Programación

Define esquemas, activa el modo de salida estructurada que documente tu proveedor, valida siempre en servidor y trata los rechazos como eventos de primera clase—fundamental cuando los regex sobre texto libre son demasiado frágiles en producción.

Las Project Rules de Cursor son archivos Markdown o `.mdc` dentro de `.cursor/rules`, versionados en git e inyectados en el Agent según frontmatter (`description`, `globs`, `alwaysApply`). Sirven para arquitectura, zonas delicadas o plantillas repetibles; Cursor documenta cuatro tipos de aplicación más AGENTS.md como alternativa ligera.

Construye y mantiene índices semánticos de un codebase para que asistentes de codificación de IA puedan retrieve contexto relevante: relaciones de archivos, uso de símbolos, decisiones históricas sin re-parsear el codebase completo en cada query. Codebase indexing es esencial para codebases grandes donde límites de context window previenen alimentar el codebase completo al modelo.

Construye pipelines de retrieval-augmented generation que fundamentan las respuestas del modelo en tus propios documentos en lugar de conocimiento genérico de training. Una implementación de RAG cubre ingestión de documentos, chunking semántico, embedding, almacenamiento vectorial, búsqueda híbrida, reranking y síntesis de respuesta: para que los asistentes respondan desde tus datos con fuentes citadas.

Bloquea expectativas de API entre servicios usando consumer-driven contracts para que cuando un equipo cambia su implementación, falla en CI en lugar de durante un deployment de producción Coordinado. Contract testing previene el patrón común de fallo de integración donde ambos lados de una API parecen trabajar en aislamiento pero rompen cuando se conectan en producción.

Ejecuta cambios de refactoring en pasos pequeños y respaldados por pruebas para que el comportamiento se preserve mientras la estructura mejora. Cada operación de refactoring: rename, extract, inline, move es validada por la suite de pruebas antes de proceder a la siguiente, previniendo el patrón común de refactoring en regresiones comportamentales sutiles que solo se detectan en producción.

Da forma a superficies de API REST o RPC con modelado consistente de recursos, respuestas de error predecibles, endpoints de lista paginados y una política de deprecación explícita antes de que la implementación te encasille en contratos costosos de cambiar. Un buen diseño de API previene breakage de clientes, reduce carga de soporte y hace las adiciones de funcionalidades menos disruptivas.

Ejecuta un plan de implementación pre-escrito en orden disciplinado, deteniéndose en puntos de control definidos para verificar supuestos antes de avanzar. Esta habilidad previene el patrón común de desviarse del plan silenciosamente cuando la realidad prueba que está equivocado, y crea oportunidades naturales de corregir el rumbo antes de que errores pequeños se compounding en rework grande.

Impulsa el desarrollo mediante ciclos red-green-refactor donde escribes una prueba fallida que nombra el comportamiento deseado antes de escribir cualquier código de implementación. TDD produce pruebas que documentan la intención, detectan regresiones inmediatamente y fuerzan incrementos pequeños y verificables, haciéndolo especialmente valioso para funcionalidades complejas, correcciones de bugs con casos de fallo conocidos, y cualquier código que necesite una red de seguridad a largo plazo.