هندسة عكسية لعميل LLM الخاص بـ Cursor: نظرة خاطفة على ما وراء كواليس مساعد ترميز الذكاء الاصطناعي

تشرح هذه المقالة كيف استخدم المؤلفون إطار عمل TensorZero مفتوح المصدر لإنشاء وكيل مستضاف ذاتيًا، وتمكنوا بنجاح من إجراء هندسة عكسية لعميل LLM الخاص بمساعد الترميز القائم على الذكاء الاصطناعي Cursor. من خلال توجيه الاتصال بين Cursor ومقدمي LLM عبر TensorZero، أصبح بإمكانهم مراقبة وتحليل وحتى تحسين المطالبات والنماذج التي يستخدمها Cursor. لقد تغلبوا على التحديات المتعلقة بمعالجة Cursor المسبقة على جانب الخادم ومشاكل CORS. في النهاية، حصلوا على رؤية كاملة لتفاعلات LLM الخاصة بـ Cursor، بما في ذلك المطالبات والردود، مما سمح بإجراء اختبارات A/B لأنماط LLM المختلفة. يوفر هذا العمل رؤى قيّمة لفهم وتحسين مساعدي الترميز القائم على الذكاء الاصطناعي، ويكشف عن تسلسل هرمي محتمل لـ LLMs داخل Cursor.