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Agents cloud

Automatisations

Les automatisations Cursor exécutent des agents cloud en arrière-plan, selon une planification ou en réponse à des événements provenant de GitHub, GitLab, Slack, de webhooks, de Linear, etc.

Les automatisations permettent d’automatiser des tâches telles que l’examen des commits récents d’une PR pour détecter des bugs, une revue approfondie pour détecter des vulnérabilités, le tri des bugs dans Slack et la synthèse planifiée des modifications apportées à votre base de code.

Premiers pas

Créez une automatisation dans la Fenêtre Agents, sur cursor.com/automations, avec la compétence /automate depuis une session d'agent locale ou à partir d'un modèle du Cursor Marketplace.

La compétence /automate vous permet de décrire le flux de travail souhaité en langage naturel. Cursor configure pour vous les déclencheurs, les instructions et les outils de l'automatisation.

Quelle que soit la méthode choisie :

  1. Choisissez un déclencheur, par exemple toutes les heures ou à l'ouverture d'une pull request.
  2. Rédigez un prompt contenant les instructions de l'automatisation.
  3. Choisissez les outils facultatifs que l'agent peut utiliser, tels que Send to Slack, Comment on Pull Request ou des outils MCP.
  4. Indiquez si l'automatisation nécessite un dépôt, plusieurs dépôts ou aucun dépôt.
  5. Enregistrez et activez l'automatisation.

La page Automatisations propose également trois agents gérés par Cursor :

  • Bugbot examine les pull requests pour détecter les bugs et les problèmes de qualité du code.
  • Les agents de sécurité examinent les pull requests et analysent les bases de code à la recherche de vulnérabilités.
  • Routage et approbation des PR achemine les pull requests vers des reviewers et peut approuver les modifications à faible risque.

Facturation

Les automatisations créent des agents cloud et leur facturation dépend de l’usage des agents cloud. Consultez la tarification des agents cloud pour en savoir plus.

La facturation de l’usage dépend du périmètre d’autorisation de l’automatisation :

  • Propriété de l’équipe : L’usage est facturé au pool d’usage de l’équipe. Les automatisations s’exécutent avec un compte de service partagé par l’équipe ; l’usage d’aucun utilisateur individuel n’est donc affecté.
  • Privé : L’usage est facturé à l’utilisateur qui a créé l’automatisation.
  • Visible à l’équipe : L’usage est facturé à l’utilisateur qui a créé l’automatisation, comme pour Privé.

Déclencheurs

Les déclencheurs déterminent quand une automatisation s’exécute. Une automatisation peut avoir plusieurs déclencheurs et s’exécute dès que l’un d’eux se déclenche.

Déclencheurs planifiés

Les déclencheurs planifiés s’exécutent de manière récurrente. Choisissez parmi les options prédéfinies ou saisissez une expression cron pour un contrôle précis.

Les déclencheurs planifiés peuvent s’exécuter avec un retard, mais ne démarreront pas avant l’heure indiquée.

Déclencheurs de gestion du code source

Les déclencheurs de gestion du code source réagissent aux événements de pull request et de push de votre fournisseur Git connecté : GitHub, GitLab ou Bitbucket Cloud. Connectez l’automatisation à un dépôt ou à un environnement multi-repo.

Tous les fournisseurs connectés prennent en charge les principaux déclencheurs de pull request et de push :

  • Brouillon ouvert - Lorsqu’une pull request en brouillon est créée.
  • Pull request ouverte - Lorsqu’une PR non brouillon est créée ou qu’un brouillon est marqué comme prêt pour la revue.
  • Pull request mise à jour - Lorsque de nouveaux commits sont poussés vers une PR existante.
  • Pull request fusionnée - Lorsqu’une PR est fusionnée.
  • Push vers une branche - Lorsque des commits sont poussés vers une branche spécifique en dehors d’une pull request.
  • Commentaire ajouté - Lorsqu’une personne laisse un commentaire de premier niveau sur une pull request.

GitHub prend en charge le plus de déclencheurs. GitLab et Bitbucket prennent en charge les principaux déclencheurs ci-dessus, ainsi que quelques déclencheurs supplémentaires répertoriés dans les sections correspondantes ci-dessous.

