7 промтов для Cursor: AI-assisted разработка в IDE

7 промтов для Cursor: AI-assisted разработка в IDE

Введение

Cursor — это современная IDE, которая встраивает AI-ассистента прямо в процесс написания кода. В отличие от обычных автодополнений, Cursor понимает контекст всего проекта и умеет работать с несколькими файлами одновременно. Однако ключ к эффективной работе с Cursor — правильные промты. Без них AI может выдавать общие ответы, которые не подходят под вашу архитектуру или стиль кода.

В этой статье — 7 готовых промтов для Cursor, которые я использую в ежедневной работе. Каждый промт сопровождается пояснением, когда его применять, и примером использования. Все промты проверены на Cursor версии 0.45+ (июль 2026).

Важно: Cursor использует несколько моделей — Claude 3.5 Sonnet (по умолчанию для чата), GPT-4o (для автодополнения) и специализированные модели для командного режима. Промты ниже оптимизированы под Claude 3.5, но работают и с GPT-4o.

1. Промт для автодополнения: «Рефакторинг с сохранением сигнатуры»

Когда использовать: Когда нужно переписать участок кода — улучшить читаемость, производительность или безопасность — но нельзя менять API функции.

Промт:

Рефакторинг функции {имя_функции}. Сохрани сигнатуру и типы параметров. Улучши читаемость: добавь guard clauses, вынеси повторяющуюся логику в локальные функции. Не меняй поведение для внешних вызовов.

Пример:

def process_order(order_id, user_id, items):
    if not order_id:
        return None
    if not user_id:
        return None
    if not items:
        return None
    # ... 50 строк с логикой
    return result

После промта Cursor предложит:

def process_order(order_id: int, user_id: int, items: list[Item]) -> OrderResult | None:
    if not _validate_inputs(order_id, user_id, items):
        return None
    return _execute_order(order_id, user_id, items)

2. Промт для чата: «Объясни код с архитектурной точки зрения»

Когда использовать: Вы читаете чужой код (или свой старый) и не понимаете, почему он написан именно так.

Промт:

Объясни код в {файл} с архитектурной точки зрения. Не пересказывай построчно — опиши:
1. Какую проблему решает этот модуль?
2. Какие паттерны используются (Factory, Strategy, Repository и т.д.)?
3. Почему выбрана такая структура файлов?
4. Какие альтернативные подходы могли быть?
Используй примеры из кода как иллюстрации.

Пример использования:
Разработчик смотрит на легаси-код на Python, где есть класс DataManager с 40 методами. Промт заставляет Cursor проанализировать код как архитектуру, а не как набор строк. В результате выясняется, что это нарушение Single Responsibility Principle, и Cursor предлагает разбить на три класса: DataFetcher, DataProcessor, DataExporter.

3. Промт для командного режима: «Напиши юнит-тесты для модуля»

Когда использовать: Нужно быстро покрыть тестами критический модуль перед рефакторингом.

Промт:

Напиши юнит-тесты для всех публичных функций в {файл}. Используй pytest. Тесты должны покрывать:
- happy path (основной сценарий)
- edge cases (пустые входные данные, граничные значения)
- error cases (некорректные типы, исключения)
- corner cases (минимальные/максимальные значения)
Генерируй только тесты, не меняй исходный код. Используй mock для внешних зависимостей.

Пример:
Для функции calculate_discount(price, user_tier) Cursor сгенерирует 6–8 тестов, включая:
- test_calculate_discount_premium
- test_calculate_discount_zero_price
- test_calculate_discount_negative
- test_calculate_discount_invalid_tier

4. Промт для автодополнения: «Генерация документации по JSDoc/Google style»

Когда использовать: Вы написали функцию и хотите добавить документацию в формате, принятом в проекте.

Промт:

Добавь JSDoc (или docstring в стиле Google) к функции {имя_функции}. Опиши:
- что делает функция (не пересказывай код)
- все параметры с типами
- возвращаемое значение
- возможные исключения
- пример использования (только для сложных функций)
Используй многострочный формат.

Пример:

def fetch_user_data(user_id: int, include_deleted: bool = False) -> dict:
    ...

Cursor сгенерирует:

def fetch_user_data(user_id: int, include_deleted: bool = False) -> dict:
    """
    Fetches user data from the database.

    Args:
        user_id: The unique identifier of the user.
        include_deleted: Whether to include soft-deleted users.

    Returns:
        A dictionary with user fields, or empty dict if not found.

