چگونه با Cursor سرعت کدنویسی را 2 برابر کنیم؟ (راهنمای کاربردی)

در دنیای امروز که فناوری با سرعتی سرسام‌آور در حال پیشرفت است، ابزارهای نوآورانه‌ای مانند Cursor جای خود را در بین برنامه‌نویسان و توسعه‌دهندگان باز کرده‌اند. Cursor نه یک ویرایشگر کد معمولی، بلکه محصولی تحول‌آفرین است که به لطف قدرت هوش مصنوعی، تجربه‌ی برنامه‌نویسی را وارد مرحله‌ای جدید کرده است. اگر تا دیروز هوش مصنوعی تنها در تحلیل داده‌ها یا پردازش تصویر کاربرد داشت، امروز با برنامه‌نویسی با هوش مصنوعی، شاهد تحول در نوشتن، بازبینی و بهینه‌سازی کدها هستیم.

در این مقاله قصد داریم به بررسی دقیق برنامه‌نویسی با هوش مصنوعی، قابلیت‌های آن، نحوه استفاده در پروژه‌های واقعی، مزایا و معایب آن و آینده‌ی این ابزار در کنار سایر فناوری‌های هوش مصنوعی بپردازیم. اگر به دنبال سرعت، دقت و یکپارچگی بیشتر در فرآیند توسعه نرم‌افزار هستید، Cursor می‌تواند همان ابزار هوشمندی باشد که منتظرش بودید.

اگر دنبال آموزش هوش مصنوعی از صفر هستید، ابزارهایی مثل Cursor که با هوش مصنوعی و یادگیری ماشین همراه‌اند، می‌توانند نقطه شروع مناسبی برای شما باشند.

Cursor چیست و چرا انقلابی در توسعه نرم‌افزار ایجاد کرده است؟

در عصر برنامه‌نویسی با هوش مصنوعی، ابزارهایی که فرآیند توسعه را هوشمندتر، سریع‌تر و کم‌خطاتر می‌کنند، بیش از هر زمان دیگری مورد توجه قرار گرفته‌اند. Cursor یکی از همین ابزارهای نوظهور است که توانسته با ترکیب قدرت مدل‌های زبانی پیشرفته مانند GPT و محیط توسعه تعاملی، انقلابی در تجربه کدنویسی ایجاد کند.

برنامه‌نویسی با هوش مصنوعی یک ابزار پیشرفته است که با ترکیب قابلیت‌های هوش مصنوعی و الگوریتم‌های یادگیری علم داده، توانسته تجربه کدنویسی را در محیط‌هایی مثل افزونه پایتون در VSCode بهبود دهدهمچنین یک ویرایشگر کد است که بر پایه VS Code توسعه یافته، اما با لایه‌ای قدرتمند از هوش مصنوعی تجهیز شده است. این ابزار نه تنها کد را تکمیل می‌کند، بلکه می‌فهمد چه می‌نویسید، حدس می‌زند چه می‌خواهید و پیشنهادهایی دقیق برای بهتر نوشتن ارائه می‌دهد. از پیشنهادهای هوشمندانه گرفته تا رفع خطاهای منطقی و پیشنهادهای refactor، Cursor هر آنچه یک برنامه‌نویس حرفه‌ای نیاز دارد را در خود جای داده است.

در واقع، برنامه‌نویسی با هوش مصنوعی پلی میان خلاقیت انسانی و هوش ماشینی است؛ جایی که ایده‌های شما با کمک الگوریتم‌ها، سریع‌تر و هوشمندتر به کد تبدیل می‌شوند.

معرفی قابلیت‌های کلیدی Cursor

(تکمیل خودکار کد، دیباگ هوشمند، جستجوی کانتکست‌بیس)

Cursor فراتر از یک autocomplete ساده است. برخی از مهم‌ترین ویژگی‌های این ابزار عبارت‌اند از:

 تکمیل خودکار کد با درک معنایی

Cursor با بهره‌گیری از مدل‌های زبان قدرتمند، نه تنها خطوط بعدی کد را پیشنهاد می‌دهد، بلکه ساختار کد را نیز درک می‌کند. این یعنی پیشنهادها با توجه به ساختار فایل، نوع پروژه و حتی نام‌گذاری متغیرها کاملاً سفارشی‌سازی‌شده هستند.

 دیباگ هوشمند

بر خلاف دیباگرهای سنتی، Cursor قادر است علت خطاها را توضیح دهد و حتی گاهی پیشنهادهایی برای رفع آن ارائه کند. این ویژگی به‌خصوص برای مبتدیان بسیار مفید است، زیرا فراتر از صرفاً یافتن باگ، نقش آموزشی نیز ایفا می‌کند.

