Cursor gibi yapay zeka kodlama yardımcıları kullanılırken hataları azaltmaya yönelik iki ana iş akışını tartışmaktadır. İlk yöntem, işlevlerin kodundan önce testlerin yazıldığı test odaklı geliştirmedir ve bu sayede yapay zekanın testler geçilene kadar kodu tekrarlamasına olanak sağlanır. İkinci kavram ise, yapay zekanın önceki bağlamı, alınan kararları ve projenin ilerlemesini depolayan çeşitli dosyaları içeren bir hafıza bankası kurmaktır. Bu hafıza bankası yaklaşımı, yapay zekanın mevcut kod tabanını daha iyi anlamasına yardımcı olarak yeni özellikler eklerken hataları en aza indirir ve hem yeni hem de mevcut projelerde kullanılabilir. Video ayrıca, yapay zeka uygulamaları için web verilerini kazımak üzere Firecrawl adlı bir aracı ve bu iş akışlarını uygulamak için çeşitli Cursor kuralları ve özel modları kullanmayı göstermektedir.