Cuando trabajas con agentes de codificación como Cursor, existen dos metodologías claras: supervisar paso a paso o dejar que el agente ejecute libremente. Aquí descubres cómo aplicar la segunda, usando Claude 4 Sonnet en Max mode para completar un setup de FastAPI con Docker sin intervenir en cada paso.

¿Cómo gestionar el contexto entre conversaciones en Cursor?

La ventana de contexto en Cursor tiene un límite, y cuando se llena demasiado, el modelo empieza a perder calidad al generar código. Por eso conviene crear un nuevo chat antes de continuar tareas largas.

Dentro del chat encuentras un ícono que abre el historial de conversaciones. Al iniciar uno nuevo, puedes traer el contexto previo con el símbolo Past chat, que te permite seleccionar cuál conversación anterior quieres usar como referencia.

Un truco útil es pedirle al modelo que haga un dump de los pasos ejecutados y las instrucciones recibidas en el chat anterior. Así arrancas el nuevo hilo con un resumen limpio y sin arrastrar tokens innecesarios [01:05].

¿Qué es un past chat en Cursor? Es una referencia que enlaza una conversación anterior como contexto en un chat nuevo, evitando que el modelo pierda calidad por saturación de la ventana de contexto.

¿Cuándo usar Claude 4 Sonnet con Max mode?

Para tareas exigentes, como crear un Dockerfile y un Docker Compose desde cero, conviene escoger un modelo con capacidad de razonamiento extendida. Claude 4 Sonnet en Max mode habilita una ventana de contexto más grande y permite más llamados a las herramientas disponibles.

Al activar este modo, también verás la secuencia de pensamiento del modelo: una sección donde Cursor muestra cómo está razonando antes de actuar. Esto te ayuda a entender qué pasos planea seguir y por qué [02:12].

¿Por qué importa la indexación del código?

Cursor te avisa cuando tu proyecto no está indexado dentro del editor. La indexación permite que el agente busque de forma más efectiva las partes del código relacionadas con tus instrucciones.

Aunque tu proyecto sea pequeño y ya esté disponible en la ventana de contexto, aceptar la indexación mejora la precisión de las búsquedas internas que hace el modelo cuando le pides modificar o referenciar archivos [03:00].

¿Cómo dejar que Cursor ejecute el setup sin supervisión?

En lugar de revisar paso a paso, puedes pasarle el archivo 01-setup.markdown como contexto y dar una instrucción directa: retomar la ejecución desde el paso seis sin analizar ni planificar, ejecutando directamente.

Con esa instrucción, Cursor genera todos los archivos que faltan y corre comandos en la terminal para validar que el servicio esté funcionando. Es una forma rápida de avanzar cuando confías en la planificación previa.

¿Cuándo conviene dejar que el agente ejecute libre? Cuando ya tienes un plan validado y los pasos no son críticos. Si el proceso es delicado o irreversible, mejor supervisa cada paso.

¿Qué archivos genera Cursor en un setup con FastAPI y Docker?

Durante la ejecución automática, Cursor crea tres archivos clave del proyecto:

• Dockerfile: usa la imagen base Python 3.11 slim, define app como directorio de trabajo, copia los comandos de UV, el UV lock y el pyproject.toml, sincroniza dependencias, copia el código, expone el puerto y agrega el comando para ejecutar el servicio.
• Docker Compose: orquesta dos servicios. El primero es la base de datos con imagen Postgres 15, credenciales, puertos y un volumen compartido con el equipo local. El segundo es la API, que construye desde el Dockerfile, expone el puerto 8000, monta el volumen app y define la variable de entorno con la URL de la base de datos.
• base.py: define cómo se crea el engine de SQLAlchemy para conectarse con la base de datos. Es código estándar que puedes encontrar en la documentación oficial y que devuelve la sesión lista para usarse [04:30].

¿Qué metodología elegir al trabajar con agentes de codificación?

Ya viste dos formas de operar con Cursor. La primera es supervisión estricta: le pides que planifique, analice y ejecute paso a paso bajo tu control. La segunda es ejecución libre: le das el objetivo y los pasos, y el agente decide cómo cumplirlos.

Cada enfoque tiene su lugar. La supervisión estricta reduce riesgos en procesos delicados, como migraciones de base de datos o despliegues a producción. La ejecución libre acelera tareas repetitivas o ya validadas, como levantar un entorno de desarrollo desde cero.

¿Cuáles crees que son las ventajas y desventajas de cada metodología? Déjame tu respuesta en los comentarios.