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Plan du cours
Introduction aux capacités avancées de Cursor
- Comprendre l'extensibilité et l'architecture de Cursor
- Passer en revue les types de modèles IA et les points d'intégration
- Préparer l'environnement pour une personnalisation avancée
Principes d'une ingénierie des prompts efficace
- Concevoir des prompts pour la précision, la cohérence et l'adaptabilité
- Structurer les hiérarchies de contexte et l'injection de variables
- Évaluer les sorties des prompts et affiner les itérations
Construction et gestion des modèles de prompts
- Créer des modèles de prompts réutilisables pour les équipes
- Versionner et maintenir les dépôts de modèles
- Intégrer les modèles de prompts aux pipelines CI/CD
Intégration de Cursor avec des bases de connaissances internes
- Connexion aux APIs de documentation et aux sources de données internes
- Intégration des connaissances spécifiques au domaine dans les prompts IA
- Automatiser les mises à jour et la synchronisation pour les données dynamiques
Affinage des modèles pour la génération de code spécifique à un domaine
- Identifier les cas d'usage pour les modèles affinés
- Collecter et curatoriser les ensembles de données d'affinage
- Tester, valider et déployer des modèles entraînés sur mesure
Développement d'outils et d'adaptateurs personnalisés
- Étendre Cursor avec des outils personnalisés basés sur les APIs
- Créer des adaptateurs sécurisés pour les workflows d'entreprise
- Implémenter des actions personnalisées dans l'éditeur
Sécurité, gouvernance et optimisation des performances
- Garantir une manipulation sécurisée du code généré par l'IA
- Établir des garde-fous de politiques et des filtres de conformité
- Optimiser les performances et la gestion des ressources
Stratégies de développement IA prêtes pour l'avenir
- Évaluer les nouvelles fonctionnalités et APIs de Cursor
- Adopter l'affinage continu et la gestion du cycle de vie des prompts
- Construire des cadres internes pour une ingénierie IA durable
Résumé et prochaines étapes
Pré requis
- Bonne compréhension de la programmation et de l'architecture logicielle
- Expérience avec des outils de codage assistés par l'IA et des APIs
- Connaissance des concepts d'apprentissage automatique ou d'ingénierie des prompts
Audience
- Ingénieurs IA concevant des workflows IA personnalisés
- Ingénieurs outillage et plateformes créant des outils de développement internes
- Développeurs seniors intégrant des modèles IA spécifiques à un domaine
14 Heures