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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

Nombre de participants


Prix par participant

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