Ich nutze Cursor jeden Tag – so vermeide ich Probleme

• Bei AI-Coding-Tools gibt es überzogene Behauptungen
  • Behauptung, man könne in 3 Tagen ein SaaS bauen, vs. Behauptung, es sei völlig nutzlos → beides ist wahrscheinlich übertrieben
• Cursor hat meine Art zu coden komplett verändert, hat aber weiterhin Probleme
• Ich möchte Erfahrungen aus einer skeptischen Haltung gegenüber AI-Coding-Tools teilen

CursorRules einrichten

• Ohne eine .cursorrules-Datei ist die Wahrscheinlichkeit hoch, Zeit zu verschwenden
  • Inzwischen wurde sie in eine .mdc-Datei geändert → CMD + Shift + P → mit New Cursor Rule erstellen
  • Die Einrichtung dauert etwa 10 Minuten → kann mehrere Stunden sparen
• Regeln passend zum Tech-Stack festlegen
  • Im Cursor-Rules-Sammelrepo die besten Regeln auswählen
  • Mit minimalen Regeln starten und schrittweise erweitern → zu viele Regeln können die Leistung verschlechtern
• Wiederkehrende Probleme durch Regeln lösen
  • Probleme, die immer wieder auftreten, in die Regeln aufnehmen, damit die AI sie automatisch korrigiert
  • Beispiel: Problem mit nullish coalescing (??) in JS → nach Hinzufügen zur Regel behoben
• Projektinfos und Code-Struktur beschreiben
  • Oben in der Datei die Projektbeschreibung und Code-Struktur festhalten
  • Wenn es eine bestimmte Dateistruktur oder einen bestimmten Codestil gibt, dies klar angeben

Die beste Ausgabe erhalten

• Der Schlüssel für bessere Ausgabequalität ist Kontext bereitzustellen
  • Wenn es benötigte Funktionen oder ähnliche Abläufe gibt, der AI das im Voraus mitteilen
  • Man muss die exakten Funktionsnamen nicht kennen → Ziel ist es, die Coding-Aufgabe einfacher zu machen
• Beispiele geben
  • Hinweise wie "see @schedule.ts @utils.ts @ScheduleHeader.tsx" geben
  • So kann auf ähnlich geschriebene Codebeispiele verwiesen werden
• AI wurde auf zufälligem Code trainiert
  • Projektspezifische Anforderungen müssen klar vermittelt werden, um die Leistung zu verbessern

Schnelle Tipps

• Composer (heißt jetzt Agent) → geeignet für einfache Änderungen mit geringer Auswirkung
• Chat (Ask) → geeignet für die meisten anderen Aufgaben
  • Änderungen manuell anwenden → so werden Verständnis und Anpassungen am Code genauer
• Code nicht blind vertrauen
  • Von der AI erzeugter Code muss geprüft und angepasst werden
• Kerncode regelmäßig manuell refaktorieren
  • Lücken im Code finden und beheben → danach kann sich die Qualität des AI-Codes verbessern
• Fragen wie „Ist das wirklich der beste Weg?“ oder „Wurden andere Ansätze in Betracht gezogen?“ stellen
• Erkennen, wann eine manuelle Lösung besser ist
• Bei Bugfixes vorsichtig sein
  • Abgesehen von kleinen Bugs hat die AI Schwierigkeiten mit Korrekturen
  • Es besteht die Möglichkeit, den Code stark zu beschädigen
• Bei wichtigen Aufgaben die AI zuerst zu Fragen anregen
  • Mit Fragen wie „Hast du es vollständig verstanden?“ beginnen und erst dann Code schreiben lassen

Fazit

• Vorteile von AI-Coding
  • Man kann auch dann Code schreiben, wenn das Gehirn müde ist
  • Es kann auch Probleme lösen, die sonst schwer zu bewältigen sind
• Grenzen von AI-Coding
  • Sie sagt zwar „Ja, jetzt habe ich das Problem verstanden“, kann die Situation am Ende aber noch verschlimmern
  • Wichtig ist, zu lernen, wie man AI gut nutzt → AI wird nicht verschwinden, also sollte man sie gut als Werkzeug einsetzen
• Vorsicht für Junior-Entwickler: Durch AI-Nutzung besteht das Risiko, dass die Coding-Fähigkeiten nachlassen
• Die AI-Leistung variiert stark je nach Coding-Thema und Tech-Stack
  → Wenn die AI dauerhaft schlechte Ergebnisse liefert, liegt das wahrscheinlich nicht an dir

[colus001]

Ich empfehle auch die Website https://cursor.directory/ für Cursor-Regeln.

