Chat modo Manual

Modo Manual: edición controlada por el usuario

El modo Manual en Cursor AI está diseñado para hacer modificaciones de código específicas cuando sabes exactamente qué cambios se necesitan y dónde. A diferencia del modo Agent, no explora el código base ni ejecuta comandos de terminal; depende completamente de tus instrucciones específicas y el contexto que proporciones. A diferencia del comportamiento automático del chat básico, este modo requiere que especifiques explícitamente cada elemento que quieres incluir en la conversación.

Activación del modo Manual

Para activar el modo Manual, necesitas usar el selector de modos en el chat de Cursor. Manual es uno de los modos disponibles (junto con Agent, Ask, y modos personalizados) que puedes seleccionar desde el menú desplegable de modos en la interfaz del chat.

# Ejemplo de archivo que queremos incluir manualmente
# archivo: utils/data_processor.py

def procesar_datos(datos_raw):
    """Procesa datos en bruto para análisis de IA"""
    datos_limpios = []
    for item in datos_raw:
        if item and len(item.strip()) > 0:
            datos_limpios.append(item.strip().lower())
    return datos_limpios

Cuando el modo Manual está activo, verás que el comportamiento del chat cambia significativamente. La IA no explorará automáticamente tu base de código ni incluirá archivos relacionados por su cuenta, esperando en su lugar que tú proporciones el contexto necesario.

Especificación manual de archivos

En modo Manual, debes referenciar explícitamente los archivos que quieres incluir en la conversación. Esto se hace utilizando el símbolo @ seguido del nombre del archivo o ruta relativa:

# Si quieres que la IA considere este archivo específico:
# @models/neural_network.py

class RedNeuronal:
    def __init__(self, capas):
        self.capas = capas
        self.pesos = self._inicializar_pesos()
    
    def _inicializar_pesos(self):
        # Inicialización de pesos aleatorios
        import random
        return [random.random() for _ in range(sum(self.capas))]

Al escribir tu consulta, puedes incluir múltiples referencias de archivos:

En @src/utils/helpers.ts y @src/components/UserProfile.tsx, renombra la función getUserData a fetchUserProfile y actualiza todos los sitios de llamada dentro de estos archivos.

Control granular del contexto

El modo Manual te permite un control granular sobre qué información específica incluir en cada conversación. Esto es muy útil cuando trabajas en proyectos grandes donde la inclusión automática de archivos podría generar ruido o confusión en las respuestas de la IA.

# Archivo específico que queremos analizar
# @training/model_trainer.py

def entrenar_modelo(modelo, datos_entrenamiento, epochs=100):
    """Entrena el modelo con los datos proporcionados"""
    historial = []
    
    for epoch in range(epochs):
        perdida = modelo.calcular_perdida(datos_entrenamiento)
        modelo.actualizar_pesos(perdida)
        historial.append(perdida)
        
        if epoch % 10 == 0:
            print(f"Epoch {epoch}: Pérdida = {perdida:.4f}")
    
    return historial

Puedes combinar referencias a archivos con fragmentos de código específicos o preguntas técnicas muy concretas, asegurándote de que la IA se centre únicamente en los elementos que consideras relevantes para tu consulta actual.

Ventajas del control manual

La precisión del contexto es la principal ventaja del modo Manual. Al especificar exactamente qué archivos incluir, evitas que la IA se distraiga con código no relacionado o tome decisiones basadas en archivos que no son relevantes para tu consulta específica.

Este enfoque es particularmente útil cuando trabajas con arquitecturas complejas de IA donde diferentes módulos tienen responsabilidades muy específicas:

# Solo queremos analizar este módulo específico
# @preprocessing/text_cleaner.py

import re

def limpiar_texto(texto):
    """Limpia texto para procesamiento de NLP"""
    # Eliminar caracteres especiales
    texto_limpio = re.sub(r'[^\w\s]', '', texto)
    
    # Convertir a minúsculas
    texto_limpio = texto_limpio.lower()
    
    # Eliminar espacios extra
    texto_limpio = ' '.join(texto_limpio.split())
    
    return texto_limpio

Gestión eficiente de recursos

El modo Manual también contribuye a una gestión más eficiente de los recursos computacionales, ya que la IA no necesita analizar automáticamente toda tu base de código para determinar qué archivos son relevantes. Esto puede llevar a respuestas más rápidas y enfocadas.

Mejores prácticas para modo Manual:

• Proporciona rutas de archivos explícitas (usando @) y descripciones claras de los cambios que quieres
• El modo Manual funciona mejor cuando necesitas control y precisión, actuando como un programador de IA en pareja ejecutando tu plan específico
• Después de aplicar cambios, puedes revisar las modificaciones. El modo Manual puede señalar problemas potenciales si tienes linters configurados