驚異的な生産性を実現するために構築されたCursorは、AIを活用したコーディングの最良の方法です。

Cursor

import torch
import torch.nn as nn
from torch.utils.data import DataLoader
from torchvision import datasets

def get_dataloaders(batch_size=64):
  transform = transforms.Compose([transforms.ToTensor()])
  train = datasets.MNIST(root="data", train=True, download=True, transform=transform)
  test = datasets.MNIST(root="data", train=False, download=True, transform=transform)
  return DataLoader(train, batch_size=batch_size, shuffle=True), DataLoader(test, batch_size=batch_size)


class MLP(nn.Module):
  def __init__(self, hidden=128):
    super().__init__()
    self.net = nn.Sequential(
      nn.Flatten(),
      nn.Linear(28*28, hidden),
      nn.ReLU(),
      nn.Linear(hidden, 10),
    )

  def forward(self, x):
    return self.net(x)

def train_model(epochs=1, lr=1e-3, device=None):
  device = device or ("cuda" if torch.cuda.is_available() else "cpu")
  model = MLP().to(device)
  opt = torch.optim.Adam(model.parameters(), lr=lr)
  loss_fn = nn.CrossEntropyLoss()
  train_loader, _ = get_dataloaders()
+  # Seed for reproducibility
+  torch.manual_seed(42)
+  if device == "cuda":
+    torch.cuda.manual_seed_all(42)
+  # AMP + Scheduler
+  scaler = torch.cuda.amp.GradScaler(enabled=(device=="cuda"))
+  scheduler = torch.optim.lr_scheduler.CosineAnnealingLR(opt, T_max=epochs)
  model.train()
  for epoch in range(epochs):
    total, correct = 0, 0
    for x, y in tqdm(train_loader, desc=f"epoch {epoch+1}"):
      x, y = x.to(device), y.to(device)
      opt.zero_grad(set_to_none=True)
      logits = model(x)
      loss = loss_fn(logits, y)
      loss.backward()
      opt.step()
      scaler.scale(loss).backward()
        scaler.unscale_(opt)
+      torch.nn.utils.clip_grad_norm_(model.parameters(), max_norm=1.0)
      scaler.step(opt)
      scaler.update()
+      preds = logits.argmax(dim=1)
+      total += y.size(0)
+      correct += (preds == y).sum().item()
+    acc = correct / max(1, total)
    scheduler.step()
+    print(f"epoch {epoch+1}: acc={acc:.3f}")
  return model`,

import torch
import torch.nn as nn
from torch.utils.data import DataLoader
from torchvision import datasets

def get_dataloaders(batch_size=64):
  transform = transforms.Compose([transforms.ToTensor()])
  train = datasets.MNIST(root="data", train=True, download=True, transform=transform)
  test = datasets.MNIST(root="data", train=False, download=True, transform=transform)
  return DataLoader(train, batch_size=batch_size, shuffle=True), DataLoader(test, batch_size=batch_size)


class MLP(nn.Module):
  def __init__(self, hidden=128):
    super().__init__()
    self.net = nn.Sequential(
      nn.Flatten(),
      nn.Linear(28*28, hidden),
      nn.ReLU(),
      nn.Linear(hidden, 10),
    )

  def forward(self, x):
    return self.net(x)

