Cómo Vercel usó Cursor para crear Queues
Vercel Queues se creó íntegramente con Cursor. Los usuarios avanzados registraron un aumento del 54 % en el rendimiento de las PR, una reducción del 89 % en el tiempo de ciclo de las PR y un ahorro de 104 horas anuales por desarrollador.
Vercel Queues, uno de los nuevos productos de infraestructura más importantes de Vercel, se creó íntegramente con Cursor: los agentes escribieron el código y lo probaron de principio a fin en entornos reales de AWS. Los ingenieros de Vercel recurrieron a Cursor para la gestión inteligente del contexto durante largas sesiones de agentes, revisar código de forma integrada en pilas de PR y cambiar de modelo sin interrupciones.
Vercel ha experimentado una mejora notable en el rendimiento de las PR (aumento del 54 %), los tiempos de ciclo (reducción del 89 %) y la productividad de sus usuarios más activos de Cursor. La compañía también ha ampliado la adopción de agentes de programación más allá del área de ingeniería: los gerentes de producto usan Cursor para implementar funcionalidades, solucionar errores y realizar análisis de datos sin depender de recursos de ingeniería limitados.
Cursor ofrece el mejor entorno de trabajo y la mejor experiencia para desarrolladores
Joe Haddad es uno de los ingenieros con más antigüedad de Vercel. Ha dedicado los últimos siete años a crear la infraestructura central de Vercel y ahora trabaja principalmente en sistemas críticos de backend.
Prefiere Cursor a otros agentes de programación porque considera que el entorno de trabajo importa más que el modelo: «Cursor ofrece el mejor entorno de trabajo y la plataforma brinda la experiencia para desarrolladores más fluida de todas las que he probado».
No experimenté ese momento de AGI con Opus ni con GPT hasta que los usé en Cursor. Después de eso, mis expectativas sobre los agentes de programación subieron tanto que usar esos modelos en otros entornos de programación se volvió inviable.
Acceso a los mejores modelos
El modelo preferido de Haddad ha ido cambiando a medida que los laboratorios siguen lanzando nuevos modelos: «Fui un usuario fiel de Claude hasta Opus 4.5, pero cuando salió GPT-5.4 empecé a trasladar más trabajo allí». En Cursor, Haddad puede cambiar fácilmente entre proveedores, lo que le permite elegir el modelo adecuado para cada tarea.
Cada vez que aborda un nuevo problema, Haddad usa Cursor para comparar qué modelo ofrece el mejor rendimiento. Lanza agentes de planificación en paralelo, revisa cada plan y luego apuesta por el más sólido para esa fase del trabajo.
Gestión inteligente del contexto
La otra área en la que el entorno de trabajo de Cursor destaca para Haddad es la gestión del contexto, en particular cómo maneja la compactación. Cuando los agentes se ejecutan durante sesiones prolongadas, comprimen periódicamente su contexto para mantenerse dentro de la ventana de contexto. En otros entornos de agentes de programación que Haddad probó, los modelos perdían detalles críticos durante la compactación: olvidaban cómo ejecutar pruebas o no lograban consultar recursos que habían creado antes en la sesión.
En Cursor, esos detalles se conservaban, lo que permitía a los agentes abordar tareas complejas y de larga duración de principio a fin. «De hecho, pude dejar que Cursor se ejecutara y se compactara seis veces seguidas sin ningún problema», afirma Haddad.
Sin Cursor, incluso los mejores modelos tienen dificultades para gestionar el contexto. Esto hace que se detengan antes de tiempo u olviden detalles clave durante su trabajo.
Un espacio de trabajo unificado para todo el ciclo de vida del software
Como Haddad trabaja con infraestructura de backend crítica, cada cambio pasa por una revisión exhaustiva. La experiencia de revisión integrada de Cursor le permite revisar en línea el código generado por agentes, iterar con el agente y luego dividir el trabajo en una serie de PR apilados que su equipo puede revisar de forma incremental.
Haddad suele trabajar en varios proyectos y tareas a la vez. Mientras trabaja estrechamente con un agente local en una tarea concreta, los Cloud Agents de Cursor le permiten delegar otros trabajos para que se ejecuten de forma asíncrona en segundo plano. Con frecuencia inicia agentes directamente desde conversaciones de Slack para que tengan contexto sobre una incidencia que ya ha estado tratando con sus compañeros. Los Cloud Agents se encargan de todo, desde actualizaciones rutinarias de la documentación hasta trabajos más complejos en funcionalidades.
