Автоматизация
Cursor Automations запускает облачных агентов в фоновом режиме — по расписанию или в ответ на события из GitHub, GitLab, Slack, вебхуков, Linear и других сервисов.
Автоматизации позволяют выполнять такие задачи, как поиск багов в недавних коммитах PR, углублённое ревью на наличие уязвимостей, триаж багов в Slack и составление сводки изменений в вашей кодовой базе по расписанию.
Начало работы
Создайте новую автоматизацию в Окне Agents, на странице cursor.com/automations, с помощью навыка /automate в сессии локального Agent или на основе шаблона в Cursor Marketplace.
Навык /automate позволяет описать нужный рабочий процесс простым языком. Cursor настроит триггеры, инструкции и инструменты автоматизации.
В любом случае:
- Выберите триггер, например запуск каждый час или при открытии pull request.
- Напишите промпт с инструкциями для автоматизации.
- Выберите необязательные инструменты, доступные Agent, например «Отправить в Slack», «Комментировать pull request» или инструменты из MCP.
- Выберите, нужен ли автоматизации один репозиторий, несколько репозиториев или не нужен ни один.
- Сохраните и активируйте автоматизацию.
На странице автоматизаций также доступны три Agent, управляемых Cursor:
- Bugbot проверяет pull request на баги и проблемы с качеством кода.
- Security Agents проверяют pull request и сканируют кодовые базы на уязвимости.
- Маршрутизация и одобрение PR направляет pull request ревьюерам и может одобрять изменения с низким риском.
Оплата
Автоматизации создают облачных агентов, а плата взимается в зависимости от использования облачных агентов. Подробнее см. в разделе тарифы на облачных агентов.
Поскольку автоматизации работают как облачные агенты, они используют максимальное поддерживаемое контекстное окно каждой модели. Переключателя контекстного окна нет.
Порядок тарификации зависит от области разрешений автоматизации:
- Принадлежит команде: Плата за использование списывается из пула использования команды. Автоматизации выполняются через общий сервисный аккаунт команды, поэтому использование отдельных пользователей не учитывается.
- Приватная: Плата за использование взимается с пользователя, создавшего автоматизацию.
- Видна команде: Плата за использование взимается с пользователя, создавшего автоматизацию, как и для приватной автоматизации.
Триггеры
Триггеры определяют, когда запускается автоматизация. У автоматизации может быть несколько триггеров: она запускается при срабатывании любого из них.
Для некоторых триггеров, например Slack или cron-расписаний, Cursor по умолчанию не использует репозиторий. Если автоматизация должна вносить изменения в код, укажите репозиторий или репозитории, в которых должны работать агенты. Для триггеров системы контроля версий необходимо указать один или несколько репозиториев.
Триггеры по расписанию
Триггеры по расписанию запускаются регулярно. Выберите один из готовых вариантов или укажите cron-выражение для точной настройки.
Триггеры по расписанию могут запускаться с задержкой, но не раньше указанного времени.
Триггеры контроля версий
Триггеры контроля версий реагируют на события pull request и push от подключённого Git-провайдера: GitHub, GitLab и Bitbucket Cloud. Подключите автоматизацию к одному репозиторию или инфраструктуре для нескольких репозиториев.
Каждый подключённый провайдер поддерживает основные триггеры pull request и push:
- Черновик открыт - Когда создаётся черновой pull request.
- Pull request открыт - Когда создаётся нечерновой PR или черновик помечается как готовый к ревью.
- В pull request отправлены изменения - Когда новые коммиты отправляются в существующий PR.
- Pull request смержен - Когда PR смержен.
- Push в ветку - Когда коммиты отправляются в определённую ветку вне pull request.
- Комментарий добавлен - Когда кто-то оставляет комментарий верхнего уровня в pull request.
GitHub поддерживает больше всего триггеров. GitLab и Bitbucket поддерживают перечисленные выше основные триггеры, а также несколько дополнительных, указанных в соответствующих разделах ниже.
