Як Cursor AI замінив мені Visual Studio Code та IntelliJ IDEA

💡 Усі статті, обговорення, новини про тестування — в одному місці. Приєднуйтесь до QA спільноти!

Привіт! Мене звати Юлія, я працюю в команді QA Automation у компанії Playtika. Хочу поділитися досвідом, який може бути корисним не лише QA-інженерам, а й розробникам, девопсам, фулстекам — усім, хто щодня працює з кількома мовами програмування одночасно.

💬 Якщо ви працюєте переважно з однією мовою, наприклад тільки з Java, то, можливо, сенсу повністю переходити на Cursor AI для вас буде небагато. Все-таки IntelliJ IDEA залишається глибоко інтегрованим середовищем з чудовою підтримкою екосистеми Java — і тут вона, чесно кажучи, все ще попереду.

Насправді спочатку я досить скептично ставилася до Cursor AI. Його у нас впроваджували на рівні компанії, ми тестували студію, писали фідбеки... Я не вірила, що він зможе замінити одразу і Visual Studio Code, і IntelliJ IDEA.

Але тепер мушу визнати: Cursor AI дійсно вистрілив. І це не тільки моя думка, але й думка багатьох моїх колег, які давали відгуки про нього.

У моїй щоденній роботі мені доводилося використовувати одразу кілька середовищ:

• Visual Studio Code — для TypeScript і UI-тестів,
• IntelliJ IDEA — для API-тестів, пайплайнів і проєктів на Java.

Кожна IDE виконувала свою функцію, але працювали вони по-різному.

Наприклад, я в обох використовувала GitHub Copilot, але в Visual Studio Code цей плагін працював краще. В IntelliJ я не могла використовувати функцію Copilot Edits, яка дозволяє одразу впроваджувати запропоновані зміни в код — це суттєво обмежувало користь.

У підсумку Copilot поводився по-різному в кожному середовищі, і це було далеко не ідеально.

А ще — постійне перемикання між IDE кілька разів на день. Кожне перемикання — це втрата фокусу, контексту і просто енергії. Робота сповільнювалася, і морально це справді виснажувало.

Після встановлення Cursor я почала використовувати його як основне середовище розробки — і вже за тиждень зрозуміла, що він дійсно може замінити IDE та AI-плагіни, об’єднавши все в одному.

Порівняння IDE

Тепер детально по пунктах:

🧠 AI розуміє весь проєкт загалом (Codebase Chat)

Однією з найбільших переваг Cursor AI для мене стала функція Codebase Chat, яка працює завдяки повній індексації проєкту. Це означає, що AI дійсно розуміє контекст всього репозиторію: залежності між класами, файлами, скриптами, тестами — все під контролем.

Наприклад, я можу просто написати в чат:

Перейменуй мені назву функції і заміни її у всіх інших місцях, де вона використовується

І що відбувається:

• Cursor сам знаходить потрібний файл, де ця логіка мала би жити, алу спочатку опрацьовує той файл, що зараз відкритий.
• Він бачить усі місця, де викликається стара функція, і пропонує оновлення прямо в коді.

• Після цього AI детально пояснює свої дії, ви можете перевірити зміни, які він пропонує та прийняти чи відмінити їх.

💬 Раніше, працюючи з Copilot Chat, мені доводилося вручну вказувати, в яких файлах шукати, що оновлювати, як це пов’язано. Без цього Copilot був практично «сліпий». У Cursor усе це робиться автоматично завдяки індексації, і саме це кардинально змінило мій підхід до змін у коді та полегшило багато рутинних завдань.

🧠 Вибір AI-моделі (GPT-4, Claude, тощо)

Ще одна фішка, яка мене приємно здивувала в Cursor AI — це можливість самостійно обирати, через якого саме AI-агента генеруються відповіді. У GitHub Copilot такої функції взагалі не було: ти просто користуєшся тим, що «під капотом», і не маєш на це впливу.

У Cursor навпаки — є панель вибору моделей:

• можна вручну переключатись між GPT-4о, GPT-4.1, Claude 3.5 Sonnet, Claude 4 Sonnet тощо;
• або включити автоперемикання, і Cursor сам обере найкращу модель під конкретне завдання.

💬 Особисто для себе я майже завжди працюю через Claude 4 Sonnet — він найкраще справляється з технічними запитами, особливо коли йдеться про складні пайплайни, Groovy-логіку чи Bash-скрипти.

Це дало мені більше контролю і стабільніші результати — залежно від того, з чим саме я працюю в проєкті.

🧠 Підтримка правил (Rules)

У Cursor AI можна задати свої правила — і вони автоматично відправляються з кожним запитом у чат.

Наприклад, ось частина моїх активних правил:

• Будь максимально лаконічним. Фокусуйся лише на важливому.
• Не нагадуй, що ти AI.
• У тебе є дозвіл переписувати мій запит, якщо вважаєш, що він сформульований не оптимально.
• Мета кожного звернення — вирішити конкретну задачу. Переходь до суті.

