Компания сообщила о резком росте продуктивности разработчиков после масштабного внедрения ИИ-инструментов для программирования. Внутренние объемы коммитов выросли примерно в три раза после того, как все инженеры получили доступ к Cursor.
Компания сообщила о резком росте продуктивности разработчиков после масштабного внедрения ИИ-инструментов для программирования. Внутренние объемы коммитов выросли примерно в три раза после того, как все инженеры получили доступ к Cursor.
Nvidia сообщила, что Cursor — IDE от стартапа Anysphere — применяется практически во всех продуктовых направлениях компании и на всех этапах жизненного цикла разработки. Сегодня этим инструментом пользуются более 30 000 разработчиков Nvidia.
«Cursor используется почти во всех продуктовых командах и во всех аспектах разработки ПО: от написания кода и код-ревью до генерации тестов и QA. Весь SDLC ускорен за счет Cursor. Мы создали множество кастомных правил, которые позволяют автоматизировать целые рабочие процессы. Именно это и раскрыло настоящий потенциал инструмента», — заявил вице-президент по инжинирингу Nvidia Вэй Луо.
Речь идет не о полном отказе от человеческого контроля. В Nvidia указывают, что весь процесс разработки по-прежнему курируется инженерами, а ИИ встроен в цепочку как инструмент для устранения узких мест. Cursor используется для генерации кода, поиска и исправления багов, автосоздания тестов и автоматизации git-процессов, включая работу с тикетами и внутренней документацией.
Отдельно в компании отмечают эффективность инструмента при отладке сложных и редких ошибок. Cursor способен анализировать большие кодовые базы, находить трудноуловимые баги и запускать агентные процессы для их исправления с последующей валидацией.
По словам Луо, до Cursor в Nvidia уже применялись и внутренние ИИ-решения, и сторонние продукты, однако именно после внедрения Cursor рост скорости разработки стал заметным. Инструмент также упростил адаптацию новых сотрудников: начинающие инженеры быстрее входят в контекст, а опытные разработчики могут сосредоточиться на задачах, где по-прежнему требуется человеческая экспертиза.
При этом рост объемов кода не привел к ухудшению качества. Nvidia утверждает, что уровень багов остался стабильным, несмотря на трехкратное увеличение производительности. Это особенно критично для таких компонентов, как драйверы GPU, которые используются как в потребительских, так и в профессиональных системах.
Релоцировались? Теперь вы можете комментировать без верификации аккаунта.
Не привело к проблемам и багам.... Ну теперь понятно отчего уже год драйвера для карточек то вылетают, то черный экран. А так да, объем кода утроился.
Вся проблема в том, что у продуктивности нет четких метрик. Поэтому этим термином можно вертеть, как хочется довольно долгое время. Ты просто говоришь, что продуктивность выросла - и дело в шляпе, кто и как проверит? Более того, когда ты это во внешний мир говоришь, тут вообще полный мрак - нужно тупо на слово верить. Казалось бы, рост продуктивности должен вести к росту каких-то других метрик. Росту акцией, снижению цен на продукцию. Но ничего этого нет. Если не считать сокращений, конечно.
Дооо... Объем кода - это "суперметрика". Она породила индусский код как явление.