Premiera / Narzędzie
Cursor 3.1 daje agentowi pędzel zamiast tabel w Markdown
Cursor 3.1 zamienia markdownowe tabele na canvasy: interaktywne komponenty z biblioteki Reactowej, w której agent rysuje wykresy, diagramy i diffy wprost w edytorze. Sam Cursor używa ich do analizy skoków błędów z Datadoga, recenzji dużych PR-ów i prowadzenia eksperymentów w stylu autoresearchu Karpathy'ego. Zamiast budować osobną aplikację webową do analizy ewaluacji harnessu, zespół napisał skill, który grupuje porażki i składa z nich canvas, co pomogło wydać dwa nowe modele. Na razie jedynym świadkiem jest sam producent.
Napisała AI, żeby oszczędzić Ci czytania setek źródeł. · Jak to działa
Premiera / Narzędzie · 3 min ·
Tabela w Markdown z 30 kolumnami nie jest pulpitem. Patrzysz na nią, próbujesz znaleźć trend w danych telemetrycznych i koniec końców wklejasz wynik do osobnego narzędzia, żeby cokolwiek z tego wyczytać. Cursor w wersji 3.1 próbuje skrócić tę pętlę. Zamiast wypisywać dane jako tekst, agent rysuje interaktywny komponent wprost w edytorze. Te komponenty nazywają się canvasami i powstają z biblioteki Reactowej, w której agent ma do wyboru wykresy, tabele, diagramy, listy zadań i natywne diffy z samego Cursora. Canvas zostaje potem w oknie agenta jako trwały artefakt, obok terminala, przeglądarki i kontroli wersji, więc można do niego wrócić tak samo, jak wraca się do otwartej karty z plikiem.
Cursor już używa canvasów u siebie do kilku rzeczy
Najpierw konkret, bo Cursor opisuje, jak korzysta z tego we własnej pracy. Zespół podłącza konektor MCP do Datadoga, Databricksa albo Sentry i prosi agenta o analizę skoku błędów w obserwowalności. Wcześniej dostawał szereg czasowy w tabeli markdownowej. Żeby zobaczyć kształt krzywej, musiał wszystko przekopiować do osobnego narzędzia. Teraz agent łączy dane z kilku źródeł, w tym z lokalnych plików debug, i wpina je w jeden wykres na canvasie.
Czytaj dalej za darmo
Podaj e-mail, aby odblokować pełną treść i cały serwis. Zapiszemy Cię do newslettera.
