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Schulungsübersicht
Teamzusammenarbeit in Cursor
- Erstellen und Verwalten von Team-Arbeitsbereichen
- Teilen von Kontext und Code-Sitzungen unter Mitgliedern
- Festlegen von Zugriffsberechtigungen und Kollaborationsprotokollen
KI-gestützte Generierung von Pull Requests
- Verständnis von KI-generierten Pull Requests (PRs)
- Anpassung von PR-Vorlagen und Richtlinien
- Validierung von KI-generierten Änderungen vor dem Merge
Automatisierung von Code-Reviews mit Cursor
- Nutzung von KI zur Erkennung von Problemen und zum Vorschlagen von Verbesserungen
- Prüfung von Code-Stil, Logik und Dokumentationskonsistenz
- Integration in Review-Workflows von GitHub, GitLab oder Bitbucket
Richtlinien-Abgrenzungen und Governance
- Definition von Richtlinien für Code-Qualität und Sicherheit
- Einrichtung von Genehmigungsverfahren und regelbasierter Durchsetzung
- Audit von KI-Entscheidungen und Sicherstellung der Rechenschaftspflicht
Integration von Cursor in CI/CD-Pipelines
- Anbindung von Cursor an Jenkins, GitHub Actions oder GitLab CI
- Automatisierung von Builds und Deployments unter Nutzung von KI-Einblicken
- Sicherstellung der Compliance innerhalb automatisierter Pipelines
Überwachung und Kennzahlen für KI-gestützte Workflows
- Verfolgung von Produktivitäts- und Qualitätskennzahlen
- Prüfung von Berichten zur Auswirkung des KI-Beitrags
- Identifizierung von Optimierungspotenzialen in Prozessen
Ausweitung der Cursor-Nutzung über Teams hinweg
- Einführung mehrerer Teams mit standardisierten Setups
- Verwaltung gemeinsamer Konfigurationen und Best Practices
- Förderung der kontinuierlichen Verbesserung und Teamschulung
Zukunftstrends und erweiterte Integrationen
- Integration in Sicherheits-Scanner und QA-Systeme
- Erforschung von API-basierter Automatisierung mit Cursor
- Planung für sich entwickelnde, KI-gestützte DevOps-Workflows
Zusammenfassung und nächste Schritte
Voraussetzungen
- Erfahrung mit Git-basierten Versionskontroll-Workflows
- Vertrautheit mit CI/CD-Tools und -Prinzipien
- Verständnis von Prozessen der kollaborativen Softwareentwicklung
Zielgruppe
- Teamleiter und erfahrene Entwickler
- DevOps- und CI/CD-Ingenieure
- Engineering Manager, die die Einführung von KI beaufsichtigen
14 Stunden