أعتقد أنني كنت رافضا جدا لترميز Composer-1 الجديد من Cursor. بالتأكيد ، إنه أسوأ تماما من GPT-5 High Effort و GPT-5-Codex ، وبهذا المعنى ، عندما أقوم بتصميم وتنفيذ مشاريع التعليمات البرمجية المهمة ، لا أرى حقا مكانا لها في سير العمل الخاص بي. من ناحية أخرى ، إنه سريع للغاية (أتساءل كيف فعلوا ذلك ؛ هل يستخدمون أجهزة Groq أو Cerebras؟ هل لأن النموذج صغير جدا وفعال؟ لست متأكدا) ، وهذا وحده يفتح الكثير من مهام سير العمل الجديدة وتقنيات العمل عندما لا يكون الكود حرجا جدا ، أو عندما تبدأ مشروعا جديدا ولا داعي للقلق بشأن كسر التعليمات البرمجية الحالية. كما أنها أرخص بكثير مقارنة بأي نكهة من GPT-5. يخلق الجمع بين أسرع بكثير وأرخص بكثير بعض الاختلاف النوعي في كيفية استخدام النموذج الذي لم أكن أقدره تماما من قبل. عندما تكون تكلفة التكرار منخفضة جدا من حيث الوقت والمال ، يمكنك التكرار مرات أكثر. هذا يقلل من قيمة "صحة اللقطة الواحدة". أي قدرة نموذج مثل GPT-5 Pro على الحصول على مهمة ترميز معقدة بشكل صحيح في المرة الأولى دون أي أخطاء (على الرغم من أن هذا النموذج غالبا ما يفشل في هذا الاختبار الصارم للغاية). ولكن إذا كان بإمكانك إغلاق حلقة تصحيح الأخطاء وتغذية الأخطاء / التحذيرات بسرعة مرة أخرى في النموذج ، وتستغرق كل جولة تكرار من 20 ثانية إلى دقيقة (بدلا من 5 إلى 10 أضعاف هذا الطول على الأقل باستخدام GPT-5 بجهد كبير) ، فيمكنك حل جميع الأخطاء القذرة التي ترتكبها بسرعة في المرة الأولى (أو حتى الثانية ، المرة الثالثة أو الرابعة) وما زلت تنتهي من كود العمل في وقت أقرب مما يمكنك مع GPT-5. إذا كنت تقوم بتطوير شيء ما في المتصفح ، فيمكنك الآن إغلاق الحلقة على طول الطريق باستخدام علامة تبويب المتصفح الجديدة في Cursor ، والتي تعد إلى حد بعيد أفضل تنفيذ لهذا النوع من الأشياء التي رأيتها في أي أداة ترميز (إنها متقدمة بأميال على استخدام Playwright MCP من Codex أو Claude Code!). لقد كنت أستخدم هذه المطالبة بشكل كبير اليوم: "استخدم علامة تبويب المتصفح لاستكشاف هذا التطبيق بشكل منهجي واستخدام الواجهة بطريقة طبيعية. أثناء حدوث ذلك ، راقب أي تحذيرات أو أخطاء في وحدة تحكم المطور. عندما ترى واحدة ، ابدأ في تشخيص الأخطاء والمشكلات وإصلاحها بشكل تفاعلي ومتكرر ثم قم بتحديث التطبيق وتحقق من حل الخطأ أو التحذير بالكامل. عند إصلاح الأشياء ، ركز على تحديد السبب الجذري الحقيقي للخطأ وعدم تطبيق إصلاحات "الإسعافات الأولية" المزيفة! حيث ينهار هذا النهج حقا ، على الرغم من ذلك ، في المراحل المفاهيمية والتخطيط حيث تكتشف ما يجب القيام به وأفضل طريقة لتنفيذه على مستوى عال. هناك ، يمكن أن يؤدي الافتقار إلى التفكير العميق والاستكشاف إلى الخروج في مسار سيء يصعب التعافي منه. يكون هذا أكثر وضوحا عندما تنحرف المهمة التي تعمل عليها بعيدا عن "تعدد البيانات" لمهام الترميز الشائعة. إذا كنت تقوم بإنشاء موقع ويب CRUD بسيط آخر ، فمن المحتمل أنك لن تلاحظه كثيرا. إذا كنت تحاول السير على أرضية جديدة في محاكاة حياة اصطناعية أو شيء غريب من هذا القبيل ، فستلاحظ ذلك كثيرا. ولكن هناك نهج هجين لطيف يعمل بشكل جيد حقا: الجمع بين أذكى نموذج للتخطيط مع هذه النماذج السريعة والرخيصة لتشغيل التكرارات. لذلك ، استخدم GPT-5 Pro في تطبيق المتصفح للتوصل إلى خطتك والتنفيذ الأولي ، ثم الصقه في المؤشر وابدأ في التكرار والإصلاح والتحسين. إنه أفضل بكثير في تعديل الأساس القوي الحالي مما هو عليه في وضع هذا الأساس نفسه. حيث يضيء كل هذا حقا عندما تلعب وتستكشف بشيء ممتع ، في مشروع جديد حيث لا توجد مواعيد نهائية أو توقعات. في هذا السياق ، فإن السرعة تغير قواعد اللعبة بشكل حقيقي. إنه يذكرني بهذا البحث القديم الذي أجرته شركة IBM في أوائل الثمانينيات والذي نظر في زمن الوصول مع أنظمة الكمبيوتر ، والذي وجد أنه عندما ينخفض زمن الوصول إلى ما دون مستوى سحري ، مثل 50 مللي ثانية ، تحصل على هذا التغيير الكبير في السلوك لأن الدماغ البشري يدرك أنه يتعامل مع "نظام حي". وعلى العكس من ذلك ، عندما يتجاوز زمن الوصول حتى مستوى متواضع بشكل مدهش ، مثل 500 مللي ثانية ، تحصل على مشاركة أقل بكثير ، وهو أمر مرهق ومحبط عقليا. عندما يرتفع زمن الوصول إلى بضع ثوان أو أكثر ، يميل الناس إلى التحقق عقليا ويصبح من الصعب البقاء منخرطين. إن رؤية نموذج الترميز يستجيب في غضون ثوان ويقوم بموجة من 10 تعديلات في أقل من 15 ثانية هي مجرد تجربة مختلفة تماما عن الانتظار لمدة 5 دقائق حتى يبذل GPT-5 جهدا عاليا لتمرير شيء ما بشكل منهجي. ...