pstack: набор навыков инженера с 2 462 PR в месяц встаёт в Cursor одной командой

Tan, в сети известная как poteto, работает Principal Engineer над Grok Bot и Cursor. Темп она держит не руками: правки везут облачные агенты, а устойчивой цифрой она называет около 2 000 PR в месяц.

Не хотите разбираться сами? Внедряем ИИ в ваш бизнес: задачи без лимита, одна цена в месяц, отмена в любой момент.

Считать PR-ы и строки смысла мало, и это она говорит сама. Важно другое: её набор навыков pstack лежит открытым в официальном репозитории Cursor под лицензией MIT, и ту же механику можно поставить себе.

Проверка вместо присмотра. Агент обязан сам запустить приложение, посмотреть результат и дочинить до требований. Если проверять он не умеет, человек дежурит на каждом шаге и становится узким местом всей команды. Выигрыш от правильно поставленной проверки Tan оценивает в 100–1 000 раз по продуктивности команды, это её оценка по своему опыту, независимых замеров нет.

Как поставить. В Cursor набор приезжает командой /add-plugin pstack. Работает и длинный путь через marketplace: /plugin marketplace add cursor/plugins, затем /plugin install pstack@cursor-plugins. В Claude Code тот же набор ставится оттуда же, команды там вызываются с префиксом /pstack:.

Первый запуск начинается с /setup-pstack. Он спрашивает бюджет рассуждений и раскладывает модели по ролям, конфиг пишется в ~/.cursor/rules/pstack-models.mdc. В дефолте код идёт на Grok, самые тяжёлые правки и тексты на Opus 5.5, а дальше любая нетривиальная задача запускается через /poteto-mode.

Навык проверки генерит сам агент. Команда /create-verification-skill опрашивает кодовую базу и кладёт в проект файл .cursor/skills/verify-<app>/SKILL.md плюс карту фич на 3–5 главных пользовательских маршрутов. Требования внутри жёсткие: запуск обязан доходить до рабочего состояния из пустой директории данных, вместе с миграциями и сидами, и гонять реальный пользовательский путь, а не внутренние сеттеры и тестовые эндпоинты. Обновлять этот навык Tan советует ежедневной командой /maintain-verification-skill, иначе протухшая карта фич заставит агентов проверять приложение неправильно.

Раньше у неё выходило 1 000 PR в месяц, об этом она писала 31 августа и обещала удвоение. Август закрылся на 2 462. Git worktrees она не советует, они съедают диск и машину. Вместо них работают облачные агенты с собственным компьютером: ставят зависимости, запускают приложение, щёлкают по нему как пользователи и снимают скриншоты и видео как доказательство.

Без расплывчатых задач. Второй источник брака, по её опыту, это непонятная постановка и нехватка контекста кодовой базы. Приём простой: прежде чем агент начнёт правки, он пересказывает проблему своими словами, а в случае фидбека из Slack читает всю ветку и формулирует суть. Понять систему помогают навыки /how, /why и /teach, а большие изменения идут через /architect, который сначала собирает несколько независимых вариантов архитектуры и даёт другим агентам их сравнить.

В репозитории 63 папки навыков, из них 24 описывают именованные принципы. Витрина marketplace показывает 47 навыков и 2 субагента, текущая версия 0.15.34. До открытия исходников инженерная команда Cursor вызвала личные навыки Tan 10 000 раз за одну неделю.

Версия 0.15.34 открыта по MIT в репозитории cursor/plugins, обновления навыков приезжают туда же.