Securely indexing large codebases
By securely reusing a teammate's existing index, we cut time-to-first-query from hours to seconds on the largest repos.
Software creation is changing. We are a group of researchers, engineers, and technologists inventing at the edge of what's useful and possible.
We have much to learn, try, and build.




Securely indexing large codebases
By securely reusing a teammate's existing index, we cut time-to-first-query from hours to seconds on the largest repos.
Scaling long-running autonomous coding
We've been experimenting with running coding agents autonomously for weeks at a time.
Dynamic context discovery
As models improve as agents, we've found success by providing fewer details up front, making it easier for the agent to pull relevant context on its own.
Software creation is changing. We are a group of researchers, engineers, and technologists inventing at the edge of what's useful and possible.
We have much to learn, try, and build.




이제는 매일 수십 개의 에이전트 브랜치가 머지되는 모습을 보는 것이 일상이 되었고, 이렇게 확보된 속도는 릴리스 주기부터 버그 백로그 처리까지 모든 영역에 반영되고 있습니다. Cursor는 단순한 편의 기능이 아니라, 조직 전체의 규모를 배로 키워 주는 도구입니다.

Peloton을 타면서 PR을 머지하고 있다니, 평생 신기할 것 같아요. 이제는 다시는 노트북을 꺼낼 일도 없을 거예요.

모델 성능을 극한까지 끌어내는 건 역시 Cursor 팀이네요. GPT-5.2 자체도 믿기 어려울 만큼 열심히 일하는 모델이지만, 그걸 일주일 내내 돌려버린 건 정말 미친 수준입니다. 그런데 거기에 아예 브라우저까지 새로 만든 건 더 말이 안 되죠!

Cursor와 같은 코딩 에이전트는 AI의 킬러 앱이 되었습니다. 코딩 에이전트는 코드 작성 속도를 높일 뿐만 아니라, 코드 품질도 향상시킵니다.

Cursor는 저의 생산성을 높여 줄 뿐만 아니라, 새로운 문제 영역을 더 큰 호기심과 자신감을 가지고 탐색하도록 도와주었습니다. 이제는 제 일상적인 워크플로에서 없어서는 안 될 필수 도구가 되었습니다.

이제 당사 엔지니어의 70% 이상이 Cursor를 사용하고 있으며, 일상적인 개발 속도가 눈에 띄게 빨라졌을 뿐만 아니라, 대규모 마이그레이션을 더 빠르게 수행하고 디버깅 속도가 향상되며 온보딩 시간까지 단축되는 등 분명한 효과를 보고 있습니다.

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