def train_model(epochs=1, lr=1e-3, device=None):
  device = device or ("cuda" if torch.cuda.is_available() else "cpu")
  model = MLP().to(device)
  opt = torch.optim.Adam(model.parameters(), lr=lr)
  loss_fn = nn.CrossEntropyLoss()
  train_loader, _ = get_dataloaders()
+  # Seed for reproducibility
+  torch.manual_seed(42)
+  if device == "cuda":
+    torch.cuda.manual_seed_all(42)
+  # AMP + Scheduler
+  scaler = torch.cuda.amp.GradScaler(enabled=(device=="cuda"))
+  scheduler = torch.optim.lr_scheduler.CosineAnnealingLR(opt, T_max=epochs)
  model.train()
  for epoch in range(epochs):
    total, correct = 0, 0
    for x, y in tqdm(train_loader, desc=f"epoch {epoch+1}"):
      x, y = x.to(device), y.to(device)
      opt.zero_grad(set_to_none=True)
      logits = model(x)
      loss = loss_fn(logits, y)
      loss.backward()
      opt.step()
      scaler.scale(loss).backward()
        scaler.unscale_(opt)
+      torch.nn.utils.clip_grad_norm_(model.parameters(), max_norm=1.0)
      scaler.step(opt)
      scaler.update()
+      preds = logits.argmax(dim=1)
+      total += y.size(0)
+      correct += (preds == y).sum().item()
+    acc = correct / max(1, total)
    scheduler.step()
+    print(f"epoch {epoch+1}: acc={acc:.3f}")
  return model`,

PyTorch MNIST実験

混合精度トレーニング、学習率スケジューリング、適切な検証を追加してください。また、異なるハイパーパラメータ設定を簡単に実行できるように、実験設定システムを作成してください。

何百万人ものプロフェッショナル開発者に毎日信頼されています。

Agentがアイデアをコードに変換

人間とAIが協働するプログラマー。単独の開発者と比較して桁違いの生産性を実現します。

Agentについて学ぶ →

Cursor

TabとAgentの使用パターンを分析

チーム全体のワークスペースにおいて、タブビューとエージェントパネルにどのように注意を分散しているかを理解するのを手伝ってください。

魔法のように正確な自動補完

当社のカスタムTabモデルは、驚異的な速度と精度で次のアクションを予測します。

Tabについて学ぶ →

Cursor

"use client";

import React, { useState } from "react";
import Navigation from "./Navigation";
import SupportChat from "./SupportChat";

export default function Dashboard() {

  return (
    <div className="flex h-[600px] border rounded-lg overflow-hidden">
      <div className="w-64 border-r">
      </div>
      <div className="w-80 border-l">
        <SupportChat />
      </div>
    </div>
  );
}

"use client";

import React, { useState } from "react";
import Navigation from "./Navigation";
import SupportChat from "./SupportChat";

export default function Dashboard() {

  return (
    <div className="flex h-[600px] border rounded-lg overflow-hidden">
      <div className="w-64 border-r">
      </div>
      <div className="w-80 border-l">
        <SupportChat />
      </div>
    </div>
  );
}

ソフトウェア開発のあらゆる場面で

CursorはGitHubでプルリクエストをレビューし、Slackでチームメイトとして、そしてあなたが作業するあらゆる場所に存在します。

Cursorのエコシステムについて学ぶ →

Slack

dylan

細かいことですが、リリースページにアンカーリンクがあると本当に便利だと思います

4件の返信

dylan

cursor.com/changelog#1.0 にアクセスして 1.0 の変更履歴を確認できるようにしたい

eric

checks out

@cursor can you take a stab?

CursorAPP

変更履歴エントリの直接リンク機能を実装し、プロジェクト全体のNode.jsバージョン制約を更新することで、互換性と保守性を向上させました。

PRを表示 Cursorで開く Webで開く

dylan

Nice @eric can you take a look?

GitHub Pull Request

cursorボットレビュー済み1分前

src/vs/workbench/composer/browser/components/ComposerUnifiedDropdown.tsx

3292

- {selectedMode().keybinding}

3293

+ {composerOpenModeToggleKeybinding}

cursorボット1分前

バグ: 関数が文字列ではなくオブジェクトを返す（ロジックバグ） composerOpenModeToggleKeybindingは値を取得するために呼び出す必要がある関数です。直接使用すると、キーバインディングの表示条件が常に真となります。

