더 긴 범위의 작업을 위해 Composer 훈련하기

자체 요약을 Composer의 훈련 일부로 만들면, 모델의 최대 컨텍스트 window보다 훨씬 긴 궤적에서 훈련 신호를 얻을 수 있습니다.

Cursor에서 모델 품질을 비교하는 방법

개발자가 실제로 하는 작업에 맞춰 모델 품질에 대한 이해를 유지하기 위해, 하이브리드 온라인-오프라인 평가 프로세스를 사용합니다.

로컬 에이전트를 위한 보안 샌드박스 구현

중단을 줄이면서 보안을 강화하기 위해 macOS, Linux, Windows에서 에이전트 샌드박싱을 구현한 방법.

Composer 1.5 소개

RL을 20배 이상 확장해 까다로운 코딩 작업에 대한 추론 능력을 개선했습니다.

자율 주행 코드베이스를 향하여

오늘부터 프리뷰로 체험해 볼 수 있는 멀티 에이전트 연구 하네스의 일부를 공개합니다.

대규모 코드베이스를 안전하게 인덱싱하기

팀원의 기존 인덱스를 안전하게 재사용해, 가장 큰 저장소에서도 첫 쿼리까지 걸리는 시간을 몇 시간에서 몇 초로 줄였습니다.

더 나은 Bugbot 만들기

맞춤형 AI 기반 지표를 사용해 Bugbot을 체계적으로 개선한 방법.

장기간 자율 코딩 확장하기

우리는 몇 주 동안 코딩 에이전트를 자율적으로 실행하는 실험을 진행해 왔습니다.

동적 컨텍스트 디스커버리

모델이 에이전트로 발전할수록, 처음에 주는 정보를 줄여 에이전트가 스스로 관련 컨텍스트를 찾아오도록 하는 편이 더 효과적이라는 것을 확인했습니다.

코딩 Agent가 생산성에 미치는 영향

시카고 대학교의 새로운 연구에 따르면, Cursor의 Agent가 기본값이 된 후 기업들은 병합하는 PR 수가 39% 증가했습니다.