Когда один AI-агент недостаточно
Вы сидите перед монитором. В левой вкладке - Cursor с его "автономными агентами". В правой - Claude Code, который только что предложил гениальное архитектурное решение. Оба инструмента уперлись в лимиты токенов. Оба требуют денег. Оба не дают того, что обещают в маркетинговых брошюрах.
Проблема не в том, что AI-инструменты плохие. Проблема в том, что мы используем их неправильно. Как молоток для забивания шурупов - работает, но криво и с повреждениями.
Ключевой момент: ни Cursor, ни Claude Code не созданы для непрерывной работы. Они созданы для всплесков активности между которыми нужны паузы. Игнорируешь это - платишь втридорога за воздух.
Cursor: автономность или автоматизация?
После того скандального твита про миллион строк кода, многие поняли: Cursor не пишет код. Он его собирает из готовых блоков. Как опытный копипастер на стероидах.
Но вот что интересно: это не делает его бесполезным. Просто нужно понимать, для чего он реально годится.
Сильные стороны Cursor в 2025
- Быстрый старт проектов: за 10 минут получаешь работающий каркас. Не идеальный, но работающий
- Рефакторинг средних проектов: когда нужно переписать 20-30 файлов по единому шаблону
- Генерация boilerplate-кода: CRUD-операции, API-эндпоинты, стандартные компоненты
Слабые места видны сразу. Открываешь большой проект - агент начинает "плавать". Даешь сложную задачу - получаешь поверхностное решение. Пытаешься заставить думать архитектурно - упираешься в лимит контекста.
Claude Code: когда нужна глубина, а не скорость
Если Cursor - это автомат по сборке мебели из IKEA, то Claude Code - столярная мастерская. Медленнее, дороже, но результат другой категории.
После изучения рабочего процесса создателя Claude Code, становится ясно: этот инструмент создан для другого типа задач.
Что Claude Code делает лучше всех
- Архитектурный анализ: не просто код, а понимание взаимосвязей между компонентами
- Поиск уязвимостей: реальные security issues, а не синтаксические ошибки
- Оптимизация производительности: предложения, которые действительно ускоряют код на 30-40%
- Работа с legacy-кодом: понимание старой логики и безопасный рефакторинг
Но цена за эту глубину - лимиты. Claude Code на январь 2026 использует Claude 4.5 с контекстом 200K токенов. Звучит много, пока не попробуешь проанализировать реальный production-проект.
Лимиты токенов: где собака зарыта
Вот цифры, которые бьют по карману:
| Инструмент | Модель (январь 2026) | Контекст | Стоимость/1K токенов | Типичный месячный расход |
|---|---|---|---|---|
| Cursor Pro | Claude 3.5 Sonnet | 128K | $3.75 | $150-300 |
| Claude Code | Claude 4.5 | 200K | $8.50 | $400-800 |
Видишь разницу? Claude Code в 2-3 раза дороже. И это если использовать его экономно. На практике разработчики тратят больше, потому что инструмент "забывает" контекст и требует повторной загрузки файлов.
Почему лимиты убивают продуктивность
Представь: ты анализируешь микросервис на 50 файлов. Claude Code загружает их все в контекст. Ты задаешь 3-4 вопроса. Все ок. На пятом вопросе система говорит: "Контекст переполнен, нужно начать заново".
Ты перезагружаешь файлы. Платишь второй раз за те же токены. И так по кругу.
Важный нюанс: и Cursor, и Claude Code не умеют "выгружать" из контекста ненужную информацию. Они только добавляют. В результате 70% токенов тратятся на файлы, которые уже не нужны для текущей задачи.
Рабочий процесс, который экономит $500 в месяц
Я потратил три месяца и $600 на тесты разных комбинаций. Вот что работает в 2025 году.
1 Старт проекта: Cursor за $20
Открываешь пустую папку. Запускаешь Cursor. Даешь промпт: "Создай REST API для управления пользователями с JWT-аутентификацией и ролями admin/user".
Ждешь 5-7 минут. Получаешь:
- Структуру проекта (Express.js или FastAPI в зависимости от выбора)
- Базовые модели данных
- CRUD-операции
- Мидлвары для аутентификации
- Тестовые данные и скрипты
Стоимость: $15-25 в зависимости от сложности. Время: 10-15 минут. Альтернатива: делать вручную 2-3 часа.
2 Архитектурный ревью: Claude Code за $50
Копируешь сгенерированный код в новую папку. Открываешь Claude Code. Даешь промпт: "Проанализируй эту архитектуру. Найди уязвимости безопасности, проблемы производительности, предложи улучшения".