Cursorで修正

Webで修正

ソフトウェア開発の新しい方法。

あるバッチと次のバッチとでは雲泥の差で、採用率は一桁台から80％超まで跳ね上がりました。Cursor は瞬く間に広まり、優秀な開発者は皆使うようになりました。

Diana Hu 無限責任組合員, Y Combinator

今、有料で使っているAIツールの中で群を抜いて役に立っているのは、間違いなくCursorです。動作が速く、必要なタイミングと場所でオートコンプリートが効き、括弧も正しく処理し、キーボードショートカットも整理されていて、独自のモデルも持ち込める……すべてがよく作り込まれています。

shadcn shadcn/ui の作者

優れた LLM アプリケーションには「自律性スライダー」があり、AI にどこまで主体的に動かせるかをあなたがコントロールできます。Cursor では、Tab 補完を使ったり、Cmd+K で特定箇所の編集を指示したりできるほか、フルオートノミーのエージェント版に切り替えて、AI に一気に任せることもできます。

Andrej Karpathy 最高経営責任者, Eureka Labs

Cursor は、数百人から数千人規模へと、非常に熱心な Stripe 社員のあいだで急速に広がりました。私たちは他のどの取り組みよりも研究開発とソフトウェア開発に多くのコストをかけており、そのプロセスをより効率的かつ生産的にすることで、非常に大きな経済的成果が生まれます。

Patrick Collison 共同創業者兼CEO, Stripe

正式に宣言する。ノリだけのコーディングは嫌いだ。 Cursor の Tab 補完でコーディングするのは大好きだ。マジでやばい。

ThePrimeagen @ThePrimeagen

プログラマーであることは、間違いなくどんどん楽しくなっています。ページを延々と読み漁ることよりも、「何を実現したいか」に集中できるようになってきました。私たちは、まだ可能性のわずか1％にしか到達していませんが、GPT-5 のようなモデルが最も輝くのは、Cursor のようなインタラクティブな体験の中です。

Greg Brockman 社長, OpenAI

最先端を走り続ける

変更履歴

2.22025年12月10日

デバッグモード、プランモードの改善、マルチエージェント評価、ピン留めチャット

2.12025年11月21日

プランモードの改良、エディタ内AIコードレビュー、Instant Grep

2.02025年10月29日

新しいコードモデルとエージェントインターフェース

1.72025年9月29日

ブラウザ操作、プランモード、フック

Cursorの新機能を見る →

Cursorは、コーディングの未来を構築することに注力する実践的なチームです。

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Cursor

import torch
import torch.nn as nn
from torch.utils.data import DataLoader
from torchvision import datasets

def get_dataloaders(batch_size=64):
  transform = transforms.Compose([transforms.ToTensor()])
  train = datasets.MNIST(root="data", train=True, download=True, transform=transform)
  test = datasets.MNIST(root="data", train=False, download=True, transform=transform)
  return DataLoader(train, batch_size=batch_size, shuffle=True), DataLoader(test, batch_size=batch_size)


class MLP(nn.Module):
  def __init__(self, hidden=128):
    super().__init__()
    self.net = nn.Sequential(
      nn.Flatten(),
      nn.Linear(28*28, hidden),
      nn.ReLU(),
      nn.Linear(hidden, 10),
    )

  def forward(self, x):
    return self.net(x)

def train_model(epochs=1, lr=1e-3, device=None):
  device = device or ("cuda" if torch.cuda.is_available() else "cpu")
  model = MLP().to(device)
  opt = torch.optim.Adam(model.parameters(), lr=lr)
  loss_fn = nn.CrossEntropyLoss()
  train_loader, _ = get_dataloaders()
+  # Seed for reproducibility
+  torch.manual_seed(42)
+  if device == "cuda":
+    torch.cuda.manual_seed_all(42)
+  # AMP + Scheduler
+  scaler = torch.cuda.amp.GradScaler(enabled=(device=="cuda"))
+  scheduler = torch.optim.lr_scheduler.CosineAnnealingLR(opt, T_max=epochs)
  model.train()
  for epoch in range(epochs):
    total, correct = 0, 0
    for x, y in tqdm(train_loader, desc=f"epoch {epoch+1}"):
      x, y = x.to(device), y.to(device)
      opt.zero_grad(set_to_none=True)
      logits = model(x)
      loss = loss_fn(logits, y)
      loss.backward()
      opt.step()
      scaler.scale(loss).backward()
        scaler.unscale_(opt)
+      torch.nn.utils.clip_grad_norm_(model.parameters(), max_norm=1.0)
      scaler.step(opt)
      scaler.update()
+      preds = logits.argmax(dim=1)
+      total += y.size(0)
+      correct += (preds == y).sum().item()
+    acc = correct / max(1, total)
    scheduler.step()
+    print(f"epoch {epoch+1}: acc={acc:.3f}")
  return model`,