Déclencheurs GitHub

GitHub est le fournisseur de référence et prend en charge tous les déclencheurs de gestion du code source. Outre les déclencheurs principaux, il propose également :

  • Libellé de pull request modifié - Lorsqu’un libellé spécifique ou n’importe quel libellé est ajouté à une pull request ou supprimé.
  • Libellé d’issue modifié - Lorsqu’un libellé est ajouté à une issue autre qu’une PR ou supprimé.
  • CI terminée - Lorsqu’une vérification GitHub se termine sur une pull request ou une branche.
  • Commentaire d’issue - Lorsqu’un commentaire est ajouté à une issue autre qu’une PR.
  • Commentaire de revue de PR - Lorsqu’un commentaire en ligne est ajouté à un diff de pull request.
  • Revue de PR soumise - Lorsqu’une revue est soumise avec le statut approuvée, modifications demandées ou commentée.
  • Fil de revue mis à jour - Lorsqu’un fil de revue sur une pull request est marqué comme résolu ou non résolu.
  • Exécution de flux de travail terminée - Lorsqu’une exécution de flux de travail GitHub Actions se termine sur une pull request ou une branche.

Le Cursor Marketplace propose des modèles pour trier les échecs de GitHub Actions et corriger les commentaires de revue de pull request.

Déclencheurs GitLab

En plus des déclencheurs principaux, GitLab ajoute :

  • Libellé de pull request modifié - Lorsqu'un libellé est ajouté à une merge request ou en est supprimé.
  • Pull request approuvée - Lorsqu'une merge request est approuvée.

Déclencheurs Bitbucket

La prise en charge de Bitbucket concerne uniquement Bitbucket Cloud (bitbucket.org). Bitbucket Server et Data Center ne sont pas pris en charge. En plus des déclencheurs principaux, Bitbucket ajoute :

  • Pull request approuvée - Lorsqu'une pull request est approuvée.

Bitbucket Cloud ne propose pas de déclencheur basé sur les étiquettes de pull request ni sur les commentaires de revue en ligne.

Déclencheurs Slack

Les déclencheurs Slack réagissent aux événements de l'intégration Slack de Cursor.

  • Nouveau message dans un salon - Lorsqu’un message est envoyé dans un salon Slack connecté. Sans filtre de messages, le déclencheur ne s’active que pour les messages de premier niveau du salon. Ajoutez un filtre par mot-clé ou expression régulière pour également lancer des exécutions à partir des réponses dans les fils de discussion.
  • Réaction par emoji - Lorsqu’une personne réagit à un message Slack avec un emoji spécifique.
  • Salon créé - Lorsqu’un nouveau salon Slack public est créé dans votre espace de travail.

Déclencheurs de webhooks

Les déclencheurs de webhooks créent un endpoint HTTP privé pour votre automatisation. Envoyez une requête POST à cet endpoint pour lancer une exécution. Vous pouvez utiliser des webhooks pour connecter des automatisations à des systèmes internes, des pipelines CI, des outils de surveillance, etc.

Pour obtenir l’URL du webhook, vous devez d’abord enregistrer l’automatisation. Cela génère une URL de webhook à appeler ainsi qu’une clé API pour l’authentification.

Déclencheurs Linear

Les déclencheurs Linear réagissent aux événements de l'intégration Cursor Linear.

  • Issue créée - Lorsqu’une nouvelle issue est créée.
  • Statut modifié - Lorsque le statut d’une issue est modifié.
  • Fin du cycle - Lorsqu’un cycle Linear se termine.

Déclencheurs Sentry

Les déclencheurs Sentry s'exécutent lorsque des événements d'erreur ou d'issue surviennent dans votre projet Sentry. Utilisez-les pour analyser automatiquement les erreurs, identifier les causes racines et proposer des correctifs. Consultez le modèle Marketplace Investigate Sentry issues pour un exemple prêt à l'emploi.

