Найкращий AI для розробників/програмістів у 2026 році. Огляд Cursor AI

Спостережувана нами трансформація підходів до веб-розробки та програмування зумовлена неухильним розвитком систем штучного інтелекту (ШІ) та мовних моделей LLM. Зростаючі зміни не обмежуються появою простих підказок при кодуванні або скороченням повторюваних операцій, а мають концептуальне значення, оскільки помічник ШІ перебирає на себе все більше функцій людини-програміста. Виникають питання контролю, меж і розмежувань, коли потрібно вирішувати, які завдання краще залишити людині, а які передати роботу, і наскільки йому можна довіряти. Спробуємо розібратися в цих питаннях на прикладі розгляду популярного редактора коду Cursor AI. 

Розвиток ринку AI-асистентів для програмування

Ще недавно відповіді на всі свої питання веб-розробники шукали в мегабайтах  розрізненої документації, репозиторіях GitHub і обговореннях на форумі Stack Overflow. З появою ChatGPT фокус дещо змістився, і помічник ШІ все частіше став використовуватися для вирішення завдань генерації коду, оптимізації та налагодження.

Ринок швидко відреагував на такі запити і зараз у світі налічується вже кілька сотень інструментів веб-розробки з ШІ. За даними опитування Pragmatic Engineer, проведеного в 2025 році, 85,3% респондентів використовують у своїй роботі хоча б один інструмент веб-розробки з інтегрованим AI-асистентом (див. скріншот).  

Інше опитування Pragmatic Engineer представило список найпопулярніших інструментів з інтегрованим ШІ (див. скріншот). Перші три позиції в ньому посіли GitHub Copilot, ChatGPT і Cursor AI для програмування. Варто зазначити, що до 2025 року лідирував ChatGPT, а тепер його обігнав GitHub Copilot — спільний проєкт GitHub і Open AI, який був запущений всього чотири роки тому. Що стосується Cursor AI, то це ще більш молодий продукт американської компанії Anysphere 2023 року випуску, який сьогодні семимильними кроками набирає популярність.  

Виділимо найбільш загальні, заявлені творцями ai-асистентів функції, які дають їм переваги при використанні в середовищі IDE (Integrated Development Environment):

Підвищення продуктивності при кодуванні. Це забезпечується за рахунок скорочення часу на вирішення повторюваних завдань кодування – ШІ-помічники генерують шаблонний код, загальні функції та інші стандартні елементи.
Поліпшення якості коду. Це досягається за рахунок використання об'ємних бібліотек шаблонних рішень і функцій, що дозволяє ai-асистентам пропонувати варіанти оптимізації коду, виявляти потенційні помилки і перевіряти код на відповідність стандартам кодування на ранніх стадіях розробки.

Скорочення перемикань контексту. У нових інструментах всю необхідну інформацію для програмування можна отримати у вікні редактора, що виключає необхідність підключення додаткових джерел даних і, відповідно, зменшує ступінь розумової втоми людини.

Прискорене навчання програмуванню. Ця функція корисна для прискореної підготовки початківців-розробників, які ще невпевнено почуваються «в тілі коду». Завдяки підказкам ШІ-помічників вони, як правило, в рази швидше освоюють потрібну мову та/або основи програмування, скорочуючи ресурси компанії на підготовку кадрів.  

Автоматизація процесу документування коду. Це одна з найважливіших функцій, що дозволяє в автоматичному режимі генерувати документацію та контекстні коментарі на основі створеного коду.  

Що таке Cursor AI

Курсор AI – це редактор коду на основі Visual Studio Code, який об'єднав в собі інструментарій і звичний інтерфейс традиційних інтегрованих середовищ розробки IDE з можливостями ШІ. Тобто, по суті, cursor ai – це альтернатива vscode.

