Yapay zeka kodlama araçları geliştiren Cursor, 14 Ocak 2026'da yayımladığı bir blog yazısında, "uzun süreli otonom kodlamayı ölçeklendirme" deneylerini duyurdu. Şirket, yapay zeka ajanlarını haftalarca otonom olarak çalıştırarak insan ekiplerinin aylar süren projelerini tamamlama potansiyelini araştırdığını belirtti. Bu deneylerin bir parçası olarak, ajanların sıfırdan bir web tarayıcısı inşa etme hedefiyle yaklaşık bir hafta boyunca çalıştığını ve 1.000'den fazla dosyada 1 milyon satırdan fazla kod yazdığını iddia etti. Cursor, bu sistemin koordinasyon sorunlarını çözdüğünü ve büyük projelere ölçeklenmelerini sağladığını öne sürdü.
Ancak, Cursor'ın blog yazısında tarayıcının gerçekten çalışır durumda olup olmadığına dair net bir ifade bulunmuyordu. Şirket, kod tabanının büyüklüğüne rağmen yeni ajanların onu anlayabildiğini ve ilerleme kaydedebildiğini belirtse de, tarayıcının işlevselliği hakkında doğrudan bir açıklama yapmadı. Yalnızca bir ekran görüntüsünü andıran bir video paylaşıldı ve "sıfırdan bir tarayıcı inşa etmenin son derece zor olduğu" vurgulandı.
Makalenin yazarı, Cursor'ın GitHub'da paylaştığı "fastrender" adlı tarayıcı kodunu derlemeye çalıştığında, çok sayıda derleme hatasıyla karşılaştı. Kodun 34 derleme hatası ve 94 uyarı verdiği, GitHub Actions geçmişinde de başarısız derlemelerin bulunduğu tespit edildi. Yazar, son 100 commit içinde bile temiz bir derleme bulunamadığını belirtti. Bu durum, yapay zeka ajanlarının cargo build veya cargo check gibi temel komutları bile çalıştırmadığını düşündürüyor. Kod tabanının incelenmesi, bunun "yapay zeka posası" (AI slop) olarak nitelendirilebilecek, düşük kaliteli ve mühendislik niyeti taşımayan bir çıktı olduğunu açıkça gösterdi. Bu bulgular, Cursor'ın iddia ettiği başarının somut kanıtlardan yoksun olduğunu ortaya koydu.
Yapay zeka destekli kodlama araçlarının gerçek potansiyeli ve pazarlama iddiaları arasındaki farkı gözler önüne seriyor.