Cursor 3 добавил команду /best-of-n — запускаешь одну задачу в нескольких моделях одновременно, каждая в своём изолированном worktree, потом сравниваешь результаты. Звучит круто, но есть нюанс который меня неприятно удивил.
Проблема с кредитами:
Если запускаешь задачу в три модели — тратишь в три раза больше кредитов. На Pro плане за $20 в месяц это быстро становится проблемой. Один /best-of-n на сложном рефакторинге может съесть треть дневного лимита.
Когда /best-of-n реально оправдан:
Сложные архитектурные решения где нет очевидно правильного ответа. Я использовал на задаче оптимизации базы данных — Claude предложил один подход, GPT другой, оба рабочие но с разными компромиссами. Без сравнения я бы просто взял первый.
Критический рефакторинг который нельзя откатить легко. Стоит потратить кредиты чтобы выбрать лучший путь заранее.
Когда не использовать:
Рутинные задачи — написать тест, добавить валидацию, исправить опечатку. Там одна модель справится нормально.
Практический совет:
Перед запуском /best-of-n напиши максимально точный промпт — чем точнее задача, тем меньше расхождений между моделями и тем проще выбрать лучший результат. Расплывчатая задача даст три расплывчатых результата.
