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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-eigene Funktionen
  • Modellhosting durch Cursor: Claude, GPT und benutzerdefinierte Endpunkte
  • Überblick über die Roadmap von Autocomplete zu vollständigen Agent-Workflows

Der Composer und Multi-Datei-Bearbeitung

  • Aufrufen des Composers zur Planung über Dateien hinweg
  • Überprüfung generierter Änderungen vor der Annahme oder Ablehnung
  • Verwalten von Rückgängig- und Prüfpunkt-Zuständen in langen Composer-Sitzungen
  • Testen der Erstellung nach Composer-unterstützten Änderungen

Kontextbewusstes Chatting und intelligente Verweise

  • Nutzung von @file und @codebase zur Fokussierung des Chat-Kontexts
  • Referenzieren spezifischer Funktionen, Klassen und Dokumentation-Dateien
  • Zusammenfassen der Code-Absicht vor dem Anfragen von Änderungen
  • Vermeiden von Kontextüberlauf durch Eingrenzung der Verweise

Agent-Modus und autonomes Refactoring

  • Aktivieren des Agent-Modus mit hochleveligen Prompts
  • Beobachten, wie der Agent plant, bearbeitet, testet und iteriert
  • Intervenieren, wenn der Agent in die falsche Richtung steuert
  • Umgang mit Merge-Konflikten nach Agent-Multi-Datei-Umschreibungen

Installation und Modellkonfiguration

  • Einrichten von Cursor auf macOS, Windows und Linux
  • Auswählen und Wechseln von Modellen pro Aufgabentyp
  • Nutzung Ihres eigenen API-Schlüssels statt des gemeinschaftlichen Hostings von Cursor
  • Konfigurieren von Hoch-Kontext-Modellen für die Navigation in großen Codebasen

Team-Arbeitsbereiche und gemeinsamer Kontext

  • Erstellen von Team-Arbeitsbereichen und Einladen von Mitgliedern
  • Teilen benutzerdefinierter Regeln, Styleguides und Kontext-Dateien
  • Definieren von Standard-Prompts für wiederkehrende Team-Workflows
  • Verfolgen der Nutzung und Kosten über den Workspace hinweg

Benutzerdefinierte Regeln und Prompts für Konsistenz

  • Schreiben von .cursorrules für projektweite Konventionen
  • Automatisieren von Code-Review-Kommentaren durch Prompt-Engineering
  • Aufrechterhalten von Architektur-Entscheidungsprotokollen mit Agent-Hilfe
  • Versionierung der Regel-Dateien als Teil des Repositories

Integration in Versionskontrolle und CI

  • Schreiben von Commit-Messages aus Diff-Zusammenfassungen
  • Prompts vor dem Commit: Ausführen von Linters und Typ-Prüfern vor dem Commit
  • Öffnen von Pull Requests mit KI-generierten Beschreibungen
  • Antworten auf Review-Kommentare mit gezielten Änderungen innerhalb von Cursor

Debuggen von Agent-unterstütztem Code

  • Nachverfolgen von Laufzeitfehlern zurück zu agentengenerierten Annahmen
  • Nutzung des Chat-Panels, um zu fragen, warum ein spezifischer Fehler aufgetreten ist
  • Regressionstests nach breiten automatischen Refactorings
  • Umgang mit Halluzinationen bei Imports und fehlenden Abhängigkeiten

Performance und Sicherheit

  • Indexierungs-Geschwindigkeit und Speicher-Auswirkung auf große Repositories
  • Ausschließen sensibler Dateien aus dem Agent-Kontext automatisch
  • Verstehen der Datenretention- und Opt-out-Richtlinien von Cursor
  • Umgang mit Compliance-Anforderungen bei Nutzung gehosteter Modelle

Zusammenfassung und Übergang zu fortgeschrittenen Themen

  • Zusammenfassung des Vergleichs zwischen Cursor und anderen IDE-first KI-Tools
  • Aufbau einer Bibliothek wiederverwendbarer Prompts und Regeln
  • Bleiben Sie aktuell mit der monatlichen Release-Frequenz von Cursor

Voraussetzungen

  • Erfahrung mit einer modernen IDE wie VS Code oder JetBrains
  • Programmiererfahrung in beliebiger Programmiersprache
  • Grundlegendes Verständnis von LLM-Konzepten und Prompting

Zielgruppe

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

Teilnehmerzahl


Preis je Teilnehmer (exkl. USt)

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