Cursor AI: reglas, contexto y workflow productivo para equipos

Cursor puede acelerar mucho, pero tambien puede meterte deuda tecnica a velocidad turbo si no defines reglas de uso.

La pregunta no es “que tan bueno es Cursor”, la pregunta es como lo integras a tu proceso de ingenieria.

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1) Regla base: IA como asistente, no como piloto automatico

Define explicitamente que cosas puede hacer Cursor y que cosas requieren validacion humana obligatoria.

Ejemplo de politica:

permitido: boilerplate, refactors locales, tests iniciales,
validacion humana: arquitectura, seguridad, migraciones, cambios cross-cutting.

2) Contexto minimo para respuestas utiles

Antes de pedir cambios grandes, dale contexto:

objetivo de negocio,
archivo/capa afectada,
restricciones tecnicas,
criterio de aceptacion.

Sin contexto, la IA optimiza para “cierre rapido”, no para calidad sostenible.

3) Workflow recomendado (4 pasos)

Definir tarea en 3-5 bullets.
Pedir propuesta pequena (no reescritura total).
Revisar diff con checklist tecnico.
Ejecutar tests/build antes de merge.

4) Prompt template util

Contexto:
- Proyecto: <stack>
- Objetivo: <resultado>
- Restricciones: <no romper X, no agregar deps, etc>

Tarea:
Propone el cambio minimo necesario en estos archivos: <paths>

Salida:
1) plan corto
2) patch propuesto
3) riesgos
4) pruebas sugeridas

5) Anti-patrones en equipos

aceptar cambios sin entender diff,
abrir PR gigante generado por IA,
no registrar prompts utiles,
ignorar errores de tipos/tests “porque compila despues”.

6) Integracion con Git y review

Cursor funciona mejor si se combina con:

convenciones de commit claras,
PR pequenos,
checklist de review.

7) Metrica de exito real

No midas solo lineas generadas. Mide:

lead time por tarea,
defectos post-merge,
tiempo de review,
retrabajo.

Si sube velocidad pero sube retrabajo, no estas mejorando.

Cierre

Cursor bien usado aumenta throughput. Cursor mal gobernado multiplica deuda. La diferencia esta en reglas, contexto y disciplina de equipo.