Cursor 3.1 เปิดตัวคุณลักษณะ Canvas สำหรับอินเทอร์เฟซผลลัพธ์ AI แบบโต้ตอบ

ข่าว ME วันที่ 16 เมษายน (UTC+8) จากการติดตามของ Beating พบว่า Cursor 3.1 ได้เปิดตัวฟีเจอร์ Canvas แล้ว หลังจาก Agent ดำเนินการเสร็จสิ้น ผลลัพธ์ที่ออกมามิใช่แค่โค้ดหรือข้อความแบบ markdown อีกต่อไป แต่สามารถสร้างอินเทอร์เฟซ React ที่สามารถโต้ตอบได้โดยตรง ซึ่งมีกราฟ ตาราง วิว diff หรือตรรกะที่กำหนดเอง Canvas จะถูกเก็บเป็นชิ้นงานถาวรในหน้าต่าง Agents พร้อมแสดงเคียงข้างกับเทอร์มินัล เว็บเบราว์เซอร์ และการควบคุมเวอร์ชัน การเปลี่ยนแปลงหลักอยู่ที่ความหนาแน่นของข้อมูล ตัวอย่างเช่น การตอบสนองต่อเหตุการณ์: ก่อนหน้านี้ Agent จะจัดระเบียบข้อมูลช่วงเวลาจาก Datadog, Databricks และ Sentry เป็นตารางแบบ markdown ซึ่งอ่านยากและต้องสร้างภาพประกอบด้วยตนเอง ขณะนี้ Agent สามารถรวมข้อมูลจากหลายแหล่งเข้าไว้ในกราฟเดียวกันบน Canvas โดยตรง เช่นเดียวกับการทบทวน PR: Agent สามารถจัดกลุ่มการเปลี่ยนแปลงตามความสำคัญ และสร้างรหัสเทียมสำหรับอัลกอริธึมที่ซับซ้อน แทนการวาง diff ทั้งหมดออกมาแบบเรียงกัน ทีม Cursor ยังใช้ Canvas ในการวิเคราะห์ Eval โดยก่อนหน้านี้วิศวกรต้องตรวจสอบ request ID ทีละรายการเพื่อหาแพทเทิร์นล้มเหลว และเคยพิจารณาพัฒนาเว็บแอปพลิเคชันแยกต่างหาก สุดท้ายจึงเปลี่ยนมาสร้าง Skill ภายใน Cursor โดยให้ Agent อ่านข้อมูล rollout ทั้งหมด จัดหมวดหมู่สาเหตุการล้มเหลว และสร้างอินเทอร์เฟซวิเคราะห์ที่สามารถโต้ตอบได้ กระบวนการนี้ช่วยลดเวลาในการตรวจสอบอย่างมีนัยสำคัญในช่วงการเปิดตัวโมเดลใหม่สองครั้งล่าสุด Canvas รองรับการขยายแบบกำหนดเอง: Skill Docs Canvas ที่เผยแพร่ใน Cursor Marketplace สามารถให้ Agent สร้างแผนผังสถาปัตยกรรมแบบโต้ตอบได้สำหรับคลังโค้ดใดก็ตาม ผู้ใช้ยังสามารถเขียน Skill ของตนเองเพื่อกำหนดประเภทของ Canvas ที่ Agent จะสร้างขึ้น (ที่มา: BlockBeats)