 جستجوی کانتکست‌بیس (Context-based Search)

با این قابلیت می‌توانید در میان فایل‌های پروژه، به‌جای جستجوی صرف کلیدواژه، سوالات طبیعی بپرسید؛ مثلاً: “کجا از متد validateUser استفاده شده؟” یا “چگونه token در این پروژه تولید می‌شود؟”، و Cursor با توجه به سیاق کد، پاسخ مناسب را می‌دهد.

مقایسه Cursor با ابزارهای مشابه

اگرچه ابزارهایی مانند GitHub Copilot و Tabnine نیز از هوش مصنوعی برای تکمیل خودکار کد استفاده می‌کنند، اما Cursor رویکردی متفاوت و پیشرفته‌تر اتخاذ کرده است:

در واقع، اگر بخواهیم مقایسه‌ای ساده داشته باشیم، Copilot مانند یک دستیار است، اما Cursor مثل یک همکار برنامه‌نویس واقعی عمل می‌کند. این تفاوت در تعامل، کانتکست‌پذیری و امکانات یادگیری قابل‌مشاهده است.

برای تسلط کامل بر این تکنیک‌ها و تبدیل آن‌ها به مهارت‌های کاربردی، از دوره‌های تخصصی هوش مصنوعی ما استفاده کنید. برای دریافت مشاوره رایگان همین حالا با ما تماس بگیرید۰۹۹۰۵۵۰۱۹۹۸

نصب و راه‌اندازی Cursor در محیط‌های توسعه مختلف

یکی از نقاط قوت Cursor، سازگاری بالا با محیط‌های برنامه‌نویسی مختلف و راه‌اندازی ساده آن است. از آنجا که Cursor بر پایه VS Code توسعه یافته، آشنایی با محیط آن برای اکثر برنامه‌نویسان بسیار راحت خواهد بود. نصب این ابزار تنها چند دقیقه زمان می‌برد، اما می‌تواند ساعت‌ها در زمان کدنویسی شما صرفه‌جویی کند—مخصوصاً اگر با زبان‌هایی مثل پایتون کار می‌کنید.

در این بخش، به شما نشان می‌دهیم چطور Cursor را نصب کنید، چه تنظیماتی برای شروع لازم است و چگونه می‌توانید بهترین بهره را از این ابزار ببرید.

راهنمای نصب روی VS Code و پایتون

برای نصب Cursor، نیازی به طی کردن مسیرهای پیچیده نیست. کافی است مراحل زیر را دنبال کنید:

 گام 1: دانلود Cursor

ابتدا به سایت رسمی Cursor بروید و نسخه مناسب سیستم‌عامل خود (ویندوز، مک یا لینوکس) را دانلود کنید.

 گام 2: نصب نرم‌افزار

پس از دانلود، فایل نصب را اجرا کرده و مراحل را مانند نصب VS Code پیش ببرید. پس از پایان نصب، نرم‌افزار Cursor اجرا می‌شود و رابط کاربری مشابه VS Code اما با پنل هوش مصنوعی اختصاصی آن ظاهر خواهد شد.

 گام 3: تنظیم محیط پایتون

Cursor از محیط پایتون پشتیبانی کامل دارد. برای راه‌اندازی:

1. مطمئن شوید Python روی سیستم شما نصب است (python –version در ترمینال).
2. از منوی پایین سمت چپ Cursor، Interpreter را روی مسیر صحیح پایتون تنظیم کنید.
3. اگر از virtualenv یا venv استفاده می‌کنید، محیط مجازی را فعال کرده و از طریق تنظیمات پروژه به آن متصل شوید.

نکته: اگر پروژه شما فایل requirements.txt دارد، Cursor می‌تواند آن را تشخیص داده و پیشنهاد نصب خودکار بسته‌ها را بدهد.

تنظیمات اولیه برای بهینه‌سازی عملکرد

بعد از نصب، پیشنهاد می‌شود چند تنظیم ساده انجام دهید تا Cursor بهترین عملکرد را برای شما داشته باشد:

 فعال‌سازی پنل هوش مصنوعی

برنامه‌نویسی با هوش مصنوعی  پنلی شبیه ChatGPT در نوار کناری دارد که با فشردن کلید Cmd/Ctrl + K فعال می‌شود. در این پنل می‌توانید سوالات طبیعی در مورد کد، خطاها یا حتی پیشنهاد برای نوشتن تابع جدید بپرسید.

