Cursor Automations: um guia prático de agentes de código sempre ativos

O verdadeiro gargalo no desenvolvimento de software não é mais escrever código, porque praticamente todo desenvolvedor, em times de qualquer tamanho, já tem pelo menos um agente ajudando a entregar. Agentes de código agora fazem parte do fluxo do dia a dia, e a implementação deixou de ser a parte mais lenta do sistema.

O Cursor Automations foi criado para fechar essa lacuna. Em vez de pedir algo ao agente várias vezes, você define quando ele deve agir. Um gatilho dispara, instruções orientam o que fazer e ele roda sozinho. Abriu um pull request? Ele é revisado. Chegou um bug report no Slack? Ele é tratado. O agendamento executa e um relatório é gerado.

Neste tutorial, vou mostrar como configurar as automations do Cursor de ponta a ponta. Você vai criar duas automations: uma de revisão de PR e outra de monitoramento de cobertura de testes agendada. No caminho, vou explicar como estruturar as instruções e conectar ferramentas e MCP para que as automations se comportem como esperamos.

Um aviso antes de começar: Automations ainda está em desenvolvimento, e o dashboard em cursor.com/automations está evoluindo. Se algum rótulo de menu ou botão tiver mudado quando você ler isto, a lógica por trás continua a mesma.

O que é o Cursor Automations?

Cursor automations é um sistema para executar automaticamente os cloud agents do Cursor, disparados por eventos nas suas ferramentas de desenvolvimento ou por um agendamento definido por você.

No modo Agent do Cursor, como vimos no nosso curso Software Development with Cursor, você inicia cada sessão abrindo um chat e digitando um prompt, e o agente roda na sua máquina local enquanto você o acompanha.

Em automations, o sinal de partida vem de outro ponto na sua stack, e o agente faz o trabalho em um sandbox na nuvem sem precisar que você monitore.

As automations incluem eventos de gatilho que resumi na tabela abaixo, mas você também pode configurar gatilhos personalizados usando webhooks. Uma automation pode ter mais de um gatilho e roda sempre que qualquer um deles dispara.

Cada um desses tipos de gatilho substitui um momento do seu dia em que você precisaria notar algo, mudar de contexto para o Agent mode do Cursor e pedir ajuda. 

O gatilho de pull request é provavelmente o primeiro que você vai criar. Veja como fica o ciclo de vida de um único PR antes e depois de adicionar uma automation para observar seu repositório.

O que muda naquela segunda coluna não é a velocidade de cada passo, mas o fato de que sua atenção deixa de ser o limitador de todo o processo.

Como o Cursor Automations funciona por baixo dos panos

Toda automation segue o mesmo pipeline. Quando o gatilho definido dispara, o Cursor inicia um sandbox novo na nuvem, clona seu repositório nele e lança um agente que segue suas instruções usando as ferramentas configuradas, conexões MCP e modelo. Esse repositório não precisa estar no GitHub: repositórios hospedados no Cursor Origin, o forge Git do próprio Cursor, também funcionam com cloud agents e automations.

O agente verifica sua saída antes de finalizar e então publica o resultado onde você configurou, seja um comentário no PR, uma mensagem no Slack, um ticket no Linear ou abrindo um novo pull request.

Duas propriedades moldam toda automation que você criar:

• O sandbox roda totalmente na nuvem do Cursor, não no seu laptop. Ele continua rodando mesmo com sua máquina desligada.
• Cada execução ocorre em isolamento. Várias automations podem rodar em paralelo sem interferir entre si. O Cursor também afirma executar centenas de automations por hora internamente.

Há também uma ferramenta de memória, como mostrado no preview abaixo, que permite à sua automation persistir estado entre execuções, o que é importante quando construirmos o monitor de cobertura agendado.

Voltarei a ela quando você construir o monitor de cobertura agendado.

