Cursor के साथ NVIDIA के 30,000 डेवलपर्स 3x अधिक कोड कमिट करते हैं
NVIDIA कोड जनरेशन, टेस्टिंग, डीबगिंग और परिनियोजन जैसे मुख्य वर्कफ़्लो को स्वचालित करने के लिए अपने SDLC में Cursor को शामिल करता है।
NVIDIA AI का पर्याय बन चुका है और दुनिया की सबसे मूल्यवान कंपनी है। पिछले साल, संगठन ने अपनी इंजीनियरिंग टीमों के लिए एक नया निर्देश तय किया: सॉफ्टवेयर विकास जीवनचक्र (SDLC) के हर चरण में AI को शामिल करने के लिए Cursor का उपयोग करें और कोड जनरेशन, टेस्टिंग, समीक्षाओं और डीबगिंग में मौजूद मैनुअल अड़चनों को खत्म करें।
आज 30,000 से अधिक डेवलपर्स रोज़ Cursor का उपयोग करते हैं, जिससे कमिट किए गए कोड की मात्रा में तीन गुने से अधिक वृद्धि हुई है। कोड जनरेशन से आगे बढ़कर, NVIDIA ने अपने इंजीनियरिंग वर्कफ़्लो के लिए Cursor को अनुकूलित किया, जिससे AI मॉडल्स का प्रभाव व्यक्तिगत उत्पादकता सुधारों से आगे बढ़कर पूरे SDLC में मुख्य उत्पादन वर्कफ़्लो के स्वचालन तक पहुंच गया।
Cursor बड़े कोडबेस पर बेहतर प्रदर्शन देता है
अपने 30 साल के इतिहास में, NVIDIA ने अलग-अलग टेक स्टैक वाले विशाल कोडबेस तैयार किए हैं। ये कोडबेस कई साझा निर्भरताओं के कारण आपस में गहराई से जुड़े हुए हैं। एक कोडबेस में किए गए परिवर्तन अक्सर दूसरे कोडबेस पर भी असर डालते हैं, जिससे इस जटिल सिस्टम की बारीकियों को समझना और उसमें नेविगेट करना सर्वश्रेष्ठ इंजीनियरिंग टीमों के लिए भी मुश्किल हो जाता है।
NVIDIA की हर उत्पाद लाइन का अपना एक जटिल कोडबेस है, जो तेज़ी से विकसित हो रहा है। डेवलपर्स के लिए इन परिवर्तनों के साथ अपडेट रहना और पूरे कोडबेस को समझ पाना बहुत मुश्किल है। यहीं Cursor वास्तव में सबसे अलग दिखता है।
NVIDIA ने अपने परिवेश में Cursor के साथ तेज़ और सटीक नतीजे देखे। यह अंतर बड़े कोडबेस का मानचित्र तैयार करने और उन पर अर्थगत स्तर पर तर्क करने की Cursor की क्षमता की वजह से है। वरिष्ठ सॉफ़्टवेयर आर्किटेक्ट Fabian Theuring ने बताया कि Cursor का एजेंट स्पष्ट रूप से ज़्यादा स्मार्ट, तेज़ और कुशल है, क्योंकि वह केवल सबसे प्रासंगिक संदर्भ ही पुनर्प्राप्त करता है।
NVIDIA के विकास परिवेश में Cursor की गति और सटीकता ने इंजीनियरिंग वेग पर तुरंत प्रभाव डाला।
Cursor से पहले, NVIDIA के पास दूसरे AI कोडिंग टूल भी थे—कुछ आंतरिक रूप से बनाए गए और कुछ बाहरी विक्रेताओं के। लेकिन Cursor अपनाने के बाद ही हमें वास्तव में विकास वेग में उल्लेखनीय बढ़ोतरी दिखनी शुरू हुई।
कोड जनरेशन से लेकर SDLC के एंड-टू-एंड स्वचालन तक
जब NVIDIA के डेवलपर्स ने AI की मदद से तेज़ी से कोड शिप करना शुरू किया, तो रुकावटें SDLC के दूसरे चरणों—कोड समीक्षा, टेस्टिंग और डीबगिंग—की ओर खिसक गईं। NVIDIA के इंजीनियरिंग नेतृत्व ने Cursor को इन वर्कफ़्लो में भी विस्तार देने के महत्वाकांक्षी लक्ष्य तय किए। Luo कहते हैं, "यहाँ मेरा मिशन SDLC के हर चरण में AI को शामिल करना है।"