import torch
import torch.nn as nn
from torch.utils.data import DataLoader
from torchvision import datasets

def get_dataloaders(batch_size=64):
  transform = transforms.Compose([transforms.ToTensor()])
  train = datasets.MNIST(root="data", train=True, download=True, transform=transform)
  test = datasets.MNIST(root="data", train=False, download=True, transform=transform)
  return DataLoader(train, batch_size=batch_size, shuffle=True), DataLoader(test, batch_size=batch_size)


class MLP(nn.Module):
  def __init__(self, hidden=128):
    super().__init__()
    self.net = nn.Sequential(
      nn.Flatten(),
      nn.Linear(28*28, hidden),
      nn.ReLU(),
      nn.Linear(hidden, 10),
    )

  def forward(self, x):
    return self.net(x)

def train_model(epochs=1, lr=1e-3, device=None):
  device = device or ("cuda" if torch.cuda.is_available() else "cpu")
  model = MLP().to(device)
  opt = torch.optim.Adam(model.parameters(), lr=lr)
  loss_fn = nn.CrossEntropyLoss()
  train_loader, _ = get_dataloaders()
+  # Seed for reproducibility
+  torch.manual_seed(42)
+  if device == "cuda":
+    torch.cuda.manual_seed_all(42)
+  # AMP + Scheduler
+  scaler = torch.cuda.amp.GradScaler(enabled=(device=="cuda"))
+  scheduler = torch.optim.lr_scheduler.CosineAnnealingLR(opt, T_max=epochs)
  model.train()
  for epoch in range(epochs):
    total, correct = 0, 0
    for x, y in tqdm(train_loader, desc=f"epoch {epoch+1}"):
      x, y = x.to(device), y.to(device)
      opt.zero_grad(set_to_none=True)
      logits = model(x)
      loss = loss_fn(logits, y)
      loss.backward()
      opt.step()
      scaler.scale(loss).backward()
        scaler.unscale_(opt)
+      torch.nn.utils.clip_grad_norm_(model.parameters(), max_norm=1.0)
      scaler.step(opt)
      scaler.update()
+      preds = logits.argmax(dim=1)
+      total += y.size(0)
+      correct += (preds == y).sum().item()
+    acc = correct / max(1, total)
    scheduler.step()
+    print(f"epoch {epoch+1}: acc={acc:.3f}")
  return model`,

PyTorch MNIST実験

何百万人ものプロフェッショナル開発者に毎日信頼されています。

Agentがアイデアをコードに変換

人間とAIが協働するプログラマー。単独の開発者と比較して桁違いの生産性を実現します。

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Cursor

TabとAgentの使用パターンを分析

チーム全体のワークスペースにおいて、タブビューとエージェントパネルにどのように注意を分散しているかを理解するのを手伝ってください。

魔法のように正確な自動補完

当社のカスタムTabモデルは、驚異的な速度と精度で次のアクションを予測します。

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Cursor

"use client";

import React, { useState } from "react";
import Navigation from "./Navigation";
import SupportChat from "./SupportChat";

export default function Dashboard() {

  return (
    <div className="flex h-[600px] border rounded-lg overflow-hidden">
      <div className="w-64 border-r">
      </div>
      <div className="w-80 border-l">
        <SupportChat />
      </div>
    </div>
  );
}

"use client";

import React, { useState } from "react";
import Navigation from "./Navigation";
import SupportChat from "./SupportChat";

export default function Dashboard() {

  return (
    <div className="flex h-[600px] border rounded-lg overflow-hidden">
      <div className="w-64 border-r">
      </div>
      <div className="w-80 border-l">
        <SupportChat />
      </div>
    </div>
  );
}

