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Struttura del corso
Introduzione alle Capacità Avanzate di Cursor
- Comprensione dell'estensibilità e dell'architettura di Cursor
- Revisione dei tipi di modelli AI e punti di integrazione
- Preparazione dell'ambiente per la personalizzazione avanzata
Principi dell'Ingegneria dei Prompt Efficaci
- Progettazione di prompt per precisione, coerenza e adattabilità
- Strutturazione delle gerarchie contestuali e iniezione di variabili
- Valutazione degli output dei prompt e raffinamento delle iterazioni
Creazione e Gestione di Modelli di Prompt
- Creazione di modelli di prompt riutilizzabili per le squadre
- Versionamento e manutenzione di repository di modelli
- Integrazione di modelli di prompt con pipeline CI/CD
Integrazione di Cursor con Basi di Conoscenza Interne
- Connessione a API di documentazione e fonti dati interne
- Inserimento della conoscenza specifica del dominio nei prompt AI
- Automazione degli aggiornamenti e sincronizzazione per dati dinamici
Fine-Tuning di Modelli per la Generazione di Codice Specifico del Dominio
- Identificazione dei casi d'uso per modelli affinati
- Raccolta e cura di dataset per il fine-tuning
- Test, validazione e distribuzione di modelli personalizzati addestrati
Sviluppo di Strumenti e Adattatori Personalizzati
- Estensione di Cursor con strumentazione personalizzata basata su API
- Creazione di adattatori sicuri per flussi di lavoro aziendali
- Implementazione di azioni personalizzate all'interno dell'editor
Sicurezza, Governance e Ottimizzazione delle Prestazioni
- Garanzia della gestione sicura del codice generato da AI
- Stabilimento di guardie politiche e filtri di conformità
- Ottimizzazione delle prestazioni e della gestione delle risorse
Strategie di Sviluppo AI Pronte per il Futuro
- Valutazione delle funzionalità e 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 software
- Esperienza con strumenti di codifica assistiti da AI e API
- Conoscenza dei concetti di machine learning o ingegneria dei prompt
Pubblico
- Ingegneri AI che progettano flussi di lavoro AI personalizzati
- Ingegneri strumentali e piattaforme che costruiscono strumenti interni per sviluppatori
- Sviluppatori senior che integrano modelli AI specifici del dominio
14 ore