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Temario del curso
Introducción a las capacidades avanzadas de Cursor
- Comprensión de la extensibilidad y arquitectura de Cursor
- Revisión de los tipos de modelos de IA y puntos de integración
- Preparación del entorno para personalización avanzada
Principios de la ingeniería efectiva de prompts
- Diseño de prompts para precisión, consistencia y adaptabilidad
- Estructuración de jerarquías de contexto e inyección de variables
- Evaluación de las salidas de los prompts y refuerzo iterativo
Creación y gestión de plantillas de prompts
- Creación de plantillas de reutilizables para equipos
- Control de versiones y mantenimiento de repositorios de plantillas
- Integración de plantillas de prompts con flujos CI/CD
Integración de Cursor con bases de conocimiento internas
- Conexión a APIs de documentación y fuentes de datos internas
- Incorporación del conocimiento específico del dominio en los prompts de la IA
- Automatización de actualizaciones y sincronización para datos dinámicos
Ajuste fino de modelos para generación de código específica del dominio
- Identificación de casos de uso para modelos ajustados
- Recopilación y curación de conjuntos de datos para el ajuste fino
- Pruebas, validación e implementación de modelos entrenados personalizados
Desarrollo de herramientas y adaptadores personalizados
- Ampliación de Cursor mediante herramientas personalizadas basadas en APIs
- Creación de adaptadores seguros para flujos de trabajo empresariales
- Implementación de acciones personalizadas dentro del editor
Seguridad, gobernanza y optimización del rendimiento
- Garantía del manejo seguro del código generado por la IA
- Establecimiento de guardaespaldas de políticas y filtros de cumplimiento
- Optimización del rendimiento y gestión de recursos
Estrategias de desarrollo de IA preparadas para el futuro
- Evaluación de las características y APIs emergentes de Cursor
- Adopción del ajuste fino continuo y la gestión del ciclo de vida de los prompts
- Creación de marcos internos para una ingeniería de IA sostenible
Resumen y próximos pasos
Requerimientos
- Sólida comprensión de la programación y la arquitectura de software
- Experiencia con herramientas de codificación asistidas por IA y APIs
- Conocimiento de conceptos de aprendizaje automático o ingeniería de prompts
Público objetivo
- Ingenieros de IA que diseñan flujos de trabajo de IA personalizados
- Ingenieros de herramientas y plataformas que crean herramientas de desarrollo interno
- Desarrolladores senior que integran modelos de IA específicos del dominio
14 Horas