Los Cloud Agents de Cursor son fiables y están bien aislados en un sandbox. Esto hace que la experiencia en la Cloud sea mucho más útil, ya que los agentes pueden realizar trabajo real sin tener que recurrir constantemente al usuario.
Creación de Vercel Queues con Cursor
Vercel Queues es un sistema duradero de streaming de eventos y uno de los nuevos productos de infraestructura más importantes de Vercel. Haddad y su equipo desarrollaron el producto íntegramente con Cursor a lo largo de tres reescrituras independientes, cada una de las cuales refinó la arquitectura a partir de lo que el equipo aprendió al usarlo internamente.
La capacidad de Cursor para ir más allá de escribir código y probar y verificar su trabajo de principio a fin con infraestructura real fue esencial para el ambicioso alcance de este proyecto. Los ingenieros indicaban a los agentes que trabajaran en la API de Queues, se conectaran a AWS, leyeran los efectos secundarios en DynamoDB y Kinesis, inyectaran fallos, simularan errores y verificaran los resultados. Haddad repetía este patrón en cada fase del trabajo y a lo largo de cientos de PR apiladas.
El entorno de trabajo de Cursor permitió a los agentes basarse en entornos de AWS en producción con recursos reales. Las pruebas realizadas por agentes fueron una parte fundamental para alcanzar nuestro estándar de calidad con Vercel Queues.
La gestión inteligente del contexto de Cursor permitió a los agentes recordar cada recurso creado, los efectos secundarios observados y las pruebas ejecutadas durante sesiones prolongadas con múltiples eventos de compactación.
Medición del impacto
Vercel mide la velocidad de ingeniería y la calidad mediante algunas métricas clave: velocidad de las PR, tiempo hasta la primera revisión, tiempo hasta la fusión y número de ciclos de revisión antes de la fusión.
La filosofía de centrarse en estas métricas proviene del CTO de Vercel, Malte Ubl, quien acuñó internamente la frase: «La velocidad de iteración resuelve todos los problemas conocidos de software».
Entre los usuarios avanzados de Cursor en Vercel, el rendimiento de las PR aumentó un 54 %, el tiempo de ciclo de las PR se redujo un 89 % y los recursos asignados por funcionalidad disminuyeron un 27 %. Esto equivale a 104 horas ahorradas por desarrollador al año.
Hemos observado mejoras significativas en la velocidad de las PR, el tiempo de revisión y los tiempos de ciclo de nuestros usuarios más intensivos de Cursor. Eso es lo que más nos importa.
Ampliar el uso más allá de ingeniería y convertir a los PM en builders
La adopción de Cursor en Vercel va más allá de ingeniería. Los gerentes de producto como Marcos Grappeggia usan Cursor a diario para realizar tareas que, de otro modo, requerirían interrumpir el flujo de trabajo de los ingenieros.
Entre los casos de uso más habituales de los PM en Vercel se incluyen:
Entender el producto. Grappeggia carga varios repositorios en un espacio de trabajo multi-root y realiza consultas en todos ellos. Cuando un cliente pregunta si Vercel es compatible con una funcionalidad específica, puede obtener una respuesta en la misma reunión, junto con una estimación del esfuerzo que requeriría un cambio, sin interrumpir a un ingeniero.
Analítica de producto. Los PM usan Cursor con CLI y MCP de almacenes de datos para analizar patrones de uso del producto. Los Cloud Agents pueden ejecutarse durante periodos prolongados para elaborar análisis complejos para los que el equipo de datos de Vercel no tiene capacidad.
Implementar cambios rápidos. Los PM usan Cursor para solucionar de una sola vez pequeños errores y mejoras que, de otro modo, permanecerían indefinidamente en los backlogs P2. Un error de sondeo en el flujo de vinculación de proyectos de la CLI de Vercel se solucionó rápidamente con Cursor, mientras que el equipo de ingeniería no habría podido abordarlo durante semanas.
Los PM usan Cursor para implementar funcionalidades y solucionar errores sin necesitar recursos de otras áreas de la empresa.
Vercel se centra ahora en incorporar agentes de programación a más flujos de trabajo en toda la compañía, aprovechando los patrones que sus ingenieros y PM ya han establecido.
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