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Herramientas disponibles en Chat

El sistema de herramientas de Cursor Chat amplía bastante las capacidades del asistente de IA, permitiendo que vaya más allá de la simple generación de texto para interactuar directamente con tu entorno de desarrollo. Estas herramientas transforman el chat en un asistente integral capaz de ejecutar acciones concretas en tu proyecto.

Herramienta de búsqueda web

La herramienta de búsqueda permite al asistente acceder a información actualizada de internet durante la conversación. Esta funcionalidad es muy útil cuando trabajas con bibliotecas de Python que cambian a menudo o necesitas información sobre APIs externas.

# El asistente puede buscar información actualizada sobre bibliotecas
# Por ejemplo, si preguntas sobre la última versión de FastAPI
# puede consultar la documentación oficial y proporcionarte ejemplos actualizados

from fastapi import FastAPI, HTTPException
from pydantic import BaseModel

app = FastAPI()

class Item(BaseModel):
    name: str
    price: float
    is_offer: bool = False

@app.post("/items/")
async def create_item(item: Item):
    return {"item": item, "status": "created"}

Cuando solicitas información sobre tecnologías específicas o mejores prácticas, el asistente puede verificar la documentación más reciente y ofrecerte soluciones actualizadas.

Herramienta de edición de archivos

La herramienta de edición permite al asistente modificar directamente los archivos de tu proyecto sin que tengas que copiar y pegar código manualmente.

# El asistente puede crear archivos completos como este
# archivo de configuración para un proyecto de machine learning

import os
from dataclasses import dataclass
from typing import Optional

@dataclass
class ModelConfig:
    """Configuración para modelos de IA generativa"""
    model_name: str
    max_tokens: int = 1000
    temperature: float = 0.7
    api_key: Optional[str] = None
    
    def __post_init__(self):
        if not self.api_key:
            self.api_key = os.getenv("OPENAI_API_KEY")

Esta herramienta es particularmente útil para refactorización de código, implementación de nuevas funcionalidades y corrección de errores en múltiples archivos simultáneamente.

Herramienta de terminal

La integración con terminal permite al asistente ejecutar comandos directamente en tu sistema. Esta capacidad incluye la instalación de paquetes, ejecución de scripts y gestión de entornos virtuales.

# Comandos que el asistente puede ejecutar automáticamente
pip install pandas numpy matplotlib seaborn
python -m venv venv_ia_generativa
source venv_ia_generativa/bin/activate  # En Linux/Mac
# o
venv_ia_generativa\Scripts\activate  # En Windows

El asistente puede diagnosticar errores ejecutando tu código y analizando la salida para proponer soluciones específicas:

# Si tienes un error en este código
import pandas as pd

def procesar_datos(archivo):
    try:
        df = pd.read_csv(archivo)
        # Error intencional: columna que no existe
        resultado = df['columna_inexistente'].sum()
        return resultado
    except Exception as e:
        print(f"Error procesando datos: {e}")
        return None

# El asistente puede ejecutar este código, ver el error
# y sugerir la corrección automáticamente

Herramienta de análisis de archivos

La herramienta de análisis permite al asistente examinar la estructura completa de tu proyecto, incluyendo archivos de configuración, dependencias y arquitectura general. Esta capacidad es fundamental para proporcionar sugerencias contextuales precisas.

# El asistente puede analizar tu requirements.txt
# y sugerir actualizaciones o detectar conflictos

# requirements.txt
pandas==1.5.3
numpy==1.24.3
scikit-learn==1.3.0
tensorflow==2.13.0
torch==2.0.1

# Y proponer optimizaciones basadas en compatibilidad

Herramienta de gestión de dependencias

Esta herramienta especializada ayuda en la gestión de paquetes de Python, detectando conflictos de versiones, sugiriendo actualizaciones y optimizando el archivo de requisitos.