ソフトウェア開発のあらゆる場面で

CursorはGitHubでプルリクエストをレビューし、Slackでチームメイトとして、そしてあなたが作業するあらゆる場所に存在します。

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Slack

dylan

細かいことですが、リリースページにアンカーリンクがあると本当に便利だと思います

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GitHub Pull Request

cursorボットレビュー済み1分前

src/vs/workbench/composer/browser/components/ComposerUnifiedDropdown.tsx

3292

- {selectedMode().keybinding}

3293

+ {composerOpenModeToggleKeybinding}

cursorボット1分前

Cursorで修正

Webで修正

Cursorで修正

Webで修正

ソフトウェア開発の新しい方法。

あるバッチと次のバッチとでは雲泥の差で、採用率は一桁台から80％超まで跳ね上がりました。Cursor は瞬く間に広まり、優秀な開発者は皆使うようになりました。

Diana Hu 無限責任組合員, Y Combinator

今、有料で使っているAIツールの中で群を抜いて役に立っているのは、間違いなくCursorです。動作が速く、必要なタイミングと場所でオートコンプリートが効き、括弧も正しく処理し、キーボードショートカットも整理されていて、独自のモデルも持ち込める……すべてがよく作り込まれています。

shadcn shadcn/ui の作者

優れた LLM アプリケーションには「自律性スライダー」があり、AI にどこまで主体的に動かせるかをあなたがコントロールできます。Cursor では、Tab 補完を使ったり、Cmd+K で特定箇所の編集を指示したりできるほか、フルオートノミーのエージェント版に切り替えて、AI に一気に任せることもできます。

Andrej Karpathy 最高経営責任者, Eureka Labs

Cursor は、数百人から数千人規模へと、非常に熱心な Stripe 社員のあいだで急速に広がりました。私たちは他のどの取り組みよりも研究開発とソフトウェア開発に多くのコストをかけており、そのプロセスをより効率的かつ生産的にすることで、非常に大きな経済的成果が生まれます。

Patrick Collison 共同創業者兼CEO, Stripe

正式に宣言する。ノリだけのコーディングは嫌いだ。 Cursor の Tab 補完でコーディングするのは大好きだ。マジでやばい。

ThePrimeagen @ThePrimeagen

プログラマーであることは、間違いなくどんどん楽しくなっています。ページを延々と読み漁ることよりも、「何を実現したいか」に集中できるようになってきました。私たちは、まだ可能性のわずか1％にしか到達していませんが、GPT-5 のようなモデルが最も輝くのは、Cursor のようなインタラクティブな体験の中です。

Greg Brockman 社長, OpenAI

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2.12025年11月21日

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1.72025年9月29日

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驚異的な生産性を実現するために構築されたCursorは、AIを活用したコーディングの最良の方法です。

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Cursor

import torch
import torch.nn as nn
from torch.utils.data import DataLoader
from torchvision import datasets

def get_dataloaders(batch_size=64):
  transform = transforms.Compose([transforms.ToTensor()])
  train = datasets.MNIST(root="data", train=True, download=True, transform=transform)
  test = datasets.MNIST(root="data", train=False, download=True, transform=transform)
  return DataLoader(train, batch_size=batch_size, shuffle=True), DataLoader(test, batch_size=batch_size)


class MLP(nn.Module):
  def __init__(self, hidden=128):
    super().__init__()
    self.net = nn.Sequential(
      nn.Flatten(),
      nn.Linear(28*28, hidden),
      nn.ReLU(),
      nn.Linear(hidden, 10),
    )

  def forward(self, x):
    return self.net(x)