Cursor Automations versus Agent mode

Se você já usa o Cursor com frequência, a grande questão é quando usar automations em vez do Agent mode. Eu não usaria Automations para tarefas pontuais. Elas foram feitas para trabalhos recorrentes ou dependentes de eventos externos.

A comparação abaixo ajuda quando a escolha não é óbvia:

Eu penso assim: se uma tarefa começa com “sempre que” ou “toda vez que”, ela pertence às Automations.

Por exemplo: “Toda vez que um PR é aberto, ou sempre que chegar um bug report em #support, crie um ticket no Linear.” O gatilho é recorrente e previsível.

Se começa com “agora eu preciso refatorar este módulo”, isso é Agent mode. Você decide quando é “agora”.

Se quiser explorar o Cursor antes de mergulhar em automations, nosso guia completo do Cursor 2.0 mostra a interface de Agents, o Composer e o fluxo multiagente com um projeto completo em Python.

Acessando o dashboard de Automations

O dashboard de automations do Cursor está em cursor.com/automations. Faça login com sua conta do Cursor e você cairá no dashboard principal, como abaixo:

Vamos destrinchar o que vemos no dashboard.

Cards de resumo ou status no topo

Os cards trazem um retrato da saúde de tudo o que você rodou. Eles incluem:

• Total de automations (quantas você configurou) 
• Bem-sucedidas (execuções concluídas, com taxa de sucesso)
• Com falha (execuções que deram erro)
• Histórico de execuções (ao clicar, mostra sua volumetria ao longo do tempo)

A caixa de entrada de prompt

O campo de entrada é a forma mais rápida de criar uma nova automation sem abrir o formulário completo. Você descreve a tarefa e o Cursor gera a estrutura da automation.

Se você está começando agora, recomendo começar por aqui. Defina o que quer automatizar e, em seguida, escreva um conjunto estruturado de instruções para o agente seguir sempre que o gatilho disparar. 

Ao clicar no botão de seta, o Cursor usa essas instruções para gerar a automation, preenchendo nome, gatilhos e ferramentas necessárias.

Eu não trataria essas instruções como um prompt comum, mas como um spec que o agente executa toda vez. Vou voltar a isso quando mostrar como construir sua primeira automation.

O toggle meus / time e o botão + nova automation

O toggle filtra entre suas automations e as do time. 

O + New abre uma página para configurar uma nova automation:

O botão + New Automation é a alternativa mais detalhada à caixa de prompt inline se você quiser configurar gatilho, instruções e conexões de ferramentas manualmente do zero.

Sua lista de automations existentes

A tabela mostra todas as automations que você criou, incluindo as ferramentas usadas e o histórico de execuções.

Ao clicar em qualquer uma, você abre a página de configurações e o histórico daquela automation:

Seção de templates sugeridos

Abaixo da lista de automations anteriores há um grid de cards de template. Templates oferecem automations prontas para você ajustar em vez de começar do zero.

Os templates do Cursor são o jeito mais rápido de colocar uma automation no ar no primeiro dia. Se você está criando sua primeira automation, vale conferir se há um template que se encaixa no que você quer automatizar e partir dele.

Os templates dão boas ideias sobre como devem ser instruções eficazes e quais conexões de ferramentas ou MCP você precisa.

Conta e custos

As automations do Cursor rodam na infraestrutura em nuvem do Cursor, o que requer acesso a cloud agent, incluído nos planos pagos. Cada execução consome créditos com base no uso do modelo e no tempo de execução.

As automations têm três níveis de visibilidade, conforme o modelo de permissões:

• Privada: só você vê, e a cobrança vai para a sua conta.
• Visível para o time: outros podem ver suas automations e o histórico, mas a cobrança segue na sua conta.
• Pertence ao time: a cobrança vai para o pool compartilhado do time e é gerenciada pelos admins.

