Мені здається, що я занадто зневажливо поставився до нового кодування Composer-1 від Cursor LLM. Звичайно, це строго гірше, ніж GPT-5 High Effort і GPT-5-Codex, і тому в цьому сенсі, коли я архітектурую і впроваджую важливі кодові проекти, я не бачу для цього місця в своїх робочих процесах. З іншого боку, він надзвичайно швидкий (цікаво, як вони це зробили; вони використовують обладнання Groq або Cerebras? це тому, що модель така маленька і ефективна? не впевнений), і тільки це відкриває безліч нових робочих процесів і робочих технік, коли код не настільки критично важливий, або коли ви починаєте новий проект і вам не потрібно турбуватися про те, що ви зламаєте існуючий код. Це також набагато, набагато дешевше в порівнянні з будь-яким смаком GPT-5. Поєднання набагато швидшого та набагато дешевшого створює деяку якісну різницю в тому, як можна використовувати модель, яку я раніше не до кінця оцінив. Коли вартість ітерації настільки низька як з точки зору часу, так і з точки зору грошей, ви можете повторювати ітерації набагато більше разів. Це знижує значення «одноразової правильності»; тобто здатність такої моделі, як GPT-5 Pro, правильно виконати навіть складне завдання кодування з першого разу без багів (хоча навіть ця модель часто зазнає невдачі на цьому дуже жорсткому тесті). Але якщо ви можете замкнути цикл налагодження та швидко передати помилки/попередження назад у модель, а кожен раунд ітерації займає від 20 секунд до хвилини (замість 5-10 разів довше, принаймні використовуючи GPT-5 з великими зусиллями), то ви зможете швидко вирішити всі недбалі помилки, які він робить з першого разу (або навіть другого, третій, або четвертий раз) і все одно закінчити з робочим кодом швидше, ніж ви могли б з GPT-5. Якщо ви розробляєте щось у браузері, ви тепер дійсно можете замкнути цикл за допомогою нової вкладки браузера Cursor, яка, безумовно, є найкращою реалізацією такого роду речей, яку я бачив у будь-якому інструменті кодування (вона на багато миль випереджає використання Playwright MCP від Codex або Claude Code!). Сьогодні я з великим ефектом використовую цю підказку: «Використовуйте вкладку браузера, щоб систематично досліджувати цю програму та використовувати інтерфейс природним чином; поки це відбувається, стежте за БУДЬ-ЯКИМИ попередженнями або помилками в консолі розробника. Коли ви побачите один, почніть інтерактивну та ітеративну діагностику та виправлення помилок і проблем, а потім оновіть програму та переконайтеся, що помилку або попередження повністю вирішено. Виправляючи речі, зосередьтеся на визначенні справжньої основної причини помилки, а не на застосуванні фальшивих «пластирних» виправлень!» Однак цей підхід дійсно зазнає невдачі на етапах концепції та планування, коли ви з'ясовуєте те, що зробити та як найкраще реалізувати це на високому рівні. Там відсутність глибокого мислення та дослідження може відправити вас на поганий шлях, з якого важко оговтатися. Це стає набагато очевиднішим, коли завдання, над яким ви працюєте, далеко відхиляється від «різноманіття даних» звичайних завдань з кодування. Якщо ви створюєте ще один простий сайт CRUD, то ви, швидше за все, його не помітите. Якщо ви намагаєтеся ступити на новий ґрунт у симуляції штучного життя або чогось дивного на кшталт цього, ви часто це помітите. Але є хороший гібридний підхід, який працює дуже добре: поєднання найрозумнішої моделі для планування з цими швидкими та дешевими моделями для прокручування ітерацій. Отже, використовуйте GPT-5 Pro в програмі браузера, щоб придумати свій план і початкову реалізацію, а потім вставте це в Cursor і почніть ітерувати, виправляти та вдосконалювати. Він набагато краще модифікує існуючий міцний фундамент, ніж викладає сам фундамент. Де все це дійсно яскраво, так це коли ви граєте та досліджуєте щось веселе в новому проекті, де немає дедлайнів чи очікувань. У цьому контексті швидкість дійсно змінює правила гри. Це нагадує мені старе дослідження, проведене IBM на початку 80-х, в якому розглядалася затримка в комп'ютерних системах, які виявили, що коли затримка опускається нижче якогось магічного рівня, наприклад, 50 мс, ви отримуєте великі зміни в поведінці, тому що людський мозок сприймає, що він має справу з «живою системою». І, навпаки, коли затримка перевищує навіть напрочуд скромний рівень, наприклад, 500 мс, ви отримуєте набагато менше залучення, і це психологічно обтяжує та засмучує. Коли затримка зростає до кількох секунд або більше, люди, як правило, подумки перевіряють, і їм стає важко залишатися залученим. Бачити, як модель кодування реагує за лічені секунди і робить шквал із 10 редагувань менш ніж за 15 секунд, — це зовсім інший досвід, ніж чекати 5 хвилин, поки GPT-5 докладає великих зусиль, щоб методично щось прокрутити. ...