Редактор cursor ai має низку таких характеристик і можливостей:

• Підтримка безлічі LLM-моделей ШІ – GPT-4o, Anthropic, Claude 3.7, Sonnet, DeepSeek-R1 та ін. з можливістю їх перемикання;
• Автоматизація завдань обробки коду за допомогою вбудованих AI-агентів;
• Підтримка декількох режимів AI-чату (agent, ask, plan, custom);
• Розмовний інтерфейс;
• Підтримка роботи агентів AI у фоновому режимі;
• Візуальні функції чату (таблиці Markdown, діаграми Mermaid);
• Пам'ять проектів;
• Настроювані глобальні та проектні правила генерації коду;
• Інтеграція з сервером MCP (Model Context Protocol); 
• Автоматичне індексування кодової бази проекту для генерації контекстно-залежних підказок;
• Підтримка моделі Composer для управління змінами у всіх файлах проекту;
• Підтримка Jupyter Notebook;
• Підтримка всіх популярних мов: Python, JavaScript, Java, C++, Go, Rust, HTML, PHP та ін.

Продемонструємо основні методи роботи та приклади вирішення деяких найбільш типових завдань з обробки коду за допомогою cursor ai, тобто розглянемо, як ним користуватися.

Настроювані робочі процеси

Будь-який проект має специфічні лише для нього параметри та інструкції, що визначають спосіб іменування, стилі, шаблони та інші характеристики коду. Тому перед початком роботи необхідно встановити необхідні налаштування. Для цього в курсорі ai передбачено наявність правил рівнів проекту, користувача, агента та системи (див. скріншот).

Задані налаштування зберігаються у файлах конфігурації, розміщених у каталозі .cursor/rules. Це гарантує відповідність згенерованих підказок і пропозицій редактора архітектурі та угодам проекту.

Робота з великою кодовою базою

Як уже зазначалося, ai редактор виконує індексування всієї кодової бази проекту, що дозволяє йому аналізувати весь репозиторій в контексті – каталоги, файли, шаблони тощо; генерувати підказки і рефакторити код на основі контекстної залежності всіх частин проекту.

З метою оптимізації та скорочення використання токенів, розробник може посилатися в командному рядку на важливі бібліотеки, каталоги та файли, направляючи ресурси ai асистента на вирішення вузьких завдань в межах певних частин коду. Це можна робити за допомогою символу @, після якого зазвичай вказується ім'я потрібного об'єкта файлової системи (див. скріншот нижче).

AI-автодоповнення та генерація коду

Редактор може значно спростити кодування за допомогою інтелектуальних підказок автодоповнення. Від простих підказок вони відрізняються тим, що передбачають не один символ або навіть рядок коду, а цілі блоки коду в контексті виконуваного завдання.

Наприклад, коли ми ввели символи «const total =», AI-асистент автоматично доповнив решту вмісту, виконавши обчислення результатів підсумовування та перебір списку (див. скріншоти). 

Для прийняття запропонованої AI-асистентом підказки ми натиснули клавішу Tab, і підказка була негайно застосована в коді.

Рефакторинг і пошук помилок

Можливості програми дозволяють шукати помилки і вносити зміни одночасно в декілька файлів проекту.

Наприклад, ми природною мовою попросили, щоб AI-асистент перейменував загальну функцію в межах всього репозиторію. В результаті були проскановані всі файли, оновлено ім'я функції та відредаговано імпортовані файли.

Під час процесу обробки коду програма періодично відображала всі файли, що зачіпалися, і вносилися в них зміни, і виводила запити на їх підтвердження. За допомогою одного кліка можна було відхиляти або приймати будь-яке з них. Остаточні зміни у файлах були застосовані одночасно і за одну дію. Після внесення всіх правок, програмою в автоматичному режимі була виконана перевірка внесених змін (див. скріншот).

Ми підкреслюємо, що завдання для AI-помічника було сформульовано без використання символьних команд типу @xxx, як це зазвичай робиться в інших AI-редакторах. Завдання було описано природною людською мовою. В результаті ми отримали наочний і контрольований масовий рефакторинг коду (див. скріншот).

