Mejores prácticas para el cursor 2.0: Adaptándose a la Economía de Tokens

Con el cambio de Cursor a un modelo de precios por tokens y la rápida madurez de los flujos de trabajo con agentes IA, la forma en que interactuamos con asistentes de codificación está cambiando. Ya no se trata solo del prompt sino de gestionar el contexto y optimizar el uso de tokens para mejorar precisión y costes.

Contexto y gestión de tokens

Cada archivo que el modelo lee consume tokens. Controlar lo que el agente ve es la forma más efectiva de ahorrar y obtener respuestas de mayor calidad.

1. Desactivar MCPs inactivos. Apagar los Model Context Protocol que no se estén usando evita consumo de contexto innecesario y distracciones con información irrelevante.

2. Refactorizar archivos grandes. El código modular es más amigable con modelos LLM. Dividir archivos extensos en componentes o utilidades reduce el overhead de contexto y acelera la generación de código.

3. Silenciar el ruido. No alimentes al agente con logs de terminal completos. Cuando falle una build, copia solo el mensaje de error o el stack trace relevante. Ahorrarás tokens y evitarás que el modelo se pierda en datos ruidosos.

4. Ignorar lo irrelevante. Configura correctamente archivos de exclusión como .cursorignore para evitar que el agente lea grandes JSON u otros ficheros que no aportan a la solución.

Flujo de trabajo e interacción

Cómo hablas con el agente es tan importante como lo que pides.

5. Ser específico con @ menciones. No hagas que la IA adivine. Etiqueta archivos concretos para acotar el alcance y crear búsquedas RAG focalizadas que reduzcan alucinaciones.

6. Primero especificación o test. Define el criterio de finalizado antes de empezar. Adopta TDD: pide al agente que escriba un test que falle según los requisitos y después que implemente el código para pasarlo. Esto establece métricas de éxito claras.

7. Dividir tareas complejas. Los LLMs se degradan conforme crece el contexto. Separa Construir la API y Construir la UI en hilos diferentes para mantener el contexto fresco y evitar confusiones por snippets antiguos.

Resolución de problemas y estrategia

Cuando la IA se atasca, cambia de táctica.

8. Rechazar para refinar. No arregles a mano el mal código generado si quieres aprender dentro de la sesión. Usa la función Rechazar para obligar al modelo a autocorregirse y explicar por qué falló la primera aproximación.

9. Estrategia Reset. Si un bug persiste, para. El contexto probablemente esté contaminado. Vuelve al primer prompt, edítalo con más detalles y reenvíalo usando la lógica de continuar y revertir.

10. Emparejar modelo con tarea. No uses un martillo para un clavo. Para tareas repetitivas o fixes simples emplea modelos rápidos. Para arquitectura compleja y lógica profunda usa modelos de alta gama. Esto ahorra tiempo y tokens.

Aplicando estas prácticas en Q2BSTUDIO

En Q2BSTUDIO como empresa de desarrollo de software y aplicaciones a medida aplicamos estas recomendaciones para ofrecer soluciones eficientes y rentables. Somos especialistas en software a medida, aplicaciones a medida, inteligencia artificial e ia para empresas, además de servicios de ciberseguridad y pentesting para proteger tus proyectos. Si necesitas soluciones personalizadas contamos con experiencia en servicios cloud aws y azure y en servicios inteligencia de negocio con Power BI para transformar datos en decisiones.

Si quieres profundizar en cómo integrar agentes IA en tus procesos o desarrollar software a medida con control de costes por tokens visita nuestra página de software a medida y aplicaciones a medida y conoce nuestras capacidades de inteligencia artificial para empresas. También ofrecemos consultoría en automatización de procesos, agentes IA y proyectos de Business Intelligence con power bi para mejorar la eficiencia operativa.

En resumen, la eficiencia en la era de la IA no es solo velocidad sino precisión y control del contexto. Gestionando tokens como un recurso y aplicando buenas prácticas obtendrás mejor código gastando menos. ¿Cómo estás adaptando tu flujo de trabajo a estos nuevos agentes IA y economías de tokens? En Q2BSTUDIO podemos ayudarte a implementarlo.