Триггеры GitHub
GitHub — эталонный провайдер, поддерживающий все триггеры системы контроля версий. Помимо основных триггеров, он также поддерживает:
- Изменение метки pull request — когда определённая или любая метка добавляется в pull request или удаляется из него.
- Изменение метки задачи — когда метка добавляется в задачу, не являющуюся PR, или удаляется из неё.
- Завершение CI — когда проверка GitHub завершается в pull request или ветке.
- Комментарий к задаче — когда комментарий оставляется к задаче, не являющейся PR.
- Комментарий ревью PR — когда встроенный комментарий оставляется к диффу pull request.
- Отправка ревью PR — когда ревью отправляется со статусом «одобрено», «требуются изменения» или с комментарием.
- Обновление треда ревью — когда тред ревью в pull request помечается как решённый или нерешённый.
- Завершение запуска workflow — когда запуск workflow GitHub Actions завершается в pull request или ветке.
Cursor Marketplace включает шаблоны для триажа сбоев GitHub Actions и исправления комментариев ревью pull request.
Триггеры GitLab
Помимо основных триггеров GitLab поддерживает:
- Изменение метки pull request — когда метка добавляется в merge request или удаляется из него.
- Pull request одобрен — когда merge request получает одобрение.
Триггеры Bitbucket
Поддерживается только Bitbucket Cloud (bitbucket.org). Bitbucket Server и Data Center не поддерживаются. Помимо основных триггеров, доступны:
- Pull request одобрен — когда pull request получает одобрение.
В Bitbucket Cloud нет триггеров для меток pull request или встроенных комментариев ревью.
Триггеры pull request не запускаются для PR, открытых из форков. Такие запуски завершаются ошибкой «Fork pull requests not supported», поскольку ветка существует только в форке, а запуск внешнего кода с правами доступа репозитория небезопасен. Исключение — триггеры Pull request смержен: они всё равно запускаются, поскольку начинаются с коммита слияния. Чтобы обойти это ограничение, отправьте ветку в сам репозиторий и откройте PR оттуда.
Триггеры Slack
Триггеры Slack реагируют на события из интеграции Cursor со Slack.
Сейчас триггеры Slack видят только публичные каналы Slack.
- Новое сообщение в канале — когда сообщение отправлено в подключённый канал Slack. Без фильтра сообщений триггер срабатывает только для сообщений верхнего уровня. Добавьте ключевое слово или регулярное выражение, чтобы триггер также срабатывал на ответы в тредах.
- Реакция-эмодзи — когда кто-то добавляет к сообщению Slack определённый эмодзи.
- Создание канала — когда в вашем рабочем пространстве создаётся новый публичный канал Slack.
Вебхук-триггеры
Вебхук-триггеры создают приватный HTTP-эндпоинт для вашей автоматизации. Отправьте POST-запрос на этот эндпоинт, чтобы запустить выполнение. Вебхуки позволяют подключать автоматизации к внутренним системам, CI-конвейерам, инструментам мониторинга и другим сервисам.
Чтобы получить URL вебхука, сначала сохраните автоматизацию. После этого будут сгенерированы URL вебхука для вызова и API-ключ для аутентификации.
Триггеры Linear
Триггеры Linear срабатывают при событиях в интеграции Cursor с Linear.
- Задача создана — при создании новой задачи.
- Статус изменён — при изменении статуса задачи.
- Конец цикла — при завершении цикла Linear.
Триггеры Sentry
Триггеры Sentry срабатывают при возникновении событий, связанных с ошибками и задачами в вашем проекте Sentry. Используйте их, чтобы автоматически исследовать ошибки, выявлять корневые причины и предлагать исправления. Готовый пример доступен в шаблоне маркетплейса Investigate Sentry issues.
- Issue created — При создании новой задачи в Sentry.
- Issue updated — При изменении существующей задачи, например при обновлении статуса или назначения.
- Any issue event — Соответствует всем типам событий задач.
