Jedes Projekt läuft auf einem eigenen Cloud-Rechner, ein zugeklappter Laptop hält die Arbeit also nicht an. Muss etwas auf dem eigenen Gerät getestet werden, startet der Koordinator dort einen lokalen Agenten. Was Agenten über die Codebasis und die bevorzugte Arbeitsweise lernen, landet in gemeinsamen Dateien, die jeder spätere Agent im Projekt nutzen kann.
Über Abonnements beobachtet der Koordinator einen Slack-Kanal, arbeitet nach Zeitplan oder folgt allen Pull Requests, also Änderungsvorschlägen am Code. Dabei repariert er fehlschlagende automatische Prüfläufe und handelt, wenn Pull Requests geöffnet oder zusammengeführt werden. Ein Cursor-Ingenieur lässt so ein Projekt jeden neuen Pull Request auf Bausteine für das Designsystem durchsehen; es soll bald 20 bis 100 Pull Requests am Tag bearbeiten.
Intern nutzt Cursor die Funktion nach eigenen Angaben seit mehreren Monaten, etwa für Migrationen über einige Hundert Pull Requests. Neue Nutzer führten damit 30 Prozent mehr Pull Requests zusammen, wer überwiegend mit Projects arbeite, sechsmal so viele. Methode, Vergleichsgruppe und Zeitraum nennt Cursor nicht; ob die Funktion mehr Arbeit ermöglicht oder besonders produktive Entwickler sie eher nutzen, lässt sich aus den Zahlen nicht ablesen.
Mit Projects setzt Cursor nach eigener Darstellung die im Februar beschriebene Vorstellung um, dass Agentenflotten ganze Arbeitspakete übernehmen. Im Juli hatte das Unternehmen bereits einen Schwarm mit getrennten Planer- und Arbeiter-Agenten an einem SQLite-Nachbau erprobt.