10 промтов для Cursor: AI-assisted разработка в действии

10 промтов для Cursor: AI-assisted разработка в действии

Cursor — это AI-редактор кода на базе VS Code, который встраивает языковые модели прямо в процесс разработки. Вместо переключений между IDE и внешним чатом вы можете автодополнять функции, рефакторить код, генерировать тесты и даже планировать архитектуру, используя обычный язык. Но как и любой LLM-инструмент, Cursor требует грамотной промптовой инженерии: правильно сформулированный запрос ускоряет работу в разы, а плохой — приводит к бесконечным правкам.

В этой подборке — 10 промтов, которые я применяю в реальных проектах. Они покрывают все три режима Cursor: автодополнение (Tab), чат (Chat) и инлайн-редактирование (Command). Каждый пункт содержит задачу, сам промт и пример результата. Все промты лучше писать на английском — языковые модели обучены в основном на англоязычном коде и дают более точные ответы.

1. Автодополнение функций (Tab)

Задача: сгенерировать реализацию функции на основе комментария.

Промт — это комментарий в коде:

// Функция принимает массив чисел и возвращает новый массив,
// содержащий только чётные числа, отсортированные по убыванию
function filterEvenNumbersDescending(numbers) {

Cursor продолжить за вас. Если комментарий детальный, модель сама выберет методы массивов (filter, sort) и корректный порядок.

2. Объяснение кода (Chat)

Задача: понять унаследованный фрагмент.

Выделите код и отправьте в чат:

Explain what this code does in simple terms. Include the role of each variable and function, and list any potential issues.

Cursor выдаст разбор алгоритма, объяснит, зачем нужна каждая переменная, и подсветит слабые места вроде отсутствия обработки пустого массива.

3. Генерация unit-тестов (Chat)

Задача: написать тесты для функции.

Вставьте код и промт:

Write exhaustive unit tests using Jest. Include edge cases and error handling.

В ответ Cursor создаст describe/it блоки, покрывающие номинальный сценарий, пустые входные данные, большие числа и исключения. Останется скопировать тесты в файл и прогнать.

4. Code Review (Chat)

Задача: провести ревью кода на баги и проблемы производительности.

Промт:

Review this code for performance issues, memory leaks, and race conditions. Suggest concrete fixes.

Такой запрос выявил утечку слушателя событий в моём проекте — модель предложила заменить на AbortController. Реальный пример, который сэкономил часы дебага.

5. Инлайн-рефакторинг (Command)

Задача: преобразовать императивный код в функциональный.

Выделите фрагмент и выполните команду (Cmd+K / Ctrl+K):

Rewrite this using map/filter/reduce. Preserve original behavior.

Cursor изменит код прямо в редакторе. Быстрый результат без выхода из контекста.

6. Генерация SQL-запросов (Chat)

Задача: получить корректный SQL по описанию и схеме.

Дайте схему:

users (id, name, email, created_at)
orders (id, user_id, total, status)

И запрос:

Write a SQL query to get total revenue from completed orders in the last month, grouped by user.

Cursor вернёт JOIN, GROUP BY и WHERE status = 'completed', а также, если попросить, добавит индексы.

7. Поиск причины ошибки (Chat)

Задача: отладить исключение.

Промт:

I'm getting Error: Cannot read properties of undefined (reading 'map'). Stack trace points to line 42 in component.js. Here is the code: [вставьте код]. Why is this happening?

Cursor проанализирует код и укажет, что компонент рендерится до загрузки асинхронных данных. Предложит добавить условный рендер или useEffect.

8. Планирование крупной фичи (Chat)

Задача: декомпозировать задачу.

Промт:

Break down the implementation of file upload with drag-and-drop and progress bar. Suggest a step-by-step plan, including components, state management, and backend endpoints.

Получите структурированный план действий — от настройки API до UI-компонентов. Готовый бэклог для трекера задач.

9. Типизация в TypeScript (Command)

Задача: заменить any на точные типы.

Выделите фрагмент и выполните:

Replace all any types with proper types. Create interfaces if needed.

Cursor выведет типы из использования переменных и создаст соответствующие интерфейсы.

10. Улучшение читаемости кода (Chat)

Задача: отрефакторить функцию для команды.

Промт:

Refactor this function into smaller helpers with descriptive names. Don't change the logic. Add comments where needed.

Cursor разобьёт монолит на набор небольших функций, даст им осмысленные имена и добавит комментарии. Итоговый код легче поддерживать и ревьюить.


Заключение

Cursor — мощный инструмент, но его эффективность напрямую зависит от того, как вы с ним говорите. Используйте приведённые промты как базу и адаптируйте под свои задачи: уточняйте контекст, просите альтернативные решения, требуйте объяснений. Чем больше деталей — тем точнее ответ.

Опробуйте эти промты на реальных проектах — и вы заметите, как AI-ассистент становится полноценным членом команды. Делитесь в комментариях своими находками — будем обмениваться опытом.

← Все статьи

Комментарии

Читайте также