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Temario del curso
Arquitectura del IDE nativo para IA
- Cómo está construido Cursor sobre una bifurcación (fork) de VS Code con integración profunda de modelos
- Comparativa entre VS Code estándar más extensiones frente a las funciones nativas de Cursor
- Alojamiento de modelos por parte de Cursor: Claude, GPT y puntos finales personalizados
- Visión general de la hoja de ruta, desde el autocompletado hasta los flujos de trabajo completos basados en agentes
El Compositor y la edición multiparchivo
- Llamada al Compositor para planificar cambios a través de archivos
- Revisión de las ediciones generadas antes de aceptarlas o rechazarlas
- Gestión del deshacer y los puntos de control en sesiones largas del Compositor
- Prueba de la compilación tras los cambios asistidos por el Compositor
Chat sensible al contexto y referencias inteligentes
- Uso de @archivo y @código para enfocar el contexto del chat
- Referencia a funciones, clases y archivos de documentación específicos
- Resumen de la intención del código antes de solicitar modificaciones
- Evitación del desbordamiento de contexto mediante el refinamiento de las referencias
Modo agente y refactorización autónoma
- Activación del modo agente con instrucciones de alto nivel (prompts)
- Observación mientras el agente planifica, edita, prueba e itera
- Intervención cuando el agente se desvía por la dirección incorrecta
- Gestión de conflictos de fusión tras reescrituras multiparcheas del agente
Instalación y configuración de modelos
- Configuración de Cursor en macOS, Windows y Linux
- Selección y cambio de modelos según el tipo de tarea
- Uso de su propia clave de API en lugar del alojamiento compartido proporcionado por Cursor
- Configuración de modelos con capacidad de contexto amplio para la navegación en bases de código grandes
Espacios de trabajo de equipo y contexto compartido
- Creación de espacios de trabajo de equipo e invitación de miembros
- Compartir reglas personalizadas, guías de estilo y archivos de contexto
- Establecimiento de instrucciones predeterminadas para flujos de trabajo recurrentes del equipo
- Seguimiento del uso y los costos en todo el espacio de trabajo
Reglas e instrucciones personalizadas para la consistencia
- Redacción de archivos .cursorrules para convenciones a nivel de proyecto
- Automatización de comentarios en la revisión de código mediante ingeniería de prompts
- Mantenimiento de registros de decisiones de arquitectura con asistencia del agente
- Versionado de los archivos de reglas como parte del repositorio
Integración con el control de versiones y la integración continua (CI)
- Generación de mensajes de confirmación (commit) a partir de resúmenes de diferencias (diffs)
- Prompts previos a la confirmación: ejecución de linters y verificadores de tipos antes de confirmar
- Apertura de solicitudes de extracción (pull requests) con descripciones generadas por IA
- Respuesta a comentarios de revisión con cambios específicos dentro de Cursor
Depuración de código asistido por agentes
- Rastreo de errores en tiempo de ejecución hasta las suposiciones generadas por el agente
- Uso del panel de chat para preguntar por qué ocurrió un error específico
- Pruebas de regresión tras refactorizaciones automatizadas amplias
- Gestión de importaciones alucinadas y dependencias faltantes
Rendimiento y seguridad
- Velocidad de indexación e impacto en el almacenamiento en repositorios grandes
- Exclusión automática de archivos sensibles del contexto del agente
- Comprensión de las políticas de retención de datos y de exclusión voluntaria de entrenamiento de Cursor
- Gestión de los requisitos de cumplimiento normativo al utilizar modelos alojados
Resumen y transición a temas avanzados
- Repaso comparativo entre Cursor y otras herramientas de IA centradas en el IDE
- Creación de una biblioteca de instrucciones y reglas reutilizables
- Mantenimiento de la actualización al ritmo de lanzamientos mensuales de Cursor
Requerimientos
- Experiencia con un IDE moderno como VS Code o JetBrains
- Experiencia en programación en cualquier lenguaje
- Comprensión básica de los conceptos de los modelos de lenguaje grandes (LLM) y del uso de prompts
Audiencia objetivo
- Equipos de desarrollo que están evaluando o adoptando Cursor como su IDE principal
- Gestores de ingeniería responsables de la adquisición de herramientas de IA
- Desarrolladores independientes que buscan acelerar el trabajo con clientes mediante el uso de Cursor
14 Horas
