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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

Nombre de participants


Prix par participant

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