Cursor 2.0: Python Projesiyle Eksiksiz Rehber

Geçen ayın sonunda, Cursor Cursor 2.0'ı duyurdu; bu, Cursor'a temsilci tabanlı geliştirme (agentic development) getiren yeni bir sürüm.

Cursor'a yeniyseniz, önce Cursor AI: 10 Pratik Örnekle Rehber eğitim yazımızı okumanızı öneririz. Bildiğimiz üzere, Cursor OpenAI dahil önde gelen yapay zeka şirketlerindeki mühendisler tarafından güvenle kullanılmaktadır; yapay zeka destekli kodlama, akıllı kod önerileri ve çeşitli geliştirme araçlarıyla entegrasyon sunar. 

Bu eğitimde, Python ile bir döviz kuru web uygulaması oluşturarak yeni Cursor 2.0'ın başlıca özelliklerini inceleyeceğim.

Cursor 2.0'da Neler Yeni?

Cursor 2'nin tüm özellikleri için resmi değişiklik günlüğünü incelemenizi öneririz. Bu eğitimde, küçük ekipler ve bireysel geliştiriciler için en ilgili özelliklere odaklanıyoruz.

Composer modeli

Cursor, Composer adlı ilk dahili kodlama modelini tanıtıyor. Benzer yetenekteki modellere kıyasla yaklaşık 4× daha hızlı olduğunu ve özellikle temsilci tabanlı, çok adımlı kod iş akışları için ayarlandığını belirtiyorlar. Ana hedefi gecikmeyi azaltmak; böylece beklemek yerine yapay zeka ile gerçek zamanlı etkileşim kuruyormuşsunuz gibi hissetmeniz.

Çoklu ajan arayüzü ve orkestrasyon

Cursor 2.0, size yardımcı olan tek bir ajandan paralel çalışan birçok ajana geçiyor. Tek bir istemde 8'e kadar ajan paralel çalışabilir. Her ajanın çakışmayı önlemek için kod tabanının izole bir kopyası vardır. Kenar çubuğu arayüzü ajanlarınızı/planlarınızı gösterir ve birden çok çalıştırmadan en iyi çıktıyı seçebilirsiniz.

Yerleşik tarayıcı ve test yetenekleri

Tarayıcı aracı (önceden beta) artık genel kullanıma açık. Ajanlar Cursor içinde bir web sayfası açabilir, DOM öğelerini inceleyebilir, DOM bilgisini ajana iletebilir ve UI değişikliklerini test edebilir. Bu, yapay zeka ajanınızın web ortamının daha fazla farkında olduğu ve yalnızca körü körüne kod düzenlemek yerine değişiklikleri doğrulayabildiği anlamına gelir.

Cursor 2.0 ile Başlarken

Başlamak için Cursor 2'yi resmi web sitelerinden indirip yükleyin. Sürüm 2'yi indirdiğinizden ve doğru işletim sistemini seçtiğinizden emin olun.

Bu eğitimde ele aldığımız özelliklerin çoğu, aylık yaklaşık 20$ tutarında Pro aboneliği gerektirir. Ancak, Cursor 2 bir haftalık ücretsiz deneme ile gelir; böylece ücretsiz olarak deneyebilir ve bu eğitimi adım adım takip edebilirsiniz.

Ücretsiz denemeye erişmek için kredi kartı bilgilerinizi girmeniz gerekir. Deneme bitmeden aboneliği iptal ederek ücretlendirilmeden 7 günlük denemeden yararlanabilirsiniz.

Bir uyarı: Ücretsiz Pro denemesini başlattıktan sonra, arayüzde Pro özelliklerini kullanmaya başlama düğmesi görünebilir. Bu yanıltıcıdır ve deneme süresince Pro özelliklerine erişmek için gerekli değildir. Buna tıklamak, ücretsiz denemeyi otomatik olarak sonlandırır ve ilk ay için ücret yansıtılır; muhtemelen istemediğiniz bir durum.

Cursor 2.0 ile Uygulama Oluşturma

Cursor 2'yi test etmek için Python kullanarak bir döviz çevirme web uygulaması oluşturduk. Uygulama bütünüyle Cursor 2 kullanılarak oluşturuldu. 

Yükledikten sonra yeni "Agents" görünümüne geçin:

Cursor 2'nin yeni özelliklerinden biri, uygulamamızı otomatik olarak gezip test edebilme yeteneği. Bu nedenle, bir Python ile Streamlit web uygulaması oluşturmaya karar verdim.

Streamlit, özellikle veri bilimi ve makine öğrenimi projeleri için, etkileşimli web uygulamalarını hızlı ve kolay bir şekilde oluşturmak üzere tasarlanmış açık kaynaklı bir Python çerçevesidir. 

Streamlit ile, herhangi bir ön yüz deneyimine ihtiyaç duymadan basit betikler yazarak Python kodunuz için kullanıcı arayüzleri oluşturabilirsiniz. Genellikle panolar, veri görselleştirmeleri ve kullanıcıların web tarayıcısı üzerinden verilerle veya modellerle gerçek zamanlı etkileşim kurmasına olanak tanıyan araçlar geliştirmek için kullanılır.

