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Schulungsübersicht

Die Architektur der KI-nativen IDE

  • Wie Cursor auf einem Fork von VS Code mit tiefer Modellintegration aufgebaut ist
  • Vergleich zwischen regulärem VS Code plus Erweiterungen versus Cursor-eigenen Funktionen
  • Cursors Modellhosting: Claude, GPT und benutzerdefinierte Endpunkte
  • Überblick über die Roadmap vom Autovervollständigen bis zu vollständigen Agent-Workflows

Der Composer und das Mehrdatei-Editing

  • Den Composer aufrufen, um dateiübergreifend zu planen
  • Generierte Änderungen prüfen, bevor sie akzeptiert oder abgelehnt werden
  • Rückgängigmachung und Kontrollpunkte in langen Composer-Sitzungen verwalten
  • Dens Build nach den vom Composer assistierten Änderungen testen

Kontextbewusster Chat und intelligente Verweise

  • @file und @codebase verwenden, um den Chat-Kontext zu fokussieren
  • Auf spezifische Funktionen, Klassen und Dokumentationsdateien verweisen
  • Die Codeabsicht zusammenfassen, bevor nach Änderungen gefragt wird
  • Kontextüberlauf vermeiden, indem Verweise eingeschränkt werden

Agent-Modus und autonomes Refactoring

  • Den Agent-Modus mit hochrangigen Prompts auslösen
  • Beobachten, wie der Agent plant, editiert, testet und iteriert
  • In das Geschehen eingreifen, wenn der Agent in die falsche Richtung steuert
  • Merge-Konflikte nach multi-file-Redaktionen durch den Agenten handhaben

Installation und Modellkonfiguration

  • Cursor auf macOS, Windows und Linux einrichten
  • Modelle für verschiedene Aufgabentypen auswählen und wechseln
  • Eigenen API-Schlüssel verwenden statt des shared Hostings von Cursor
  • Hochkontext-Modelle für das Navigieren in großen Codebasen konfigurieren

Team-Arbeitsbereiche und gemeinsamer Kontext

  • Team-Arbeitsbereiche erstellen und Mitglieder einladen
  • Benutzerdefinierte Regeln, Styleguides und Kontextdateien teilen
  • Voreingestellte Prompts für wiederkehrende Team-Workflows etablieren
  • Nutzung und Kosten über den Arbeitsbereich hinweg nachverfolgen

Benutzerdefinierte Regeln und Prompts für Konsistenz

  • .cursorrules für projektwesentliche Konventionen schreiben
  • Code-Review-Kommentare durch Prompt Engineering automatisieren
  • Architekturentscheidungsprotokolle mit Agent-Assistenz pflegen
  • Regelversionen als Teil des Repositorys versionieren

Integration mit Versionskontrolle und CI

  • Commit-Nachrichten aus Diff-Zusammenfassungen erstellen
  • Prompts vor dem Commit: Linter und Type-Checker vor dem Committen ausführen
  • Pull Requests mit KI-generierten Beschreibungen öffnen
  • Auf Review-Kommentare mit gezielten Änderungen innerhalb von Cursor antworten

Debuggen agentenassistierten Codes

  • Runtimfehler zurückverfolgen bis zu Annahmen des Agents
  • Die Chat-Panels nutzen, um nach dem Grund für einen bestimmten Fehler zu fragen
  • Regressionstests nach umfangreichem automatisiertem Refactoring durchführen
  • Halluzinierte Imports und fehlende Abhängigkeiten verwalten

Leistung und Sicherheit

  • Indexierungsgeschwindigkeit und Speicherauswirkungen auf große Repositorys
  • Sensible Dateien automatisch vom Agent-Kontext ausschließen
  • Cursors Richtlinien zum Datenschutz und zur Trainingsverweigerung verstehen
  • Compliance-Anforderungen bei der Nutzung von Hosted-Modellen erfüllen

Zusammenfassung und Übergang zu fortgeschrittenen Themen

  • Rückblick auf Cursor im Vergleich zu anderen IDE-first AI-Tools
  • Eine Bibliothek mit wiederverwendbaren Prompts und Regeln erstellen
  • Aktuell bleiben bezüglich des monatlichen Release-Rhythmus von Cursor

Voraussetzungen

  • Erfahrung mit einer modernen IDE wie VS Code oder JetBrains
  • Programmierungfahrung in jeder beliebigen Sprache
  • Grundlegendes Verständnis von LLM-Konzepten und Prompting

Zielgruppe

  • Entwicklungsteams, die Cursor evaluieren oder als ihre primäre IDE einführen möchten
  • Engineering-Manager, verantwortlich für den Einkauf von AI-Tools
  • Freiberufliche Entwickler, die ihre Kundenarbeit mit Cursor beschleunigen möchten
 14 Stunden

Teilnehmerzahl


Preis je Teilnehmer (exkl. USt)

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