Wie Vercel mit Cursor Queues entwickelte
Vercel Queues wurde vollständig mit Cursor entwickelt. Die Power-User erzielten einen um 54 % höheren PR-Durchsatz, eine um 89 % kürzere PR-Zykluszeit und sparten jährlich 104 Stunden pro Entwickler.
Vercel Queues, eines der wichtigsten neuen Infrastrukturprodukte von Vercel, wurde vollständig mit Cursor entwickelt. Agenten schrieben den Code und testeten ihn durchgängig in realen AWS-Umgebungen. Die Ingenieure bei Vercel nutzen Cursor für intelligentes Kontextmanagement über lange Agent-Sitzungen hinweg, integrierte Code-Reviews für PR-Stacking und nahtloses Wechseln zwischen Modellen.
Bei den Cursor-Power-Usern verzeichnet Vercel deutliche Verbesserungen beim PR-Durchsatz (54 % höher), bei den Zykluszeiten (89 % kürzer) und bei der Produktivität. Das Unternehmen hat den Einsatz von Coding-Agenten auch über die Entwicklung hinaus ausgeweitet: Produktmanager nutzen Cursor, um Features auszuliefern, Bugs zu beheben und Datenanalysen durchzuführen, ohne auf knappe Entwicklungsressourcen angewiesen zu sein.
Cursor bietet die beste Harness und Developer Experience
Joe Haddad ist einer der dienstältesten Ingenieure bei Vercel. In den vergangenen sieben Jahren hat er die Kerninfrastruktur von Vercel aufgebaut und arbeitet heute hauptsächlich an geschäftskritischen Backend-Systemen.
Er bevorzugt Cursor gegenüber anderen Coding-Agenten, weil seiner Ansicht nach die Harness wichtiger ist als das Modell: „Cursor bietet die beste Harness, und die Plattform bietet die reibungsloseste Developer Experience von allem, was ich ausprobiert habe.“
Den AGI-Moment hatte ich mit Opus oder GPT erst, als ich sie in Cursor nutzte. Danach waren meine Erwartungen an Coding-Agenten so hoch, dass die Nutzung dieser Modelle in anderen Coding-Umgebungen nicht mehr infrage kam.
Zugriff auf die besten Modelle
Haddads bevorzugtes Modell hat sich immer wieder geändert, da die Labs kontinuierlich neue Modelle veröffentlichen: „Bis Opus 4.5 war ich überzeugter Claude-Nutzer, aber als GPT-5.4 erschien, verlagerte ich zunehmend mehr Arbeit darauf.“ In Cursor kann Haddad problemlos zwischen Anbietern wechseln und so für die jeweilige Aufgabe das passende Modell auswählen.
Bei jedem neuen Problembereich nutzt Haddad Cursor, um zu vergleichen, welches Modell am besten abschneidet. Er startet parallele Planungs-Agenten, prüft jeden Plan und entscheidet sich dann für den besten für diesen Arbeitsschritt.
Intelligentes Kontextmanagement
Eine weitere Dimension, in der sich Cursors Harness laut Haddad auszeichnet, ist das Kontextmanagement – insbesondere der Umgang mit Komprimierung. Wenn Agenten über längere Zeit arbeiten, komprimieren sie ihren Kontext regelmäßig, um innerhalb des Kontextfensters zu bleiben. In anderen Harnesses für Coding-Agenten, die Haddad ausprobierte, verloren Modelle bei der Komprimierung wichtige Details, vergaßen, wie Tests ausgeführt werden, oder konnten nicht mehr auf Ressourcen verweisen, die sie zuvor in der Sitzung erstellt hatten.
In Cursor blieben diese Details erhalten, sodass Agenten komplexe, langlaufende Aufgaben durchgängig von Anfang bis Ende erledigen konnten. „Ich konnte Cursor tatsächlich laufen und den Kontext sechsmal hintereinander komprimieren lassen, ohne dass es Probleme gab“, sagt Haddad.
Ohne Cursor haben selbst die besten Modelle Schwierigkeiten mit dem Kontextmanagement. Dadurch brechen sie ihre Arbeit vorzeitig ab oder vergessen wichtige Details.
Ein einheitlicher Workspace für den gesamten Softwarelebenszyklus
Da Haddad an kritischer Backend-Infrastruktur arbeitet, wird jede Änderung eingehend geprüft. Mit der integrierten Review-Funktion von Cursor kann er von Agent generierten Code direkt im Editor prüfen, mit dem Agent iterieren und die Arbeit anschließend in aufeinander aufbauende PRs aufteilen, die sein Team schrittweise prüfen kann.
Haddad arbeitet oft gleichzeitig an vielen Projekten und Aufgaben. Während er bei einer fokussierten Aufgabe eng mit einem lokalen Agent zusammenarbeitet, kann er mit den Cloud-Agenten von Cursor andere Aufgaben delegieren, die asynchron im Hintergrund ausgeführt werden. Er startet Agenten häufig direkt in Slack-Unterhaltungen, damit sie den Kontext zu einem Issue haben, das er bereits mit Kollegen besprochen hat. Cloud-Agenten übernehmen alles – von routinemäßigen Aktualisierungen der Dokumentation bis hin zu aufwendigeren Arbeiten an Features.