Cursor AI для різних типів розробників

Творці AI-редактора прагнули зробити його багатофункціональним інструментом для використання на всіх рівнях веб-розробки. Наскільки їм це вдалося, можна оцінити тільки на практиці. Розглянемо особливості його використання окремо для кожного рівня.

Frontend-розробка

Це, на наш погляд, найбільш переважне застосування Cursor-а, оскільки все в ньому максимально адаптоване до роботи з frontend частиною коду проекту. Наприклад, функції інтеграції користувацького інтерфейсу UI і дизайну підтримуються базовими LLM-моделями продукту, і тому підключення додаткових моделей не потрібно. Крім того, програма підтримує шаблони відомих хмарних графічних інструментів UI/UX для дизайну інтерфейсів, наприклад, таких як Figma, що спрощує його застосування для фронтенду.

Практика розробки веб-додатків показала наступні результати використання Курсора для frontend-а:

Швидке прототипування. Це прискорює ітерації проектування і робить більш гнучким цикл розробки додатка.

Висока швидкість кодування. Забезпечується за рахунок швидкої генерації шаблонного коду, ефективного вирішення рутинних завдань програмування, налаштування базових компонентів. Цьому також сприяє безшовна інтеграція підказок коду в реальному режимі часу.

Зниження порогу доступності для початківців-розробників. Впоратися з невеликими проектами тут може навіть малодосвідчений фахівець, причому за коротший час. Крім того, це сприяє зростанню професійного рівня розробника шляхом поповнення знань за рахунок підказок і пропозицій ШІ-асистента.

Отримання якісних характеристик колірних схем та деяких інших аспектів стилів. Це досягається за рахунок використання додаткових LLM-моделей з мультимодальними можливостями (текст + зображення). Також цьому сприяє можливість експорту CSS-коду з хмарних редакторів для забезпечення узгодженості стилів. 

Невисока точність інтерпретації розмірів і розташування елементів зображення. Ця проблема, найімовірніше, викликана недосконалістю LLM-моделей, а не недоліком редактора, хоча це не змінює справи.  

Наявність обмежень при роботі з розширеними функціями бібліотек. Іноді редактор може «не знати» про всі властивості деяких елементів бібліотек, хоча вони прописані в документації. Це свідчить про недостатню обізнаність ШІ про базові функції бібліотек через недостатній рівень навчання моделей. 

За відсутності жорстко встановлених правил Cursor може «відходити» від традиційних підходів до програмування. Це проявлялося, наприклад, в ігноруванні кешу запитів React і існуючих хуків. Натомість редактор для кожного запиту створював нових API-клієнтів. В результаті подібних «рішень», ШІ часто генерує одноразові компоненти, що призводить до непослідовності створюваного коду і складності його подальшої підтримки.    

Неповне очищення коду. Дуже часто редактор не очищає код від застарілих елементів і файлів, для яких були згенеровані заміни, що призводить до неухильного зростання рівня його «забрудненості».

Непослідовність у застосуванні правил стилізації. ШІ редактор питання стилізації вирішує сумбурно – в одному випадку вбудовує стилі в компонент, в іншому – у файл стилів. В результаті, це призводить до хаотичності кодової бази, що вимагає її подальшої рефакторингу в ручному режимі.   

Для того щоб зменшити вплив зазначених недоліків Курсора, його слід оптимізувати для фронтенд-розробки. Оптимізація може полягати в наступному:

• Перед початком робіт над проектом встановити проектні угоди шляхом завдання правил на рівні проекту і системи (глобальні правила). Це обмежить ШІ у виборі дій і змусить працювати строго за заданими параметрами.
• Вибір LLM-моделей повинен здійснюватися залежно від складності завдань – частина з них може бути вирішена на базовому рівні, інші тільки при підключенні моделей логічного рівня.
• Прагнути до сегментації та модульної організації коду. Потрібно, щоб редактор генерував код невеликими блоками. Це сприятиме кращому розумінню роботом контексту завдань, а отже, отриманню більш якісного коду.
• Потрібно частіше вносити зміни в головну гілку розробки системи контролю версій. Це пов'язано з більш високими темпами розробки в порівнянні з традиційними методами.
• Проведення регулярних перевірок кодової бази для виявлення архітектурних невідповідностей.

