The post has been translated automatically. Original language: Russian
I recently started actively using BugBot in conjunction with GitHub and GitLab — and this is another top feature from Cursor.
It works simply: you create a Pull Request or Merge Request, and BugBot automatically analyzes changes in the code and leaves comments right where it sees potential problems.
The most useful thing is that it finds not only obvious bugs. These are often things that are easy to miss during development.:
• unaccounted for edge cases
• possible null errors
• problems with logic
• Potential regressions
• places where the code may break with non-standard data
BugBot acts as an additional reviewer who looks at the changes with a fresh eye and does not get tired.
Of course, it does not replace a full-fledged code review from the team. But it allows you to catch some of the problems even before your colleagues open your PR. As a result, there are fewer comments on the review, faster merges, and fewer bugs in production.
For me, this has already become a standard step before each merge.
Top videos about working with bugbot in my tg channel -
https://t.me/matchpoint8
A 50% discount discount is also there.
#AI #Programming #GitHub #GitLab #Cursor #BuildInPublic
Еще год назад большинство разработчиков использовали Cursor как «умный автокомплит». Сегодня этого уже недостаточно.
Современная разработка постепенно превращается из процесса написания кода в процесс управления ИИ-агентами. И именно здесь плагины становятся не просто полезным дополнением, а важной частью рабочего процесса.
Я ежедневно работаю в Cursor и за последние месяцы пришел к простому выводу: разница между разработчиком, который использует только базовые возможности Cursor, и разработчиком, который использует правильные плагины, может составлять часы работы каждый день.
Главная проблема AI-кодинга
Большинство ИИ-моделей умеют писать код.
Но писать код и разрабатывать продукт — разные вещи.
Обычно происходит так:
- разработчик пишет запрос;
- агент сразу начинает генерировать код;
- через несколько файлов теряется контекст;
- появляются дублирования;
- тесты отсутствуют;
- архитектурные решения принимаются на ходу
Проблема не в модели.
Проблема в отсутствии процесса.
ИИ отлично пишет код, но без правильных инструкций часто работает как очень быстрый джуниор-разработчик.
Почему плагины решают эту проблему
Хороший плагин не делает модель умнее.
Он заставляет её работать по правильному процессу.
Вместо:
"Напиши фичу"
агент начинает думать так:
- Понять задачу.
- Уточнить требования.
- Составить спецификацию.
- Получить подтверждение.
- Создать план реализации.
- Написать тесты.
- Реализовать код.
- Провести ревью.
- Проверить результат.
Именно такой подход используют сильные инженерные команды.
Теперь этот процесс можно встроить прямо в Cursor.
Плагин, который я использую каждый день — Superpowers
В своей работе я активно использую Superpowers от Jesse Vincent. Это один из самых популярных плагинов для AI-разработки, который уже поддерживается в Cursor, Codex, Claude Code, Gemini CLI и других инструментах.
Самая интересная идея Superpowers заключается в том, что он добавляет агенту набор инженерных навыков (skills), которые автоматически активируются в нужный момент. Вместо мгновенного написания кода агент сначала проходит через этап проектирования и планирования.
Фактически Superpowers превращает ИИ из генератора кода в полноценного участника команды разработки.
Что дает Superpowers на практике
1. Обязательное планирование
Одна из главных причин технического долга — отсутствие плана.
Когда задача сложная, агент сначала помогает сформулировать спецификацию, уточняет детали и предлагает архитектуру решения. Только после согласования начинается разработка.
Это позволяет избежать ситуации, когда через несколько часов оказывается, что вся реализация была построена на неверных предположениях.
2. Настоящий TDD
Большинство AI-инструментов заявляют поддержку тестирования.
На практике они часто пишут код, а тесты добавляют потом.
Superpowers делает наоборот:
- сначала тест;
- затем минимальная реализация;
- затем рефакторинг.
Плагин явно продвигает подход RED → GREEN → REFACTOR.
Для больших проектов это критически важно.
3. Работа через подагентов
Одна из самых сильных возможностей — Subagent Driven Development.
Вместо одного агента разные части задачи могут выполняться отдельными подагентами с независимой проверкой результатов. После выполнения происходит дополнительное ревью соответствия плану и качеству кода.
Это особенно полезно для:
- крупных фич;
- рефакторинга;
- миграций;
- работы с несколькими сервисами одновременно.
4. Автоматическое код-ревью
Многие разработчики забывают про ревью собственного кода.
ИИ тоже.
Поэтому Superpowers включает отдельные навыки для проверки качества реализации перед завершением задачи.
На практике это помогает ловить:
- нарушения архитектуры;
- лишнюю сложность;
- потенциальные баги;
- несоответствие первоначальному плану.
5. Структурированная работа с Git
Еще одна полезная возможность — использование отдельных worktree и веток для реализации задач. Плагин может включать этот процесс в общий workflow разработки.
Это особенно полезно в командах и при работе над несколькими фичами параллельно.
Почему это важно именно для Cursor
Cursor становится главным инструментом разработки для многих стартапов.
Но сам по себе Cursor — это платформа.
Настоящая сила появляется тогда, когда поверх модели добавляется правильный процесс.
Сегодня многие разработчики концентрируются на выборе модели:
- Claude;
- GPT;
- Gemini;
- Grok.
Но зачастую больший прирост продуктивности дает не новая модель, а правильный workflow.
Именно поэтому вокруг Cursor активно развивается экосистема плагинов и агентных методологий.
Что изменилось в моей работе
После перехода на Superpowers я заметил несколько изменений:
- меньше импульсивного кодинга;
- меньше переписываний готовых фич;
- более предсказуемые результаты от агента;
- меньше багов после рефакторинга;
- лучшее соблюдение архитектуры проекта.
Самое важное — агент перестал «угадывать», что я хочу получить.
Теперь он сначала помогает сформулировать решение, а уже потом пишет код.
Вывод
Будущее разработки — не просто более мощные модели.
Будущее разработки — это комбинация:
- сильной модели;
- правильного процесса;
- качественных плагинов.
Cursor уже дает отличный фундамент для AI-разработки.
Но именно плагины вроде Superpowers превращают его из умного редактора кода в полноценную инженерную систему.
Если вы до сих пор используете Cursor только как автокомплит, вы используете лишь небольшую часть его возможностей.
В 2026 году выигрывают не те разработчики, которые пишут больше кода.
Выигрывают те, кто умеет правильно управлять своими AI-агентами.
Всем хороших комитов❤️
сам плагин https://github.com/obra/superpowers
тг канал - https://t.me/matchpoint8
Share