Escolher o nível certo importa porque define de quem são os créditos consumidos a cada execução. Mantenha experimentos como privados até confiar na saída. Quando a automation fizer parte do fluxo do seu time, mova-a para o nível pertencente ao time.

O principal risco é deixar uma automation rodar com escopo amplo demais, cedo demais. Se ela disparar a cada push em um repositório movimentado, o consumo pode subir rápido sem você notar. Comece estreito, deixe rodar alguns dias, revise a frequência e só então decida expandir ou escalar.

Criando sua primeira automation no Cursor: revisão automática de código em PR

Revisão de código em PR é a primeira automation ideal porque o ciclo de feedback é curto e as consequências de uma execução ruim são baixas. Se o agente postar um comentário útil, você vê no PR na hora. Se postar algo fora do tom, é só ignorar e nada será enviado ao main.

Vou te guiar na construção da sua primeira automation em cinco passos:

1. Conectar seu repositório GitHub
2. Definir os gatilhos do GitHub
3. Escrever as instruções do agente (com estrutura clara e o que evitar)
4. Adicionar a ferramenta de comentário em Pull Request do GitHub
5. Publicar a automation

Passo 1: conectando seu repositório GitHub

Antes de o agente revisar um pull request, ele precisa acessar o repositório. O Cursor acessa seu repositório por meio de uma integração nativa como GitHub App. Sem essa conexão, a automation não consegue ver seu código, ler os diffs de PR nem responder com feedback — nada funciona de fato.

Se você ainda não fez isso:

1. Instale o Cursor GitHub App na sua conta ou organização do GitHub e conceda acesso aos repositórios que as automations devem observar.
2. Conecte sua conta GitHub no dashboard na aba Integrations. 

Depois de ativada a conexão, seus repositórios estarão disponíveis quando você configurar o gatilho da automation.

Passo 2: configurando seus gatilhos

No dashboard de automations:

1. Clique em + New Automation para começar.
2. Dê um nome à automation. Você pode usar PR Code Review – Open & Push – Comment Only
3. Na seção de gatilhos, clique em Add trigger e selecione GitHub. Escolha PR opened e PR pushed como eventos de gatilho.
4. Selecione o repositório de destino.

Se você pulou o passo 1 ou está conectando o GitHub ao Cursor automations pela primeira vez, será solicitado que se autentique. 

No preview abaixo, mostro como configurar e selecionar o repositório de destino depois que a autorização for concluída:

Observação: podemos agrupar múltiplos eventos de gatilho em uma única automation quando as instruções não mudam conforme o evento. Mas, se a profundidade ou o objetivo da revisão variarem de acordo com o evento, crie automations separadas.

Agora a automation sabe quando rodar. O próximo passo é dizer o que fazer.

Passo 3: escrevendo instruções eficazes

As instruções são o principal fator para a nossa automation gerar um bom resultado. O agente as usa para entender o que é “bom”. Instruções vagas geram resultados inconsistentes.

Antes de escrever, precisamos entender o que estamos definindo. Não é um prompt pontual. É um comportamento que o agente seguirá toda vez que o gatilho disparar. A qualidade da automation depende da clareza com que especificamos esse comportamento.

Eis a estrutura que eu recomendo:

• Defina o papel: isso define a perspectiva e o tom. Ex.: “Você é um revisor de segurança para pull requests.”
• Defina o objetivo: seja claro sobre o que é sucesso. Ex.: “Detectar e explicar claramente vulnerabilidades reais.”
• Defina o escopo: deixe claro no que o agente deve focar. Ex.: “Revisar apenas código adicionado ou modificado.”
• Desenhe o workflow: dê um caminho claro de abordagem. Ex.: “Inspecione as mudanças, rastreie entradas e verifique proteções.”
• Defina exclusões: diga explicitamente o que ignorar para reduzir ruído.
• Defina comportamento e saída: como deve agir e como o resultado deve aparecer.
• Defina limites: o que ele nunca deve fazer.