def train_model(epochs=1, lr=1e-3, device=None):
  device = device or ("cuda" if torch.cuda.is_available() else "cpu")
  model = MLP().to(device)
  opt = torch.optim.Adam(model.parameters(), lr=lr)
  loss_fn = nn.CrossEntropyLoss()
  train_loader, _ = get_dataloaders()
+  # Seed for reproducibility
+  torch.manual_seed(42)
+  if device == "cuda":
+    torch.cuda.manual_seed_all(42)
+  # AMP + Scheduler
+  scaler = torch.cuda.amp.GradScaler(enabled=(device=="cuda"))
+  scheduler = torch.optim.lr_scheduler.CosineAnnealingLR(opt, T_max=epochs)
  model.train()
  for epoch in range(epochs):
    total, correct = 0, 0
    for x, y in tqdm(train_loader, desc=f"epoch {epoch+1}"):
      x, y = x.to(device), y.to(device)
      opt.zero_grad(set_to_none=True)
      logits = model(x)
      loss = loss_fn(logits, y)
      loss.backward()
      opt.step()
      scaler.scale(loss).backward()
        scaler.unscale_(opt)
+      torch.nn.utils.clip_grad_norm_(model.parameters(), max_norm=1.0)
      scaler.step(opt)
      scaler.update()
+      preds = logits.argmax(dim=1)
+      total += y.size(0)
+      correct += (preds == y).sum().item()
+    acc = correct / max(1, total)
    scheduler.step()
+    print(f"epoch {epoch+1}: acc={acc:.3f}")
  return model`,

import torch
import torch.nn as nn
from torch.utils.data import DataLoader
from torchvision import datasets

def get_dataloaders(batch_size=64):
  transform = transforms.Compose([transforms.ToTensor()])
  train = datasets.MNIST(root="data", train=True, download=True, transform=transform)
  test = datasets.MNIST(root="data", train=False, download=True, transform=transform)
  return DataLoader(train, batch_size=batch_size, shuffle=True), DataLoader(test, batch_size=batch_size)


class MLP(nn.Module):
  def __init__(self, hidden=128):
    super().__init__()
    self.net = nn.Sequential(
      nn.Flatten(),
      nn.Linear(28*28, hidden),
      nn.ReLU(),
      nn.Linear(hidden, 10),
    )

  def forward(self, x):
    return self.net(x)

def train_model(epochs=1, lr=1e-3, device=None):
  device = device or ("cuda" if torch.cuda.is_available() else "cpu")
  model = MLP().to(device)
  opt = torch.optim.Adam(model.parameters(), lr=lr)
  loss_fn = nn.CrossEntropyLoss()
  train_loader, _ = get_dataloaders()
+  # Seed for reproducibility
+  torch.manual_seed(42)
+  if device == "cuda":
+    torch.cuda.manual_seed_all(42)
+  # AMP + Scheduler
+  scaler = torch.cuda.amp.GradScaler(enabled=(device=="cuda"))
+  scheduler = torch.optim.lr_scheduler.CosineAnnealingLR(opt, T_max=epochs)
  model.train()
  for epoch in range(epochs):
    total, correct = 0, 0
    for x, y in tqdm(train_loader, desc=f"epoch {epoch+1}"):
      x, y = x.to(device), y.to(device)
      opt.zero_grad(set_to_none=True)
      logits = model(x)
      loss = loss_fn(logits, y)
      loss.backward()
      opt.step()
      scaler.scale(loss).backward()
        scaler.unscale_(opt)
+      torch.nn.utils.clip_grad_norm_(model.parameters(), max_norm=1.0)
      scaler.step(opt)
      scaler.update()
+      preds = logits.argmax(dim=1)
+      total += y.size(0)
+      correct += (preds == y).sum().item()
+    acc = correct / max(1, total)
    scheduler.step()
+    print(f"epoch {epoch+1}: acc={acc:.3f}")
  return model`,

