Money Forward bringt Cursors Agenten in Produkt, Design und QA
Money Forward wollte Agenten für die Softwareentwicklung in jedes Team bringen, das daran beteiligt ist, wie Software entwickelt wird. Es begann im Engineering, wo Cursor Entwicklern schnell 15–20 Stunden pro Woche einsparte, und wurde dann auf Produkt, Design und Qualitätssicherung (QA) ausgeweitet.
Heute nutzen über 1.000 Mitarbeiter bei Money Forward Cursor täglich. QA-Ingenieure erstellen Testfälle 70 % schneller. Produktmanager analysieren Produktivcode, um bessere Spezifikationen zu schreiben. Designer erstellen Prototypen direkt an Live-Frontends und analysieren Benutzerdaten, um ihre Designs zu verfeinern.
Mehrwert zunächst im Engineering nachweisen
Das Engineering-Team von Money Forward nutzte anfangs andere externe Anbieter für Code-Autovervollständigung und grundlegende KI-Chat-Funktionen. Die Nutzung war weitgehend ins Stocken geraten, da die Engineer bei Softwareaufgaben keine nennenswerte Zeitersparnis sahen.
Nach der Einführung von Cursor stieg die Zahl der Engineer, die Coding-Agenten nutzten, innerhalb von nur einer Woche um 30 %.
Wir haben ein All-hands-Meeting im Engineering abgehalten, bei dem wir gezeigt haben, dass die Agenten von Cursor tatsächlich komplette Softwareentwicklungsaufgaben von Anfang bis Ende übernehmen können. Die Bottom-up-Nachfrage aus dem Kreis der Entwickler war sofort da.
Die Entwickler sparen mit Cursor jetzt schätzungsweise 15–20 Stunden pro Woche bei Aufgaben wie:
- dem Refactoring der Service-Layer für die iOS-Anwendungen von Money Forward
- der Optimierung von Rails-Anwendungen, um Leistungssteigerungen um das 10-Fache zu erzielen
- der Verwaltung von AWS- und GCP-Deployments mit Terraform
- der Migration von Legacy-Frontend-Services von Vue zu React
Doch als das Engineering begann, Software schneller auszuliefern, wurden Produkt, Design und QA zum Engpass.
Bewertung von Cursor für einen unternehmensweiten Rollout
Die Abteilung Engineering Productivity and AI Research (MEPAR) von Money Forward evaluierte mehrere KI-Tools zum Programmieren, bevor sie sich für Cursor für den unternehmensweiten Agent-Rollout entschied.
Cursors modellagnostische Infrastruktur ermöglicht es uns, lang laufende Aufgaben parallel über asynchrone Cloud-Agenten auszuführen. Die Agenten verbinden sich mit unseren internen Tools, um schnell Kontext abzurufen, ohne die Einschränkungen lokaler Hardware. Die Rolle von Cursor wächst in all unseren Teams rasant.
Einige Vorteile gaben den Ausschlag:
- Minimales Setup: Benutzer können sofort mit Agents arbeiten, ohne komplexe Umgebungskonfiguration. Das machte die Nutzung über Funktionen mit unterschiedlichem technischem Kenntnisstand hinweg praktikabel.
- Visuelle Funktionen: Cursors integrierter Browser machte es Designern und QA-Ingenieuren leicht, Änderungen durch Agents visuell zu verifizieren. Diese Teams bevorzugten Cursors umfangreiche Oberfläche gegenüber terminalbasierten Alternativen, bei denen für die Prüfung visueller Ausgaben zusätzliche Tools erforderlich waren.
- Einheitlicher Agent-Workspace: Cursor bot eine zentrale Plattform für Codegenerierung, Review, Tests und Debugging, sodass Benutzer nicht zwischen verschiedenen Tools wechseln mussten, um ihre Arbeit zu erledigen.
- Leistung bei großen Codebasen: Money Forward betreibt komplexe, miteinander verbundene Produktivsysteme. Cursors Kontextabruf funktionierte bei diesen Codebasen zuverlässig, was für nicht technische Teams, die zum ersten Mal mit Produktionscode arbeiteten, entscheidend war.
Cursor hat sich über das Engineering hinaus auch in Design, Produkt und QA etabliert. Diese Gruppen hatten bei anderen Tools, die nicht in eine robuste UI und Benutzererfahrung investiert haben, geringe Akzeptanzraten.
QA automatisiert die Testgenerierung und verlagert sich weiter nach vorn
Vor Cursor lasen QA-Engineer Produktspezifikationen manuell, entwickelten Testfälle für jede User Story und schrieben Testskripte.
Jetzt versorgen QA-Engineer Cursor über MCPs mit relevanten Jira-Tickets und Notion-Dokumenten. Ein Agent generiert dann strukturierte Testfälle, während ein zweiter Agent sie in Playwright-Skripte übersetzt.
Dadurch ist der Zeitaufwand für die Testgenerierung um 70 % gesunken. QA-Teams verbringen jetzt mehr Zeit damit, früher im Softwarelebenszyklus auf die Produktqualität einzuwirken, indem sie sich auf risikobasiertes Testen und Quality Gates konzentrieren.
Das QA-Team nutzt Cursor jetzt, um Vorfälle zu analysieren, Testergebnisse zu automatisieren und Spezifikationen vor der Entwicklung zu prüfen. Cursor verändert, wie wir Softwareexzellenz sicherstellen.
Produktmanagement nutzt Cursor, um Anforderungen zu verfeinern
Cursor hilft PMs, Systemzusammenhänge aus Repositories zu extrahieren, Architekturdiagramme zu generieren und PRDs zu erstellen, die auf realen Implementierungsdetails basieren.
Dieser Ansatz hat Produktteams geholfen, Edge Cases und übersehene Einschränkungen zu identifizieren, bevor die Arbeit im Engineering beginnt, und so die Gesamteffizienz des Softwareentwicklungszyklus zu verbessern.
Selbst wenn Spezifikationen in unserer Dokumentation nicht vorhanden sind, kann Cursor sie direkt aus dem Code identifizieren. Dadurch können wir bessere Produktanforderungen entwickeln, auf denen das Engineering aufbauen kann.
Design arbeitet direkt am Produktionscode
In der Vergangenheit arbeiteten Designer mit statischen Mockups und Beschreibungen des Systemverhaltens aus zweiter Hand. Designer waren oft weit von der tatsächlichen Benutzerführung und den Geschäftsdaten entfernt, die darüber entschieden, ob ein Feature erfolgreich war oder scheiterte.
Designer bei Money Forward nutzen jetzt die Browser-Funktionen von Cursor und den Fullstack-Kontext, um direkt im Code an Anwendungs-Frontends zu iterieren. Designer nutzen außerdem den Agent von Cursor und MCPs, um direkt auf Produktanalysen zuzugreifen und Designs entsprechend zu verfeinern.
Mit Cursor kann ich selbst auf Produktspezifikationen und Daten zugreifen. So kann ich mit einem klareren Verständnis dafür entwerfen, wie sich das Produkt tatsächlich verhält, und nicht nur dafür, wie es beschrieben wird.
Wenn du Agenten in jedes Team bringen möchtest, das an deinem SDLC beteiligt ist, kontaktiere uns, um eine Cursor-Testversion zu starten.