Mulțumim pentru trimiterea solicitării! Un membru al echipei noastre vă va contacta în curând.
Mulțumim pentru trimiterea rezervării! Un membru al echipei noastre vă va contacta în curând.
Schița de curs
Introducere în capabilitățile avansate ale Cursor
- Înțelegerea extensibilității și a arhitecturii Cursor
- Review-ul tipurilor de modele AI și a punctelor de integrare
- Pregătirea mediului pentru personalizare avansată
Principiile prompt engineering-ului eficient
- Proiectarea prompturilor pentru precizie, consistență și adaptabilitate
- Structurarea ierarhiilor de context și a injectării variabilelor
- Evaluarea output-urilor prompturilor și rafinarea iterărilor
Construirea și gestionarea template-urilor de prompturi
- Criarea de template-uri de prompturi reutilizabile pentru echipe
- Versionarea și mentenanta repository-urilor de template-uri
- Integrarea template-urilor de prompturi în pipeline-urile CI/CD
Integrarea Cursor cu bazele de cunoștințe interne
- Conectarea la API-uri de documentație și surse de date interne
- Încorporarea cunoștințelor specifice domeniului în prompturile AI
- Automatizarea actualizărilor și sincronizării pentru date dinamice
Fine-tuning al modelelor pentru generarea de code specific pe domeniu
- Identificarea cazurilor de utilizare pentru modele fine-tunuite
- Culegerea și curățarea seturilor de date pentru fine-tuning
- Testarea, validarea și implementarea modelelor antrenate custom
Dezvoltarea tool-urilor și adaptatorilor custom
- Extinderea Cursor prin tooling custom bazat pe API
- Criarea de adaptatori securizați pentru workflow-uri enterprise
- Implementarea de acțiuni custom în editor
Securitate, guvernanță și optimizare a performanței
- Asigurarea manipulării securizate a codului generat de AI
- Stabilirea de garduri de politică și filtre de conformitate
- Optimizarea performanței și a gestionării resurselor
Strategii de dezvoltare AI orientate viitor
- Evaluarea funcțiilor și API-urilor emergente ale Cursor
- Adoptarea fine-tuning-ului continuu și a gestionării ciclului de viață al prompturilor
- Construirea de framework-uri interne pentru inginerie AI sustenabilă
Rezumat și pași următori
Cerințe
- Înțelegere solidă a programării și a arhitecturii software
- Experiență în utilizarea instrumentelor de coding asistat de AI și a API-urilor
- Cunoștințe în materie de machine learning sau de concepte de prompt engineering
Public-țintă
- Ingineri de AI care proiectează workflow-uri AI custom
- Ingineri de platformă și tooling care construiesc instrumente de dezvoltare interne
- Dezvoltatori seniori care integrează modele AI specifice pe domeniu
14 Ore