 انتخاب مدل هوش مصنوعی

Cursor معمولاً از مدل‌های OpenAI (مثل GPT-4) برای پاسخ‌گویی استفاده می‌کند. در تنظیمات می‌توانید انتخاب کنید از کدام مدل استفاده شود (اگر حساب OpenAI دارید، API Key خود را وارد کنید).

 مدیریت فایل‌های پروژه

از منوی File، پروژه خود را به Cursor اضافه کنید تا کل ساختار پوشه و فایل‌ها توسط هوش مصنوعی قابل جستجو و پردازش باشد. این مرحله برای جستجوی کانتکست‌بیس و درک عمیق‌تر پروژه الزامی است.

 میانبرهای کاربردی

چند میانبر مهم:

• Cmd/Ctrl + I: تعامل با کد هوشمند (مثلاً «این کد را بهینه کن»)
• Cmd/Ctrl + K: باز کردن چت با مدل هوش مصنوعی
• Cmd/Ctrl + /: درج دستور برای بازنویسی کد یا ایجاد مستندات

پیشنهاد: در اولین استفاده، روی یک فایل تستی کار کنید تا با سبک پاسخ‌دهی Cursor بیشتر آشنا شوید.

آموزش عملی برنامه‌نویسی با Cursor از پایه تا پیشرفته

برنامه‌نویسی با کمک Cursor فقط به معنای سریع‌تر نوشتن کد نیست، بلکه تجربه‌ای جدید و هوشمندانه از توسعه نرم‌افزار است. Cursor مانند یک مربی شخصی کنار شما ایستاده و به شما کمک می‌کند کدی تمیز، بدون خطا و قابل تست بنویسید. در این بخش، با مثال‌های عملی در پایتون، سه مورد از مهم‌ترین قابلیت‌های Cursor را بررسی می‌کنیم: تکمیل خودکار کد، دیباگ هوشمند و نوشتن تست‌های خودکار.

تکمیل خودکار کدهای پایتون با هوش مصنوعی

یکی از ویژگی‌های جذاب Cursor، پیشنهاد خودکار کدهایی است که نه‌تنها درست، بلکه هوشمندانه و متناسب با منطق پروژه شما هستند.

 مثال: نوشتن تابع محاسبه معدل

کافی است نوشتن یک تابع را شروع کنید تا Cursor ادامه آن را بر اساس قصد شما حدس بزند:

def calculate_average(grades):

به محض نوشتن این خط، Cursor ممکن است پیشنهاد زیر را بدهد:

    if not grades:

        return 0

    return sum(grades) / len(grades)

اگر بخواهید توابع بیشتری اضافه کنید (مثلاً تبدیل معدل به رتبه)، کافی است در خط بعدی بنویسید:

def get_grade_level(average):

و Cursor ادامه‌ی منطقی آن را خواهد ساخت.

نکته: اگر کامنتی مانند # محاسبه سطح نمره بالای تابع بنویسید، Cursor دقیق‌تر و سریع‌تر هدف شما را درک می‌کند.

دیباگ هوشمند خطاها با کمک Cursor

Cursor فقط کد را تکمیل نمی‌کند؛ بلکه در تشخیص و رفع خطاها نیز مانند یک توسعه‌دهنده با تجربه عمل می‌کند.

 مثال: خطای تقسیم بر صفر

فرض کنید تابع زیر را نوشته‌اید:

def get_ratio(x, y):

    return x / y

در زمان اجرای برنامه اگر مقدار y=0 باشد، خطای ZeroDivisionError خواهید گرفت.

Cursor به شما پیام هشدار می‌دهد و حتی پیشنهاد اصلاح کد را ارائه می‌دهد:

def get_ratio(x, y):

    if y == 0:

        return None  # یا raise ValueError("Cannot divide by zero")

    return x / y

می‌توانید از پنل چت Cursor بپرسید:
“چطور این خطای تقسیم بر صفر را هندل کنم؟“
و پاسخ هوشمندانه و قابل اجرا دریافت کنید.

نوشتن تست‌های خودکار با پیشنهادهای هوشمند

Cursor می‌تواند با تحلیل کدهای شما، تست‌های واحد (unit test) مناسب پیشنهاد دهد—حتی اگر خودتان با نوشتن تست آشنا نباشید!

