В современном мире разработки программного обеспечения искусственный интеллект постепенно становится неотъемлемым помощником программистов. Среди множества доступных инструментов выделяются Cursor и Claude Code — две платформы, которые предлагают использовать возможности больших языковых моделей (LLM) для ускорения и автоматизации процесса кодинга. За четыре месяца интенсивной работы с Cursor на суммарный счёт около 800 долларов и месяц с платным тарифом Claude Code пользователь приобрёл ценный опыт, который помогает понять, как максимально эффективно применять AI-инструменты в ежедневном программировании. Первое и главное, что стоит осознать, — большие языковые модели не обладают мышлением или творческим сознанием. Это не партнёры по разработке, а сложные калькуляторы, чувствительные к каждому изменению во входных данных.
Малейшее изменение в контексте запроса способно полностью изменить результат, иногда к худшему. Поэтому подход к взаимодействию с такими системами должен быть структурированным и строго выверенным, иначе высок риск получения непригодного или ошибочного кода. Cursor стал одной из наиболее удобных платформ для интеграции AI в рабочий процесс, особенно учитывая возможность работать прямо в редакторе. Однако и у неё есть свои ограничения. Ранее модель оплаты на базе использования могла достигать значительных сумм ($700 в месяц), что делает инструмент дорогостоящим для многих.
Переход на фиксированный тариф в $200 в месяц значительно упростил финансовое планирование, но сохранить высокую производительность и качество выдаваемого кода по-прежнему требует глубокого понимания работы модели. Claude Code, представляющий собой CLI-агента для программирования, предлагает идею работы из терминала, что особенно удобно при работе на сервере или без GUI. Тем не менее, на практике этот инструмент оказался не столь совершенным. Отсутствие простой возможности контролировать изменения в коде и склонность к появлению хаотичных патчей после нескольких итераций ухудшают рабочий процесс. В сравнении с Cursor качество и продуктивность с Claude Code были оценены на порядок ниже, что вызвало определённое разочарование у активного пользователя.
Одним из основополагающих открытий стала необходимость абсолютного контекста. Иными словами, для корректной работы AI-модели необходимо предоставить практически весь релевантный код и данные в одном «окне» взаимодействия. Если даже малейшая часть информации отсутствует, модель начинает «галлюцинировать», самостоятельно придумыввая недостающие фрагменты, что приводит к ошибкам и снижению качества кода. Именно поэтому организация рабочего пространства и форматирование исходного кода имеют решающее значение. Эффективная работа с ИИ требует изменения архитектуры кода в пользу модульности и масштабируемости.
Если код слишком большой и не помещается в пределы контекстного окна (в Cursor это около 200 тысяч токенов), смысла от применения LLM нет. Разбиение проекта на небольшие, легко управляемые части облегчает восприятие и корректировку, а значит повышает шансы получить углублённый и правильный результат. Один из наиболее действенных трюков в работе с Cursor — принудительная подача обширного контекста на вход. Платформа старается экономить ресурсы, ограничивая объём информации, которую она получает. Однако пользователь разработал собственный CLI-инструмент, который с помощью регулярных выражений собирает все нужные файлы, объединяет их и выводит готовый текст в терминал.
Такое решение позволяет скопировать весь контекст целиком и передать в чат с AI, что значительно улучшает итоговое качество выдачи. Ещё один важный момент — изоляция задачи. AI крайне сложно работать, если задача размытой или слишком глобальной. Буфер должен содержать чётко ограниченный кусок работы, который легко контролируется пользователем. Если границы задачи не определены, результат будет неструктурированным и непредсказуемым.
А это ведёт к дополнительным затратам времени на поиск и исправление ошибок. Если конечный результат AI не устраивает, не стоит пытаться «исправить» код, попросив модель внести коррективы. Это лишь усугубляет проблему и загружает код лишними ошибками и костылями. Лучше полностью отменить изменения, уточнить и улучшить входные данные и запрос, а затем запустить процесс заново. Такой подход требует терпения и дисциплины, но значительно повышает качество итоговой работы.
Работа с современными LLM — это постоянное взаимодействие с мощным, но требовательным инструментом, который напоминает упрямого и сильного питомца. Без чётких правил, точных инструкций и жесткого контроля легко потерять над ним руководство. При этом модели постоянно обновляются, что делает применение одних и тех же методик устаревшими уже через несколько недель. Необходимо постоянно адаптироваться, изучать новые приёмы и отслеживать изменения в API и функционале сервисов. Подводя итог, можно сказать, что инвестиции в инструменты искусственного интеллекта для программирования, такие как Cursor и Claude Code, имеют существенный потенциал, но только если подходить к ним с максимальным вниманием и пониманием их особенностей.
Цена вопроса в 800 долларов за четыре месяца — немалые деньги, однако при правильном подходе они окупаются за счёт сокращения времени на рутинные задачи и повышения качества кода. Эффективное использование ИИ в разработке программного обеспечения требует не просто слепого доверия к результату, а методичной работы по подготовке контекста, структурированию кода и разделению задач. Лишь так можно вывести продуктивность на уровень, сопоставимый с опытным программистом, и избежать превращения проекта в «спагетти»-код, который сложно исправлять и поддерживать. Опыт показывает, что несмотря на текущие ограничения и недостатки большинства AI-инструментов, их потенциал огромен. А грамотное взаимодействие с ними — это навык, который со временем будет всё более востребованным в индустрии разработки программного обеспечения.
Более того, понимание того, что большие языковые модели не мыслят и не принимают решения, а лишь манипулируют данными в пределах заданного контекста, меняет отношение к AI и помогает выстраивать эффективные стратегии его применения в рабочих процессах. Любой программист, планирующий ввести искусственный интеллект в свой стек инструментов, должен ознакомиться с этим опытом и выстроить своё взаимодействие с ИИ, следуя жёстким правилам и адаптируясь к изменениям в технологии. Только это позволит добиться высоких результатов без потери качества и времени.