[kipsong133]

Ich habe wirklich oft die Behauptung gesehen, dass sich die Fähigkeiten von Junior-Entwicklern durch die Nutzung von KI verschlechtern; es wäre spannend, wenn es dazu tatsächlich einen passenden Artikel gäbe.
Ich habe den guten Beitrag gern gelesen :)

[tominam2]

Für mich klingt das wie die Behauptung, dass die Nutzung von Smartphone-Kurzbefehlen das Gedächtnis verschlechtert.
Beim Programmieren besteht die Fähigkeit doch nicht darin, offensichtliche Dinge nicht zu vergessen und sich zu merken.

[kipsong133]

Da stimme ich auch zu. Sich Framework-Interfaces einzuprägen, ist schließlich nicht das, worauf es bei Entwicklungsfähigkeiten ankommt.

[seoseonyu]

Cursor ist zwar insgesamt gut, aber wenn man wie ich auf mehreren Geräten arbeitet,
fand ich es schade, dass es keine Funktion zur Synchronisierung der Einstellungen gibt.

Es heißt zwar, es gäbe den Workaround, Erweiterungen oder die Einstellungsdateien selbst über ein Netzlaufwerk per Symlink zu synchronisieren,
aber nachdem ich das in VSCode einfach per Klick synchronisiert habe, ist es schon lästig, erst so einen Prozess durchlaufen zu müssen.

[pcj9024]

Ich nutze Cmd+K in VS Code kaum, weil ich es durch Cmd+R ersetzt habe, aber überall liest man Erfolgsgeschichten über Produktivitätssteigerungen. Hm, sollte ich vielleicht doch umsteigen?

[bungker]

Ich bin nach 5 Jahren von VS Code umgestiegen, und es gefällt mir.

[GN⁺]

Hacker-News-Kommentar

• Die technische Führung des Unternehmens pusht Cursor stark. Für kleine Tickets und Produktverbesserungen ist es gut, für schwere Aufgaben aber ungeeignet

  • Durch die Abhängigkeit von Cursor werden die Fähigkeiten von Junior Engineers beim Schlussfolgern und Programmieren schwächer
  • Ich persönlich habe große Bedenken wegen des Interessenkonflikts dabei, dass Cursor entscheidet, welche Dateien dem Kontext hinzugefügt werden, und dafür je nach Größe Gebühren verlangt
  • Wie bei vielen Produkten ist es am Anfang günstig, wird aber später teuer, sobald man davon abhängig ist

• Das aktuelle Geschäftsmodell von Cursor erzeugt einen grundlegenden Konflikt zwischen den finanziellen Interessen der Nutzer und denen des Unternehmens

  • Diese Probleme treten auf, während LLM-Anbieter versuchen, über Inference-Time-Compute zu skalieren
  • Cursor versucht insbesondere, die Inference-Kosten durch Context Pruning zu senken
  • Wenn man eine Datei an die Konversation „anhängt“, fügt Cursor den Code dieser Datei nicht mehr in den Prompt ein
  • Stattdessen führt es Function Calls aus, die die Datei öffnen und Teile des Codes lesen, bis das Modell das Gefühl hat, genug Informationen zu haben
  • Wenn das Schlussfolgern jedoch nur auf den initialen Prompt beschränkt wird, folgert das Modell nur aus dem Prompt selbst, ohne auf die angehängten Dateien zuzugreifen
  • Function Calls auszuführen, um nach dem Schlussfolgern mehr Kontext zu holen, entwertet die Bedeutung von „Denken“ vollständig
  • Dadurch erzeugt das Modell inkonsistente Pläne und spekulative Änderungen, was das seltsame übermäßige Editierverhalten von Claude erklärt
  • Cursor hat jeden Anreiz, den Inference-Aufwand von o3-mini und Claude 3.7 zu minimieren, um die Serverlast zu senken