Backend-розробка

Ця частина розробки завжди викликала труднощі у разі використання ШІ-редакторів для створення логіки проекту. Наприклад, інструменти Lovable і Bolt «входять у ступор», коли справа стосується генерації бекенду. В результаті, отримати якісно реалізовану логіку проекту часто буває неможливо. 

З появою таких інструментів ШІ, як AI Cursor і Windsurf, ситуація дещо змінилася. Тепер, нарешті, стало можливим створити весь код проекту, перебуваючи «всередині» редактора. Однак залишаються невирішеними суттєві проблеми, спільні для всіх AI-редакторів. Ось деякі з них:

•   Генерована логіка не завжди ефективна і розподіляється по дуже великій кількості файлів;
•   У процесі генерації коду виникають непередбачувані зміни, які складно відстежувати;
•   Потрібен постійний контроль якості коду в «ручному» режимі.

Крім того, при використанні зовнішніх бекенд-сервісів потрібне складне ручне налаштування і необхідність роботи з користувацькими API. Ця проблема викликана необхідністю узгодження інтерфейсів ШІ редактора і бекенд-платформи за допомогою її API. На сьогоднішній день вона вирішується за рахунок використання протоколу контексту моделі MCP для зв'язку із зовнішнім сервісом. При цьому для стабільної роботи backend-частини проекту важливе передбачуване серверне середовище, тому на практиці часто використовують хостинг тарифи для розробки, адаптовані під завдання веб-розробки. Тут він виступає в ролі транслятора, забезпечуючи «безшовну» взаємодію курсору ai і бекенд-сервісу.

У цьому випадку розробка буде проходити приблизно за таким сценарієм:

• Усередині редактора розробник формує опис додатка;
• AI-асистент генерує код фронтенду;
• За допомогою механізму MCP AI-помічник в автоматичному режимі створює БД, налаштовує аутентифікацію, конфігурує сховище. 

MCP-сервери зазвичай створюються, налаштовуються і підтримуються самими бекенд-сервісами. Прикладом тут може служити відома BaaS-платформа бекенду Appwrite, яка пропонує готове рішення для стека: AI-редактор + сервер MCP + бекенд-платформа. При цьому редактор, звичайно ж, повинен підтримувати MCP, як у випадку Cursor ai.   

Однак це рішення має ряд істотних недоліків:

• Прив'язаність більшої частини функціоналу до певної хмарної платформи;
• Невисока швидкість роботи через нагромадження інтерфейсів і технологій;
• Велика витрата LLM-токенів через необхідність підключення дорогих логічних моделей;
• Не вирішуються суттєві проблеми використання ШІ-інструментів для генерації коду.

Пошук шляхів поліпшення ситуації привів розробників до ще одного рішення, яке, на наш погляд, має всі шанси на успіх. Суть його полягає у створенні бекенду для розробників, спочатку орієнтованого на пряму інтеграцію з ШІ-редактором коду. Такий інструмент не вимагає зовнішньої панелі управління і складного налаштування. На його виході з'являється файл формату YAML, що містить всю необхідну логіку проекту. Він визначає базовий шаблон бекенду. Файл підключається у вікні ai редактора Cursor, після чого запускається процес генерації бекенду для додатка.

Для коректної роботи такого підходу важливе значення має передбачуване серверне середовище, тому на практиці подібні рішення часто розгортаються на Windows VDS, без необхідності ускладнювати існуючу інфраструктуру.

В результаті, на виході cursor ai створюється файл формату YAML, який містить опис бекенду з деякими пропозиціями щодо поліпшення коду, в основному це стосується політики доступу. Після перегляду і затвердження всіх правок, фронтенд додатка зв'язується з реальним бекендом.