Escreva instruções de automation como você escreveria um runbook: específicas, ordenadas, com critérios de aceitação claros e limites explícitos.

Exemplo de boa instrução

Aqui está a instrução que usei para esta automation de revisão de PR. Você pode copiar para a caixa de instruções, mas ajuste para seu caso:

You are a code reviewer for pull requests triggered on PR open and push. Focus on identifying real issues that could introduce bugs, security vulnerabilities, or maintainability problems if merged. Review only added or modified code, and use surrounding context only when required to validate impact.

Check for:
- Logic errors such as incorrect conditions, edge cases, null handling, or wrong return values
- Security issues including injection, XSS, auth flaws, unsafe deserialization, or hardcoded secrets
- Contract changes such as modified APIs, response shapes, or schemas without corresponding updates
- Missing error handling or tests introduced by the change

Ignore style, formatting, naming preferences, and any pre-existing issues not introduced by this PR. Report only concrete findings with evidence from the diff, and post inline comments directly on changed lines. If no issues are found, respond: “Automated review complete: no issues found in this diff.” Do not approve, merge, push, or open PRs.Tecnologia

Aqui está a instrução na caixa de entrada de instruções:

Este prompt é simplificado, mas segue uma estrutura clara e específica. 

Exemplo de má instrução

Evite instruções vagas como:

Review this PR and give feedback on any issues you notice.Tecnologia

Sem estrutura, restrições e prioridades, o agente terá que adivinhar o que “issues” significa, gerando feedback genérico e superficial em vez de resultados confiáveis.

Passo 4: adicionando ferramentas

Abra o painel de ferramentas dentro do editor da automation. Para esta automation, vamos à seção do GitHub e selecionamos a ferramenta Comment on Pull Request. Garanta que a aprovação de PR esteja desabilitada, como no preview abaixo, para que a automation apenas comente e não aprove mudanças.

A ferramenta Comment on Pull Request permite que o agente poste achados no PR. Ela não exige conexão separada, pois usa o mesmo Cursor GitHub App autorizado no Passo 1.

Se quisermos enviar saída para outros serviços (como postar no Slack), selecionamos a ferramenta correspondente ou adicionamos uma conexão MCP. Para esta automation, a ferramenta de comentário é suficiente.

Passo 5: publicando e monitorando sua primeira execução

Com gatilhos, instruções e ferramentas definidos, clique em Create para salvar a automation. Isso abre a página de configurações da automation, como você vê abaixo:

Agora que publicamos a automation, precisamos disparar uma execução e observar o que o agente produz.

Abra um pull request como rascunho no repositório conectado. Isso aciona o gatilho PR opened e uma nova entrada deve aparecer no histórico de execuções em segundos, como abaixo:

Abra essa execução e verifique três pontos:

• Tempo de execução: quanto levou. Varia com o tamanho do diff, modelos e complexidade das instruções.
• Chamadas de ferramentas: quais arquivos e ferramentas foram usados? Se o agente ler arquivos não relacionados, revise suas instruções.
• Saída: o que foi postado no GitHub. Compare com suas instruções.

Abaixo está uma visão geral da minha execução. Você pode ver que levou seis minutos, executou algumas ações e postou a revisão usando a ferramenta PostReviewCommentOnPr:

Abaixo, um exemplo de comentário que o agente postou no meu PR:

Às vezes a saída foge do esperado, e quando isso acontece, geralmente o problema está nas instruções. Ajuste a instrução que controla o comportamento que você quer mudar, faça um novo commit para disparar outra execução e revise o resultado.

Nos primeiros testes, comece simples para manter o risco baixo. Aqui, limitamos a automation a apenas comentar, o que nos permite validar o comportamento com segurança. Quando a saída estiver consistente, leve para uso real e conecte outras ferramentas além do GitHub para ampliar o que ela pode fazer.

