моделей
Пользователи предупреждают: модель GPT-4.5-preview очень дорогая — до $2 за запрос.
Надо обязательно устанавливать лимиты или отслеживать расход, особенно при использовании агентов (“agent mode”) — иначе счёт быстро “уйдёт в минус”.
Понимание расходов модели Хорошая практика — следить за использованием через панель Cursor или через расширения (есть “cursor-stats”), чтобы видеть, сколько запросов и токенов используется, и на что именно.
А какими хитростями пользуетесь Вы, при работе с Cursor? Напиши в комментариях.