PyTorch MNIST実験

何百万人ものプロフェッショナル開発者に毎日信頼されています。

Agentがアイデアをコードに変換

人間とAIが協働するプログラマー。単独の開発者と比較して桁違いの生産性を実現します。

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TabとAgentの使用パターンを分析

チーム全体のワークスペースにおいて、タブビューとエージェントパネルにどのように注意を分散しているかを理解するのを手伝ってください。

魔法のように正確な自動補完

当社のカスタムTabモデルは、驚異的な速度と精度で次のアクションを予測します。

Tabについて学ぶ →

Cursor

"use client";

import React, { useState } from "react";
import Navigation from "./Navigation";
import SupportChat from "./SupportChat";

export default function Dashboard() {

  return (
    <div className="flex h-[600px] border rounded-lg overflow-hidden">
      <div className="w-64 border-r">
      </div>
      <div className="w-80 border-l">
        <SupportChat />
      </div>
    </div>
  );
}

"use client";

import React, { useState } from "react";
import Navigation from "./Navigation";
import SupportChat from "./SupportChat";

export default function Dashboard() {

  return (
    <div className="flex h-[600px] border rounded-lg overflow-hidden">
      <div className="w-64 border-r">
      </div>
      <div className="w-80 border-l">
        <SupportChat />
      </div>
    </div>
  );
}

ソフトウェア開発のあらゆる場面で

CursorはGitHubでプルリクエストをレビューし、Slackでチームメイトとして、そしてあなたが作業するあらゆる場所に存在します。

Cursorのエコシステムについて学ぶ →

Slack

dylan

細かいことですが、リリースページにアンカーリンクがあると本当に便利だと思います

4件の返信

dylan

cursor.com/changelog#1.0 にアクセスして 1.0 の変更履歴を確認できるようにしたい

eric

checks out

@cursor can you take a stab?

CursorAPP

変更履歴エントリの直接リンク機能を実装し、プロジェクト全体のNode.jsバージョン制約を更新することで、互換性と保守性を向上させました。

PRを表示 Cursorで開く Webで開く

dylan

Nice @eric can you take a look?

GitHub Pull Request

cursorボットレビュー済み1分前

src/vs/workbench/composer/browser/components/ComposerUnifiedDropdown.tsx

3292

- {selectedMode().keybinding}

3293

+ {composerOpenModeToggleKeybinding}

cursorボット1分前

Cursorで修正

Webで修正

Cursorで修正

Webで修正

ソフトウェア開発の新しい方法。

あるバッチと次のバッチとでは雲泥の差で、採用率は一桁台から80％超まで跳ね上がりました。Cursor は瞬く間に広まり、優秀な開発者は皆使うようになりました。

Diana Hu 無限責任組合員, Y Combinator

今、有料で使っているAIツールの中で群を抜いて役に立っているのは、間違いなくCursorです。動作が速く、必要なタイミングと場所でオートコンプリートが効き、括弧も正しく処理し、キーボードショートカットも整理されていて、独自のモデルも持ち込める……すべてがよく作り込まれています。

shadcn shadcn/ui の作者

優れた LLM アプリケーションには「自律性スライダー」があり、AI にどこまで主体的に動かせるかをあなたがコントロールできます。Cursor では、Tab 補完を使ったり、Cmd+K で特定箇所の編集を指示したりできるほか、フルオートノミーのエージェント版に切り替えて、AI に一気に任せることもできます。

Andrej Karpathy 最高経営責任者, Eureka Labs

Cursor は、数百人から数千人規模へと、非常に熱心な Stripe 社員のあいだで急速に広がりました。私たちは他のどの取り組みよりも研究開発とソフトウェア開発に多くのコストをかけており、そのプロセスをより効率的かつ生産的にすることで、非常に大きな経済的成果が生まれます。

Patrick Collison 共同創業者兼CEO, Stripe

正式に宣言する。ノリだけのコーディングは嫌いだ。 Cursor の Tab 補完でコーディングするのは大好きだ。マジでやばい。

ThePrimeagen @ThePrimeagen

プログラマーであることは、間違いなくどんどん楽しくなっています。ページを延々と読み漁ることよりも、「何を実現したいか」に集中できるようになってきました。私たちは、まだ可能性のわずか1％にしか到達していませんが、GPT-5 のようなモデルが最も輝くのは、Cursor のようなインタラクティブな体験の中です。

Greg Brockman 社長, OpenAI