Cursor 2.0: Panduan Lengkap dengan Proyek Python

Di akhir bulan lalu, Cursor mengumumkan Cursor 2.0, versi baru Cursor yang menghadirkan pengembangan berbasis agen ke Cursor.

Jika Anda baru mengenal Cursor, kami sarankan membaca terlebih dahulu tutorial Cursor AI: Panduan dengan 10 Contoh Praktis. Seperti yang kita ketahui, Cursor dipercaya oleh para insinyur dari perusahaan AI terkemuka, termasuk OpenAI, dengan menyediakan penulisan kode berbantuan AI, saran kode cerdas, dan integrasi dengan berbagai alat pengembangan. 

Dalam tutorial ini, saya akan menelusuri fitur utama Cursor 2.0 yang baru dengan membangun aplikasi web pertukaran mata uang di Python.

Apa yang Baru di Cursor 2.0?

Untuk daftar lengkap fitur dari Cursor 2, kami sarankan Anda melihat catatan perubahan resmi mereka. Dalam tutorial ini, kami fokus pada fitur yang paling relevan untuk tim kecil dan pengembang solo.

Model Composer

Cursor memperkenalkan model penulisan kode internal pertamanya bernama Composer. Mereka mengklaim model ini ~4× lebih cepat daripada model dengan kemampuan serupa dan dioptimalkan khusus untuk alur kerja kode multi-langkah berbasis agen. Tujuan utamanya adalah mengurangi latensi sehingga Anda merasa lebih seperti berinteraksi secara real-time dengan AI, bukan menunggu.

Antarmuka multi-agen dan orkestrasi

Cursor 2.0 beralih dari satu agen yang membantu Anda menjadi banyak agen yang berjalan paralel. Hingga 8 agen dapat berjalan paralel pada satu prompt. Setiap agen mendapatkan salinan basis kode yang terisolasi agar tidak saling bertabrakan. UI sidebar menampilkan agen/rencana Anda, dan Anda dapat memilih keluaran terbaik dari beberapa percobaan.

Peramban bawaan dan kemampuan pengujian

Alat peramban (sebelumnya beta) kini tersedia secara umum. Agen dapat membuka halaman web di dalam Cursor, memeriksa elemen DOM, meneruskan info DOM ke agen, dan menguji perubahan UI. Ini berarti agen AI Anda lebih memahami lingkungan web dan dapat memvalidasi perubahan alih-alih hanya mengedit kode secara membabi buta.

Mulai Menggunakan Cursor 2.0

Untuk memulai, unduh dan pasang Cursor 2 dari situs web resmi mereka. Pastikan mengunduh versi 2 dan memilih OS yang benar.

Sebagian besar fitur yang kami bahas dalam tutorial ini memerlukan langganan Pro, yang biayanya sekitar $20 per bulan. Namun, Cursor 2 menyediakan uji coba gratis selama satu minggu, sehingga Anda dapat mencobanya dan mengikuti tutorial ini secara gratis.

Untuk mengakses uji coba gratis, Anda diminta memasukkan detail kartu kredit. Anda dapat menghindari biaya dan tetap menikmati uji coba 7 hari dengan membatalkan langganan sebelum masa uji coba berakhir.

Sedikit peringatan: Setelah memulai uji coba Pro gratis, antarmuka menampilkan tombol untuk mulai menggunakan fitur Pro. Ini menyesatkan dan tidak diperlukan untuk mengakses fitur Pro selama masa uji coba. Mengkliknya akan otomatis mengakhiri uji coba gratis dan menagih Anda untuk bulan pertama, yang kemungkinan bukan yang Anda inginkan.

Membuat Aplikasi dengan Cursor 2.0

Untuk menguji Cursor 2, kami membuat aplikasi web untuk konversi mata uang menggunakan Python. Aplikasi ini sepenuhnya dibuat menggunakan Cursor 2. 

Setelah memasangnya, beralihlah ke tampilan "Agents" yang baru:

Salah satu fitur baru Cursor 2 adalah kemampuan menjelajah aplikasi kita secara otomatis untuk mengujinya. Karena itu, saya memutuskan membuat aplikasi web Streamlit dengan Python.

Streamlit adalah kerangka kerja Python sumber terbuka yang dirancang untuk membuat aplikasi web interaktif dengan cepat dan mudah, khususnya untuk proyek data science dan machine learning. 

Dengan Streamlit, Anda dapat membangun antarmuka pengguna untuk kode Python Anda dengan menulis skrip sederhana, tanpa perlu pengalaman front-end. Ini umum digunakan untuk membangun dasbor, visualisasi data, dan alat yang memungkinkan pengguna berinteraksi dengan data atau model secara real time melalui peramban web.

