Indexación y Docs

Indexación del código base y @Docs

Cursor AI implementa un sistema de indexación inteligente que permite al asistente comprender y navegar por tu código base de manera eficiente. Esta funcionalidad va más allá de la simple búsqueda de texto, creando un mapa semántico de tu proyecto que facilita respuestas más precisas y contextualmente relevantes.

Funcionamiento de la indexación automática

El motor de indexación de Cursor analiza automáticamente la estructura de tu proyecto Python, identificando patrones, dependencias y relaciones entre archivos. Este proceso ocurre en segundo plano y se actualiza dinámicamente conforme modificas tu código.

La indexación reconoce elementos específicos del ecosistema Python como:

• Definiciones de funciones y clases con sus respectivas docstrings
• Importaciones y dependencias entre módulos
• Estructura de paquetes y jerarquías de directorios
• Patrones de uso de bibliotecas y frameworks

# Cursor indexa automáticamente esta estructura
class DataProcessor:
    """Procesador de datos para análisis de IA."""
    
    def __init__(self, config_path: str):
        self.config = self._load_config(config_path)
    
    def process_dataset(self, data: list) -> dict:
        """Procesa un conjunto de datos y retorna métricas."""
        return {"processed": len(data), "status": "complete"}

Configuración de la indexación local

Para optimizar la indexación de tu proyecto específico, accede a Cursor Settings > Features > Codebase Indexing para ver el estado y configurar opciones básicas, o Cursor Settings > Indexing & Docs para opciones más avanzadas.

Las opciones principales incluyen:

• Exclusión de directorios: Evita indexar carpetas como __pycache__, .git, o node_modules
• Priorización de archivos: Enfoca la indexación en archivos .py, .md, y documentación relevante
• Límites de tamaño: Configura el tamaño máximo de archivos a indexar

# Ejemplo de estructura que Cursor indexa eficientemente
proyecto_ia/
├── src/
│   ├── models/
│   │   ├── __init__.py
│   │   └── neural_network.py
│   ├── data/
│   │   └── preprocessor.py
│   └── utils/
│       └── helpers.py
├── tests/
│   └── test_models.py
└── requirements.txt

Utilización del comando @Docs

El comando @Docs representa una funcionalidad avanzada que permite integrar documentación externa directamente en el contexto de Cursor. Esta característica es muy útil cuando trabajas con bibliotecas de IA como TensorFlow, PyTorch, o scikit-learn.

Para utilizar @Docs, simplemente escribe el comando seguido de la URL de la documentación que quieres referenciar:

@docs https://pytorch.org/docs/stable/nn.html

¿Cómo implemento una red neuronal convolucional básica?

Cursor procesará la documentación especificada y la utilizará como contexto adicional para generar respuestas más precisas y actualizadas. Esto es particularmente útil cuando necesitas:

• Implementar funcionalidades específicas de bibliotecas complejas
• Seguir patrones recomendados por la documentación oficial
• Acceder a ejemplos actualizados de uso de APIs

Integración con documentación de proyectos

Cuando trabajas en proyectos de IA generativa, puedes configurar @Docs para que referencie automáticamente documentación relevante. Por ejemplo, si tu proyecto utiliza Hugging Face Transformers:

# Cursor puede referenciar docs de Transformers automáticamente
from transformers import AutoTokenizer, AutoModel

# @docs https://huggingface.co/docs/transformers/
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained('bert-base-uncased')
model = AutoModel.from_pretrained('bert-base-uncased')

def encode_text(text: str) -> dict:
    """Codifica texto usando BERT con documentación integrada."""
    inputs = tokenizer(text, return_tensors='pt', padding=True)
    outputs = model(**inputs)
    return {"embeddings": outputs.last_hidden_state}

Optimización del rendimiento de indexación

Para maximizar la eficiencia de la indexación en proyectos grandes de IA, considera estas estrategias:

• Segmenta tu código base en módulos lógicos que Cursor pueda indexar independientemente
• Mantén docstrings actualizadas ya que Cursor las utiliza para comprender la funcionalidad
• Organiza imports de manera consistente para facilitar el análisis de dependencias

La indexación inteligente de Cursor, combinada con @Docs, crea un entorno de desarrollo contextual donde el asistente comprende tanto tu código específico como las mejores prácticas de las bibliotecas que utilizas, llevando a sugerencias más relevantes y código de mayor calidad.