Boostez votre expérience de curseur avec GenAI Agent

Cursor est un assistant de codage alimenté par l’IA qui s’intègre à des LLM de renom comme OpenAI et Anthropic. Il aide les développeurs à générer du code, à déboguer plus rapidement et à rationaliser le développement.

Mais voilà, il s’agit simplement d’une saisie semi-automatique vraiment intelligente. Il ne vous connaît pas. Il ne suivra pas instinctivement votre style de codage, n’utilisera pas vos bibliothèques préférées ou ne structurera pas vos projets comme vous le souhaitez. Et si vous travailliez avec une équipe qui a des normes de codage strictes ? Attendez-vous à être constamment en train de peaufiner manuellement le code généré par l’IA.

Et si votre IDE Cursor pouvait réellement apprendre de vos préférences de codage et livrer votre code exactement comme vous le souhaitez ? C’est là qu’intervient l’agent GenAI de DigitalOcean.

Pourquoi c’est important

J’ai une réserve d’extraits « Hello World » pour mes API de prédilection. C’est beaucoup plus rapide que de fouiller dans des documents ou de se débattre avec des suggestions génériques d’IA qui compliquent trop les choses. Mais je voulais aller plus loin : un moyen de faire en sorte que mon assistant me rende exactement l’extrait dont j’ai besoin, à chaque fois.

L’agent GenAI de DigitalOcean vous permet d’entraîner une IA sur votre propre base de connaissances organisée. Au lieu d’une sortie générique, vous obtenez un code qui s’adapte parfaitement à votre flux de travail.

Il apprend même les SDK spécifiques, les configurations d’environnement et les bibliothèques que je préfère. Supposons que j’aie besoin d’un extrait d’intégration Stripe, et que je ne veuille pas d’un appel d’API unique. J’en ai besoin pour utiliser le SDK Python de Stripe, m’authentifier avec mes variables .env à l’aide de python-dotenv et suivre la structure que je préfère, directement depuis l’IDE.

Comment ça marche

Voici un bref aperçu :

Créez un seau Spaces : téléchargez tous vos extraits et configurations d’API préférés dans un seau DigitalOcean Spaces.
Créez une base de connaissances : connectez ce compartiment en tant que source de données. DigitalOcean s’occupe de convertir vos extraits en intégrations vectorielles afin que vos données soient toujours prêtes pour l’IA.
Déployer un agent d’IA : liez votre base de connaissances à un agent d’IA. Vous pouvez choisir parmi des modèles comme Llama 3, Anthropic ou DeepSeek.
Configurer le curseur : Enfin, remplacez le point de terminaison de l’API OpenAI du curseur par votre nouveau point de terminaison et votre clé secrète de l’agent GenAI DigitalOcean.

Comment le configurer

🚀 Étape 1 : Créer une base de connaissances dans DigitalOcean

Rendez-vous sur DigitalOcean et créez une base de connaissances.
Connectez-le à un compartiment Spaces, c’est là que se trouvent tous vos documents, extraits et références.
Téléchargez vos extraits de code/projets, et DigitalOcean se chargera automatiquement des intégrations vectorielles, ce qui rendra vos données consultables et conviviales pour l’IA.

🤖 Étape 2 : Créer un agent IA

Une fois votre base de connaissances configurée, créez un agent d’IA.
Choisissez le modèle souhaité (par exemple, Llama 3)
Associez-le à votre base de connaissances pour vous assurer que l’agent IA a accès aux bonnes informations

Créer un agent : attendez que l’agent soit déployé. Une fois déployé, rendez-le public et copiez l’URL du point de terminaison, dont vous aurez besoin à l’étape suivante lors de la configuration du curseur.

Créez une clé d’accès au point de terminaison. Nous en aurons besoin pour configurer Cursor.

🛠 Étape 3 : Configurer le curseur pour utiliser l’agent IA

Ouvrez le curseur et accédez à Paramètres > Modèles.
Créez un nouveau modèle et sélectionnez l’option permettant de remplacer les paramètres de l’API OpenAI.
Collez le point de terminaison de l’agent à partir de DigitalOcean.
- Important : Ajoutez /api/v1 à l’URL du point de terminaison, comme suit : Exemple : https://agent-123457-abcd.ondigitalocean.app/api/v1

Désormais, lorsque vous demandez un extrait, Cursor récupère le code directement à partir de votre base de connaissances organisée au lieu de s’appuyer sur des réponses en ligne génériques.

Vos connaissances, à votre façon

Une IA entraînée sur mesure signifie que vous obtenez un code qui correspond exactement à votre façon de travailler. Ce n’est pas générique, c’est votre code, construit avec vos outils et structuré à votre façon, directement dans votre IDE.

Et cela ne s’arrête pas au code. Une IA entraînée sur votre propre base de connaissances vous permet de créer des chatbots internes, des bots d’assistance ou même un assistant qui comprend vraiment votre produit. Il ne s’agit pas de réponses à l’emporte-pièce ; il s’agit d’une IA qui s’adapte à votre flux de travail unique.

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