Триггеры PagerDuty
Триггеры PagerDuty запускаются при событиях, связанных с инцидентами, и позволяют автоматически классифицировать или даже устранять инциденты.
- Инцидент создан — когда создается новый инцидент.
- Инцидент подтвержден — когда инцидент подтверждается.
- Инцидент устранен — когда инцидент устранен.
- Любое событие инцидента — соответствует всем типам событий инцидента.
Инструменты
В Cursor Automations можно включить инструменты для расширения возможностей работы с GitHub, Slack, памятью, MCP и другими сервисами. Автоматизации также включают тот же базовый набор инструментов, что и другие облачные агенты. Подробнее см. в разделе Возможности облачного агента.
Создание pull request
Автоматизации с подключёнными репозиториями могут открывать pull request после внесения изменений в код, запрошенных в промпте автоматизации. Этот инструмент включён по умолчанию для всех автоматизаций.
Pull request создаётся для репозиториев, указанных в триггере системы контроля версий. Для других триггеров используются репозитории, указанные в инфраструктуре.
Комментарий к pull request
Публикует комментарии в указанном pull request. Поддерживает общие комментарии к ревью и встроенные комментарии к коду.
Если включить одобрения, Agent также сможет одобрять, запрашивать изменения и отклонять ревью. В противном случае он сможет только публиковать комментарии.
Запросить ревьюеров
Запрашивает ревьюеров для указанного pull request. Agent может ��спользовать git, память и другие инструменты, чтобы определить экспертов в нужной области.
Отправить в Slack
Отправляет сообщения в канал Slack. Можно указать конкретный канал или позволить Agent динамически выбрать любой канал.
При разрешении любого канала Cursor также предоставляет Agent доступ на чтение, необходимый для поиска доступных общедоступных каналов.
Обратите внимание: Agent получает доступ на чтение к общедоступным каналам, в которые он может отправлять сообщения.
Чтение каналов Slack
Предоставляет Agent доступ только для чтения списков и сообщений в публичных каналах Slack.
Используйте, когда Agent нужен дополнительный контекст перед ответом или созданием pull request.
Сервер MCP
Подключает сервер MCP (Model Context Protocol), чтобы Agent мог использовать внешние инструменты и источники данных.
При подключении сервера MCP Agent получает доступ ко всем инструментам, доступным на этом сервере. Подключайте только серверы, которым вы доверяете права доступа, необходимые вашей автоматизации.
Память
Память позволяет Agent читать и записывать постоянные заметки между запусками одной автоматизации. Используйте её для создания Agents, которые запоминают информацию и со временем совершенствуются. Каждая запись памяти хранится как именованная запись (MEMORIES.md по умолчанию) вне рабочей файловой системы Agent.
Память включена по умолчанию, но её можно отключить. Просматривать и редактировать память можно в интерфейсе настройки инструмента.
Agents могут удалять устаревшие файлы памяти во время запусков автоматизации. Вы также можете удалять файлы памяти в интерфейсе настройки инструмента.
Память сохраняется между запусками, поэтому её следует использовать с осторожностью, если ваша автоматизация обрабатывает недоверенные входные данные. Входные данные могут привести к появлению вводящих в заблуждение или вредоносных записей памяти, которые непреднамеренно повлияют на будущие запуски автоматизации.
Использование компьютера
Функция использования компьютера позволяет облачным Agent'ам, запускаемым автоматизациями, работать за компьютером так же, как разработчик. Это означает, что автоматизации могут управлять браузером, создавать скриншоты или записи либо использовать ваши внутренние сервисы. Эта функция по умолчанию включена для всех автоматизаций.
Чтобы использование компьютера было эффективным, убедитесь, что для вашей автоматизации настроена инфраструктура разработки. Когда вы хотите, чтобы Agent показал результат своей работы, добавьте в инструкции автоматизации запрос на демонстрацию. Например, попросите Agent'а приложить короткую запись экрана после изменения пользовательского сценария.
