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Schulungsübersicht
Die Architektur der KI-nativen IDE
- Wie Cursor auf einem Fork von VS Code mit tiefer Model-Integration aufgebaut ist
- Vergleich von regulärem VS Code plus Erweiterungen mit Cursor-nativen Funktionen
- Curors Model-Hosting: Claude, GPT und benutzerdefinierte Endpunkte
- Überblick über die Roadmap von Autocomplete zu vollständigen Agent-Workflows
Der Composer und die Mehrdatei-Bearbeitung
- Aufrufen des Composers zur planungsdurch Datei-Grenzen hinweg
- Überprüfen generierter Änderungen vor Annahme oder Ablehnung
- Verwalten von Undo- und Checkpoint-Zuständen in langen Composer-Sessions
- Testen des Builds nach Composer-unterstützten Änderungen
Kontextbewusstes Chatting und intelligente Referenzen
- Nutzung von @file und @codebase zur Fokussierung des Chat-Kontexts
- Referenzieren spezifischer Funktionen, Klassen und Dokumentationsdateien
- Zusammenfassen der Code-Intention vor dem Anfordern von Änderungen
- Vermeiden von Kontext-Überlastung durch Verengen der Referenzen
Agenten-Modus und autonomes Refactoring
- Aktivieren des Agenten-Modus mit hochleveligen Prompts
- Beobachten, wie der Agent plant, editiert, testet und iteriert
- Eingreifen, wenn der Agent in die falsche Richtung läuft
- Umgang mit Merge-Konflikten nach agentenbasierten Mehrdatei-Umschreibungen
Installation und Model-Konfiguration
- Einrichten von Cursor auf macOS, Windows und Linux
- Auswählen und Wechseln von Modellen je nach Aufgabentyp
- Verwenden des eigenen API-Schlüssels statt des geteilten Hostings von Cursor
- Konfigurieren von Modellen mit hohem Kontext für die Navigation in großen Codebasen
Team-Workspaces und gemeinsamer Kontext
- Erstellen von Team-Workspaces und Einladen von Mitgliedern
- Teilen benutzerdefinierter Regeln, Styleguides und Kontextdateien
- Festlegen von Standard-Prompts für wiederkehrende Team-Workflows
- Verfolgen von Nutzung und Kosten im gesamten Workspace
Benutzerdefinierte Regeln und Prompts für Konsistenz
- Schreiben von .cursorrules für projektweite Konventionen
- Automatisieren von Code-Review-Kommentaren durch Prompt Engineering
- Pflegen von Architektur-Entscheidungsprotokollen (ADR) mit Agentenunterstützung
- Versionieren von Regel-Dateien als Teil des Repositories
Integration mit Versionskontrolle und CI
- Schreiben von Commit-Nachrichten aus Diff-Zusammenfassungen
- Pre-Commit-Prompts: Ausführen von Lintern und Typprüfern vor dem Commit
- Erstellen von Pull Requests mit KI-generierten Beschreibungen
- Reagieren auf Review-Kommentare mit gezielten Änderungen innerhalb von Cursor
Debuggen von Agent-unterstütztem Code
- Nachverfolgen von Laufzeitfehlern zurück zu vom Agenten generierten Annahmen
- Nutzen der Chat-Paneele, um zu fragen, warum ein spezifischer Fehler aufgetreten ist
- Regressionstests nach breiten automatisierten Refactorings
- Umgang mit halluzinierten Imports und fehlenden Abhängigkeiten
Leistung und Sicherheit
- Indexierungsgeschwindigkeit und Speicherbedarf bei großen Repositories
- Automatisches Ausschließen sensibler Dateien aus dem Agenten-Kontext
- Verständnis der Datenretention- und Schulungs-Opt-out-Richtlinien von Cursor
- Umgang mit Compliance-Anforderungen bei der Nutzung gehosteter Modelle
Zusammenfassung und Übergang zu fortgeschrittenen Themen
- Zusammenfassung des Vergleichs zwischen Cursor und anderen IDE-first AI-Tools
- Aufbau einer Bibliothek wiederverwendbarer Prompts und Regeln
- Bleiben Sie mit der monatlichen Release-Häufigkeit von Cursor auf dem Laufenden
Voraussetzungen
- Erfahrung mit einer modernen IDE wie VS Code oder JetBrains
- Programmiererfahrung in einer beliebigen Sprache
- Grundlegendes Verständnis von LLM-Konzepten und Prompting
Zielgruppe
- Entwicklungsteams, die Cursor als ihre primäre IDE evaluieren oder einführen
- Engineering-Manager, die für den Einkauf von AI-Tooling verantwortlich sind
- Freiberufliche Entwickler, die ihre Kundenarbeit mit Cursor beschleunigen möchten
14 Stunden