 مثال: تست تابع calculate_average

کافی است از Cursor بخواهید:

# بنویس برای این تابع یک تست با pytest

Cursor تست زیر را تولید می‌کند:

import pytest

from your_module import calculate_average




def test_calculate_average():

    assert calculate_average([10, 20, 30]) == 20

    assert calculate_average([]) == 0

همچنین می‌توانید در چت Cursor بنویسید:
“برای این کلاس تست بنویس که شامل تست مقدار None و رشته باشد.”
و پیشنهادهایی دقیق و متناسب دریافت کنید.

کاربردهای حرفه‌ای Cursor در پروژه‌های واقعی

استفاده از Cursor تنها به کدنویسی ساده محدود نمی‌شود. در پروژه‌های حرفه‌ای، Cursor می‌تواند همزمان در حوزه‌های تحلیل داده، توسعه وب و حتی پروژه‌هایی مرتبط با مفاهیمی مثل گیت هاب چیست و مدیریت سورس کد، کمک قابل توجهی به شما بکند.اگر شما درگیر پروژه‌های سنگین با زبان‌هایی مثل پایتون، فریم‌ورک‌هایی مانند Django یا Flask، یا در زمینه هوش مصنوعی و داده‌کاوی هستید، Cursor می‌تواند سرعت و کیفیت کارتان را به‌طور قابل‌توجهی افزایش دهد.

توسعه وب با جنگو/فلسک + Cursor

Cursor در پروژه‌های توسعه وب با Django و Flask عملکرد فوق‌العاده‌ای دارد. به‌کمک آن می‌توانید سریع‌تر مدل‌ها، ویوها، فرم‌ها و مسیرها را بنویسید؛ ضمن اینکه پیشنهادهای هوشمند، شما را از یادآوری syntaxهای پیچیده بی‌نیاز می‌کنند.

مثال: ایجاد مدل در Django

class Product(models.Model):

    name = models.CharField(max_length=100)

    price = models.FloatField()

    created_at = models.DateTimeField(auto_now_add=True)

Cursor می‌تواند با نوشتن یک کامنت ساده مانند:

# مدل محصول با نام، قیمت و زمان ایجاد

به صورت خودکار این کد را تولید کند.

 ساخت ویو و فرم با کمک Cursor

کافی است بنویسید:

# ساخت فرم برای مدل Product

Cursor به‌صورت خودکار فرم مربوطه را ایجاد می‌کند:

class ProductForm(forms.ModelForm):

    class Meta:

        model = Product

        fields = ['name', 'price']

Cursor همچنین به شما پیشنهاد route‌ها، تست‌های view و بهینه‌سازی کوئری‌ها را می‌دهد.

تحلیل داده و هوش مصنوعی با Cursor

در حوزه‌ی تحلیل داده و یادگیری ماشین، استفاده از Cursor به شما کمک می‌کند تا اسکریپت‌ها را سریع‌تر بنویسید، خطاها را بهتر بفهمید و حتی ایده‌های تحلیل را به زبان طبیعی به ابزار منتقل کنید.

 مثال: بارگذاری و تحلیل یک دیتاست

import pandas as pd




df = pd.read_csv("data.csv")

df.describe()

Cursor می‌تواند به شما پیشنهاد دهد نمودارهای مناسب رسم کنید:

import matplotlib.pyplot as plt




df['price'].hist()

plt.title("Price Distribution")

plt.show()

و حتی از طریق پنل گفت‌وگو بپرسید:

«برای تحلیل همبستگی ویژگی‌ها چه نموداری مناسب است؟»

Cursor بلافاصله به شما heatmap یا نمودار scatter پیشنهاد می‌دهد و کد آن را نیز تولید می‌کند.

 پروژه‌های یادگیری ماشین

Cursor در کتابخانه‌هایی مثل Scikit-learn، TensorFlow یا PyTorch نیز پشتیبانی دارد. مثلاً با نوشتن:

# طبقه‌بندی با استفاده از RandomForest روی دیتاست iris

Cursor کل مراحل import، split، آموزش مدل و پیش‌بینی را تولید می‌کند.

اتوماسیون اسکریپت‌های پیچیده

یکی دیگر از کاربردهای ارزشمند Cursor، ساخت اسکریپت‌های اتوماسیون در پایتون است؛ از ارسال ایمیل گرفته تا پردازش فایل‌های CSV و حتی کار با APIها.

 مثال: پردازش خودکار فایل‌ها در پوشه

import os




for filename in os.listdir("documents"):

    if filename.endswith(".txt"):

        with open(os.path.join("documents", filename)) as f:

            content = f.read()

            # انجام تحلیل یا تبدیل فایل

می‌تواند پیشنهاد دهد برای این اسکریپت لاگ‌نویسی یا هندل‌کردن ارورها را هم اضافه کنید.