Настройки автоматизации
Модель
Вы можете выбрать модель, которую облачный агент будет использовать для автоматизации.
Репозитории
Выберите, нужен ли автоматизации репозиторий: ни одного, один или инфраструктура для нескольких репозиториев.
Параметр репозитория определяет контекст кодовой базы для каждого запуска:
- Без репозитория: Agent не клонирует код. Используйте этот вариант для рабочих процессов, которым нужны только Slack, MCP, вебхуки, Linear или PagerDuty. Он не может редактировать код или создавать pull request.
- Один репозиторий: Agent работает в одном репозитории и одной ветке. Используйте этот вариант, если автоматизация должна читать, проводить ревью или изменять код в одной кодовой базе.
- Инфраструктура для нескольких репозиториев: Agent работает с репозиториями в этой инфраструктуре. Используйте этот вариант, если задача охватывает несколько кодовых баз.
Для некоторых триггеров, например Slack или расписаний cron, Cursor по умолчанию не использует репозиторий. Если автоматизация должна вносить изменения в код, укажите репозиторий или репозитории, в которых должны работать агенты.
Для триггеров системы контроля версий необходимо указать один или несколько репозиториев.
Автоматизации для одного репозитория
По умолчанию автоматизация запускается для одного репозитория и ветки. Это подходящий вариант, когда Agent должен читать, проводить ревью или изменять код в одной кодовой базе.
Триггеры системы контроля версий определяют репозиторий по pull request. Для других триггеров выберите репозиторий и ветку в настройках автоматизации.
Автоматизации для нескольких репозиториев
Используйте инфраструктуру для нескольких репозиториев, если автоматизации требуется работать с несколькими репозиториями. Выберите несколько репозиториев при настройке инфраструктуры или выберите существующую инфраструктуру на панели Cloud Agents.
Права доступа
Укажите, кто может просматривать автоматизацию и управлять ею. Область разрешений также определяет, как будет оплачиваться использование.
- Приватная: Управлять автоматизацией можете только вы. Администраторы команды могут просматривать и отключать автоматизацию.
- Видна команде: Управлять автоматизацией можете только вы. Участники команды могут просматривать автоматизацию, а администраторы команды — отключать её. Она по-прежнему запускается с вашей аутентификацией.
- Принадлежит команде: Участники команды могут просматривать автоматизацию. Управлять автоматизацией могут только администраторы команды. Она запускается с общей сервисной учётной записью автоматизаций команды.
При переводе автоматизации из режима «Приватная» или «Видна команде» в режим «Принадлежит команде» меняется учётная запись, от имени которой она запускается. Она перестаёт использовать вашу аутентификацию и начинает использовать общую сервисную учётную запись автоматизаций команды. Если автоматизация использует webhook-триггеры, после изменения области разрешений повторно сгенерируйте её webhook API-ключ. Если она использует MCP или другие интеграции, зависящие от персональных учётных данных OAuth, убедитесь, что они настроены для сервисной учётной записи команды. Перевести автоматизацию в режим «Принадлежит команде» могут только администраторы команды.
Идентификация
Когда автоматизация выполняет действия во внешних сервисах, она использует следующие учётные записи:
- Комментарии GitHub, одобрения ревью и запросы ревьюеров выполняются от имени
cursor. - Автоматизации для команды открывают pull request от имени
cursor. - Приватные автоматизации открывают pull request от имени вашего аккаунта GitHub.
- Сообщения в Slack отправляются от имени бота Cursor.
Написание промптов
Промпты определяют, что должен делать Agent. Пишите их так же, как инструкции для запуска облачного Agent.
Советы:
- Чётко указывайте, что Agent должен проверить, изменить или создать.
- Указывайте включённые действия: можно упоминать инструменты ��ерез @ или просто по имени.
- Добавляйте правила принятия решений для разных случаев.
- Задайте критерии качества, при которых Agent должен открыть pull request, оставить комментарий или ничего не делать.
- Опишите нужный формат вывода.