Terminal Ctrl K

Comando Ctrl+K en la terminal integrada

La terminal integrada de Cursor IDE incorpora capacidades de IA que van más allá del simple autocompletado de comandos. Mediante el atajo Ctrl+K (o Cmd+K en macOS), puedes generar comandos de terminal completos utilizando descripciones en lenguaje natural, transformando la forma en que interactúas con la línea de comandos.

Esta funcionalidad es muy útil cuando necesitas ejecutar comandos complejos pero no recuerdas la sintaxis exacta, o cuando quieres explorar nuevas herramientas sin consultar documentación externa. La IA de Cursor analiza tu descripción y genera el comando apropiado para tu sistema operativo y contexto actual.

Activación y uso básico

Para utilizar esta característica, abre la terminal integrada en Cursor IDE y presiona Ctrl+K. Aparecerá un campo de entrada donde puedes describir lo que quieres hacer en lenguaje natural. La IA procesará tu solicitud y generará el comando correspondiente.

# Ejemplo de descripción: "listar archivos Python ordenados por fecha"
# Comando generado:
ls -lt *.py

El sistema reconoce automáticamente tu sistema operativo y adapta los comandos en consecuencia. Por ejemplo, si solicitas "mostrar procesos en ejecución", generará ps aux en sistemas Unix/Linux o el equivalente apropiado en Windows.

Generación de comandos para desarrollo Python

Dado que trabajamos en un entorno de IA Generativa con Python, la terminal puede generar comandos específicos para este ecosistema. Puedes describir tareas relacionadas con gestión de paquetes, ejecución de scripts o configuración de entornos virtuales.

Ejemplos de descripciones y comandos generados:

• "Instalar pandas y numpy":

pip install pandas numpy

• "Crear entorno virtual llamado ai_project":

python -m venv ai_project

• "Ejecutar script con argumentos de línea de comandos":

python mi_script.py --input data.csv --output results.json

• "Mostrar paquetes instalados y sus versiones":

pip list

Comandos avanzados de sistema

La funcionalidad Ctrl+K también maneja comandos más complejos del sistema operativo. Puedes describir operaciones de archivos, monitoreo del sistema o tareas de red, y la IA generará la sintaxis correcta.

Ejemplos de comandos de sistema:

• "Buscar archivos Python modificados en los últimos 7 días":

find . -name "*.py" -mtime -7

• "Comprimir carpeta proyecto en archivo zip":

zip -r proyecto.zip proyecto/

• "Mostrar uso de disco por carpetas":

du -sh */ | sort -hr

• "Monitorear uso de CPU en tiempo real":

top -o cpu

Integración con herramientas de desarrollo

La terminal reconoce el contexto del proyecto y puede generar comandos específicos para herramientas de desarrollo comunes. Esto incluye Git, Docker, testing frameworks y herramientas de análisis de código.

Comandos para control de versiones:

• "Crear rama nueva para feature de machine learning":

git checkout -b feature/ml-model

• "Mostrar historial de commits con gráfico":

git log --oneline --graph --all

Comandos para testing y calidad de código:

• "Ejecutar tests con coverage report":

python -m pytest --cov=src --cov-report=html

• "Analizar código con flake8":

flake8 src/ --max-line-length=88 --exclude=__pycache__

Personalización y contexto

El sistema aprende del contexto de tu proyecto actual. Si tienes un archivo requirements.txt, la IA puede sugerir comandos relacionados con la instalación de dependencias. Si detecta un Dockerfile, puede generar comandos de Docker apropiados.

La IA también considera la estructura de carpetas de tu proyecto. Por ejemplo, si describes "ejecutar el script principal", analizará tu proyecto para identificar el archivo de entrada más probable y generará el comando correspondiente.

# Si tienes main.py en la raíz:
python main.py

# Si tienes src/app.py como estructura principal:
python src/app.py

Comandos para análisis de datos

En el contexto de IA Generativa, a menudo necesitas comandos para manipular datos, ejecutar notebooks o gestionar modelos. La terminal puede generar estos comandos específicos basándose en descripciones naturales.

• "Convertir notebook a script Python":

jupyter nbconvert --to script notebook.ipynb

• "Iniciar Jupyter Lab en puerto 8889":

jupyter lab --port=8889 --no-browser

• "Descargar dataset desde URL y extraer":

wget https://example.com/dataset.zip && unzip dataset.zip

Esta funcionalidad transforma la terminal en una interfaz inteligente que reduce la fricción entre tu intención y la ejecución de comandos, permitiéndote concentrarte en el desarrollo en lugar de recordar sintaxis específica.