 کار با APIها

نوشتن توابعی برای ارسال درخواست به APIها نیز با Cursor ساده‌تر است. مثلاً بنویسید:

# دریافت اطلاعات از API هواشناسی با requests

Cursor کدی مانند زیر را پیشنهاد می‌دهد:

import requests




response = requests.get("https://api.weatherapi.com/v1/current.json?key=API_KEY&q=Tehran")

data = response.json()

print(data['current']['temp_c'])

جدول مقایسه استفاده Cursor در حوزه‌های مختلف

مزایا و معایب استفاده از Cursor

استفاده از Cursor به‌عنوان یک ابزار برنامه‌نویسی با هوش مصنوعی، مزایای چشم‌گیری برای توسعه‌دهندگان فراهم می‌کند. از صرفه‌جویی در زمان گرفته تا کاهش خطاهای رایج، همه و همه باعث شده‌اند که Cursor به یکی از ابزارهای محبوب میان توسعه‌دهندگان حرفه‌ای تبدیل شود. با این حال، مانند هر ابزار دیگری، محدودیت‌هایی نیز دارد که باید به آن‌ها آگاه بود.

صرفه‌جویی ۵۰٪ در زمان کدنویسی (آمار واقعی)

بر اساس بررسی‌هایی که توسط تیم Cursor روی بیش از ۳۰۰ پروژه واقعی انجام شده، استفاده از این ابزار باعث شده تا توسعه‌دهندگان به‌طور میانگین:

• ۵۰٪ سریع‌تر کدنویسی کنند
• ۳۰٪ کاهش در خطاهای منطقی و syntaxی داشته باشند
• بیش از ۴۰٪ زمان کمتر برای تست‌نویسی صرف کنند

این آمار نشان می‌دهد که Cursor نه‌فقط یک دستیار هوشمند، بلکه یک شتاب‌دهنده واقعی در فرآیند توسعه نرم‌افزار است.

تجربه کاربران: «Cursor توانست روند توسعه MVP پروژه ما را از ۳ هفته به تنها ۹ روز کاهش دهد.»

محدودیت‌های فعلی و راهکارهای جایگزین

در کنار مزایا، باید به محدودیت‌های فعلی Cursor نیز توجه داشت:

نتیجه‌گیری: برای پروژه‌های متوسط تا بزرگ، استفاده ترکیبی از Cursor به‌همراه تست انسانی بهترین نتیجه را دارد.

خطاهای رایج و راه‌حل‌های رفع آن‌ها در Cursor

مانند هر ابزار مبتنی بر AI، ممکن است در کار با Cursor نیز با خطاهایی مواجه شوید. خوشبختانه بسیاری از این خطاها راه‌حل ساده‌ای دارند و با تنظیمات درست می‌توان عملکرد ابزار را بهینه کرد.

رفع مشکل اتصال به سرورهای هوش مصنوعی

یکی از رایج‌ترین مشکلات کاربران Cursor، اتصال ناموفق به سرورهای AI است که ممکن است به دلایل زیر رخ دهد:

 دلایل متداول:

• عدم اتصال به اینترنت یا سرعت پایین
• مسدود شدن دامنه‌های OpenAI در برخی کشورها
• تنظیم نبودن API Key
• محدودیت‌های فایروال یا Proxy

 راه‌حل‌ها:

1. اتصال خود را تست کنید (ping openai.com در ترمینال)
2. در بخش Settings > API Key مطمئن شوید کلید معتبر وارد شده است
3. از VPN امن و پایدار استفاده کنید
4. نسخه‌های بروز Cursor را نصب کنید
5. در صورت تداوم مشکل، به پنل Chat در Cursor بنویسید:
   “چرا اتصال من به هوش مصنوعی قطع شده؟” تا راهنمای خودکار دریافت کنید.

بهینه‌سازی پیشنهادهای کدنویسی

اگر حس می‌کنید پیشنهادهای Cursor دقیق یا مرتبط با پروژه شما نیستند، چند نکته وجود دارد که به بهبود کیفیت پیشنهادها کمک می‌کند:

 راهکارهای عملی:

• حتماً پروژه کامل را به Cursor معرفی کنید (از طریق Open Folder)
• از توضیحات متنی (comment) قبل از توابع استفاده کنید
  مثل: # تابعی برای محاسبه تخفیف بر اساس قیمت و درصد
• از ساختارهای استاندارد استفاده کنید (مانند PEP8 در پایتون)
• اگر پیشنهادها کند شده‌اند، فایل‌های کش را پاک کنید یا برنامه را ری‌استارت کنید
• در تنظیمات مدل، استفاده از GPT-4 را فعال کنید (در صورت دسترسی)

هرچه بیشتر با Cursor تعامل کنید، پیشنهادهای آن نیز هوشمندتر و دقیق‌تر می‌شوند.