Conectando mais ferramentas com MCP

A automation de revisão de PR que acabamos de criar roda no GitHub. Ela lê o diff e posta comentários no pull request usando a ferramenta GitHub Comment on Pull Request. Mas, se quisermos que o agente faça mais do que revisar código, precisamos conectar outras ferramentas. É para isso que serve o Model Context Protocol (MCP).

MCP é uma interface padrão que permite a agentes usarem ferramentas externas sem integrações sob medida. Sem ele, cada ferramenta exigiria sua própria configuração e manutenção. 

Com MCP, depois de conectar uma ferramenta compatível no painel de ferramentas da automation, o agente pode usá-la pela mesma interface.

MCP permite que a mesma automation faça mais e atue em outras ferramentas. Sua automation de PR já comenta no GitHub. Adicione Slack e ela pode postar atualizações em um canal. Adicione Linear e ela pode criar tickets. Adicione Datadog e ela pode buscar logs. Cada conexão expande o que a automation pode fazer sem mudar sua lógica central.

As automations do Cursor incluem um conjunto integrado de integrações MCP como Slack, Linear, ClickUp, Datadog, Notion e outras. Como MCP é um padrão aberto, podemos conectar qualquer ferramenta compatível do mesmo jeito.

Você encontra MCP em Tools -> MCP server na página de configurações da automation. Clique em + New Connection para navegar, depois instale e conecte a ferramenta que precisa.

Veja um preview de como adicioná-las:

Na próxima seção, vou te guiar para adicionar uma conexão MCP do Slack à automation de revisão de PR.

Adicionando uma conexão MCP do Slack

GitHub faz a automation ler e comentar nosso código. Slack faz ela conversar com o time.

No painel de Tools, clique em Add Tool or MCP, selecione MCP Server e depois +New Connection. No painel que abrir, pesquise por Slack e selecione o servidor MCP do Slack. 

O Slack já vem instalado, mas, se não, instale e siga o fluxo de OAuth para autorizar seu workspace. Após conectar, ele aparece no seu painel de ferramentas, como mostro abaixo:

Não escolhemos um canal de destino durante a conexão. O MCP dá ao agente acesso em nível de workspace a todos os canais públicos. Controlamos onde postar pelo nome do canal nas instruções, por exemplo: "Envie uma mensagem no Slack para #pr-alerts se houver algum problema crítico".

Observação: o MCP do Slack funciona apenas com canais públicos, e o canal de destino precisa ter o bot do Cursor convidado antes de a automation postar. Depois do OAuth, um bot do Cursor deve aparecer no seu workspace do Slack. Vá ao canal e rode /invite @Cursor para adicioná-lo.

Se você não vir o bot @Cursor, a autorização pode ter falhado. Vá ao dashboard ->  integrations, clique em Manage ao lado de Slack e refaça o OAuth.

Se quiser se aprofundar em MCP, nosso tutorial do FastMCP 2.0 mostra como construir um servidor MCP customizado do zero e integrá-lo ao Cursor.

Combinando gatilhos e ferramentas

Com o MCP do Slack conectado, podemos estender a automation de revisão de PR. Mantemos os mesmos gatilhos de PR do GitHub e a ferramenta de comentar no PR. Mas agora o agente também pode postar achados críticos em #pr-alerts via MCP do Slack.

Adicione este bloco ao final das instruções que escrevemos no passo 3 ao criar a primeira automation:

Additionally:  
If you find any issue at severity high or critical, send a Slack message to #pr-alerts containing: the PR title, the author, a one-sentence description of the most severe finding, the severity label, and a link to the PR. If no high or critical issues are found, do not post to Slack at all.Tecnologia

Essa última linha é mais importante do que parece. Sem ela, o #pr-alerts pode encher rápido de notificações de “tudo certo” e perder o valor. Para mim, dizer quando o agente não deve agir é tão importante quanto dizer quando deve.

Abaixo estão as saídas de um PR de teste no meu repositório.