  • Issue créée - Lorsqu'une nouvelle issue est créée dans Sentry.
  • Issue mise à jour - Lorsqu'une issue existante est modifiée, par exemple lors d'une mise à jour de son statut ou de son affectation.
  • Tout événement lié à une issue - Correspond à tous les types d'événements liés à une issue.

Déclencheurs PagerDuty

Les déclencheurs PagerDuty s’exécutent en réponse à des événements liés aux incidents et permettent de trier automatiquement les incidents, voire de les résoudre.

  • Incident déclenché - Lorsqu’un nouvel incident est créé.
  • Incident pris en compte - Lorsqu’un incident est pris en compte.
  • Incident résolu - Lorsqu’un incident est résolu.
  • Tout événement d’incident - Correspond à tous les types d’événements liés aux incidents.

Outils

Cursor automatisation peut activer des outils afin d’offrir des fonctionnalités avancées liées à GitHub, Slack, à la mémoire, à MCP, etc. Les automatisations incluent également le même ensemble d’outils de base que les autres agents cloud. Voir fonctionnalités de l’agent cloud pour plus de détails.

Création de pull requests

Les automatisations associées à un dépôt peuvent ouvrir des pull requests après avoir apporté les modifications de code demandées dans le prompt d’automatisation. Cet outil est activé par défaut pour chaque automatisation.

Commenter une pull request

Publie des commentaires sur une pull request cible. Prend en charge les commentaires de revue généraux et les commentaires en ligne sur le code.

Demander une relecture

Demande une relecture pour une pull request cible. L’agent peut utiliser git, la mémoire et d’autres outils pour identifier les experts du domaine.

Envoyer vers Slack

Envoie des messages dans un salon Slack. Vous pouvez cibler un salon spécifique ou laisser l’agent choisir dynamiquement n’importe quel salon.

Notez que l’agent dispose d’un accès en lecture aux salons publics dans lesquels il peut envoyer des messages.

Lire les salons Slack

Donne à l’agent un accès en lecture seule pour répertorier et lire les messages des salons Slack publics.

À utiliser lorsque l’agent a besoin de davantage de contexte avant de répondre ou d’ouvrir une pull request.

Serveur MCP

Connecte un serveur MCP (Model Context Protocol) afin que l’agent puisse utiliser des outils externes et des sources de données.

Mémoires

Les mémoires permettent à l’agent de lire et d’écrire des notes persistantes d’une exécution à l’autre pour une même automatisation. Utilisez-les pour créer des agents capables de se souvenir et de s’améliorer au fil du temps. Chaque mémoire est stockée sous la forme d’une entrée nommée (MEMORIES.md par défaut), distincte du système de fichiers de travail de l’agent.

Les mémoires sont activées par défaut, mais peuvent être désactivées. Vous pouvez les consulter et les modifier depuis l’interface utilisateur de configuration des outils.

Les agents peuvent supprimer les fichiers de mémoire obsolètes lors des exécutions d’automatisation. Vous pouvez également supprimer des fichiers de mémoire depuis l’interface utilisateur de configuration des outils.

Utilisation de l’ordinateur

L’utilisation de l’ordinateur permet aux agents cloud lancés par des automatisations d’utiliser un ordinateur comme le ferait un développeur. Les automatisations peuvent ainsi piloter un navigateur, générer des captures d’écran ou des enregistrements, ou utiliser vos services internes. Cette fonctionnalité est incluse par défaut dans chaque automatisation.

Pour que l’utilisation de l’ordinateur soit efficace, assurez-vous d’avoir configuré un environnement de développement pour votre automatisation. Vous pouvez ensuite demander une démo dans les instructions de votre automatisation lorsque vous souhaitez que l’agent montre son travail. Par exemple, demandez à l’agent d’inclure un court enregistrement d’écran après avoir modifié un parcours utilisateur.

Paramètres d’automatisation

Modèle

Vous pouvez choisir le modèle utilisé par l’agent cloud pour votre automatisation.

Dépôts

Choisissez si l’automatisation ne nécessite aucun dépôt, un seul dépôt ou un environnement multi-dépôts.

