💡Cursor 2.0 - большое обновление ИИ-редактора кода
Новая версия делает работу с агентами и кодом ещё гибче и удобнее:
- Мульти-агенты - теперь можно запускать до 8 агентов параллельно, каждый работает в своей изолированной копии кода.
- Composer: первая собственная агентская модель Cursor, которая оптимизирована под длинный контекст и инструменты (с производительностью в ~4× выше, по сравнению с аналогичными по «интеллекту» моделями.)
- Backend-абстракция - легко переключаться между локальной системой, виртуальной машиной или базой данных.
- Встроенный Browser - агенты теперь сами тестируют веб-приложения, кликают по элементам
- Новый Code Review - удобный просмотр изменений без постоянных переключений между файлами.
- Sandboxed Terminals - команды выполняются в безопасной среде без доступа в интернет.
- Team Commands - единые команды и настройки для всей команды разработчиков.
- Voice Mode - управление агентом голосом и голосовые запросы.
- Ускоренный LSP - быстрее работает автодополнение и анализ кода в больших проектах.
- Plan Mode in Background - планирование и выполнение задач теперь можно разделять и выполнять параллельно.
- Cloud Agents - мгновенный запуск и высокая стабильность (99.9% аптайма).
- Enterprise-функции - централизованный контроль, hooks и аудит действий пользователей.
Подробнее: https://cursor.com/changelog/2-0
@ai_machinelearning_big_data
#Cursor
Появился «совет ИИ-директоров», который можно собрать у себя дома
Бывший директор по ИИ в Tesla Андрей Карпатый выложил на GitHub проект LLM Council, который вместо одного ИИ собирает целый «совет директоров» из нескольких моделей: https://github.com/karpathy/llm-council
Среди них GPT-5.1, Gemini 3 Pro, Claude Sonnet 4.5, Grok 4.
Как это работает:
— Ваш запрос одновременно уходит сразу в несколько моделей, каждая отвечает отдельно.
— Модели по очереди получают ответы других моделей, без указания, кто есть кто, и анонимно их оценивают и ранжируют по качеству.
— Выбранная «председателем совета» модель собирает все аргументы «за» и «против» и выдаёт финальный ответ — уже с учётом критики остальных.
В итоге получается довольно буквальный «личный совет директоров», который спорит сам с собой и пытается прийти к более взвешенному решению, чем любая одиночная модель.
Воспользоваться проектом «из коробки» не так просто. Нужно клонировать репозиторий, поставить зависимости, завести ключ OpenRouter, настроить список моделей, поднять бэкенд и фронтенд локально.
Хорошая новость: с Cursor это превращается в очень короткое приключение. Мы прогнали установку и настройку через Cursor и уложились примерно в 3 минуты: редактор сам дочитал README, помог дописать конфиг, подсказал команды для запуска и поймал мелкие ошибки по пути.
Скоро для всех платных подписчиков мы выложим запись мастер-класса по работе с Cursor. Вот информация о подписке и других предстоящих мероприятиях: https://zvasil.ru/events
#ИИ#Cursor
Немного про Cursor.
Оказалось, что он умеет не только дописывать код, но и выполнять команды в терминале. Прямо на маке.
На скрине — попытка разобраться, почему интернет на ноутбуке в домашней сети стал в пять раз медленнее после плотной сессии вайб-кодинга.
Cursor пишет команды на проверку сетевых портов, роутов пакетов и предлагает команды для диагностики. Работает в терминале за меня, позволяя не тратить время на поиск решения и копипаст команд.
Можно писать: «установи python», «перейди в папку», «скачай проект с github и собери». Делает без проблем.
Если есть страх перед терминалом и интерес к Cursor — запишись на короткий практический воркшоп за 1000₽:
https://forms.gle/kepnNQeKUb8u1XqJ7
Наберётся хотя бы 20 человек — проведу.
#ИИ#Cursor
✴️SpaceX получила опцию на покупку Cursor за $60 млрд
SpaceX объявила о сделке с Cursor, которая дает компании право выкупить стартап позже в этом году за $60 млрд. Если покупка не состоится, у SpaceX остается второй вариант — заплатить $10 млрд за совместную работу в рамках партнерства. Это уже не просто разговоры про использование инфраструктуры xAI, а формализованная конструкция с двумя сценариями развития сделки.
Вместе с этим Cursor получает доступ к вычислительным мощностям Colossus, а сама сделка выглядит как попытка SpaceX резко усилиться на рынке AI-инструментов для программирования. Reuters отдельно отмечает, что это должно помочь компании укрепить позиции в сегменте, где она пока уступала OpenAI и Anthropic.
Источник: Reuters | X — SpaceX | X — Michael Truell
🤑ForgetMe | Boosty
Приобрести подписку на любые сервисы
⏩@forgetshop_bot
#нейросети#новости#cursor
✴️Cursor сделал мгновенный поиск по миллионам файлов
Cursor представили Instant Grep — систему поиска, которая позволяет находить нужные фрагменты кода среди миллионов файлов за миллисекунды.
Подробности можно посмотреть в разборе от Cursor.
Главная цель — ускорить работу AI-агентов. Теперь вместо долгого сканирования репозитория агент может почти мгновенно находить нужные участки кода, что напрямую влияет на скорость выполнения задач.
Что это даёт:
🟡 поиск по огромным кодовым базам в реальном времени
🟡 ускорение agent workflows и multi-step задач
🟡 более быстрый анализ и навигация по проекту
В основе — оптимизированный regex-поиск и архитектура, заточенная под минимальную задержку даже на больших объёмах данных.