• Cursor wird als eine der größten SaaS-Wachstumsgeschichten gefeiert, aber das Geschäftsmodell mit unbegrenzter Nutzung für 20 $/Monat bringt das Unternehmen in eine schlechte Lage

• Alle Nutzer sollten ihre eigene Sprache bzw. ihren eigenen Stack berücksichtigen. Wahrscheinlich funktioniert Cursor nicht für alle Sprachen gleich gut

  • Ich arbeite in einem Next.js-/Typescript-/Solidity-Monorepo mit mehreren Apps und Paketen, und es kann fast alles bewältigen
  • Ich nutze es seit etwa einem Monat und habe das Gefühl, noch mehr herausholen zu können

• Nachdem ich Cursor einen Monat lang genutzt hatte und dann an einem Tag das Internet ausfiel, merkte ich, dass ich bereits anfing zu vergessen, wie man richtig Code schreibt

• Die UX dieser Tools wird vor allem durch die Fähigkeit des Nutzers begrenzt, den vollständigen Kontext der Aufgabe zusammenzustellen

  • Ich habe kürzlich aider ausprobiert, und das war ziemlich frustrierend
  • Es verlangte ständig, dass ich Dateien im Verzeichnis „hinzufüge“, konnte sie aber nicht selbst hinzufügen
  • Es erkannte manuelle Dateiänderungen nicht und erzeugte Commits mit kaputtem Code, neben anderen Problemen
  • Es scheint wichtiger zu sein, der KI den vollständigen Kontext zu geben, als die Modellqualität selbst
  • Große Kontextfenster sind teuer, deshalb versuchen viele Tools ständig, daran zu sparen
  • Langfristig ist es wertvoller, diese Einsparungen nicht zu machen
  • Das Laden des gesamten Projekts kann 2–3 Dollar pro Frage kosten, aber wenn die Kosten um das 20-Fache sinken, würde mich das nicht stören

• Große Modelle unterstützen große Kontextfenster mit Millionen bis zig Millionen Tokens, kosten ungefähr so viel wie ein Kleinwagen und verbrauchen viel Energie

  • Nvidia wird durch die hohen Margen bei GPUs reich. Mit der Zeit werden die Preise fallen
  • Ich bin optimistisch, dass sich vieles schnell verbessern wird

• Cursor ist nützlich für Prototyping und MVP-Entwicklung, stößt aber an Grenzen, wenn die Codebasis größer wird

  • Bei großen Dateien oder vielen Dateien füllt sich das Kontextfenster, was zu Konsistenzproblemen führt
  • Wenn man relevante Dateien oder Snippets manuell auswählt, erhält man bessere Ergebnisse, aber ab diesem Punkt unterscheidet es sich kaum noch davon, einfach ein Webinterface zu nutzen

• Wenn ich die Meinungen anderer Kommentatoren zusammennehme, fühlt sich die Nutzung von Cursor nach einer schlechten Idee an

  • Es ist ein Closed-Source-SaaS, dessen Servicequalität täglich schwanken kann
  • Ich konnte keinen Weg finden, das Senden von .env-Dateien im Klartext zu verhindern

• Ich war irritiert, den Rat „Lerne, wann du Probleme manuell lösen solltest“ zu lesen

  • Das ist wie der leere Rat an Investoren: „Kaufe billig und verkaufe teuer“

• Ich habe Cursor ein paar Mal benutzt, aber immer dieselben Beschwerden

  • Warum wurde überhaupt ein Fork von VS Code gemacht, statt es wie Copilot als Erweiterung anzubieten?
  • Einige VSCode-Erweiterungen funktionieren nicht, man muss alle Einstellungen neu machen und Arbeitsbereiche erneut hinzufügen
  • Im Vergleich zu Copilot ist der Mehrwert nicht besonders groß