Это вторая часть моего знакомства с Cursor — ИИ, которое может создать сайт или приложение с нуля по одному сообщению за несколько минут. О том, что это удобный инструмент для генерации MVP, я убедился и написал в прошлом посте, сравнив 3 популярные LLM: ChatGPT, Gemini и собственную модель от Cursor. Там же привёл короткие видео каждого результата. В данном посте я проверял возможности Cursor для работы с готовым проектом и взял реальный многолетний проект, в котором уже многие годы работали разные разработчики. Код проекта на React занимает около 800 МБ и является веб-интерфейсом целой CRM. Людям, работающим с ним, приходится поломать голову для решения каждой задачи, проходя сквозь джунгли устаревшей архитектуры и заброшенных участков.
Для проверки того, как справится ИИ, я выбрал 3 разные по сложности задачи, которые раньше реализовывал сам, и решил сравнить качество кода и затраты на каждую из них. Текст задания я даже не оборачивал в отдельный промпт, а просто копировал в том виде, в котором сам получал его от заказчика во время работы. Буду приводить их в точности так, как отправлял в окно ИИ внутри Cursor сразу после открытия проекта.
1. При загрузке вложения (картинка и видео) в случае плохого соединения или большого файла пользователь не видит, что идёт upload, думает, что загрузка не работает. Нужно показать какой-то прогресс, что загрузка ещё идёт. Если нужно, могу показать на примере.
Начал с простой задачи. В CRM при вложении файла не отображалось состояние загрузки. Я реализовал её примерно за 40 минут, предварительно проанализировав и найдя минимальный объём правок, который не сломал бы другие места.
ИИ потребовал 739.3K токенов и 0.29$ для решения данной задачи — и справился лучше, чем я. Меня это сильно удивило, так как я ожидал, что в таком огромном проекте ИИ просто не сможет найти нужные для правок файлы, опираясь лишь на столь краткое описание. Однако он не просто нашёл нужный код, но и реализовал всё правильно, прописав необходимые state в Redux и добавив spinner из библиотеки MUI, которая уже использовалась в проекте. Более того, он справился лучше меня, так как исправил общий вход для всех запросов и реализовал состояние загрузки на уровне axios через onUploadProgress. Я же реализовывал это через колбэк конкретного метода и не привязывал загрузчик к реальному прогрессу, а просто сделал его бесконечным на время выполнения запроса.
Также качественно, как и я, ИИ обработал состояния ошибок. На тот же объём кода в моём исполнении стоимость фикса для клиента была бы примерно в 100 раз выше — больше 20$. А дальше стало ещё интереснее… Продолжение в тг: @pro_kod
