Dziękujemy za wysłanie zapytania! Jeden z członków naszego zespołu skontaktuje się z Państwem wkrótce.
Dziękujemy za wysłanie rezerwacji! Jeden z członków naszego zespołu skontaktuje się z Państwem wkrótce.
Plan Szkolenia
Wprowadzenie do zaawansowanych możliwości Cursora
- Rozumienie rozszerzalności i architektury Cursora
- Przegląd typów modeli AI i punktów integracji
- Przygotowanie środowiska do zaawansowanej personalizacji
Zasady skutecznej inżynierii promptów
- Projektowanie promptów zapewniających precyzję, spójność i elastyczność
- Strukturyzowanie hierarchii kontekstu i wstrzykiwanie zmiennych
- Ewaluacja wyników promptów i udoskonalanie iteracji
Tworzenie i zarządzanie szablonami promptów
- Tworzenie wielokrotnie używalnych szablonów promptów dla zespołów
- Wersjonowanie i utrzymywanie repozytoriów szablonów
- Integracja szablonów promptów z pipeline'ami CI/CD
Integracja Cursora z wewnętrznymi bazami wiedzy
- Łączenie z API dokumentacji i wewnętrznymi źródłami danych
- Inkorporowanie wiedzy specjalistycznej do promptów AI
- Automatyzacja aktualizacji i synchronizacji dla danych dynamicznych
Adjustowanie (fine-tuning) modeli do generowania kodu w konkretnej dziedzinie
- Identyfikacja przypadków użycia dla dostosowanych modeli
- Zbieranie i kuratorowanie zestawów danych do fine-tuning
- Testowanie, walidacja i wdrażanie niestandardowo trenowanych modeli
Rozwój niestandardowych narzędzi i adapterów
- Rozszerzanie Cursora o niestandardowe narzędzia oparte na API
- Tworzenie bezpiecznych adapterów dla procesów korporacyjnych
- Implementowanie niestandardowych akcji w edytorze
Bezpieczeństwo, zarządzanie i optymalizacja wydajności
- Zapewnienie bezpiecznego przetwarzania kodu generowanego przez AI
- Wdrażanie strażników polityki i filtrów zgodności
- Optymalizacja wydajności i zarządzanie zasobami
Strategie rozwoju AI na przyszłość
- Ewaluacja nowych funkcji i API w Cursorze
- Adopcja ciągłego fine-tuning i zarządzania cyklem życia promptów
- Budowa wewnętrznych frameworków dla zrównoważonego inżynieryjnego AI
Podsumowanie i dalsze kroki
Wymagania
- Zaawansowana znajomość programowania i architektury oprogramowania
- Doświadczenie w pracy z narzędziami do kodowania wspieranego przez AI oraz API
- Znajomość koncepcji uczenia maszynowego lub inżynierii promptów
Grupa docelowa
- Inżynierowie AI projektujący niestandardowe procesy oparte na AI
- Inżynierowie narzędzi i platform tworzący wewnętrzne narzędzia developerskie
- Seniorzy deweloperzy integrujący modele AI specjalizowane w konkretnej dziedzinie
14 godzin