🤑ForgetMe | Boosty
Приобрести подписку на любые сервисы
⏩@forgetshop_bot
#нейросети#cursor#новости
✴️Скандал вокруг Composer 2: подозрения в использовании Kimi 2.5
Вокруг релиза Composer 2 от Cursor начала разворачиваться спорная ситуация. Пользователи заметили, что модель на эндпоинте называлась kimi-k2p5-rl-0317-s515-fast, после чего появились (и быстро исчезли) сообщения от команды Kimi.
Есть версия, что Composer 2 может быть основан на Kimi 2.5 от Moonshot AI, а не полностью собственной разработке. При этом подобные истории уже были — ранее ходили слухи, что первая версия Composer могла опираться на GLM 4.6, но тогда это не вызывало серьёзных вопросов из-за разрешительной MIT-лицензии.
Сейчас ситуация другая:
🟡 у Kimi 2.5 более строгая лицензия
🟡 она допускает свободное использование только до 100 млн пользователей или $20 млн выручки в месяц
🟡 если Composer 2 действительно основан на Kimi — это потенциально нарушение лицензии
Дополнительный контекст добавляет конфликт между Anthropic и Moonshot. В официальном заявлении Anthropic компания обвиняла Moonshot в использовании миллионов запросов для дистилляции моделей.
На этом фоне появилась теория, что Cursor могли рассчитывать на то, что Moonshot не будет эскалировать конфликт из-за собственных рисков.
🤑ForgetMe | Boosty
Приобрести подписку на любые сервисы
⏩@forgetshop_bot
#нейросети#новости#cursor
✴️Cursor выпустили Composer 2 — новую модель для агентного программирования
Компания Cursor представила Composer 2 — новую кодинг-модель, ориентированную на работу с большими кодовыми базами и агентные сценарии.
По данным собственного бенчмарка CursorBench, модель показывает уровень примерно на уровне GPT-5.4 и Claude Opus 4.6, что делает её серьёзным игроком в сегменте coding-LLM.
Главный фокус — не просто генерация кода, а агентное программирование: работа с проектами, анализ репозиториев и выполнение многошаговых задач.
Что по характеристикам:
🟡 хорошая производительность на больших кодовых базах
🟡 заточена под multi-step и agent workflows
🟡 заметный прогресс относительно прошлой версии
По цене:
🟡$0.50 за 1M входных токенов
🟡$2.50 за 1M выходных токенов
Есть также fast-режим, который стоит примерно в 3 раза дороже, но при этом обещает скорость выше, чем у Opus 4.6 Fast и GPT-5.4 Fast.
Подробнее можно посмотреть в официальном анонсе.
🤑ForgetMe | Boosty
Приобрести подписку на любые сервисы
⏩@forgetshop_bot
#нейросети#cursor#новости
✴️Cursor выкатили апдейт до 2.4
Спустя кучу времени они наконец добавили сабагентов, до кучи еще и нанобанану добавили, в общем подробнее:
Главное нововведение — Subagents. Теперь одного агента можно разбить на несколько подагентов, каждый из которых решает свою часть задачи. Они работают параллельно, имеют собственный контекст и настройки, а главное — под разные подзадачи можно выбрать разные модели. Это заметно упрощает большие и многошаговые задачи.
Что ещё добавили:
- Генерация изображений с Nano Banana Pro. Картинки сохраняются прямо в проекте — нишевая, но иногда полезная штука.
- Асинхронные Q&A. Если агенту нужен ваш ответ, он не останавливается, а продолжает работу. Когда вы отвечаете, агент возвращается к нужному месту и учитывает уточнение.
- Cursor Blame (Enterprise). Расширенная версия git blame: показывает, какие строки написал человек, какие — ИИ, и каким способом (tab completion, агент, ручная правка), плюс даёт ссылки на соответствующие чаты с моделью. Выглядит… информативно.
Полный список изменений — в официальном чейнджлоге:
https://cursor.com/changelog/2-4
🤑ForgetMe | Boosty
Приобрести подписку на любые сервисы
⏩@forgetshop_bot
#нейросети#новости#cursor
✴️Cursor отказывается от статического контекста и переходит на динамический
Команда Cursor объявила о радикальном обновлении: теперь для всех моделей используется динамический контекст вместо привычного статического. Коротко — агент больше не «кормят всем подряд», он сам собирает нужный контекст по ходу работы, обращаясь к источникам только тогда, когда это действительно необходимо.
Раньше применялся static context: в модель сразу загружали логи, историю чата, документацию, описания тулов, MCP и прочее. Такой подход работает, но быстро приводит к переполнению контекста и засорению нерелевантной информацией. В новом подходе — Dynamic Context Discovery — в контексте остаётся лишь оглавление и ссылки, а детали вынесены во внешние файлы, к которым агент обращается по запросу.
Как это реализовано на практике:
🟡История чата хранится в файле. После summarization агент получает ссылку на историю и может вернуться за потерянными деталями, если они понадобятся.
🟡Длинные tool calls больше не забивают контекст. Большие JSON-выводы сохраняются в файлах, а в контексте — только ссылка. Агент сам делает условный grep или tail, чтобы достать нужное.
🟡MCP, Agent Skills и терминал — тоже вынесены. Вместо громоздких описаний в контексте остаётся краткий список доступных инструментов, а подробности подтягиваются по требованию.
В итоге контекст перестаёт быть «складом знаний» и превращается в инструкцию по их добыче. Это не только аккуратнее, но и масштабируемо: по A/B-тестам общее потребление токенов снизилось примерно на 46,9%, без потери качества.
Подробнее в официальном разборе от Cursor:
https://cursor.com/blog/dynamic-context-discovery
🤑ForgetMe | Boosty
Приобрести подписку на любые сервисы
⏩@forgetshop_bot
#нейросети#новости#cursor