Biz de para birimleri arasında kolayca dönüşüm yapmak için bir uygulama oluşturmak üzere Streamlit'i kullanıyoruz. Boş bir klasörden başlayarak kullandığım ilk istem şuydu:

Kullandığım modelin Cursor 2'nin yeni Composer modeli olduğuna dikkat edin. İstem girişinin altındaki model seçiciyi kullanarak diğer modeller de seçilebilir.

Ortaya çıkan uygulama şu şekildeydi:

Cursor Agents görünümünde gezinme

Yeni "Agents" görünümü, değişikliklerimizi farklı yapay zeka modelleriyle yapılan konuşmalar olarak düzenler. İş akışı, her özellik için bir ChatGPT konuşması kullanmaya benzer; farkı, her şeyin doğrudan Cursor 2 içinde entegre olmasıdır.

Her ajan için farklı modeller ve hatta aynı anda birden fazla model kullanabiliriz; bunu birazdan ele alacağız. Önceki kod düzenleyici görünümü kullanılabilir durumda, bu sayede önceki Cursor sürümünde olduğu gibi kod yazma ile ajanlarla çalışma arasında kolayca geçiş yapabiliriz.

Cursor'ın Composer Modeli

Composer, Cursor tarafından geliştirilen, yazılım mühendisliği görevlerine verimli ve akıllı bir şekilde yardımcı olmak üzere tasarlanmış yeni bir ajan modelidir. 

Model, dosya düzenleme, terminal komutları ve anlamsal arama gibi çeşitli geliştirme araçlarını kullanarak büyük kod tabanları içindeki gerçek dünya kodlama problemlerini çözmek üzere eğitilmiştir. 

Yalnızca kod tamamlama odaklı geleneksel kod asistanlarının aksine, Composer; kod düzenlemeleri üretme, geliştirme planları oluşturma veya kendisine verilen problemin bağlamına dayalı bilgilendirici yanıtlar sağlama gibi daha karmaşık görevleri de yerine getirebilir.

Modelin eğitim süreci, pekiştirmeli öğrenmeye dayanır; bu sayede farklı geliştirme ortamlarına uyum sağlayabilir ve araçların etkili kullanımı ile yanıt hızına öncelik verebilir. Hız ve pratik faydaya odaklanması, geliştiricilerin iş akışlarını bozmadan hızlı ve ilgili yardım istedikleri senaryolar için onu uygun kılar. 

Composer, çalışan mühendislerin gerçek taleplerini yansıtan kıyaslamalara göre değerlendirildi; böylece çıktılarının yaygın yazılım geliştirme uygulamalarıyla uyumlu olması sağlandı. Ancak bu kıyaslamalar özeldir ve Composer mevcut kamuya açık yapay zeka kıyaslamalarında yer almamaktadır; bu nedenle bunları temkinle değerlendirmeliyiz.

Composer'ı teste tabi tutma

Cursor 2'nin yeni özelliklerinden biri çoklu ajan arayüzüdür.

Çoklu ajan arayüzü, aynı kodlama problemini farklı modellerin ele almasını mümkün kılar; böylece sonuçları karşılaştırıp en etkili çözümü seçebiliriz.

Arayüz, her ajanın yaptığı değişiklikleri inceleme araçlarını ve ajanların çıktısını istenen kriterleri karşılayana kadar yinelemeli olarak iyileştirmesini sağlayan yerel bir test özelliğini içerir. Bu kombinasyon, inceleme, test ve kodlama görevlerini hızlandırmaya yardımcı olabileceği için özellikle karmaşık projelerde kullanışlıdır.

Bunu, Composer modelini diğer son teknoloji yapay zeka kodlama modelleriyle karmaşık bir görevde karşılaştırmak için kullandık. Birden fazla ajanı etkinleştirmek için, istem girişinin altında yer alan 1x seçicisine tıklayıp "Use Multiple Models" seçeneğini belirliyoruz.

Bu karşılaştırma için kullandığımız görev, varsayılan para birimlerinde kalıcılık (persistence) eklemekti. Şu anda, kullanıcı sayfayı yenilediğinde, dönüşüm için kullanılan para birimleri listesi sıfırlanıyor. Bunu, kullanıcı sayfayı tekrar ziyaret ettiğinde veya yeniden yüklediğinde para birimlerinin kayıtlı kalacak şekilde depolamak istiyoruz.

Bu görevi seçtik çünkü biraz daha karmaşık; zira uygulamamızı oluşturmak için kullandığımız çerçeve aslında bu tür bir özelliği ele almak üzere tasarlanmamış.

Bu görev için üç model seçtim:

• Composer
• Sonnet 4.5
• GPT-5 Codex

Paralel çalışması için sekiz modele kadar seçebiliriz. Ancak, her çıktıya bakıp en iyisini seçmeyi planlıyorsak bu biraz aşırı olabilir. Ben üç modeli, çeşitli çözümler görmek için iyi bir denge olarak buldum; öyle ki çözümleri kontrol etmek, çözümü kendim uygulamaktan daha uzun sürmüyor.

İşte üç ajanın sorunu paralel olarak ele aldığı bir video. Composer'ın gerçekten diğer ikisine kıyasla çok daha hızlı olduğunu gözlemliyoruz.