Cursor hat gerade ein neues Konzept namens „Dynamische Kontextentdeckung“ (Dynamic Context Discovery) veröffentlicht. Das klingt sehr technisch, ist aber der Schlüssel dazu, dass es intelligenter, schneller und kostengünstiger wird. Einfach zusammengefasst: Cursor lässt die KI nicht mehr „auswendig lernen“, sondern lehrt sie „nach Bedarf abzurufen“. 1️⃣ Ein Vergleich, der sofort verständlich ist (Kernprinzip) Früher (statischer Kontext): Es ist, als würde man einen Schüler zur Prüfung schicken, der alle Lehrbücher, Notizen und Referenzmaterialien auswendig lernen muss, um sie in den Prüfungsraum mitzunehmen. Der Rucksack ist zu schwer (hoher Token-Verbrauch), das Suchen nach Informationen dauert ewig (langsame Reaktion), und bei zu vielen Büchern kann man leicht den Überblick verlieren (Informationsstörungen führen zu ungenauen Antworten). Jetzt (dynamischer Kontext): Cursor erlaubt es dem Schüler, ein Terminal mit einem „Bibliotheksindex“ mitzunehmen. Der Schüler muss nur das Inhaltsverzeichnis im Kopf haben und kann bei schwierigen Fragen gezielt das richtige Buch vom Regal abrufen. Das ist einfach, präzise und schont den Kopf. 2️⃣ Welche 5 großen Veränderungen bringt diese „Black Technology“? Cursors Logik ist jetzt: Alle komplexen Informationen werden als „Dateien“ gespeichert, die die KI bei Bedarf selbst lesen kann, anstatt alles auf einmal in das Dialogfeld zu stopfen. Lange Fehlermeldungen werden nicht mehr abgeschnitten: Früher, wenn die Fehlermeldung zu lang war, konnte die KI nur die Hälfte sehen und hat oft geraten. Jetzt speichert Cursor lange Protokolle als Dateien, sodass die KI selbst die letzten Zeilen der Datei einsehen kann, um die vollständige Fehlerursache zu verstehen. Erhebliche Verbesserung des Gedächtnisses: Wenn das Gespräch zu lange dauert, wird der vorherige Dialog in eine Zusammenfassung „komprimiert“, wodurch Details verloren gehen können. Jetzt speichert Cursor die vollständigen Chatprotokolle als Dateien, und wenn die KI die Zusammenfassung nicht versteht, wird sie selbst die „historischen Akten“ durchsehen, um vergessene Details zurückzuholen. Auch bei vielen Werkzeugen bleibt die Leistung stabil: Früher führte das Laden vieler Plugins/Werkzeuge dazu, dass die KI langsamer wurde. Jetzt sieht die KI nur die „Namen“ der Werkzeuge und liest die spezifischen Anleitungen nur, wenn sie sicher ist, dass sie ein bestimmtes Werkzeug verwenden möchte. (Das hat den Token-Verbrauch um fast die Hälfte reduziert!) Fähigkeiten werden bedarfsgerecht geladen: Verschiedene Programmieraufgaben erfordern unterschiedliche Fähigkeiten. Jetzt sind diese Fähigkeiten wie „Add-ons“ gespeichert, und die KI lädt nur die entsprechenden Fähigkeiten, wenn sie benötigt werden, anstatt ständig alle Fähigkeiten im Kopf zu haben. Kein Kopieren und Einfügen von Terminalfehlern mehr: Alle Ausgaben, die du im Terminal hast, werden automatisch von Cursor in eine Datei synchronisiert. Die KI kann direkt „sehen“, was in deinem Terminal passiert ist, ohne dass du die Fehlermeldungen manuell kopieren musst.