Cursor — редактор кода со встроенными ИИ-агентами. Он помогает разбирать кодовую базу, менять несколько файлов, запускать команды и проверять результат прямо в рабочей среде.

📌
Данные о возможностях, моделях и тарифах проверены по официальным материалам Cursor 7 сентября 2026 года. Руководство основано на документации, без подтверждённого практического теста.

Что такое Cursor

Cursor — продукт Anysphere. Главная особенность Cursor — Agent, встроенный ИИ-помощник для работы с проектом. Он ищет нужные места в кодовой базе, редактирует несколько файлов, запускает команды терминала, исправляет ошибки и показывает изменения для ревью.

Cursor подходит:

  • разработчикам, которым нужен постоянный цикл работы с ИИ внутри редактора;
  • продактам и аналитикам, собирающим прототипы и небольшие приложения;
  • командам, которые хотят распределять задачи между локальными и облачными агентами, сохраняя ревью изменений человеком.

Основные возможности

ВозможностьЧто делает
TabПредлагает продолжения и правки кода по мере работы. В планах Pro, Pro Plus и Ultra автодополнения Tab не ограничены
AgentСам находит нужные файлы, вносит многофайловые изменения, запускает команды и пытается исправлять найденные ошибки
AskПомогает изучать код и архитектуру без изменения файлов
PlanГотовит план сложной задачи; изменения начинаются после одобрения плана
DebugИсследует сложные ошибки с опорой на данные, полученные во время выполнения программы
МоделиПозволяет выбирать модели Cursor и сторонних поставщиков, включая Composer, Grok, Claude, GPT и Gemini
Project RulesДобавляют постоянные инструкции проекта для Agent; хранятся в .cursor/rules и могут применяться по области проекта
Облачные и параллельные агентыПозволяют запускать несколько задач одновременно, передавать долгую работу в облако и возвращать изменения в локальный проект

Agent применяет правки во время работы. Изменения можно просматривать и отклонять в окне сравнения. Команда Restore Checkpoint возвращает файлы к состоянию выбранной точки, но не удаляет сообщения из диалога.

Параллельная работа агентов

Agents Window предназначено для управления несколькими агентами в разных репозиториях и окружениях. Задачи можно запускать в облаке и продолжать с веб-интерфейса, мобильного приложения, Slack, GitHub или Linear.

Внутри одной задачи основной агент может создавать подагентов. Каждый получает отдельное контекстное окно и возвращает результат в главный диалог. Встроенные подагенты используются для исследования, команд оболочки и работы через браузер; собственные описываются Markdown-файлами в .cursor/agents/.

Для параллельного выполнения независимых запросов предусмотрена команда /multitask. В режиме планирования кнопка Build in Parallel запускает независимые шаги одновременно, сохраняя порядок зависимых шагов.

⚖️
Параллельный запуск ускоряет независимые задачи, но увеличивает расход моделей и объём изменений для ревью. Делите работу так, чтобы результаты агентов не пересекались в одних и тех же файлах без необходимости.

Composer 2.5 и другие модели

Composer 2.5 — модель Cursor для агентной разработки. Версия вышла 18 мая 2026 года. По описанию Cursor, она лучше Composer 2 справляется с длинными задачами и сложными инструкциями.

Доступны два варианта:

  • Standard — $0,50 за миллион входных и $2,50 за миллион выходных токенов;
  • Fast — $3 за миллион входных и $15 за миллион выходных токенов.

Fast указан как режим по умолчанию и стоит в шесть раз дороже Standard по входным и выходным токенам. Для повседневных правок Standard обычно экономичнее, а Fast имеет смысл выбирать, когда задержка важнее стоимости.

Кроме Composer 2.5, в пул моделей Cursor входят Grok 4.5 и Grok 4.6. Сторонние модели Claude, GPT и Gemini расходуют отдельный пул по тарифу API соответствующей модели. На планах Teams и Enterprise к запросам сторонних моделей добавляется Cursor Token Rate в размере $0,25 за миллион токенов.

Установка и настройка проекта

  1. Скачайте Cursor с официального сайта и установите редактор.
  2. Откройте проект в Cursor.
  3. Откройте панель Agent.
  4. Выберите режим Agent, Ask, Plan или Debug в зависимости от задачи.
  5. Выберите модель с учётом сложности задачи, скорости и доступного лимита.
  6. Добавьте правила проекта, если агент должен соблюдать архитектурные ограничения, команды проверки или стиль кода.

Правила проекта в .cursor/rules

Project Rules хранятся в .cursor/rules, попадают в систему контроля версий и применяются только к соответствующему проекту. Для Project Rules требуется расширение .mdc. Обычный .md в этой папке Cursor игнорирует; для простых Markdown-инструкций используйте AGENTS.md в корне проекта или его подкаталогах.

Минимальный пример постоянно применяемого правила:

---
alwaysApply: true
---
- Отвечай на русском.
- Не изменяй production-конфиги без явной команды.
- После правок запускай линтер и тесты.

