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Schulungsübersicht

Die Architektur der KI-Nativen IDE

  • Wie Cursor auf einer Fork von VS Code mit tiefer Modellenintegration aufgebaut ist
  • Vergleich von regulärem VS Code plus Erweiterungen versus Cursor-eigenen Funktionen
  • Cursors Modellhosting: Claude, GPT und benutzerdefinierte Endpunkte
  • Überblick über die Roadmap vom Autocomplete zu vollumfänglichen Agent-Workflows

Der Composer und Multi-File-Bearbeitung

  • Aufruf des Compositers zur plattformübergreifenden Planung
  • Bewertung generierter Änderungen vor Annahme oder Ablehnung
  • Verwaltung von Undo- und Checkpoint-Zuständen in langen Composer-Sessions
  • Testen des Builds nach Compositor-unterstützten Änderungen

Kontextbewusstes Chat und Smart References

  • Nutzung von @file und @codebase zur Fokussierung des Chat-Kontexts
  • Referenzieren spezifischer Funktionen, Klassen und Dokumentationsdateien
  • Zusammenfassen der Code-Intention vor Anfrage von Änderungen
  • Vermeiden von Kontextüberlauf durch Eingrenzung der Referenzen

Agent-Modus und autonomes Refactoring

  • Auslösen des Agent-Modus mit hochleveligen Prompts
  • Beobachten, wie der Agent plant, editiert, testet und iteriert
  • Eingreifen, wenn der Agent in die falsche Richtung geht
  • Umgang mit Merge-Konflikten nach Agent-Multi-File-Umschreibungen

Installation und Modellkonfiguration

  • Einrichtung von Cursor auf macOS, Windows und Linux
  • Auswahl und Wechseln von Modellen je nach Aufgabentyp
  • Nutzung des eigenen API-Schlüssels statt Coursers gemeinsamem Hosting
  • Konfiguration von High-Context-Modellen für die Navigation in grossen Codebasen

Team-Arbeitsbereiche und geteilter Kontext

  • Erstellung von Team-Arbeitsbereichen und Einladung von Mitgliedern
  • Teilen von benutzerdefinierten Regeln, Styleguides und Kontextdateien
  • Etablierung von Standardprompts für wiederkehrende Team-Workflows
  • Verfolgung der Nutzung und Kosten im gesamten Arbeitsbereich

Benutzerdefinierte Regeln und Prompts für Konsistenz

  • Schreiben von .cursorrules für projektspezifische Konventionen
  • Automatisierung von Code-Review-Kommentaren durch Prompt-Engineering
  • Aufrechterhaltung von Architekturentscheidungsprotokollen mit Agentenunterstützung
  • Versionierung der Regeldateien als Teil des Repositories

Integration mit Versionskontrolle und CI

  • Schreiben von Commit-Nachrichten aus Diff-Zusammenfassungen
  • Vor-Commit-Prompts: Ausführen von Linter und Typprüfern vor dem Commit
  • Öffnen von Pull Requests mit KI-generierten Beschreibungen
  • Beantwortung von Review-Kommentaren mit gezielten Änderungen innerhalb von Cursor

Debugging Agent-unterstützter Code

  • Zurückverfolgung von Laufzeitfehlern bis zu Agent-generierten Annahmen
  • Nutzung des Chat-Panels, um nach den Ursachen eines spezifischen Fehlers zu fragen
  • Regressionstests nach breiten automatisierten Refactorings
  • Umgang mit halluzinierten Imports und fehlenden Abhängigkeiten

Leistung und Sicherheit

  • Indexierungsgeschwindigkeit und Speicherauswirkungen auf grosse Repositories
  • Ausschliessen sensibler Dateien automatisch vom Agent-Kontext
  • Verstehen der Datenbehaltungs- und Trainingsabwägungspolitik von Cursor
  • Erfüllen von Compliance-Anforderungen bei der Nutzung gehosteter Modelle

Zusammenfassung und Übergang zu fortgeschrittenen Themen

  • Zusammenfassung von Cursor im Vergleich zu anderen IDE-fokussierten KI-Tools
  • Aufbau einer Bibliothek wiederverwendbarer Prompts und Regeln
  • Am Puls bleiben bezüglich Coursers monatlicher Release-Zyklus

Voraussetzungen

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

Zielgruppe

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

Teilnehmerzahl


Preis je Teilnehmer (exkl. USt)

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