Die Cloud-Agenten von Cursor sind zuverlässig und umfassend abgeschottet. Dadurch ist die Cloud-Erfahrung deutlich nützlicher, weil Agenten echte Arbeit erledigen können, ohne ständig an den Benutzer eskalieren zu müssen.
Vercel Queues mit Cursor entwickeln
Vercel Queues ist ein langlebiges Event-Streaming-System und eines der wichtigsten neuen Infrastrukturprodukte von Vercel. Haddad und sein Team entwickelten das Produkt vollständig mit Cursor in drei separaten Neufassungen, die die Architektur jeweils auf Grundlage der Erkenntnisse aus der internen Nutzung verfeinerten.
Die Fähigkeit von Cursor, nicht nur Code zu schreiben, sondern seine Arbeit auch durchgängig anhand realer Infrastruktur zu testen und zu verifizieren, war für den ambitionierten Umfang dieses Projekts entscheidend. Ingenieure wiesen Agenten an, an der Queues-API zu arbeiten, sich mit AWS zu verbinden, Nebeneffekte in DynamoDB und Kinesis auszulesen, Fehler einzuschleusen, Bugs zu simulieren und die Ergebnisse zu verifizieren. Haddad wiederholte dieses Muster in jeder Arbeitsphase und über Hunderte aufeinander aufbauender PRs hinweg.
Das Harness von Cursor ermöglichte es Agenten, sich in AWS-Produktionsumgebungen mit realen Ressourcen zu verankern. Agentengestützte Tests waren ein wesentlicher Bestandteil, um unseren Qualitätsanspruch bei Vercel Queues zu erfüllen.
Das intelligente Kontextmanagement von Cursor ermöglichte es Agenten, sich über lange Sitzungen mit mehreren Komprimierungsereignissen hinweg an jede erstellte Ressource, jeden beobachteten Nebeneffekt und jeden Testlauf zu erinnern.
Wirkung messen
Vercel verfolgt Entwicklungsgeschwindigkeit und Qualität anhand einiger zentraler Kennzahlen: PR-Geschwindigkeit, Zeit bis zur ersten Review, Zeit bis zum Merge und Anzahl der Review-Zyklen bis zum Merge.
Die Fokussierung auf diese Kennzahlen geht auf die Philosophie von Vercels CTO Malte Ubl zurück, der intern den Satz prägte: „Iterationsgeschwindigkeit löst alle bekannten Softwareprobleme.“
Bei den Cursor-Power-Usern von Vercel ist der PR-Durchsatz um 54 % gestiegen, die PR-Zykluszeit um 89 % gesunken und der Ressourcenaufwand pro Feature um 27 % zurückgegangen. Das entspricht 104 eingesparten Stunden pro Entwickler und Jahr.
Bei unseren intensivsten Cursor-Nutzern sehen wir deutliche Verbesserungen bei PR-Geschwindigkeit, Review-Zeit und Zykluszeiten. Das ist es, worauf es uns am meisten ankommt.
Über die Entwicklung hinaus: PMs werden zu Buildern
Bei Vercel geht der Einsatz von Cursor über die Entwicklung hinaus. Produktmanager wie Marcos Grappeggia nutzen Cursor täglich für Aufgaben, für die sonst Entwickler aus ihrem Arbeitsfluss gerissen werden müssten.
Zu den häufigsten Anwendungsfällen für PMs bei Vercel gehören:
Das Produkt verstehen. Grappeggia lädt mehrere Repositories in einen Multi-Root-Workspace und führt repositoryübergreifende Abfragen aus. Wenn ein Kunde fragt, ob Vercel ein bestimmtes Feature unterstützt, kann er noch im selben Termin eine Antwort geben – einschließlich einer Einschätzung des Aufwands, den eine Änderung erfordern würde –, ohne einen Entwickler zu unterbrechen.
Produktanalyse. PMs nutzen Cursor mit Data-Warehouse-CLIs und MCPs, um Nutzungsmuster des Produkts zu analysieren. Cloud-Agent können über längere Zeit laufen, um komplexe Analysen zu erstellen, für die das Datenteam von Vercel keine Kapazitäten hat.
Schnelle Änderungen ausliefern. PMs nutzen Cursor, um kleinere Bugs und Verbesserungen mit einem einzigen Prompt umzusetzen, die sonst auf unbestimmte Zeit in P2-Backlogs liegen würden. Ein Polling-Fehler im Ablauf zur Projektverknüpfung der Vercel CLI war eine schnelle Korrektur, die mit Cursor umgesetzt wurde und zu der die Entwicklung über Wochen hinweg nicht gekommen wäre.
PMs nutzen Cursor, um Features auszuliefern und Bugs zu beheben, ohne Ressourcen aus anderen Unternehmensbereichen zu benötigen.
Vercel konzentriert sich nun darauf, Coding-Agent in weitere Workflows im gesamten Unternehmen einzubinden, und baut dabei auf den Mustern auf, die seine Entwickler und PMs bereits etabliert haben.
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