Primeiro, o que é uma janela de contexto? E como isso se relaciona a programar de forma eficaz com o Cursor? Ampliando um pouco, um large language model (LLM) é um modelo de inteligência artificial treinado para prever e gerar texto aprendendo padrões a partir de conjuntos de dados massivos. Ele alimenta ferramentas como o Cursor ao entender tua entrada e sugerir código ou texto com base no que já viu antes. Tokens são as entradas e saídas desses modelos. Eles são pedaços de texto, muitas vezes um fragmento de palavra, que um LLM processa um por um. Os modelos não leem frases inteiras de uma vez; eles preveem o próximo token com base nos que vieram antes. Pra ver como um texto é tokenizado, tu pode usar um tokenizer como este aqui. Tokenizer

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O que é contexto?

Quando a gente gera uma sugestão de código no Cursor, “contexto” é a informação fornecida ao modelo (na forma de “tokens de entrada”) que ele usa para prever as próximas informações (na forma de “tokens de saída”). Existem dois tipos de contexto:
  1. Contexto de intenção define o que tu quer extrair do modelo. Por exemplo, um system prompt geralmente funciona como instruções de alto nível sobre como tu quer que o modelo se comporte. A maior parte do “prompting” feito no Cursor é contexto de intenção. “Muda aquele botão de azul pra verde” é um exemplo de intenção declarada; é prescritivo.
  2. Contexto de estado descreve o estado do mundo atual. Fornecer ao Cursor mensagens de erro, logs de console, imagens e trechos de código são exemplos de contexto relacionado ao estado. É descritivo, não prescritivo.
Juntos, esses dois tipos de contexto funcionam em harmonia ao descrever o estado atual e o estado futuro desejado, permitindo que o Cursor faça sugestões de código úteis.

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Fornecendo contexto no Cursor

Quanto mais contexto relevante você der a um modelo, mais útil ele vai ser. Se o contexto fornecido no Cursor for insuficiente, o modelo vai tentar resolver sem as informações necessárias. Isso geralmente resulta em:
  1. Alucinações em que o modelo tenta fazer correspondência de padrões (quando não há padrão), causando resultados inesperados. Isso pode acontecer frequentemente em modelos como o claude-3.5-sonnet quando não recebem contexto suficiente.
  2. O Agent tentando reunir contexto por conta própria, pesquisando o codebase, lendo arquivos e chamando ferramentas. Um modelo com raciocínio forte (como o claude-3.7-sonnet) consegue ir bem longe com essa estratégia, e fornecer o contexto inicial certo vai determinar a trajetória.
A boa notícia é que o Cursor foi construído com consciência contextual no seu núcleo e foi projetado para exigir intervenção mínima do usuário. O Cursor busca automaticamente as partes do teu codebase que o modelo estima serem relevantes, como o arquivo atual, padrões semanticamente semelhantes em outros arquivos e outras informações da tua sessão. Mesmo assim, há muito contexto de onde extrair, então especificar manualmente o contexto que tu sabe que é relevante para a tarefa é uma forma útil de orientar os modelos na direção certa.

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Símbolo @

A maneira mais fácil de fornecer contexto explícito é com o símbolo @. Eles são ótimos quando tu sabes exatamente qual arquivo, pasta, site ou outro tipo de contexto queres incluir. Quanto mais específico tu fores, melhor. Aqui vai um resumo de como ser mais cirúrgico com o contexto:
SímboloExemploCaso de usoDesvantagem
@code@LRUCachedFunctionTu sabes qual função, constante ou símbolo é relevante para o resultado que tu estás gerandoRequer muito conhecimento da base de código
@filecache.tsTu sabes qual arquivo deve ser lido ou editado, mas não exatamente onde no arquivoPode incluir muito contexto irrelevante para a tarefa em questão, dependendo do tamanho do arquivo
@folderutils/Tudo ou a maioria dos arquivos em uma pasta é relevantePode incluir muito contexto irrelevante para a tarefa em questão
Context Menu

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Regras

Pensa nas regras como uma memória de longo prazo à qual tu ou outras pessoas do teu time vão querer ter acesso. Registrar contexto específico do domínio — incluindo fluxos de trabalho, formatação e outras convenções — é um ótimo ponto de partida pra escrever regras. As regras também podem ser geradas a partir de conversas existentes usando /Generate Cursor Rules. Se tu teve uma conversa longa, de vai e volta, com muitos prompts, provavelmente tem algumas diretrizes úteis ou regras gerais que tu vai querer reaproveitar depois. Rules

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MCP

O Model Context Protocol é uma camada de extensibilidade que dá ao Cursor a capacidade de executar ações e trazer contexto externo. Dependendo do teu setup de desenvolvimento, talvez valha usar diferentes tipos de servidores, mas duas categorias que a gente viu serem particularmente úteis são:
  • Documentação interna: ex.: Notion, Confluence, Google Docs
  • Gerenciamento de projetos: ex.: Linear, Jira
Se tu já tem ferramentas para acessar contexto e executar ações via API, dá pra construir um servidor MCP pra isso. Aqui vai um guia curto sobre como criar servidores MCP. MCP

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Coleta de contexto de forma autônoma

Um padrão poderoso que muita gente tá adotando é deixar o Agent escrever ferramentas efêmeras que ele mesmo pode executar pra coletar mais contexto. Isso é especialmente eficaz em fluxos com humano no loop, onde você revisa o código antes de ele ser executado. Por exemplo, adicionar instruções de depuração no teu código, rodar, e deixar o modelo inspecionar a saída dá a ele acesso a um contexto dinâmico que não dá pra inferir estaticamente. Em Python, dá pra fazer isso pedindo pro Agent:
  1. Adicionar prints do tipo print(“debugging: …”) nas partes relevantes do código
  2. Rodar o código ou os testes usando o terminal
O Agent vai ler a saída do terminal e decidir o que fazer em seguida. A ideia central é dar ao Agent acesso ao comportamento real em tempo de execução, não só ao código estático. Self-Gathering Context

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Conclusões

  • Contexto é a base da programação com IA de forma eficaz, composto por intenção (o que tu queres) e estado (o que existe). Fornecer ambos ajuda o Cursor a fazer previsões precisas.
  • Usa contexto cirúrgico com símbolos @ (@code, @file, @folder) para guiar o Cursor com precisão, em vez de depender só da coleta automática de contexto.
  • Captura conhecimento repetível em regras para reutilização por toda a equipe e amplia as capacidades do Cursor com o Model Context Protocol para conectar sistemas externos.
  • Contexto insuficiente leva a alucinações ou ineficiência, enquanto contexto demais e irrelevante dilui o sinal. Encontra o equilíbrio certo para resultados ideais.