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Struttura del corso
Introduzione alle Funzionalità Avanzate di Cursor
- Comprensione dell'estendibilità e dell'architettura di Cursor
- Analisi dei tipi di modelli AI e dei punti di integrazione
- Preparazione dell'ambiente per la personalizzazione avanzata
Principi del Prompt Engineering Efficace
- Progettazione di prompt per precisione, coerenza e adattabilità
- Strutturazione delle gerarchie di contesto e l'iniezione di variabili
- Valutazione degli output dei prompt e affinamento delle iterazioni
Creazione e Gestione dei Template di Prompt
- Creazione di template di prompt riutilizzabili per i team
- Versionamento e manutenzione dei repository di template
- Integrazione dei template di prompt con le pipeline CI/CD
Integrazione di Cursor con Basi di Conoscenza Interne
- Connessione ad API di documentazione e fonti di dati interne
- Incorporazione di conoscenze specifiche per il dominio nei prompt AI
- Automazione degli aggiornamenti e della sincronizzazione per dati dinamici
Fine-Tuning dei Modelli per la Generazione di Codice Specifica per il Dominio
- Identificazione dei casi d'uso per i modelli sottoposti a fine-tuning
- Raccolta e curatela dei dataset per il fine-tuning
- Test, validazione e distribuzione di modelli addestrati su misura
Sviluppo di Strumenti e Adattatori Personalizzati
- Estensione di Cursor con strumenti personalizzati basati su API
- Creazione di adattatori sicuri per i flussi di lavoro aziendali
- Implementazione di azioni personalizzate all'interno dell'editor
Sicurezza, Governance e Ottimizzazione delle Prestazioni
- Garantire la gestione sicura del codice generato dall'AI
- Stabilire guardie di policy e filtri di conformità
- Ottimizzazione delle prestazioni e gestione delle risorse
Strategie di Sviluppo AI Pronte per il Futuro
- Valutazione delle funzionalità e delle API emergenti di Cursor
- Adozione del fine-tuning continuo e della gestione del ciclo di vita dei prompt
- Costruzione di framework interni per un'ingegneria AI sostenibile
Riepilogo e Prossimi Passi
Requisiti
- Solida comprensione della programmazione e dell'architettura del software
- Esperienza con strumenti di codifica assistita da AI e API
- Conoscenza dei concetti di machine learning o prompt engineering
Pubblico
- Ingegneri AI che progettano flussi di lavoro AI personalizzati
- Ingegneri di strumenti e piattaforme che creano strumenti interni per gli sviluppatori
- Sviluppatori senior che integrano modelli AI specifici per il dominio
14 ore
