Presentamos Cursor Automations para crear Agentes siempre activos.

Estos agentes se ejecutan según una programación o se activan por eventos como un mensaje enviado en Slack, un nuevo issue creado en Linear, un PR fusionado en GitHub o un incidente de PagerDuty. Además de estas integraciones nativas, puedes configurar tus propios eventos personalizados con webhooks.

#Mejorar el pipeline de ingeniería de software

Con el auge de los agentes de programación, cada ingeniero puede producir mucho más código. Pero la revisión de código, la supervisión y el mantenimiento aún no se han acelerado en la misma medida. En Cursor, hemos estado utilizando automatizaciones para ayudar a escalar estas otras partes del ciclo de vida de desarrollo.

Cuando se activa, el agente automatizado inicia un sandbox en la nube, sigue tus instrucciones usando los MCPs y modelos que has configurado y verifica sus propios resultados. Los agentes también tienen acceso a una herramienta de memoria que les permite aprender de ejecuciones anteriores y mejorar con la repetición.

A medida que hemos ejecutado más agentes automatizados en nuestra propia base de código en Cursor durante las últimas semanas, han surgido dos tipos de automatizaciones.

#Revisión y monitoreo

Las automatizaciones son ideales para revisar cambios. Pueden detectar y corregir desde detalles de estilo e inconsistencias hasta vulnerabilidades de seguridad y regresiones de rendimiento.

De hecho, Bugbot es en muchos sentidos la automatización original. Se ejecuta al abrir o actualizar una PR, se dispara miles de veces al día y ha detectado millones de errores desde que lo lanzamos por primera vez. Las automatizaciones te permiten personalizar todo tipo de agentes de revisión para distintos propósitos. Estos son tres que usamos en Cursor:

Revisión de seguridad

Nuestra automatización de revisión de seguridad se activa en cada push a main. De esta forma, el agente puede trabajar durante más tiempo para encontrar problemas más sutiles sin bloquear la PR. Audita el diff en busca de vulnerabilidades de seguridad, omite los problemas ya discutidos en la PR y publica los hallazgos de alto riesgo en Slack. Esta automatización ha detectado múltiples vulnerabilidades y errores críticos en Cursor.

Codeowners con agentes

En cada apertura o push de una PR, esta automatización clasifica el riesgo según el radio de impacto, la complejidad y el efecto en la infraestructura. Las PR de bajo riesgo se aprueban automáticamente. A las PR de mayor riesgo se les asignan hasta dos revisores según el historial de contribuciones. Las decisiones se resumen en Slack y se registran en una base de datos de Notion mediante MCP para que podamos auditar el trabajo del agente y ajustar las instrucciones.

Respuesta a incidentes

Cuando se activa por un incidente de PagerDuty, esta automatización inicia un agente que usa el MCP de Datadog para investigar los registros y revisar la base de código en busca de cambios recientes. Luego envía un mensaje en un canal de Slack a nuestros ingenieros de guardia, con el mensaje del monitor correspondiente y una PR con la corrección propuesta. Esto ha reducido significativamente nuestro tiempo de respuesta a incidentes.

#Tareas

También hemos descubierto que las automatizaciones son útiles para las tareas cotidianas y el trabajo intelectual que requieren combinar información de distintas herramientas.

Resumen semanal de cambios

Esta automatización publica un resumen semanal en Slack que sintetiza los cambios significativos en el repositorio durante los últimos siete días. El Agente destaca las PR fusionadas más importantes, correcciones de errores (bugs), deuda técnica y actualizaciones de seguridad o de dependencias.

Cobertura de tests

Cada mañana, un Agente automatizado revisa el código fusionado recientemente e identifica las áreas que necesitan cobertura de tests. Sigue las convenciones existentes al agregar tests y solo altera el comportamiento en producción cuando es necesario. Luego, el Agente ejecuta los targets de pruebas relevantes antes de abrir una PR.

Priorización de reportes de errores

Cuando un reporte de error (bug) llega a un canal de Slack, esta automatización busca duplicados y crea un issue usando Linear MCP. Luego, el Agente investiga la causa raíz en la base de código, intenta una corrección y responde en el hilo original con un resumen.

#Cómo Rippling usa automatizaciones

Equipos externos a Cursor ya han empezado a crear automatizaciones. Abhishek Singh de Rippling configuró un asistente personal. Vuelca notas de reuniones, tareas pendientes, TODOs y enlaces de Loom en un canal de Slack a lo largo del día. Un agente cron se ejecuta cada dos horas, lee todo junto con sus PR de GitHub, incidencias de Jira y menciones en Slack, elimina duplicados entre las distintas fuentes y muestra un panel depurado.

También ejecuta automatizaciones activadas desde Slack para crear incidencias de Jira a partir de hilos y resumir conversaciones en Confluence. Singh y Rippling han ampliado su uso de automatizaciones para gestionar tareas como la clasificación inicial de incidentes, los informes de estado semanales, el relevo de guardia y más. Las automatizaciones más útiles se comparten con todo el equipo.

#La fábrica que crea tu software

Todas estas automatizaciones están impulsadas por agentes en la nube que usan sus propios ordenadores para compilar, probar y demostrar su trabajo. Ahora puedes crear la fábrica que crea tu software configurando agentes para que supervisen y mejoren continuamente tu codebase.

Prueba crear una automatización en cursor.com/automations, o empieza desde una plantilla. Obtén más información en la documentación.