    Raises:
        DatabaseConnectionError: If the database is unreachable.
    """

5. Промт для чата: «Сравни подходы к решению»

Когда использовать: Вы не уверены, какой из двух подходов лучше — хотите услышать аргументированное мнение.

Промт:

Сравни два подхода к {задача}:
Подход A: {описание A}
Подход B: {описание B}

Сравни по критериям:
1. Производительность (Big O, нагрузка на память)
2. Читаемость и поддерживаемость
3. Сложность реализации (в часах для мидла)
4. Ошибкоустойчивость
5. Совместимость с существующей архитектурой проекта

Дай рекомендацию с обоснованием.

Пример:
Сравнение asyncio vs threading для парсинга 1000 URL:
- asyncio: быстрее (меньше оверхед), сложнее отладка, требует async-библиотек
- threading: медленнее (GIL), проще код, работает с любыми библиотеками
- Рекомендация: asyncio, если все HTTP-клиенты поддерживают async, иначе — multiprocessing

6. Промт для командного режима: «Миграция с одной библиотеки на другую»

Когда использовать: Нужно заменить устаревшую библиотеку на новую (например, requests на httpx).

Промт:

Мигрируй весь код в проекте с {старая_библиотека} на {новая_библиотека}. 
Правила:
- Сохрани идентичное поведение (те же параметры, та же обработка ошибок)
- Обнови импорты во всех файлах
- Добавь комментарий # migrated: {дата} над изменёнными строками
- Не меняй логику, только API вызовы
- Если есть различия в сигнатурах — адаптируй, но не ломай контракт
Сначала покажи план изменений, затем применяй.

Пример:
Проект на 50 файлов с requests.get(). Cursor найдёт все вхождения и заменит на httpx.get(), добавив with httpx.Client() где нужно.

7. Промт для автодополнения: «Оптимизация производительности»

Когда использовать: Код работает, но медленно — нужно найти и исправить узкие места.

Промт:

Оптимизируй производительность функции {имя_функции}. 
Не меняй сигнатуру.
Сфокусируйся на:
- Устранение избыточных операций в циклах
- Замена O(n^2) на O(n log n) или O(1) где возможно
- Кэширование повторяющихся вычислений (functools.lru_cache)
- Использование генераторов вместо списков для больших данных
- Предзагрузка данных из БД одним запросом вместо N
Добавь комментарий с оценкой ускорения (например, # ~3x faster).

Пример:
Функция фильтрации списка из 10 000 элементов с вложенным циклом (O(n^2)):

def find_duplicates(items):
    duplicates = []
    for i in range(len(items)):
        for j in range(i+1, len(items)):
            if items[i] == items[j]:
                duplicates.append(items[i])
    return list(set(duplicates))

Cursor предложит O(n) решение через Counter.

Как выбирать модель в Cursor

Cursor автоматически выбирает модель под задачу, но вы можете переключить вручную:

Советы по эффективной работе с Cursor

1. Используйте контекстные файлы: Перед сложным промтом откройте вкладки с релевантными файлами — Cursor использует их как контекст.
2. Дробите задачи: Один промт — одна задача. «Напиши тесты, а потом отрефактори» — плохо. Лучше два промта.
3. Указывайте стиль: Если проект использует ESLint с Airbnb-конфигом — скажите об этом в промте.
4. Проверяйте результат: AI может галлюцинировать — всегда запускайте тесты после автоматических изменений.
5. Используйте @-ссылки: В чате Cursor можно писать @file:main.py чтобы явно указать файл.

Заключение

Cursor с правильными промтами превращается из простого автодополнения в полноценного ассистента, который понимает ваш код, архитектуру и контекст. Семь промтов выше покрывают 80% ежедневных задач разработчика: от рефакторинга до тестирования и миграции.

Главное правило — чем конкретнее промт, тем лучше результат. Указывайте файлы, типы, паттерны и ожидаемый формат ответа. Через неделю практики вы заметите, что тратите на написание промтов меньше времени, чем на ручное кодирование.

Попробуйте эти промты на своём проекте уже сегодня — и вы увидите, как Cursor ускоряет разработку в 2–3 раза на рутинных задачах.

Примечание: Если вы хотите научиться интеграции Cursor с CI/CD и системой управления версиями, обратите внимание на специализированные курсы — например, ASI Biont поддерживает подключение к Git-провайдерам через API — подробнее на asibiont.com/courses.