Pegar un stack trace y pedir "arréglalo" produce parches superficiales. Depurar bien con IA requiere darle el mismo contexto que le darías a un compañero senior.
La forma más rápida de obtener un fix que no soluciona nada es pegar solo el mensaje de error sin contexto. Un stack trace por sí solo le dice al modelo dónde ocurrió el fallo, no por qué. Para debugging efectivo en Cursor, incluye siempre: el stack trace completo, el archivo donde ocurre, y los archivos que llaman a esa función o que proveen los datos que fallaron.
Pedir explícitamente que investigue la causa "en vez de un fix genérico" cambia la respuesta: fuerza al modelo a razonar sobre el flujo de datos en vez de simplemente envolver la línea en un if defensivo que oculta el síntoma.
Un patrón de fallo típico de la IA en debugging es proponer el fix más local posible (agregar un null-check justo donde truena) en vez de rastrear por qué el dato llegó nulo en primer lugar. Para forzar el análisis de causa raíz, pide explícitamente el rastreo hacia atrás:
Esto suele revelar el problema real: por ejemplo, que un webhook externo a veces manda un payload parcial, y el null-check en el servicio solo esconde un problema de validación de entrada que falta en el controlador.
Antes de aceptar un fix, pide un test que reproduzca el bug reportado. Esto tiene dos beneficios: confirma que el modelo entendió correctamente la causa (si el test no falla con el código viejo, la teoría está mal) y deja una regresión cubierta permanentemente.
Este orden — test que falla, luego fix, luego test que pasa — es más confiable que pedir el fix directo, porque expone rápidamente cuándo la IA malinterpretó el problema.
Para bugs que no son reproducibles de forma determinista (race conditions, problemas de conexión a base de datos, timeouts), el chat de Cursor puede ayudar a generar hipótesis pero no a "adivinar" la causa sin datos. El flujo efectivo es pedir que genere logging adicional dirigido, desplegarlo, y luego analizar los logs reales con la IA:
Cuando tengas logs reales de producción, pégalos de vuelta al chat para el análisis — la IA es mucho más efectiva analizando evidencia real que especulando sobre una condición de carrera hipotética.
Composer puede ejecutar comandos si le das permiso, lo que permite un ciclo de depuración más cerrado: correr el test, ver que falla, ajustar el código, volver a correr, sin que tengas que copiar y pegar salidas manualmente.
Pedir explícitamente "muéstrame cada iteración antes de continuar" evita que el modelo itere varias veces sin que veas los cambios intermedios — importante para no perder trazabilidad de qué se modificó y por qué.
Bugs que dependen de estado externo no observable por el modelo (comportamiento específico de una versión de infraestructura, un problema de red intermitente, datos corruptos en producción que no están en el repo) requieren que tú aportes la evidencia — logs, métricas, capturas de tráfico. La IA en Cursor acelera drásticamente el ciclo de "tengo una hipótesis, verifiquémosla en código", pero no sustituye la instrumentación y observabilidad que solo tú puedes conectar desde el sistema en producción.
Carlos Montiel es arquitecto de soluciones IA empresarial. Implementa LLMs, Agentes, RAG y orquestadores en empresas de Guatemala y Latinoamérica. Contáctalo para una consultoría.
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