Un flux de travail pratique pour développer des fonctionnalités et corriger les bugs dans Cursor. Ce partage d'@ericzakariasson détaille son flux de travail pour le développement logiciel avec Cursor. Le processus met l'accent sur la collaboration entre humains et IA : l'IA planifie et génère le code, tandis que les développeurs supervisent l'ensemble du processus pour garantir sa qualité. Il souligne le principe fondamental de la « revue systématique du code », permettant d'éviter les risques liés à une automatisation excessive par l'IA. Étapes clés Le processus d'Eric est cyclique : il commence par la compréhension du problème et se poursuit par la génération de code, la vérification et l'optimisation. 1. Mise en situation (à l'aide de modèles avancés) : Choisissez un modèle plus performant comme Claude Opus 4.5 ou GPT-5.1-Codex et interrogez-le pour connaître les modifications à venir. L'objectif est de saisir rapidement le contexte du code concerné ; par exemple, lors de la refonte de la logique de limitation de débit, commencez par identifier les fichiers et les dépendances impliqués. Cette étape permet aux développeurs de définir des attentes claires et d'éviter une planification à l'aveugle. 2. Changer de mode de planification : Activez le « Mode de planification » de Cursor et décrivez la demande de changement en utilisant le même modèle. L’IA générera un plan détaillé au format Markdown, incluant les étapes, les impacts potentiels et les alternatives. Ce plan est modifiable pour un ajustement aisé. 3. Itération interactive : Répondre aux questions complémentaires de l'IA (par exemple, pour clarifier les cas particuliers ou les priorités) permet d'affiner le plan progressivement. Cela démontre la nature collaborative de l'« agent intelligent » : il ne s'agit pas d'un outil passif, mais d'un acteur qui pose activement des questions pour améliorer la précision. 4. Génération et examen préliminaire : Utilisez Composer-1 pour générer du code selon un plan. Procédez simultanément à une relecture rapide : vérification de la cohérence logique, des bogues potentiels et des goulots d’étranglement des performances. 5. Vérification manuelle : Les développeurs effectuent personnellement des tests pour confirmer que la solution fonctionne en conditions réelles. Cette étape souligne l'importance cruciale du jugement humain. 6. Ajustements ultérieurs : Pour apporter d'autres modifications, mentionnez le plan initial et revenez au mode d'itération du plan du compositeur 1. Les étapes 2 à 5 peuvent être répétées jusqu'à obtention du résultat souhaité. 7. Examen et reconstruction approfondis : Si Composer-1 ne suffit pas à résoudre le problème, effectuez un audit de code approfondi à partir de Claude Opus 4.5/GPT-5.1-Codex. Ensuite, refactorisez et optimisez le code : réutilisez le code existant ou adoptez une implémentation plus efficace. Enfin, réalisez une nouvelle analyse complète. Point clé : Utilisation d’un modèle hybride : Dans un premier temps, des modèles de pointe sont utilisés pour appréhender la complexité ; ensuite, Composer-1 est employé pour générer du code optimisé. Cette stratégie d’utilisation optimale des outils permet de tirer pleinement parti de l’IA tout en maîtrisant les coûts. • La relecture est essentielle : cet article insiste à plusieurs reprises sur l’importance de « toujours relire le code », car si le code généré par l’IA est rapide, il peut facilement négliger le contexte ou introduire des erreurs cachées. Comparée aux agents de codage en ligne de commande traditionnels, la relecture visuelle de Cursor est plus efficace. • Adapté à un usage étendu : Il convient au développement de fonctionnalités, à la correction de bogues et même à l’ensemble du cycle de vie du développement logiciel. Des outils comme Bugbot peuvent être utiles, mais ce cycle reste au cœur du processus.