Cursor का उपयोग लगभग सभी उत्पाद क्षेत्रों में और सॉफ़्टवेयर विकास के लगभग हर पहलू में किया जा रहा है। टीमें Cursor का इस्तेमाल कोड लिखने, कोड समीक्षा, टेस्ट केस जनरेट करने और QA के लिए कर रही हैं। हमारा पूरा SDLC Cursor की वजह से तेज़ हुआ है।
शुरुआत Cursor के उपयोग के मामलों को कोड जनरेशन से आगे बढ़ाकर डीबगिंग जैसे क्षेत्रों तक ले जाने से हुई। Theuring ने बताया कि "Cursor दुर्लभ और लंबे समय तक बने रहने वाले बग्स को खोजने और ठीक करने में बेहतरीन है।" Cursor की यह क्षमता कि वह न सिर्फ लगातार इन समस्याओं की पहचान करता है, बल्कि उन्हें हल करने के लिए एजेंट भी तैनात करता है, खास तौर पर प्रभावशाली रही है।
NVIDIA ने पूरे वर्कफ़्लो को स्वचालित करने के लिए Cursor को कॉन्फ़िगर भी किया है। उदाहरण के लिए, Theuring की टीम git flow को स्वचालित करने के लिए कस्टम नियमों का उपयोग कर रही है: ब्रांच बनाना, कोड कमिट करना, CI डीबगिंग और समस्या ट्रैकिंग। Luo की टीम भी बग सुधार के लिए ऐसा ही तरीका अपना रही है, जिसमें स्वचालन MCP सर्वर का इस्तेमाल करके टिकटों और दस्तावेज़ीकरण से संदर्भ पुल करने से शुरू होता है और Cursor द्वारा बग सुधार लागू करने तथा सत्यापन के लिए परीक्षण चलाने पर खत्म होता है। Cursor की विस्तार-क्षमता ने इसके प्रभाव का दायरा व्यक्तिगत उत्पादकता से बढ़ाकर प्रोग्राम-स्तर के प्रभाव तक पहुँचा दिया है।
हमने पूरे वर्कफ़्लो को पूरी तरह स्वचालित करने के लिए Cursor में बहुत सारे कस्टम नियम बनाए हैं। इससे Cursor की असली क्षमता सामने आई है।
तेज़ ऑनबोर्डिंग और कम सीखने की अवधि
Cursor, NVIDIA के नए कर्मचारियों को अपरिचित कोडबेस को जल्दी समझने और पहले की तुलना में कहीं कम समय में योगदान देना शुरू करने में भी सहायता कर रहा है।
इसने वरिष्ठ डेवलपर्स को नई प्रोग्रामिंग भाषाओं या टेक स्टैक के अलग-अलग हिस्सों में नई चुनौतियाँ लेने में भी सक्षम बनाया है। उदाहरण के लिए, अनुभवी backend इंजीनियर अब पहले से अधिक आत्मविश्वास के साथ frontend कार्य संभाल रहे हैं। लुओ ने समझाया, "Cursor डेवलपर्स को अपने कौशल की कमी को पाटने और नए क्षेत्रों में तेज़ी से दक्ष होने में मदद करता है।"
विकास की गति और गुणवत्ता के आधार पर मूल्य को मापना
NVIDIA कुछ प्रमुख मेट्रिक्स के आधार पर Cursor के प्रभाव को माप रहा है:
- अपनाना: 30,000 से अधिक डेवलपर्स हर दिन Cursor का उपयोग करते हैं
- कोडिंग वेग: Cursor का उपयोग करने वाले डेवलपर्स पहले की तुलना में तीन गुना अधिक कोड कमिट करते हैं
- कोड गुणवत्ता: कोडिंग वेग बढ़ने के बावजूद बग दरें स्थिर रही हैं, और कोड स्टाइल में एकरूपता बेहतर हुई है
हम हर दिन Cursor का उपयोग करते हैं, और अब पीछे लौटने का सवाल ही नहीं उठता, क्योंकि इसने सॉफ़्टवेयर इंजीनियरिंग के काम करने का तरीका पूरी तरह बदल दिया है। सॉफ़्टवेयर बनाना अब पहले से कहीं ज़्यादा मज़ेदार हो गया है। मुझे यह सचमुच बहुत पसंद है।
यदि आप AI-नेटिव इंजीनियरिंग टीमों के निर्माण को लेकर उत्साहित हैं, तो Cursor की परीक्षण अवधि के साथ शुरू करने के लिए कृपया हमारी टीम से संपर्क करें।