AI не запитує зайвого, не «вітається», не пояснює очевидне — просто працює по суті.

❗ Це справді виводить роботу з AI-чатом на новий рівень персоналізації під кожного конкретного користувача.

💡 Порада: готові приклади ефективних rules під різні задачі можна знайти на StackOverflow — там уже сформовані шаблони під код, рев’ю, рефакторинг, генерацію тестів тощо.

🧠 AI-код-рев’ю гілки (Pull Request Review)

У Cursor AI є вбудована можливість робити AI-код-рев’ю прямо у гілці. Щоб запустити рев’ю, достатньо написати в чаті щось на кшталт:

Зроби код-рев’ю цієї гілки

AI попросить дозвіл на виконання декількох команд для інтеграції з GitHub, наприклад:

git status

git diff master..HEAD --name-only

💬 За бажанням ці команди можна автоматизувати — щоб AI не питав підтвердження кожного разу, а просто робив свою роботу.

Після аналізу змін Cursor генерує:

• коротке пояснення, що було змінено;
• список потенційних проблем чи недоліків;
• підказки для покращення коду або відповідності best practices;
• можливість одразу запропонувати фікси, спростити код чи об’єднати дублікати.

💬 Один із реальних кейсів:

У мене була гілка з ~5 файлів, кожен по 50–70 рядків. Cursor проаналізував усе, переписав логіку і запропонував один файл з ~250 рядками — чистий, узагальнений і простіший у підтримці.

Я чесно не бачила такого рішення сама — просто «замилився» погляд, а AI помітив закономірності й спростив усе до суті.

💡 Тому щоразу, коли я готую pull-request і прошу зробити AI-код-рев’ю, я завжди додаю обов’язкові команди:

• спрости код, де це можливо;
• приведи до найкращих практик.

Це дозволяє отримати не просто рев’ю, а й практичну оптимізацію коду прямо перед мержем — без зайвого навантаження на команду.

🧠 YOLO-Mode: AI, який працює сам

Ще одна функція, яка заслуговує окремої згадки — це YOLO-Mode.

Що це таке?

YOLO-режим дозволяє Cursor AI самостійно запускати команди у вашому середовищі, не питаючи підтвердження щоразу. Це особливо зручно, коли мова йде про юнiт-тести.

Як це працює:

1. Ви просите AI: Перевір юніт-тести й виправ, якщо щось не працює
2. Cursor автоматично запускає тести (npm test, mvn test, pytest — залежно від проєкту).
3. Якщо тести падають — AI аналізує помилки, вносить зміни в код.
4. Потім перезапускає тести.
5. Повторює, поки всі тести не проходять успішно.
6. Наприкінці — генерує детальний репорт: що змінилось, що було зламано, як виправлено.

Налаштовується це дуже просто, ви створюєте Custome mode та редагуєте налаштування прям в чаті:

💬 Це виглядає майже як магія — коли AI сам щось ламає, сам же лагодить, і ще й звітує. Дивитись на це — окреме задоволення. Саме тому YOLO-Mode — улюблена функція багатьох розробників, особливо в довгих тестових сесіях.

✅ Підсумки: чи варто переходити на Cursor AI?

У цій статті я описала ті функції Cursor AI, які реально працюють для мене, і які, на мій погляд, варті уваги. Завдяки переходу на Cursor я спростила робочий процес і оптимізувала його приблизно на 30% — у порівнянні з тим, коли доводилося постійно скакати між Visual Studio Code і IntelliJ IDEA і GitHub.

Тепер усе в одному місці — без перемикань, без втрати контексту, без відчуття, що IDE живуть кожна у своєму світі. При цьому в Cursor є ще купа функцій, які я поки не використовую або не оцінила повною мірою.

Наприклад:

MCP Tools — це окремий блок, де можна підключати сервіси на кшталт GitHub, Jira, Confluence Wiki та виконувати якісь дії прям із Cursor.

💬 Я пробувала — поки що виглядало як «ще один шар складності». Можливо, комусь це зручно — мені ні.

Деякі інструменти, відверто кажучи, можуть здатись зайвими або недопрацьованими, але в цьому й плюс Cursor: ти береш лише те, що працює саме для тебе.

💡 Якщо ви, як і я, працюєте одночасно з кількома мовами та проєктами, то Cursor — справжній лайфхак. Він побудований на базі Visual Studio Code, але проєкти на Java підтримуються добре, якщо поставити потрібні плагіни.

Які саме плагіни вам знадобляться — легко знайдете на StackOverflow, там уже все перевірено до вас.

Наостанок: Cursor AI — не магія, але щось поруч. Він не вирішує всі проблеми, але точно економить час, нерви та мозок. І що більше я з ним працюю, то менше хочеться повертатись назад.