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Schulungsübersicht
Einführung in die erweiterten Funktionen von Cursor
- Verständnis der Erweiterbarkeit und Architektur von Cursor
- Überblick über KI-Modelltypen und Integrationspunkte
- Vorbereitung der Umgebung für erweiterte Anpassungen
Prinzipien des effektiven Prompt Engineerings
- Gestaltung von Prompts für Präzision, Konsistenz und Anpassungsfähigkeit
- Strukturierung von Kontexthierarchien und Variableninjektion
- Auswertung von Prompt-Outputs und iterative Verfeinerung
Erstellung und Verwaltung von Prompt-Vorlagen
- Erstellung wiederverwendbarer Prompt-Vorlagen für Teams
- Versionierung und Pflege von Vorlagen-Repositories
- Integration von Prompt-Vorlagen in CI/CD-Pipelines
Integration von Cursor mit internen Knowledge Bases
- Anbindung an Dokumentations-APIs und interne Datenquellen
- Eingebettung domänenspezifischen Wissens in KI-Prompts
- Automatisierung von Updates und Synchronisierung für dynamische Daten
Feinjustierung von Modellen für domänenspezifische Codegenerierung
- Identifizierung von Use Cases für feinjustierte Modelle
- Erfassung und kuratierung von Feinjustierung-Datensätzen
- Testen, Validieren und Bereitstellen individuell trainierter Modelle
Entwicklung benutzerdefinierter Tools und Adapter
- Erweiterung von Cursor um API-basierte benutzerdefinierte Tools
- Erstellung sicherer Adapter für Enterprise-Workflows
- Implementierung benutzerdefinierter Aktionen im Editor
Sicherheit, Governance und Performance-Optimierung
- Sicherer Umgang mit KI-generiertem Code
- Einführung von Policy-Guards und Compliance-Filtern
- Optimierung von Leistung und Ressourcenmanagement
Zukunftsfähige KI-Entwicklungsstrategien
- Bewertung neu出现的 Cursor-Funktionen und APIs
- Einführung kontinuierlichen Fine-Tunings und Lebenszyklus-Managements von Prompts
- Aufbau interner Frameworks für nachhaltiges KI-Ingenieurwesen
Zusammenfassung und nächste Schritte
Voraussetzungen
- Gut verankertes Verständnis von Programmierung und Softwarearchitektur
- Erfahrung mit KI-gestützten Coding-Tools und APIs
- Kenntnisse im Bereich maschinelles Lernen oder Prompt Engineering
Zielgruppe
- KI-Ingenieure, die benutzerdefinierte KI-Workflows entwerfen
- Tooling- und Plattform-Ingenieure, die interne Developer Tools entwickeln
- Senior-Developer, die domänenspezifische KI-Modelle integrieren
14 Stunden
