AI помощник для программистов Cursor теперь индексирует большие базы кода за 21 секунду вместо более четырех часов. Вместо создания нового индекса для каждого пользователя, система использует уже готовые индексы от коллег по команде.
В блоге компании отмечено, что копии одной и той же базы кода в команде совпадают в среднем на 92 процента, поэтому такой метод оказался очень эффективным.
Исследование Cursor показало, что семантический поиск на основе этих индексов повышает точность ответов ИИ на 12,5 процента.
Для защиты доступа используется структура данных под названием Merkle tree. Она применяет криптографические хеши и не позволяет пользователю видеть чужой приватный код. В типовых проектах время ожидания первого поискового запроса сократилось с почти 8 секунд до 525 миллисекунд.
Разработчики Cursor выпустили версию 2.0 со своим ИИ-моделем для кода в октябре 2025 года, а сейчас ежегодная выручка сервиса достигает 500 миллионов долларов.