# Ejemplo de detección automática de dependencias
# El asistente puede analizar tu código y generar requirements.txt

import requests
import json
from datetime import datetime
import pandas as pd
from sklearn.model_selection import train_test_split

# Basándose en los imports, puede generar:
# requests>=2.31.0
# pandas>=2.0.0
# scikit-learn>=1.3.0

Herramienta de documentación

La herramienta de documentación genera automáticamente docstrings, comentarios y documentación técnica basándose en tu código existente.

def entrenar_modelo_ia(datos_entrenamiento, parametros_modelo):
    """
    Entrena un modelo de inteligencia artificial generativa.
    
    Args:
        datos_entrenamiento (pd.DataFrame): Dataset con características y etiquetas
        parametros_modelo (dict): Configuración del modelo incluyendo:
            - learning_rate (float): Tasa de aprendizaje
            - epochs (int): Número de épocas de entrenamiento
            - batch_size (int): Tamaño del lote
    
    Returns:
        tuple: (modelo_entrenado, metricas_evaluacion)
        
    Raises:
        ValueError: Si los datos de entrenamiento están vacíos
        TypeError: Si los parámetros no tienen el formato correcto
    """
    # Implementación del entrenamiento
    pass

Integración contextual de herramientas

Las herramientas funcionan de manera integrada y contextual. Por ejemplo, cuando solicitas ayuda para depurar un script de Python, el asistente puede:

• Usar la herramienta de análisis para examinar el código
• Ejecutar el script mediante la herramienta de terminal
• Buscar información actualizada sobre el error específico
• Editar directamente el archivo con la corrección
• Generar documentación para la solución implementada

# Ejemplo de flujo integrado de herramientas
class GeneradorTextoIA:
    def __init__(self, modelo="gpt-3.5-turbo"):
        self.modelo = modelo
        self.historial = []
    
    def generar_respuesta(self, prompt, temperatura=0.7):
        """
        El asistente puede:
        1. Analizar este código (herramienta de análisis)
        2. Buscar mejores prácticas actuales (herramienta de búsqueda)
        3. Ejecutar pruebas (herramienta de terminal)
        4. Documentar automáticamente (herramienta de documentación)
        """
        # Implementación que el asistente puede completar y optimizar
        pass

Esta sinergia entre herramientas convierte a Cursor Chat en un entorno de desarrollo asistido por IA verdaderamente integrado, donde cada herramienta complementa y potencia las capacidades de las demás.

Configuración de herramientas por modo

La configuración de herramientas en Cursor Chat varía significativamente según el modo de operación que estés utilizando. Cada modo tiene acceso a diferentes conjuntos de herramientas y niveles de permisos, lo que permite una experiencia optimizada para distintos tipos de tareas de desarrollo.

Herramientas en modo normal

En el modo normal de Chat, tienes acceso a un conjunto básico pero completo de herramientas que cubren la mayoría de necesidades de desarrollo. Este modo prioriza la seguridad y estabilidad sobre la velocidad de ejecución.

Las herramientas disponibles incluyen búsqueda web con limitaciones de frecuencia, edición de archivos con confirmación previa, y acceso restringido al terminal. Cuando trabajas con proyectos de IA generativa en Python, el modo normal te permite:

# Ejemplo de configuración que el asistente puede modificar en modo normal
import os
from typing import Dict, Any

class ConfiguracionIA:
    def __init__(self):
        self.configuracion = {
            "modelo_base": "gpt-3.5-turbo",
            "temperatura": 0.7,
            "max_tokens": 1000,
            "timeout": 30
        }
    
    def actualizar_configuracion(self, nuevos_parametros: Dict[str, Any]):
        # El asistente puede editar este método con confirmación
        self.configuracion.update(nuevos_parametros)
        return self.configuracion

Herramientas en Max Mode

El Max Mode desbloquea el potencial completo del sistema de herramientas, proporcionando acceso sin restricciones a todas las funcionalidades disponibles. Este modo está diseñado para desarrolladores experimentados que necesitan máxima flexibilidad.

