NVIDIA faz 3x mais commits de código com 30.000 desenvolvedores usando Cursor
A NVIDIA se tornou sinônimo de IA e é a empresa mais valiosa do mundo. No ano passado, a organização definiu uma nova diretriz de engenharia: aproveitar o Cursor para incorporar IA em todas as fases do ciclo de vida de desenvolvimento de software (SDLC) e eliminar gargalos manuais em geração de código, testes, revisões e depuração.
Hoje, mais de 30.000 desenvolvedores usam o Cursor diariamente, impulsionando um aumento de mais de três vezes no volume de código comitado. Além da geração de código, a NVIDIA personalizou o Cursor para seus fluxos de trabalho de engenharia, ampliando o impacto dos modelos de IA de melhorias de produtividade individual para a automação dos principais fluxos de trabalho de produção em todo o SDLC.
Cursor oferece melhor desempenho em grandes bases de código
Ao longo de seus 30 anos de história, a NVIDIA acumulou grandes bases de código com stacks de tecnologia diversos. Essas bases de código são intimamente interligadas com muitas dependências compartilhadas. Mudanças em uma base de código frequentemente têm efeitos em cascata sobre outras, o que torna difícil até mesmo para as melhores equipes de engenharia navegar pelas nuances desse sistema complexo.
Cada uma das linhas de produto da NVIDIA tem uma base de código complexa que está evoluindo rapidamente. É muito difícil para os desenvolvedores acompanhar essas mudanças e entender a totalidade da base de código. É nesse ponto que o Cursor realmente se destaca.
A NVIDIA obteve resultados rápidos e precisos com o Cursor em seu ambiente. Essa diferença se deve à capacidade do Cursor de mapear e raciocinar semanticamente em grandes bases de código. Fabian Theuring, arquiteto de software sênior, explicou que o agente do Cursor é visivelmente mais inteligente, rápido e eficiente porque busca apenas o contexto mais relevante.
A velocidade e a precisão do Cursor em todo o ambiente de desenvolvimento da NVIDIA tiveram um impacto imediato na velocidade das equipes de engenharia.
Antes do Cursor, a NVIDIA já tinha outras ferramentas de IA para programação, tanto desenvolvidas internamente quanto de outros fornecedores externos. Mas foi depois de adotar o Cursor que realmente começamos a ver aumentos significativos na velocidade de desenvolvimento.
Da geração de código à automação de ponta a ponta do SDLC
À medida que os desenvolvedores da NVIDIA começaram a entregar código mais rápido com IA, os gargalos se deslocaram para outras fases do SDLC: revisão de código, testes e depuração. A liderança de engenharia da NVIDIA definiu metas ambiciosas para estender o Cursor também a esses fluxos de trabalho. "Minha missão aqui é incorporar IA em cada etapa do SDLC", diz Luo.
O Cursor é usado em praticamente todas as áreas de produto e em todos os aspectos do desenvolvimento de software. As equipes estão usando o Cursor para escrever código, fazer revisões de código, gerar casos de teste e QA. Todo o nosso SDLC é acelerado pelo Cursor.
Tudo começou com a expansão dos casos de uso do Cursor além da geração de código, para áreas como depuração. Theuring explicou que "o Cursor é excelente em encontrar e resolver bugs raros e persistentes." A capacidade do Cursor não apenas de identificar esses problemas de forma consistente, mas também de acionar agentes para resolvê-los, foi particularmente significativa.
A NVIDIA também configurou o Cursor para automatizar fluxos de trabalho inteiros. Por exemplo, a equipe de Theuring está usando regras personalizadas para automatizar o fluxo do Git: criação de branches, commits de código, depuração de CI e rastreamento de issues. A equipe de Luo está adotando uma abordagem semelhante para correções de bugs, com uma automação que começa extraindo contexto de tickets e documentação usando servidores MCP e termina com o Cursor implementando correções de bugs e executando testes para validação. A extensibilidade do Cursor expandiu o escopo do impacto, passando da produtividade individual para um impacto em nível de programa.
Construímos muitas regras personalizadas no Cursor para automatizar completamente fluxos de trabalho. Isso liberou o verdadeiro potencial do Cursor.
Onboarding mais rápido e curvas de aprendizado reduzidas
Cursor também está ajudando as novas contratações da NVIDIA a se familiarizarem com bases de código desconhecidas e a começar a contribuir em um prazo muito menor do que antes.
Ele também permitiu que desenvolvedores sêniores assumissem novos desafios em diferentes linguagens de programação ou partes do stack tecnológico. Por exemplo, engenheiros de backend experientes estão assumindo tarefas de frontend com mais confiança do que antes. “Cursor permite que desenvolvedores cubram suas lacunas de conhecimento e avancem em novas áreas mais rapidamente”, explicou Luo.
Medindo valor em velocidade e qualidade de desenvolvimento
A NVIDIA está avaliando o impacto do Cursor em algumas métricas principais:
- Adoção: Mais de 30.000 desenvolvedores usam Cursor diariamente
- Velocidade de codificação: Desenvolvedores que usam Cursor entregam três vezes mais código do que antes
- Qualidade do código: As taxas de bugs permaneceram estáveis, apesar do aumento na velocidade de codificação, e a consistência no estilo de código melhorou
Estamos usando Cursor todos os dias, e agora não tem mais volta, porque ele mudou completamente a forma como a engenharia de software funciona. Construir software hoje é muito mais divertido do que era antes. Eu realmente adoro.
Se você quer criar equipes de engenharia nativas em IA, entre em contato com nosso time para começar um teste do Cursor.