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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