En Max Mode, las herramientas operan con permisos elevados:

• Búsqueda web ilimitada: Sin restricciones de frecuencia para consultas
• Edición automática: Modificación de archivos sin confirmación previa
• Terminal completo: Ejecución de cualquier comando del sistema
• Análisis profundo: Acceso a toda la estructura del proyecto simultáneamente

# En Max Mode, el asistente puede crear estructuras complejas automáticamente
from dataclasses import dataclass
from pathlib import Path
import subprocess
import sys

@dataclass
class EntornoDesarrollo:
    nombre_proyecto: str
    ruta_base: Path
    dependencias: list
    
    def configurar_entorno_completo(self):
        """
        En Max Mode, esta función puede ejecutarse automáticamente
        creando directorios, instalando dependencias y configurando el proyecto
        """
        # Crear estructura de directorios
        directorios = ['src', 'tests', 'docs', 'data', 'models']
        for directorio in directorios:
            (self.ruta_base / directorio).mkdir(exist_ok=True)
        
        # Instalar dependencias automáticamente
        for dependencia in self.dependencias:
            subprocess.run([sys.executable, '-m', 'pip', 'install', dependencia])

Configuración personalizada de herramientas

Cursor permite personalizar el comportamiento de las herramientas según tus preferencias y necesidades específicas del proyecto. Esta configuración se realiza a través del archivo de configuración del workspace.

{
  "cursor.chat.tools": {
    "web_search": {
      "enabled": true,
      "max_queries_per_session": 10,
      "preferred_sources": ["docs.python.org", "pytorch.org", "tensorflow.org"]
    },
    "file_editing": {
      "auto_save": true,
      "backup_before_edit": true,
      "max_file_size_mb": 5
    },
    "terminal": {
      "allowed_commands": ["pip", "python", "pytest", "git"],
      "working_directory": "./src"
    }
  }
}

Gestión de permisos por herramienta

La gestión granular de permisos te permite controlar exactamente qué acciones puede realizar cada herramienta. Esto es especialmente importante cuando trabajas en proyectos de producción o con datos sensibles.

# Ejemplo de configuración de permisos para proyectos de IA
class GestorPermisos:
    def __init__(self, nivel_seguridad="medio"):
        self.permisos = self._configurar_permisos(nivel_seguridad)
    
    def _configurar_permisos(self, nivel):
        configuraciones = {
            "alto": {
                "edicion_archivos": False,
                "ejecucion_terminal": False,
                "busqueda_web": True
            },
            "medio": {
                "edicion_archivos": True,
                "ejecucion_terminal": ["pip", "python"],
                "busqueda_web": True
            },
            "bajo": {
                "edicion_archivos": True,
                "ejecucion_terminal": True,
                "busqueda_web": True
            }
        }
        return configuraciones.get(nivel, configuraciones["medio"])

Optimización de herramientas para proyectos de IA

Para proyectos específicos de IA generativa, puedes configurar las herramientas para optimizar el flujo de trabajo con bibliotecas como TensorFlow, PyTorch o Transformers.

# Configuración especializada para desarrollo de IA
CONFIGURACION_IA = {
    "herramientas_preferidas": {
        "analisis_codigo": {
            "detectar_imports_ml": True,
            "sugerir_optimizaciones_gpu": True,
            "validar_shapes_tensores": True
        },
        "terminal": {
            "entorno_virtual_automatico": True,
            "instalacion_dependencias_gpu": True,
            "comandos_jupyter": ["jupyter", "tensorboard"]
        },
        "busqueda": {
            "fuentes_especializadas": [
                "huggingface.co",
                "paperswithcode.com",
                "pytorch.org/docs"
            ]
        }
    }
}

Configuración contextual automática

Cursor Chat puede detectar automáticamente el tipo de proyecto en el que trabajas y ajustar la configuración de herramientas en consecuencia. Esta funcionalidad analiza archivos como requirements.txt, pyproject.toml o la estructura de directorios.

# El sistema detecta automáticamente proyectos de IA por estos indicadores
import torch
import transformers
from datasets import Dataset

# Al detectar estas importaciones, Cursor ajusta automáticamente:
# - Herramientas de análisis para modelos de ML
# - Comandos de terminal específicos para GPU
# - Búsquedas optimizadas para documentación de ML

Esta configuración adaptativa garantiza que siempre tengas acceso a las herramientas más relevantes para tu contexto de trabajo específico, maximizando la eficiencia del desarrollo asistido por IA.