Сохраните его, например, как .cursor/rules/main.mdc. Для выборочного применения можно задать description, globs и alwaysApply: false. Правила влияют на Agent, но не распространяются на Cursor Tab и пользовательские правила для Inline Edit.

Project Rules, User Rules и Team Rules применяются в Agent, Ask, Plan и Debug. Правила не влияют на Cursor Tab; User Rules также не применяются к Inline Edit (Cmd/Ctrl+K).

Тарифы и расход лимитов

Cursor использует два ежемесячных пула:

  • Cursor Models — Composer 2.5, Grok 4.5 и Grok 4.6;
  • Other Models — сторонние модели, использование которых рассчитывается по тарифу API соответствующей модели.
ПланЦенаОсновные условия
Start₹649 в месяц, с налогомДоступен только в Индии; включает пул Cursor Models и Cloud Agents, но не включает пул Other Models, оплату сверх включённого объёма, Bugbot, Auto, Automations и Cursor SDK
Pro$20 в месяцДва пула моделей, безлимитный Tab, Bugbot и Cloud Agents
Pro Plus$60 в месяцУвеличенный объём использования для ежедневной работы с Agent
Ultra$200 в месяцПлан для интенсивной работы с увеличенным объёмом использования
Teams Standard$40 за пользователя в месяцЦентрализованное управление, аналитика, командный контекст и SSO
Teams Premium$120 за пользователя в месяцВ пять раз больше лимита Agent по сравнению со Standard
EnterpriseПо запросуОбщие пулы, выставление счетов, SCIM, расширенные средства безопасности и приоритетная поддержка

Цены индивидуальных планов, кроме Start, показаны без налогов. Cursor указывает, что пользователи Agent на ежедневной основе обычно расходуют $60–100 в месяц, а интенсивная работа с несколькими агентами и автоматизациями часто превышает $200. Фактический расход зависит от выбранной модели, размера контекста и длины задачи.

После исчерпания включённого объёма на поддерживаемых планах можно подключить оплату сверх включённого объёма или перейти на старший тариф. Фактический расход зависит от выбранной модели, размера контекста и длины задачи.

MAX Mode относится только к старым планам с оплатой по числу запросов и тарифицируется по цене API модели с наценкой 20%.

Актуальные условия проверяйте на странице Models & Pricing: тарифы и состав планов могут меняться.

Полезные сценарии

Разработка небольшой функции

Исходные данные: репозиторий, описание функции и критерии готовности. Передайте задачу Agent, укажите затрагиваемую часть приложения и нужные проверки. Результатом должны стать понятный diff и успешный запуск тестов или сборки. Сценарий плохо подходит для расплывчатой задачи без ожидаемого поведения.

Разбор незнакомого проекта

Откройте репозиторий в режиме Ask и запросите карту основных модулей, точек входа и зависимостей. Затем проверьте ответы по названным файлам. Наблюдаемый результат — список конкретных путей и связей, которые можно подтвердить в коде. Ответ агента не заменяет чтение критичных участков.

Исправление воспроизводимого бага

Опишите шаги воспроизведения, ожидаемое поведение и фактическую ошибку. Для сложного случая используйте Debug, чтобы агент собрал данные выполнения перед исправлением. Результат проверяется повторением исходного сценария и запуском регрессионных тестов. Без воспроизводимого примера агенту сложнее отличить причину от симптома.

Долгий рефакторинг

Сначала подготовьте план, разделите независимые части и передайте подходящие шаги облачным или параллельным агентам. Результатом должны стать отдельные проверяемые изменения без необязательного пересечения файлов. Такой процесс требует внимательного ревью и может быстро расходовать лимиты.

Как проверить результат Agent

  1. Начните с небольшой задачи в отдельной ветке и сформулируйте измеримый критерий готовности.
  2. Просмотрите все изменённые файлы в diff view, включая конфиги и зависимости.
  3. Убедитесь, что Agent выполнил заявленные тесты, линтер или сборку, и проверьте их вывод.
  4. Запустите ключевой пользовательский сценарий самостоятельно.
  5. Отклоните лишние изменения или вернитесь к контрольной точке через Restore Checkpoint.
  6. Перед слиянием проведите обычное ревью безопасности и логики. Ответ агента и зелёный тест не доказывают отсутствие скрытых ошибок.
⚠️
Не передавайте агенту секреты в промпте и не разрешайте рискованные команды без проверки. Для рабочих репозиториев используйте изолированную ветку или окружение и сохраняйте возможность отката.

Официальные ссылки

Следующий шаг

OpenAI Codex — облачный coding-агент для параллельной разработки

Если вы выбираете среду для работы с ИИ над кодом или выстраиваете процесс с локальными и облачными агентами, полезно начать с одной реальной задачи и критериев её проверки.

Если захотите обсудить, как это применить у себя или в команде — пишите в Telegram @pimenov