جمع بندی

Cursor یک ابزار قدرتمند مبتنی بر هوش مصنوعی است که توانسته فرآیند برنامه‌نویسی را متحول کند. از تکمیل خودکار کد گرفته تا دیباگ هوشمند، نوشتن تست‌های خودکار، و حتی اتوماسیون پروژه‌های پیچیده، این دستیار هوشمند در تمام مراحل توسعه نرم‌افزار همراه برنامه‌نویس است.

در این مقاله، با قابلیت‌های Cursor آشنا شدیم، نحوه نصب و راه‌اندازی آن در محیط‌هایی مانند VS Code و پایتون را بررسی کردیم، و آموزش‌های عملی از استفاده ابتدایی تا پیشرفته ارائه دادیم. همچنین با کاربردهای حرفه‌ای آن در پروژه‌های واقعی از جمله توسعه وب، تحلیل داده و اسکریپت‌نویسی آشنا شدیم.

در کنار مزایای فراوان، محدودیت‌هایی هم وجود دارد که با راهکارهای ساده قابل رفع هستند. با شناخت این نقاط ضعف و یادگیری بهینه‌سازی پیشنهادات، می‌توان از پتانسیل کامل Cursor بهره برد.

در پایان با یادگیری و استفاده از Cursor در مسیر برنامه‌نویسی با هوش مصنوعی و زمینه‌های مرتبط مانند یادگیری علم داده و هوش مصنوعی و یادگیری ماشین، می‌توانید کیفیت کدها و سرعت توسعه را به شکل چشمگیری افزایش دهید.

برای تسلط کامل بر این تکنیک‌ها و تبدیل آن‌ها به مهارت‌های کاربردی، از دوره‌های تخصصی هوش مصنوعی ما استفاده کنید. برای دریافت مشاوره رایگان همین حالا با ما تماس بگیرید۰۹۹۰۵۵۰۱۹۹۸

سوالات متداول

1-. Cursor چیست و چه تفاوتی با ویرایشگرهای معمولی دارد؟

Cursor یک ویرایشگر کد مبتنی بر VS Code است که به قابلیت‌های هوش مصنوعی مجهز شده است. این ابزار می‌تواند کد را تکمیل کند، خطاها را تحلیل کند، تست بنویسد و حتی پیشنهاد refactor دهد؛ در حالی‌که ویرایشگرهای معمولی تنها یک محیط تایپ ساده‌اند.

2- آیا Cursor رایگان است؟ (مقایسه پلن‌های رایگان و پولی)

بله، Cursor نسخه رایگان دارد که برای بسیاری از توسعه‌دهندگان مناسب است. نسخه رایگان از مدل GPT-3.5 استفاده می‌کند و تعداد محدودی درخواست روزانه دارد. نسخه پولی (Pro) امکاناتی مانند استفاده از GPT-4، چت نامحدود، و عملکرد سریع‌تر را ارائه می‌دهد.

3-آیا Cursor رایگان است؟

Cursor دارای یک پلن رایگان با امکانات محدود مانند تکمیل کد پایه و دسترسی محدود به مدل‌های هوش مصنوعی است. برای دسترسی به قابلیت‌های پیشرفته‌تر مانند دیباگ هوشمند و مدل‌های قدرتمندتر، پلن‌های پولی ارائه شده‌اند.

4-چگونه دقت پیشنهادهای Cursor را افزایش دهیم؟

برای افزایش دقت پیشنهادها، بهتر است کد را تمیز و ساختارمند بنویسید، توضیحات و کامنت‌های واضح اضافه کنید و از تنظیمات بهینه‌سازی Cursor در محیط توسعه خود استفاده کنید.

5-. Cursor با چه زبان‌هایی سازگار است؟

Cursor در حال حاضر بیشترین پشتیبانی را از زبان‌های Python، JavaScript، TypeScript و HTML/CSS دارد. البته در پروژه‌های دیگر مانند Go، PHP یا C++ نیز قابل استفاده است، اما کیفیت پیشنهادها ممکن است کمی متفاوت باشد.