Переваги підходу:

• Відсутність громіздкого інтерфейсу без коду;
• ШІ отримує структурований контекст для створення коду;
• Зміни, що вносяться AI-асистентом, завжди коректні;
• Логіка чітко визначена і не розкидана по всьому проєкту;
• Повний контроль розробника над процесом формування коду;
• Висока швидкість роботи через відсутність додаткових інтерфейсів між сервісами;
• Необхідна лише базова LLM-модель Claude Sonnet 3.5;
• Скорочення використання LLM-токенів до 80-90%.

Один з таких інструментів з відкритим вихідним кодом під назвою Manifest реалізований на платформі Github. Він підтримує основні функції бекенду, завантаження файлів, аутентифікацію, користувацькі хуки та багато іншого.

Порівняння Cursor AI з конкурентами

Проведемо порівняльний аналіз низки експлуатаційних характеристик і можливостей лідерів списку найпопулярніших AI-інструментів для редагування коду. У таблиці 1 наведено результати їх порівняння. 

Таблиця 1. Порівняльний аналіз найкращих AI-інструментів для редагування коду.

У таких сценаріях розробники нерідко виносять середовище виконання за межі локальної машини, використовуючи VPS / VDS для проектів, що спрощує масштабування і контроль ресурсів.

Плюси і мінуси Cursor AI

Сильні сторони

• Кращий контроль над поведінкою ШІ;
• Високий рівень «розуміння» кодової бази проекту;
• Широкі можливості використання розмовної мови;
• Контроль конфіденційності;
• Високий рівень спеціалізації.

 Обмеження та ризики

• Необхідність жорсткого контролю на всіх етапах використання;
• Високий поріг вхідності та тривалий час повного освоєння;
• Невисокий рівень інтеграції з іншими сервісами та інструментами;
• Загальні недоліки, властиві всім інструментам ai: непередбачуваність, шаблонність тощо.

Ціни та підписка Cursor AI в 2026 році

Cursor AI пропонує безкоштовний і платний плани використання на найближчий рік:

Hobby – безкоштовний, з тижневим тестовим періодом для функцій рівня Pro. З обмеженням кількості запитів і автозавершень. 

Pro – платний ($20 на місяць на одного користувача). З розширеними можливостями використання агентів і автозавершень, збільшені розміри контекстних вікон.

Pro+ – платний ($60 на місяць на користувача). Розширений варіант плану Pro з великим обсягом доступу до використання моделей ШІ.

Ultra – платний ($200 на місяць на користувача). Доступ до нових функцій і значно більша кількість доступних ресурсів у порівнянні з Pro.

Teams – платний для компаній ($40 на місяць на користувача). Аналітика. Доступ на основі ролей і налаштування конфіденційності на рівні компанії.

Enterprise – платний (індивідуальний підхід до визначення ціни). Розширені можливості адміністрування та управління моделями ШІ. Аудит коду та підтримка.

Чи варто використовувати Cursor AI розробнику в 2026 році

Як показала наведена нами статистика, вже майже не залишилося команд розробників, які б не використовували AI редактори у своїй повсякденній роботі, причому Курсор ai серед лідерів. І цей процес вже не зупинити.

Незважаючи на загальні недоліки, властиві всім інструментам ШІ, їх застосування у веб-розробці дозволяє значно збільшити продуктивність кодування і, відповідно, підвищити ефективність реалізації проекту, чим не може знехтувати жодна компанія або авторський колектив розробників.

Однак якість коду і можливість його довготривалої підтримки будуть залежати від виконання ряду умов:

• Попередня установка обмежувальних параметрів роботи ШІ за допомогою правил рівня проекту і системи;
• Жорсткий контроль якості генерованого коду на всіх етапах робіт;
• Постійне підвищення рівня підготовки фахівців.

Лише при дотриманні наведених умов Cursor та інші ai редактори допоможуть створити ефективний код для продакшену. В іншому випадку, на виході ви отримаєте посередній, непридатний для довгострокової підтримки хаотичний код.