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The Dwarkesh Podcast는 미래를 탐구합니다. Cursor는 그 미래를 만들어 가는 데 도움을 주는 코딩 에이전트입니다.
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Grok 4.6 자세히 알아보기
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Grok 4.6
장시간 실행되는 에이전트와 한층 더 고도화된 인터랙티브 및 시각적 작업을 위한 프런티어 모델입니다.
A scatter and line chart comparing Fable 5.1, Fable 5, Opus 5, Opus 4.8, Grok 4.6, GPT-5.6 Sol, GPT-5.6 Terra, GPT-5.6 Luna, GPT-5.5, Sonnet 5, GLM 5.2, Composer 2.5, Gemini 3.8 Flash, Gemini 3.7 Flash, Kimi K3, and Kimi K2.7 Code scores against average cost per task.
75%
CursorBench 3.2 score
70%
65%
60%
55%
50%
45%
$10
$5
$0
Average cost per task
Grok 4.6
Fable 5.1
Gemini 3.8 Flash
Opus 5
Kimi K3
GPT-5.6 Sol
Sonnet 5
Composer 2.5
GPT-5.6 Terra
GPT-5.6 Luna
Cost
Tokens
Steps
Grok 4.6 소개
장시간 실행되는 에이전트와 한층 더 고도화된 인터랙티브 및 시각적 작업을 위해 설계되었습니다.
공지 읽기 →
Grok 4.6 발표문 읽기
Mixture-of-Kittens
NVL72용 프로덕션 MoE 학습 메가커널을 오픈 소스로 공개했습니다. 이 커널은 통신과 연산을 하나의 완전 결정론적 커널로 융합합니다.
게시물 읽기
→
Mixture-of-Kittens achieves up to 2.37x higher MXFP8 forward throughput than the fastest public baseline on GB300 NVL72s
NCCL + PyTorch
DeepEP + PyTorch
DeepEP + TransformerEngine
HybridEP + Megatron
Mixture-of-Kittens
Mixture-of-Kittens achieves up to 2.37x higher MXFP8 forward throughput than the fastest public baseline on GB300 NVL72s
NCCL + PyTorch
DeepEP + PyTorch
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Mixture-of-Kittens
Mixture-of-Kittens achieves up to 2.37x higher MXFP8 forward throughput than the fastest public baseline on GB300 NVL72s
NCCL + PyTorch
DeepEP + PyTorch
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Mixture-of-Kittens
어디서 작업하든 하나의 에이전트
에디터에서 시작해 터미널, 브라우저, 휴대폰, 또는 팀이 이미 사용 중인 도구로 계속 작업하세요.
데스크톱
익숙한 하나의 에디터에서 직접 코딩부터 에이전트 기반 코딩까지.
다운로드 →
Interactive demo with multiple windows showing Cursor's AI-powered features. The interface is displayed over a subtle, solid brand background.
let's add a spotlight-style search
Read
App.tsx, Menu.tsx
Searched
⌘K shortcut handlers
Edited
Search.tsx
Done. Press ⌘K to search files, actions, and settings.
Cursor에게 무엇이든 계획하거나 만들도록 요청하세요
Agent
Grok 4.6
CLI
어떤 터미널, 스크립트, 편집기에서든 에이전트를 실행하세요.
설치 →
Interactive demo with multiple windows showing Cursor's AI-powered features. The interface is displayed over a subtle, solid brand background.
Cursor Agent
~/cursor/cursor-web
Tab과 Agent 사용량 패턴 분석
워크스페이스 전반에서 팀이 Tab 보기와 에이전트 패널에 얼마나 집중하는지 파악할 수 있도록 도와주세요.
⬢
7
초
간
생
각
함
⬢
워
크
스
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스
사
용
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내
보
내
기
데
이
터
와
과
거
참
여
도
메
모
를
검
토
했
습
니
다
탭 대비 에이전트 도입과 전환 행동을 강조하는 애널리틱스 툴킷을 만들겠습니다:
summary.py
+150
-0
다음으로 제품팀이 특정 코호트를 필터링할 수 있도록 상호작용 라벨을 정규화하고 세션 태깅을 추가하겠습니다:
segmentation.py
+94
-0
이제 핵심 지표를 결합하는 보고서 도우미로 모든 것을 하나로 묶겠습니다:
report.py
+40
-0
지난주 내보내기 데이터의 대표 샘플을 사용해 동작을 고정할 테스트를 추가하겠습니다:
test_usage.py
+90
모두 완료되었습니다! 이제 PM이 몇 초 만에 Tab 중심 워크플로우와 에이전트 중심 워크플로우를 비교할 수 있도록 집중 점유율, 전환율, 롤링 참여도를 추적합니다.
