Bądźmy w kontakcie

Plan Szkolenia

Architektura natywnego dla AI IDE

  • Jak Cursor jest zbudowany na forku VS Code z głęboką integracją modeli
  • Porównanie zwykłego VS Code z rozszerzeniami a natywnymi funkcjami Cursor
  • Hostowanie modeli w Cursor: Claude, GPT i niestandardowe endpointy
  • Przegląd roadmapy od autouzupełniania do pełnych workflowów agentów

Composer i edycja wieloplikowa

  • Wywoływanie Composera do planowania w wielu plikach
  • Przeglądanie wygenerowanych zmian przed zaakceptowaniem lub odrzuceniem
  • Zarządzanie stanami cofania i punktów kontrolnych podczas długich sesji z Composerem
  • Testowanie buildów po zmianach wspieranych przez Composera

Czat z kontekstem i inteligentne odniesienia

  • Używanie @file i @codebase do skupienia kontekstu czatu
  • Odnoszenie się do konkretnych funkcji, klas i plików dokumentacji
  • Podsumowywanie intencji kodu przed prośbą o modyfikacje
  • Unikanie przepełnienia kontekstu poprzez zawężanie odniesień

Tryb agenta i autonomiczna refaktoryzacja

  • Uruchamianie trybu agenta za pomocą ogólnych promptów
  • Obserwowanie, jak agent planuje, edytuje, testuje i iteruje
  • Interweniowanie, gdy agent zmierza w złym kierunku
  • Rozwiązywanie konfliktów scalania po wieloplikowych przeróbkach agenta

Instalacja i konfiguracja modeli

  • Konfiguracja Cursor na macOS, Windows i Linux
  • Wybór i przełączanie modeli w zależności od typu zadania
  • Używanie własnego klucza API zamiast współdzielonego hostingu Cursor
  • Konfigurowanie modeli o wysokim kontekście do nawigacji w dużych bazach kodu

Przestrzenie robocze zespołów i współdzielony kontekst

  • Tworzenie przestrzeni roboczych dla zespołów i zapraszanie członków
  • Współdzielenie niestandardowych zasad, przewodników stylu i plików kontekstowych
  • Ustalanie domyślnych promptów dla powtarzających się workflowów zespołu
  • Śledzenie użycia i kosztów w całej przestrzeni roboczej

Niestandardowe zasady i prompty dla spójności

  • Pisanie .cursorrules dla konwencji w całym projekcie
  • Automatyzacja komentarzy z przeglądu kodu poprzez inżynierię promptów
  • Prowadzenie archiwalnych decyzji architektonicznych z pomocą agenta
  • Wersjonowanie plików zasad jako część repozytorium

Integracja z kontrolą wersji i CI

  • Pisanie komunikatów commitów na podstawie podsumowań diffów
  • Pre-commit prompty: uruchamianie linterów i checkerów typów przed commitem
  • Otwieranie pull requestów z opisami generowanymi przez AI
  • Odpowiadanie na komentarze z przeglądu za pomocą celowych zmian w Cursor

Debugowanie kodu wspieranego przez agenta

  • Śledzenie błędów runtime do założeń generowanych przez agenta
  • Używanie panelu czatu, aby zapytać, dlaczego wystąpił konkretny błąd
  • Testowanie regresji po szerokich automatycznych refaktoryzacjach
  • Zarządzanie halucynacyjnymi importami i brakującymi zależnościami

Wydajność i bezpieczeństwo

  • Szybkość indeksowania i wpływ na pamięć w dużych repozytoriach
  • Automatyczne wykluczanie wrażliwych plików z kontekstu agenta
  • Zrozumienie polityk przechowywania danych i rezygnacji z treningu w Cursor
  • Zarządzanie wymaganiami zgodności przy korzystaniu z hostowanych modeli

Podsumowanie i przejście do zaawansowanych tematów

  • Podsumowanie Cursor w porównaniu z innymi narzędziami AI-first IDE
  • Budowanie biblioteki ponownie używanych promptów i zasad
  • Śledzenie aktualizacji z miesięcznym cyklem wydań Cursor

Wymagania

  • Doświadczenie w korzystaniu z nowoczesnego IDE, takiego jak VS Code lub JetBrains
  • Doświadczenie w programowaniu w dowolnym języku
  • Podstawowa znajomość koncepcji LLM i promptingu

Grupa docelowa

  • Zespoły deweloperskie oceniające lub wdrażające Cursor jako główne IDE
  • Menedżerowie inżynierii odpowiedzialni za zakup narzędzi AI
  • Freelancerzy chcący przyspieszyć pracę z klientami za pomocą Cursor
 14 godzin

Liczba uczestników


Cena za uczestnika (netto)

Propozycje terminów

Powiązane Kategorie