Doradztwo inżynierskie
Dla zespołów inżynierskich, które używają Cursor albo zaraz zaczną i chcą wspólnej praktyki pracy w edytorze zamiast osobnej konfiguracji u każdej osoby. Pracujemy nad regułami, kontekstem i dostępem do narzędzi w twoich repozytoriach i szkolimy na zadaniach z twojego backlogu. Doradztwo i szkolenie łączymy w proporcjach, jakich potrzebujesz.
Omów swoją konfiguracjęBez wspólnych reguł agent trzyma się konwencji, które ktoś akurat wpisał w czacie, a recenzenci ustalają je od nowa przy każdym pull requeście. Reguły w repozytorium przenoszą tę dyskusję w jedno miejsce. Trudniej utrzymać ich przydatność: zbyt długie reguły się rozmywają, reguły dołączane zawsze zużywają kontekst przy każdym żądaniu, a reguły bez właściciela szybko się dezaktualizują.
Piszemy je z osobami, które robią review w danym repozytorium, sprawdzamy na prawdziwych zadaniach i usuwamy to, co agent pomija albo źle rozumie.
Gdy agent na bieżąco dostarcza diffy, wąskim gardłem może stać się review. Duża część ćwiczeń dotyczy właśnie tego: jak ciąć pracę tak, żeby jedno zadanie dawało jeden diff do przejrzenia, jak przy zmianach przekrojowych wymagać planu przed pierwszą edycją i kiedy odrzucić plan, który dotyka więcej, niż wymaga zadanie.
Druga rzecz to moment, w którym trzeba przestać. To, czy dalej prostować sesję, czy zacząć od nowa z węższym opisem, jest kwestią oceny: jak daleko praca odeszła od pierwotnego zakresu, ile kontekstu sesji jest już nieaktualne i czy powstający diff da się jeszcze przejrzeć. Zespół potrzebuje też jasnej odpowiedzi na pytanie, kto uruchamia testy i kto czyta ich wynik. Informacja od agenta, że testy przechodzą, nie jest kontrolą.
Serwery MCP i ustawienia automatycznego uruchamiania decydują o tym, do czego agent ma dostęp i co robi bez pytania. Zostawione poszczególnym laptopom różnią się między osobami, przez co wyniki trudno porównać, a incydenty trudno odtworzyć. Ustalamy z tobą listę dozwolonych narzędzi, łącznie z tym, które serwery mają poświadczenia i na co te poświadczenia pozwalają. Część wspólną umieszczamy w repozytorium albo w ustawieniach administratora, o ile twój plan to obsługuje.
Agenci w chmurze pracują na gałęzi w zdalnym środowisku i oddają wynik jako pull request. Zanim zespół zacznie na nich polegać, sprawdzamy trzy rzeczy: czy środowisko potrafi zbudować i przetestować repozytorium, jakich sekretów by do tego potrzebowało i czy chcesz je tam umieścić, oraz jak te przebiegi są rozliczane w twoim planie w porównaniu z pracą w edytorze. Praca ze zmieniającymi się wymaganiami albo z kosztownymi błędami zostaje interaktywna.
To, co możesz skonfigurować, zależy od planu Cursor i ustawień administratora, więc sprawdzamy je, zanim cokolwiek zaproponujemy. To samo dotyczy danych: spisujemy, co i dokąd jest wysyłane przy twoich obecnych ustawieniach trybu prywatności i indeksowania, a ty porównujesz to z warunkami Cursor. Nie składamy obietnic dotyczących prywatności w imieniu Cursor.
Szkolenie to sesja robocza z jednym zespołem, w jego repozytoriach i na zadaniach z jego backlogu. Czas poświęcamy miejscom, w których praktyka w zespole się rozjeżdża. Przegląd funkcji zostawiamy dokumentacji Cursor.
Program zależy od tego, gdzie jest zespół. Zespół na początku potrzebuje podstawy: reguł, dzielenia zadań, review. Zespół, który od dawna używa Cursor codziennie, zwykle musi rozstrzygnąć spory: ile delegować, które modele są domyślne i co recenzent może założyć o diffie napisanym przez agenta. Po szkoleniu zespół zachowuje reguły, ćwiczenia, notatki o dostępie do narzędzi i krótki runbook do onboardingu.
Wtedy, gdy dałoby się je przekazać na piśmie komuś z zespołu, testy repozytorium wychwycą błędny wynik, zdalne środowisko zbuduje projekt bez sekretów, które wolisz trzymać lokalnie, a ktoś przejrzy rezultat jako pull request. Jeśli któregoś z tych warunków brakuje, zadanie zostaje w edytorze.
Nie. Funkcje i ustawienia administracyjne różnią się między planami i zmieniają się w czasie. Przed ustaleniem zakresu sprawdzamy, na co pozwalają twój plan i ustawienia, i pomijamy to, czego nie masz.
Ten, który sprawdza się na twoich zadaniach przy koszcie, który akceptujesz, a to zależy od repozytorium i rodzaju zadania. W Cursor model można wybrać przy każdym żądaniu spośród dostępnych, więc domyślny model zespołu to przede wszystkim konwencja; to, jakie mechanizmy administracyjne faktycznie daje twój obecny plan, trzeba sprawdzić, a nie zakładać. Jeśli wybór jest na tyle ważny, żeby go zmierzyć, sposób opisują ewaluacje na repozytoriach. To, ile plan i opłaty za zużycie wynoszą w przeliczeniu na zaakceptowaną zmianę, opisuje optymalizacja kosztów LLM.
Dla zespołów, które wdrażają agentów programistycznych, czy to jedno narzędzie w jednym zespole, czy kilka narzędzi w wielu zespołach, i potrzebują wdrożenia, które utrzymają samodzielnie.
O tym, jak agent programistyczny zachowuje się w twoim repozytorium, w dużej mierze decyduje harness: co agent wie, co może uruchomić i do czego ma dostęp oraz jakie kontrole przechodzi jego wynik, zanim zobaczy go człowiek. Rozwijamy to programowe środowisko uruchomieniowe razem z twoim zespołem, żeby agent pracował z twoim procesem budowania, testami i code review.
Publiczne benchmarki mówią niewiele o tym, jak agent poradzi sobie z twoim kodem. Pomagamy oceniać modele i zmiany w harnessie na zadaniach z twoich własnych repozytoriów.
Pomagamy ustalić, na co idą wydatki na agentów programistycznych i LLM, a potem wdrażamy zmiany, które wytrzymują testy jakości.
Jeszcze nie używasz agentów programistycznych albo chcesz omówić, jak twój zespół korzysta z nich teraz? Napisz krótko o zespole, repozytoriach, narzędziach i problemie, nad którym pracujesz.
Otwórz szkic e-mailaOtwiera szkic w twoim programie pocztowym. Wysyłasz go sam, a strona nie może potwierdzić dostarczenia.
Wyślij dane o zużyciu z jednego miesiąca, a dostaniesz bezpłatnie jednostronicowe zestawienie wydatków.
Bezpłatny przegląd zużycia