→
Grok 4.6
명령어는 / · 파일은 @를 사용하세요
Slack, GitHub 등
팀이 이미 주로 사용하는 곳에서 에이전트를 시작하세요.
Slack에 추가 ↗
Interactive demo with multiple windows showing Cursor's AI-powered features. The interface is displayed over a subtle, solid brand background.
leerob
5분 전
@cursor
이 PR 리뷰해줄래?
cursor
bot
reviewed 3분 전
src/vs/workbench/composer/browser/components/ComposerUnifiedDropdown.tsx
3292
-
{selectedMode().keybinding}
3293
+
{composerOpenModeToggleKeybinding()}
버그: 함수가 문자열 대신 객체를 반환함(로직 버그)
composerOpenModeToggleKeybinding
는 값을 가져오려면 호출해야 하는 함수입니다. 그래서 이 조건은 항상 참으로 평가됩니다.
Cursor에서 수정
Web에서 수정
웹 및 모바일
브라우저나 모바일에서 클라우드 에이전트를 실행하세요.
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Agent
Dashboard
Today
Vercel streaming SDK functionality
Analyzing codebase
·
dashboard-ui
Model selector dropdown
Planning next moves
·
stripe-landing
Implement agent window
2 models
·
agent-ui
Fix send button functionality
2 Files
+26
-12
·
agent-ui
This Week
Fix send button functionality
2 Files
+26
-12
·
agent-ui
Implement user authentication
3 Files
+45
-8
·
auth-system
Design responsive layout
5 Files
+30
-3
·
frontend
Set up database schema
4 Files
+35
-2
·
database
Create API endpoints
6 Files
+50
-5
·
backend
Ask Cursor to build, plan, fix...
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Grok 4.6 소개
장시간 실행되는 에이전트와 한층 더 고도화된 인터랙티브 및 시각적 작업을 위해 설계되었습니다.
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Cursor에서 Grok 4.6 사용하기
강점, 추론 수준, 도구, 요금제, 제공 여부를 살펴보세요.
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Cursor 시작하기
설치하고 에디터를 설정한 다음 첫 번째 에이전트를 실행하세요.
문서 보기 →
Dwarkesh Flashcards
팟캐스트의 핵심 아이디어를 복습하고 기억해 보세요.
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Grok 4.6
장시간 실행되는 에이전트와 한층 더 고도화된 인터랙티브 및 시각적 작업을 위한 프런티어 모델입니다.
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75%
CursorBench 3.2 score
70%
65%
60%
55%
50%
45%
$10
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Grok 4.6
Fable 5.1
Gemini 3.8 Flash
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Mixture-of-Kittens
NVL72용 프로덕션 MoE 학습 메가커널을 오픈 소스로 공개했습니다. 이 커널은 통신과 연산을 하나의 완전 결정론적 커널로 융합합니다.
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Mixture-of-Kittens achieves up to 2.37x higher MXFP8 forward throughput than the fastest public baseline on GB300 NVL72s
NCCL + PyTorch
DeepEP + PyTorch
DeepEP + TransformerEngine
HybridEP + Megatron
Mixture-of-Kittens
Mixture-of-Kittens achieves up to 2.37x higher MXFP8 forward throughput than the fastest public baseline on GB300 NVL72s
NCCL + PyTorch
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Mixture-of-Kittens achieves up to 2.37x higher MXFP8 forward throughput than the fastest public baseline on GB300 NVL72s
NCCL + PyTorch
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어디서 작업하든 하나의 에이전트
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Cursor Agent
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초
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크
스
페
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와
과
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도
메
모
를
검
토
했
습
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다
탭 대비 에이전트 도입과 전환 행동을 강조하는 애널리틱스 툴킷을 만들겠습니다:
summary.py
+150
-0
다음으로 제품팀이 특정 코호트를 필터링할 수 있도록 상호작용 라벨을 정규화하고 세션 태깅을 추가하겠습니다:
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+94
-0
이제 핵심 지표를 결합하는 보고서 도우미로 모든 것을 하나로 묶겠습니다:
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+40
-0
지난주 내보내기 데이터의 대표 샘플을 사용해 동작을 고정할 테스트를 추가하겠습니다:
test_usage.py
+90
모두 완료되었습니다! 이제 PM이 몇 초 만에 Tab 중심 워크플로우와 에이전트 중심 워크플로우를 비교할 수 있도록 집중 점유율, 전환율, 롤링 참여도를 추적합니다.
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{selectedMode().keybinding}
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{composerOpenModeToggleKeybinding()}
버그: 함수가 문자열 대신 객체를 반환함(로직 버그)
composerOpenModeToggleKeybinding
는 값을 가져오려면 호출해야 하는 함수입니다. 그래서 이 조건은 항상 참으로 평가됩니다.
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