Le paramètre de dépôt définit le contexte de base de code de chaque exécution :

  • Aucun dépôt : l’Agent ne clone pas de code. Utilisez cette option pour les flux de travail qui nécessitent uniquement Slack, MCP, des webhooks, Linear ou PagerDuty. Il ne peut ni modifier le code ni ouvrir de pull requests.
  • Dépôt unique : l’Agent travaille dans un dépôt et une branche. Utilisez cette option lorsque l’automatisation doit lire, passer en revue ou modifier du code dans une seule base de code.
  • Environnement multi-dépôts : l’Agent travaille dans les dépôts d’un environnement. Utilisez cette option lorsque la tâche s’étend à plusieurs bases de code.

Pour certains déclencheurs, comme Slack ou les planifications cron, Cursor n’utilise aucun dépôt par défaut. Si votre automatisation doit apporter des modifications de code, indiquez dans quel dépôt ou quels dépôts les Agents doivent travailler.

Pour les déclencheurs de gestion du code source, vous devez indiquer un ou plusieurs dépôts.

Automatisations sur un seul dépôt

Par défaut, une automatisation s’exécute sur un dépôt et une branche. C’est le bon choix lorsque l’agent doit lire, passer en revue ou modifier du code dans une seule base de code.

Les déclencheurs de gestion du code source déterminent le dépôt à partir de la pull request. Pour les autres déclencheurs, sélectionnez le dépôt et la branche dans les paramètres de l’automatisation.

Automatisations multi-repo

Utilisez un environnement multi-repo lorsqu'une automatisation doit intervenir sur plusieurs dépôts. Sélectionnez plusieurs dépôts lors de la configuration de l'environnement, ou choisissez un environnement existant dans votre Cloud Agents dashboard.

Autorisations

Contrôlez qui peut consulter et gérer l’automatisation. Le périmètre d’autorisation détermine également comment l’usage est facturé.

  • privé : Vous seul pouvez gérer l’automatisation. Les administrateurs de l’équipe peuvent la consulter et la désactiver.
  • visible à l’équipe : Vous seul pouvez gérer l’automatisation. Les membres de l’équipe peuvent la consulter, et les administrateurs de l’équipe peuvent la désactiver. Elle s’exécute toujours avec votre authentification.
  • propriété de l’équipe : Les membres de l’équipe peuvent consulter l’automatisation. Seuls les administrateurs de l’équipe peuvent la gérer. Elle s’exécute avec le compte de service partagé de l’équipe pour les automatisations.

Faire passer une automatisation de privé ou visible à l’équipe à propriété de l’équipe modifie l’identité sous laquelle elle s’exécute. Elle n’utilise plus votre authentification et utilise désormais le compte de service partagé de l’équipe pour les automatisations. Si l’automatisation utilise des déclencheurs webhook, régénérez sa clé API webhook après le changement de périmètre. Si elle utilise des MCP ou d’autres intégrations reposant sur des identifiants OAuth personnels, assurez-vous qu’ils sont plutôt configurés pour le compte de service de l’équipe. Seuls les administrateurs de l’équipe peuvent faire passer une automatisation à propriété de l’équipe.

Identité

Lorsqu’une automatisation interagit avec des services externes, elle utilise les identités suivantes :

  • Les commentaires GitHub, les approbations de revue et les demandes de relecteurs sont effectués sous l’identité cursor.
  • Les automatisations associées à une équipe ouvrent des pull requests sous l’identité cursor.
  • Les automatisations privées ouvrent des pull requests avec votre compte GitHub.
  • Les messages Slack sont envoyés par le bot Cursor.

Rédiger des prompts

Les prompts définissent ce que l’agent doit faire. Rédigez-les comme vous rédigeriez des instructions pour une exécution d’agent cloud.

Conseils :

  • Indiquez précisément ce que l’agent doit vérifier, modifier ou produire.
  • Faites référence aux actions que vous avez activées : vous pouvez mentionner des outils avec @ ou citer leur nom de manière informelle.
  • Incluez des règles de décision pour préciser quoi faire selon les cas.
  • Définissez un niveau de qualité à atteindre pour que l’agent ouvre une pull request, ajoute un commentaire ou ne fasse rien.
  • Décrivez le format de sortie souhaité.

À consulter également