Ждешь 10-15 минут. Получаешь отчет на 10-15 пунктов:
- Уязвимости JWT-реализации (обычно 2-3 серьезные)
- Проблемы с валидацией входных данных
- Отсутствие rate limiting
- Слабые места в логике ролей
- Предложения по оптимизации запросов к БД
Стоимость: $40-60. Время: 20-30 минут. Альтернатива: security audit у специалиста - $500-1000.
3 Исправление и доработка: возвращаемся в Cursor
Берешь отчет Claude Code. Открываешь Cursor с уже существующим проектом. Даешь промпт: "Вот список уязвимостей. Исправь их последовательно, начиная с самых критичных".
Система работает пошагово. Каждый шаг - отдельный запрос. Каждое исправление - проверка.
Стоимость: $30-50. Время: 30-40 минут. Результат: production-ready код с исправленными уязвимостями.
Обход лимитов: технические хаки
Теперь о главном - как не платить за одни и те же токены по 10 раз.
Метод 1: Контекстные срезы
Вместо загрузки всего проекта, создаешь файл context.md в корне:
# Контекст проекта: User Management API
## Архитектура
- Микросервис на Express.js
- PostgreSQL + Prisma ORM
- JWT аутентификация
- Роли: admin, user
## Критические файлы (только пути)
- /src/middleware/auth.js
- /src/routes/users.js
- /src/utils/jwt.js
- /prisma/schema.prisma
## Известные проблемы (решенные)
1. Уязвимость: отсутствие проверки токена на revocation - ИСПРАВЛЕНО
2. Проблема: SQL-инъекция в поиске пользователей - ИСПРАВЛЕНО
3. Уязвимость: слабая хеш-функция паролей - ИСПРАВЛЕНО
Загружаешь только этот файл + 1-2 текущих файла для работы. Экономия: 60-70% токенов.
Метод 2: Локальный кэш контекста
Используешь локальную IDE вроде AIDE для первичного анализа. Система работает полностью на твоем компьютере, не тратит облачные токены.
Алгоритм:
- Анализируешь проект локально (бесплатно)
- Выявляешь проблемные места
- Готовишь конкретные вопросы для Claude Code
- Загружаешь в Claude Code только проблемные файлы + вопросы
Экономия: 80% на больших проектах.
Метод 3: Ротация инструментов
Самый эффективный способ. Используешь три инструмента по очереди:
| Этап | Инструмент | Задача | Стоимость |
|---|---|---|---|
| Анализ требований | DeepAgents CLI | Разбивка на подзадачи | $0 (локально) |
| Генерация кода | Cursor | Создание компонентов | $20-40 |
| Архитектурный ревью | Claude Code | Проверка качества | $50-80 |
| Финальная оптимизация | AIDE (локально) | Рефакторинг | $0 |
Общая стоимость: $70-120 вместо $300-500 при использовании только Claude Code.
Ошибки, которые стоят денег
Видел десятки разработчиков, которые делают одно и то же. И платят за это в 3-5 раз больше.
Ошибка 1: Использовать Claude Code для генерации boilerplate
Платить $8.50 за 1K токенов за то, что Cursor сделает за $3.75. Разница в 2.3 раза. На типичном проекте это $200 против $450.
Ошибка 2: Загружать весь проект каждый раз
Claude Code показывает "загружено 180 файлов". Гордишься. Не понимаешь, что 150 из них не нужны для текущей задачи. Платишь за 200K токенов, используешь 30K.
Ошибка 3: Не использовать локальные инструменты
После тестирования DeepAgents CLI и других локальных решений, я понял: 40% задач не требуют облачных моделей. Но разработчики платят за них, потому что не хотят настраивать локальное окружение.
Идеальный стек на январь 2026
После месяцев экспериментов и сотен долларов потраченных впустую, вот что работает:
- Для быстрого старта: Cursor с Claude 3.5 Sonnet
- Для архитектурного анализа: Claude Code с Claude 4.5 (только для критических проверок)
- Для ежедневной работы: AIDE с локальными моделями
- Для терминальных задач: DeepAgents CLI
- Для управления всем этим: Gas Town для оркестрации
Месячный бюджет: $100-150 вместо $500-800. Экономия: 70%.
Что будет дальше?
К концу 2026 ситуация изменится. Уже сейчас видно тренды:
- Локальные модели догоняют облачные по качеству (но не по цене)
- Инструменты начинают понимать необходимость "контекстного менеджмента"
- Появляются гибридные решения: локальный анализ + облачная проверка
Самый важный навык 2026 года - не умение писать промпты. А умение выбирать правильный инструмент для конкретной задачи. И переключаться между ними, не теряя контекст.
Потому что единственный способ обойти лимиты - не упираться в них. А работать так, чтобы они не мешали.
