Vielen Dank für die Zusendung Ihrer Anfrage! Eines unserer Teammitglieder wird Sie in Kürze kontaktieren.
Vielen Dank, dass Sie Ihre Buchung abgeschickt haben! Eines unserer Teammitglieder wird Sie in Kürze kontaktieren.
Schulungsübersicht
Die Conversational-Oberfläche von Cascade
- Wie sich Cascade von traditionellen Chat-Panels in anderen IDEs unterscheidet
- Beibehaltung des konversationellen Kontexts über Feature-Anfragen hinweg
- Wechsel zwischen Erklär-, Planungs- und Aktivierungsmodi innerhalb von Cascade
- Echtzeit-Konversationsmuster für Bug-Fixing und Feature-Erstellung
Predictive Edits und Multi-Datei-Erkennung
- Was Predictive Edits sind und wann sie automatisch ausgelöst werden
- Annehmen, Ablehnen und Anpassen von Edit-Vorschlägen über Dateien hinweg
- Automatisches Nachverfolgen von Abhängigkeiten zwischen bearbeiteten Dateien
- Zurücksetzen von kaskadierenden Änderungen, wenn Vorhersagen danebenliegen
Terminal-Integration innerhalb des Editors
- Öffnen und Verwalten integrierter Terminal-Sitzungen
- Wie Cascade Terminal-Ausgaben beobachtet, um nächste Schritte zu verfeinern
- Ausführen von Tests, Builds und Deployments ohne Windsurf zu verlassen
- Bewältigen interaktiver CLI-Prompts während automatisierter Abläufe
Windsurf-Indizierung und Kontextmanagement
- Wie Windsurf einen Echtzeit-Projektindex aufbaut und pflegt
- Indexierungsverhalten bei Monorepos im Vergleich zu einzelnen Repositories
- Ausschluss generierter Artefakte und Build-Verzeichnisse für schnellere Indexierung
- Neuaufbau des Index nach großen Strukturänderungen
Konversationelle Feature-Erstellung
- Beschreiben eines Features in verständlicher Sprache und Beobachten, wie Cascade es plant
- Überprüfen der generierten Dateiliste vor dem Akzeptieren von Änderungen
- Sofortiges Ausführen des generierten Codes und Zurückspielen von Fehlern an Cascade
- Iterative Verfeinerung mit konversationellen Follow-up-Prompts
Benutzerdefinierte Regeln und technologie-spezifisches Prompting
- Schreiben projekt-spezifischer Regeln für interne Frameworks
- Durchsetzung von Namenskongventionen durch Windsurf-Regel-Dateien
- Anpassen der Indizierung für DSLs und nicht-standardisierte Dateiformate
- Teilen von Regel-Sets innerhalb eines Entwicklungsteams
Debugging mit Cascade-Unterstützung
- Einfügen von Stack-Traces in Cascade für Root-Cause-Analyse
- Anfrage an Cascade, funktionierende und defekte Versionen zu vergleichen
- Ausführen von Regressionstests innerhalb des Terminal-Watchers von Cascade
- Identifizieren von halluzinierten Imports oder fehlenden Abhängigkeiten nach Edits
Version Control und Review-Integration
- Generieren von Commit-Messages aus konversationellen Change-Summaries
- Vorbereiten von Pull-Request-Beschreibungen über den Cascade-Chat
- Beantworten von Reviewer-Kommentaren mit gezielten Datei-Edits
- Aufrechterhalten einer sauberen Commit-Historie während konversationeller Entwicklung
Performance und Enterprise-Bereitstellung
- Verwalten großer Workspace-Indizierung innerhalb der Speicherbeschränkungen
- Optimieren der Startzeit für Repositories mit vielen Dateien
- Verstehen von Windsurf's Datenverarbeitung und Opt-out-Möglichkeiten beim Training
- Enterprise-Proxy- und VPN-Konfigurationen für regulierte Umgebungen
Wechsel von anderen Editern
- Importieren von Keybindings und Einstellungen von VS Code oder JetBrains
- Exportieren von Windsurf-Erweiterungen zurück in standardisierten VS Code
- Team-Migrationsstrategien und Pilotprogram-Strukturen
Voraussetzungen
- Erfahrung mit einer IDE wie VS Code oder JetBrains
- Vertrautheit mit Git und agilen Entwicklungs-Workflows
- Grundlegende Erfahrung mit LLM-basierten Chat-Oberflächen
Zielgruppe
- Entwickler, die Windsurf als ihre primäre Entwicklungsumgebung evaluieren
- Produktteams, die nativ conversational AI in ihrem Editor wünschen
- Fachleute, die Kontextwechsel mit Terminal-in-IDE-Workflows reduzieren möchten
14 Stunden
Erfahrungsberichte (1)
Ich habe Wissen über die Streamlit-Bibliothek von Python erworben und werde sie sicherlich verwenden, um Anwendungen in meinem Team zu verbessern, die mit R Shiny erstellt wurden.
Michal Maj - XL Catlin Services SE (AXA XL)
Kurs - GitHub Copilot for Developers
Maschinelle Übersetzung