Коротко
Python в Cursor работает отлично, если агент видит venv, понимает ваш стиль типов и не раскидывает зависимости «на глаз». Ниже — рабочий сетап и промпты под реальные задачи.
Сетап проекта
- Откройте корень репозитория в Cursor.
- Создайте/активируйте venv в терминале Cursor:
python3 -m venv .venv source .venv/bin/activate # Windows: .venv\Scripts\activate pip install -r requirements.txt - Выберите интерпретатор Python (как в VS Code): Command Palette → Python: Select Interpreter →
.venv. - Добавьте в .cursorignore:
.venv/,__pycache__/,.pytest_cache/,.mypy_cache/.
Rules для Python
- Python 3.11+ (или укажите вашу версию)
- Предпочитай стандартную библиотеку; новые пакеты — только с одобрения
- Типы: mypy-friendly, без Any без причины
- Тесты: pytest, клади в tests/
- Не коммить .env; используй pydantic-settings / os.environ
См. Rules.
Промпты под задачи
Рефакторинг модуля:
@src/services/payments.py @tests/test_payments.py
Разбей длинные функции, сохрани поведение, обнови тесты.
Не меняй публичные сигнатуры без необходимости.
Новый скрипт:
@scripts
Добавь scripts/export_csv.py: читает Postgres через DATABASE_URL,
пишет CSV в stdout, --limit. Без новых зависимостей, если можно.
Поиск бага:
@codebase
Где формируется JWT? Покажи цепочку вызовов. Пока без правок.
Тесты и агент
Хороший цикл:
- Попросить агента написать/обновить тест.
- Запустить
pytest -qв терминале. - Если красный — скормить traceback в чат с
@на упавший файл. - Не принимать огромный diff «заодно почистил всё».
Частые проблемы
| Симптом | Что проверить |
|---|---|
| Импорты красные | интерпретатор .venv |
| Агент ставит пакеты глобально | активирован ли venv в терминале |
| Ломает typing | rules + явный запрет на Any |
| Тянет Django-паттерны в FastAPI | указать стек в rules |
| Медленный @codebase | ignore на .venv и кэши |
Python + деплой
Для ботов и API часто пара: Cursor локально → Docker на VPS. См. PostgreSQL на Beget и деплой.
FastAPI / Django / боты
Укажите фреймворк в Rules одной строкой. Иначе агент смешает паттерны.
Для Telegram-ботов: держите handlers тонкими, бизнес-логику в services/ — и давайте @ на оба слоя. Пример мышления: пример бота на сайте.
Качество кода
Попросите агента гонять ruff/pytest после правок, если инструменты уже в проекте. Не просите «исправь все warnings репозитория» — это usage-бомба.
Практический мини-кейс
- Возьмите реальный небольшой баг или задачу из вашего бэклога (30–60 минут работы руками).
- Сначала решите её без Agent — только Tab/Chat, чтобы почувствовать потолок.
- Затем откатите изменения в git и решите с Agent и явным
@контекстом. - Сравните: время, качество diff, сколько usage ушло, сколько правок пришлось откатить.
- Зафиксируйте в Rules команды 2–3 правила, которые сэкономили больше всего времени.
Такой прогон один раз калибрует ожидания лучше любой теории.
FAQ
Нужен ли Jupyter в Cursor?
Для исследований можно, но agent-workflow сильнее на обычных .py модулях и тестах.
Cursor заменяет PyCharm?
Для многих — да. Если живёте на JetBrains-рефакторингах — сравните JetBrains AI.
Как не сжечь usage на большом репо?
Точечный @file, меньше «перепиши всё», контроль — лимиты.