Kami menggunakan Streamlit untuk membuat aplikasi yang memudahkan konversi antar mata uang. Mulai dari folder kosong, berikut prompt awal yang saya gunakan:

Perhatikan bahwa model yang saya gunakan adalah model Composer baru dari Cursor 2. Model lain dapat dipilih menggunakan pemilih model di bawah input prompt.

Ini adalah aplikasi yang dibuatnya:

Menavigasi tampilan Cursor Agents

Tampilan "Agents" yang baru mengorganisasi perubahan kita sebagai percakapan dengan berbagai model AI. Alur kerjanya mirip menggunakan percakapan ChatGPT per fitur, kecuali semuanya terintegrasi langsung di dalam Cursor 2.

Kita dapat menggunakan model berbeda untuk tiap agen dan bahkan beberapa model sekaligus, seperti yang akan kita bahas nanti. Tampilan editor kode sebelumnya tetap tersedia, sehingga kita dapat dengan mudah beralih antara menulis kode, seperti di versi Cursor sebelumnya, dan bekerja dengan agen.

Model Composer dari Cursor

Composer adalah model agen baru yang dikembangkan oleh Cursor, dirancang khusus untuk membantu tugas rekayasa perangkat lunak secara efisien dan cerdas. 

Model ini dilatih untuk menyelesaikan masalah pengodean dunia nyata dalam basis kode besar dengan menggunakan berbagai alat pengembangan, seperti penyuntingan file, perintah terminal, dan pencarian semantik. 

Tidak seperti asisten penulisan kode tradisional yang hanya berfokus pada pelengkapan kode, Composer dapat menangani tugas yang lebih kompleks, termasuk menghasilkan suntingan kode, membuat rencana pengembangan, atau memberikan jawaban informatif berdasarkan konteks masalah yang diberikan.

Proses pelatihan model mengandalkan reinforcement learning, memungkinkan model beradaptasi dengan berbagai lingkungan pengembangan dan memprioritaskan penggunaan alat yang efektif serta kecepatan respons. Fokus pada kecepatan dan kegunaan praktis ini menjadikannya cocok untuk skenario di mana pengembang menginginkan bantuan cepat dan relevan tanpa mengganggu alur kerja. 

Composer dievaluasi terhadap tolok ukur yang mencerminkan permintaan nyata dari insinyur, memastikan keluarannya selaras dengan praktik pengembangan perangkat lunak umum. Namun, tolok ukur ini bersifat privat, dan Composer tidak masuk dalam tolok ukur AI publik yang ada, jadi kita perlu menyikapinya dengan skeptis.

Menguji Composer

Salah satu fitur baru Cursor 2 adalah antarmuka multi-agen.

Antarmuka multi-agen memungkinkan model berbeda menangani masalah pengodean yang sama, sehingga kita dapat membandingkan hasil dan memilih solusi yang paling efektif.

Antarmuka ini menyertakan alat untuk meninjau perubahan yang dibuat oleh setiap agen dan fitur pengujian asli yang memungkinkan agen meningkatkan keluarannya secara iteratif hingga memenuhi kriteria yang dibutuhkan. Kombinasi ini sangat berguna untuk menangani proyek kompleks, karena dapat membantu mempercepat peninjauan, pengujian, dan tugas pengodean.

Kami menggunakan ini untuk membandingkan model Composer dengan model penulisan kode AI mutakhir lainnya pada tugas yang kompleks. Untuk mengaktifkan beberapa agen, kami mengeklik selektor 1x yang terletak di bawah input prompt dan memilih "Use Multiple Models".

Tugas yang kami gunakan untuk perbandingan ini adalah menambahkan persistensi pada mata uang default. Saat ini, ketika pengguna menyegarkan halaman, daftar mata uang yang digunakan untuk konversi direset. Kami ingin ini disimpan sehingga jika pengguna kembali atau memuat ulang halaman, mata uang tetap tersimpan.

Kami memilih tugas ini karena sedikit lebih kompleks, sebab kerangka kerja yang kami gunakan untuk membangun aplikasi sebenarnya tidak dirancang untuk menangani jenis fitur ini.

Saya memilih tiga model untuk tugas ini:

• Composer
• Sonnet 4.5
• GPT-5 Codex

Kita dapat memilih hingga delapan model untuk bekerja secara paralel. Namun, itu mungkin berlebihan jika kita berencana meninjau setiap keluaran dan memilih yang terbaik. Saya menemukan tiga sebagai titik manis: cukup beragam solusinya, tetapi tidak terlalu banyak hingga memeriksanya memakan waktu lebih lama daripada jika saya mengimplementasikan solusi sendiri.

Berikut video tiga agen yang bekerja paralel pada masalah tersebut. Kita melihat bahwa Composer memang jauh lebih cepat daripada dua lainnya.