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Plan du cours
Introduction aux capacités avancées de Cursor
- Compréhension de l'extensibilité et de l'architecture de Cursor
- Revue des types de modèles d'IA et des points d'intégration
- Préparation de l'environnement pour la personnalisation avancée
Principes de conception efficace de prompts
- Conception de prompts pour la précision, la cohérence et l'adaptabilité
- Structuration des hiérarchies de contexte et injection de variables
- Évaluation des sorties des prompts et affinage des itérations
Création et gestion de modèles de prompts
- Création de modèles de prompts réutilisables pour les équipes
- Versionnement et maintien des référentiels de modèles
- Intégration des modèles de prompts dans les pipelines CI/CD
Intégration de Cursor avec des bases de connaissances internes
- Connexion aux API de documentation et aux sources de données internes
- Intégration de connaissances spécifiques au domaine dans les prompts d'IA
- Automatisation des mises à jour et de la synchronisation pour les données dynamiques
Affinage des modèles pour la génération de code spécifique au domaine
- Identification des cas d'utilisation pour les modèles affinés
- Collecte et curations des ensembles de données d'affinage
- Tests, validation et déploiement de modèles entraînés sur mesure
Développement d'outils et d'adaptateurs personnalisés
- Extension de Cursor via des outils personnalisés basés sur des API
- Création d'adaptateurs sécurisés pour les flux de travail d'entreprise
- Mise en œuvre d'actions personnalisées au sein de l'éditeur
Sécurité, gouvernance et optimisation des performances
- Garantie d'une manipulation sécurisée du code généré par l'IA
- Établissement de garde-fous politiques et de filtres de conformité
- Optimisation des performances et de la gestion des ressources
Stratégies de développement d'IA prêtes pour l'avenir
- Évaluation des nouvelles fonctionnalités et API de Cursor
- Adoption de l'affinage continu et de la gestion du cycle de vie des prompts
- Construction de frameworks internes pour une ingénierie d'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 API
- Connaissance des concepts d'apprentissage automatique ou de conception de prompts
Audience cible
- Ingénieurs en IA concevant des flux de travail d'IA personnalisés
- Ingénieurs en outillage et en plateforme construisant des outils de développement internes
- Développeurs seniors intégrant des modèles d'IA spécifiques à un domaine
14 Heures