Um exemplo de comentário que a automation postou ao abrir o PR no meu GitHub (via ferramenta de comentário de PR do GitHub):

A notificação no Slack que a automation enviou ao meu canal #pr-alerts para a mesma execução via conexão MCP do Slack:

Neste ponto, você tem uma automation funcionando que revisa todo PR, posta comentários no GitHub e escalona problemas críticos no Slack. Esse é o padrão central. 

Na próxima seção, vamos criar uma segunda automation seguindo o mesmo fluxo: um gatilho, instruções e as ferramentas de que o agente precisa para gerar a saída.

Criando uma segunda automation: monitor de cobertura de testes agendado

A automation de revisão de PR reage a eventos do GitHub. Automations agendadas funcionam diferente. Definimos quando o agente deve rodar e ele executa naquele horário, independente do que aconteceu no repositório.

A automation que vamos criar roda todo dia às 9h, revisa o código mesclado na branch main nas últimas 24 horas, identifica áreas com cobertura de testes insuficiente e posta um resumo no Slack em #repo-coverage.

Configurando um gatilho cron e ferramenta

No dashboard de automations:

• Clique em + New para criar uma nova automation.
• Dê o nome Daily Coverage Check – Main Branch.

Configure o gatilho

• Em Triggers, selecione Scheduled.
• Escolha Every... > Day e defina o horário para 9:00 AM.
• Se precisar de outro formato, como apenas dias úteis, use Custom (cron)
• Como gatilhos agendados não inferem repositório, selecione o repositório e a branch de destino (main).

Adicione a ferramenta Send to Slack

Aqui, apresento a ferramenta Send to Slack disponível nas configurações da automation. Ela é diferente do MCP do Slack usado antes. Usamos para enviar mensagens a um canal específico, enquanto o MCP do Slack dá acesso em nível de workspace e permite postar em qualquer canal definido nas instruções.

Para adicionar a ferramenta Send to Slack, selecione-a na seção de ferramentas e especifique o canal de destino para a saída da automation. Deve ficar assim:

Escrevendo instruções para uma tarefa agendada

Na automation de revisão de PR, o agente reage a um pull request e posta feedback. Em automations agendadas, não há entrada recebida. O agente inicia a tarefa sozinho, então precisamos deixar claro por onde começar, o que checar e o que postar.

A ferramenta de memória é essencial aqui. A comparação de cobertura só funciona se o agente souber os números de ontem. Precisamos dizer qual chave ler, o que comparar e o que armazenar no final. Se isso ficar implícito, os resultados podem variar entre execuções.

Aqui está o conjunto de instruções que usei:

You are a daily test coverage monitor for this repository. Run every day at 9 AM on the main branch.
Identify PRs merged to main in the last 24 hours.For modified files, check if changed code paths have test coverage.Run tests with coverage:  pytest --cov=src --cov-report=json.Parse the report and record the overall coverage and per-file coverage for modified files.Read yesterday's coverage from memory (daily_coverage_latest: If none exists, post a green status and skip comparison.Compare coverage: If it drops by >1%, post a warning to #repo-coverage Slack Channel with today's value, yesterday's value, delta, and affected files. Otherwise, post a green status with today’s value and delta.Save today’s coverage to memory (daily_coverage_latest).Tecnologia

Abaixo, mostro as saídas da minha automation agendada às 9h.

Aqui está a visão geral da automation. No meu caso, a cobertura permaneceu acima do limite, então ela apenas postou um status verde no canal do Slack:

Aqui está a mensagem no Slack. Este é o primeiro run de cobertura, então não esperava muito. Você também vê que a execução foi salva na memória como base para a próxima comparação:

Olhando para a execução acima, dois pontos das instruções se destacam. 

Primeiro, elas definem tanto o caminho de alerta quanto o de status verde. O status verde é necessário. Se definirmos apenas o que acontece quando algo dá errado, a automation fica silenciosa quando está tudo bem. Em um canal de monitoramento, esse silêncio parece falha. O status verde confirma que a execução concluiu.

