Kimi K2.5 Cursor Entegrasyonu: IDE'nizde Yapay Zeka Destekli Kodlama

// OpenAI uyumlu bir sağlayıcı için örnek değerler
{
  "provider": "openai-compatible",
  "apiKey": "YOUR_MOONSHOT_API_KEY",
  "baseUrl": "https://api.moonshot.cn/v1",
  "model": "kimi-k2.5"
}

{
  "provider": "openai-compatible",
  "apiKey": "YOUR_OPENROUTER_API_KEY",
  "baseUrl": "https://openrouter.ai/api/v1",
  "model": "moonshotai/kimi-k2.5"
}

# Yazın:
def calculate_fibonacci(n):
    # Cursor + Kimi K2.5 önerisi:
    """
    n'inci Fibonacci sayısını hesaplar.

    Args:
        n: Fibonacci dizisindeki konum (0'dan başlar)

    Returns:
        n'inci Fibonacci sayısı

    Raises:
        ValueError: n negatifse
    """
    if n < 0:
        raise ValueError("n must be non-negative")
    if n <= 1:
        return n

    a, b = 0, 1
    for _ in range(2, n + 1):
        a, b = b, a + b
    return b

Kullanıcı: "Bu fonksiyona hata yönetimi ve loglama ekle"
Kimi K2.5: [try-except blokları ve loglama içeren iyileştirilmiş kod üretir]

Kullanıcı: "Bu React bileşeninin nasıl çalıştığını açıkla ve optimizasyonlar öner"
Kimi K2.5: [Ayrıntılı açıklama ve 3 optimizasyon önerisi sunar]

İstem: "@src içindeki tüm kullanımdan kaldırılmış API kullanımlarını bul ve
uygulama örnekleriyle birlikte modern alternatifler öner"

# Fonksiyonunuzu seçin
def divide_numbers(a, b):
    return a / b

# İstem: "Sınır durumları dahil kapsamlı birim testleri üret"
# Kimi K2.5 üretir:
import pytest

def test_divide_numbers_normal():
    assert divide_numbers(10, 2) == 5

def test_divide_numbers_float():
    assert divide_numbers(7, 2) == 3.5

def test_divide_numbers_negative():
    assert divide_numbers(-10, 2) == -5

def test_divide_by_zero():
    with pytest.raises(ZeroDivisionError):
        divide_numbers(10, 0)

# Belgelenmemiş kodu seçin
class DataProcessor:
    def __init__(self, config):
        self.config = config
        self.cache = {}

    def process(self, data):
        if data.id in self.cache:
            return self.cache[data.id]
        result = self._transform(data)
        self.cache[data.id] = result
        return result

# İstem: "Kapsamlı docstring'ler üret"
# Kimi K2.5 tam olarak belgelenmiş kod üretir

{
  "cursor.customCommands": [
    {
      "name": "Review Security",
      "prompt": "Review this code for security vulnerabilities including SQL injection, XSS, and insecure data handling. Provide specific fixes."
    },
    {
      "name": "Optimize Performance",
      "prompt": "Analyze this code for performance bottlenecks. Suggest optimizations with Big O analysis."
    },
    {
      "name": "Add Type Hints",
      "prompt": "Add comprehensive Python type hints to this code, including generics and overloads where appropriate."
    }
  ]
}

İstem: "@git diff içindeki değişiklikler için bir commit mesajı üret"

Kimi K2.5: "feat(auth): implement JWT token refresh mechanism

- Add automatic token refresh 5 minutes before expiry
- Store refresh tokens in httpOnly cookies
- Add retry logic for failed authenticated requests
- Update tests for new auth flow"

# Bir hata izini (traceback) yapıştırın
İstem: "Bu hatayı ayıklamama yardım et: [yığın izini yapıştır]"

Kimi K2.5 analiz eder:
1. Kök neden tespiti
2. Dosya ve satır numarası vurgulama
3. Kod örnekleriyle önerilen düzeltmeler
4. Önleme stratejileri

# Type hint çıkarımı
# İstem: "Type hint ekle"
def process_data(data, options):
    # Kimi K2.5 önerisi:
    from typing import Dict, Any, Optional

    def process_data(
        data: Dict[str, Any],
        options: Optional[Dict[str, bool]] = None
    ) -> Dict[str, Any]:

// React bileşeni üretimi
// İstem: "Önbellekleme ile veri çekme için bir React hook oluştur"

// Kimi K2.5 üretir:
import { useCallback, useEffect, useState } from 'react';

interface UseFetchOptions {
  cacheTime?: number;
  retryCount?: number;
}

export function useFetch<T>(url: string, options: UseFetchOptions = {}) {
  // Uygun TypeScript tipleriyle uygulama
}

// Lifetime ek açıklaması desteği
// İstem: "Bu koddaki lifetime sorunlarını düzelt"

// Kimi K2.5, şunları içeren düzeltilmiş bir sürüm sunar:
// - Doğru lifetime parametreleri
// - Sahiplik (ownership) netleştirmesi
// - Ödünç alma (borrowing) optimizasyonu

# İyi: Belirgin ve bağlamsal
"@database.py Review the connection pooling implementation
for thread safety issues"

# Daha az etkili: Belirsiz
"Check this code for bugs"

# API anahtarınızı doğrulayın
curl https://api.moonshot.ai/v1/models \
  -H "Authorization: Bearer YOUR_KEY"

// Yapılandırmayı doğrulayın
{
  "provider": "openai-compatible",
  "apiKey": "sk-...",
  "baseUrl": "https://api.moonshot.cn/v1",
  "model": "kimi-k2.5"
}

"Create a FastAPI endpoint that accepts JSON,
validates with Pydantic, and stores in PostgreSQL"

"Convert this Python 2 script to Python 3,
following modern best practices and adding type hints"

"@src Explain the architecture of this project
and how data flows from frontend to database"