Segundo, a leitura e a gravação na memória são explícitas. O agente tem uma ferramenta de memória, mas não a usará de forma confiável para comparações sem instruções. Se deixarmos implícito, resultados podem variar. Devemos especificar exatamente qual chave ler, o que comparar e o que salvar.

Na imagem abaixo, você vê que o agente salvou minha automation:

Na próxima seção, vou abordar os erros comuns e as boas práticas para você tirar mais das suas automations.

Cursor Automations: armadilhas comuns e boas práticas

A maioria dos problemas com automations vem de um conjunto pequeno de erros previsíveis. São fáceis de evitar quando você os conhece, mas custosos de depurar quando não.

Erros comuns a evitar

• Instruções vagas: este é um modo de falha clássico. Coisas como “revisar o código”, “verificar problemas” ou “resumir mudanças” fazem o agente adivinhar o que você quer, gerando saída inconsistente. Se uma frase tem verbo sem objeto ou condição claros, reescreva antes de publicar.
• Escopo amplo demais: não combine checagens de segurança, estilo, performance e cobertura de testes em uma única automation. Isso dificulta depurar falhas. Automations enxutas são mais fáceis de entender. 
• Pular a fase de calibração: não habilite aprovar automaticamente ou auto-merge no início. Nas primeiras execuções, deixe apenas comentar. Esses runs revelam casos de borda do seu codebase. Trate essa fase como validação antes de produção.
• Configuração do canal do Slack: gatilhos do Slack funcionam só em canais públicos. Se uma automation do Slack parece não fazer nada, verifique a visibilidade do canal e se o bot @Cursor foi convidado para ele.

Boas práticas para automations confiáveis

• Uma função por automation: cada automation deve fazer uma coisa bem definida. Facilita isolar falhas e aplicar correções.
• Comece de estado limpo: faça commit do que estiver em andamento antes de deixar um agente fazer mudanças, assim você sempre tem um diff claro para comparar.
• Trate as primeiras execuções como calibração: espere algum ruído no começo, revise saídas, ajuste instruções e rode novamente até estabilizar o comportamento.
• Use nomes claros e descritivos: nomes como PR Code Review – Open & Push – Comment Only são mais úteis do que rótulos genéricos quando você revisitar depois.
• Revise o histórico de execuções cedo e com frequência: nas primeiras semanas, isso cria intuição do que é comportamento normal, facilitando detectar problemas depois.

Considerações finais

O Cursor Automations leva a codificação com agentes de um fluxo interativo para um sistema orientado por eventos. No Agent mode do Cursor, abrimos um chat e pedimos ao agente para revisar código, refatorar funções ou investigar problemas. Em automations, não iniciamos o trabalho diretamente. Gatilhos como um pull request, uma mensagem no Slack ou um agendamento iniciam o agente automaticamente, e ele conclui a tarefa sozinho. A grande mudança é que o trabalho rotineiro sai da fila manual e passa a rodar em segundo plano.

Neste artigo, mostrei como construir duas automations: uma de revisão de PR e outra de monitoramento de cobertura agendado. Elas são propositalmente simples, mas dão o ponto de partida certo porque mostram como o sistema se comporta sem complexidade extra. Quando estiver confortável, você pode implementar fluxos avançados.

A ideia central é começar com uma automation enxuta, escrever instruções como um runbook, rodar em modo de baixo risco e só expandir quando o comportamento estiver confiável. O valor vem menos da quantidade de automations e mais da consistência de cada uma.

Para continuar a partir do que vimos aqui, seguem os próximos passos recomendados:

• Aprofunde seu entendimento do Agent mode e do fluxo mais amplo do Cursor com o nosso curso Software Development with Cursor.
• Veja as novidades do Cursor 3.0.