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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 una personalización avanzada
Principios de 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 refinamiento iterativo
Construcción y Gestión de Plantillas de Prompts
- Creación de plantillas de prompts reutilizables para equipos
- Versionado y mantenimiento de repositorios de plantillas
- Integración de plantillas de prompts con pipelines CI/CD
Integración de Cursor con Bases de Conocimiento Internas
- Conexión a APIs de documentación y fuentes de datos internas
- Incrustación de conocimiento específico del dominio en los prompts de IA
- Automatización de actualizaciones y sincronización para datos dinámicos
Ajuste Fino de Modelos para Generación de Código Específico del Dominio
- Identificación de casos de uso para modelos ajustados fino
- Recopilación y curación de conjuntos de datos para ajuste fino
- Pruebas, validación e implementación de modelos entrenados personalizados
Desarrollo de Herramientas y Adaptadores Personalizados
- Extensión de Cursor con 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
- Garantizar el manejo seguro del código generado por IA
- Establecimiento de guardias de políticas y filtros de cumplimiento
- Optimización del rendimiento y gestión de recursos
Estrategias de Desarrollo de IA Preparadas para el Futuro
- Evaluación de características y APIs emergentes de Cursor
- Adopción de ajuste fino continuo y gestión del ciclo de vida de los prompts
- Construcción de marcos internos para una ingeniería de IA sostenible
Resumen y Próximos Pasos
Requerimientos
- Sólido entendimiento de programación y arquitectura de software
- Experiencia con herramientas de codificación asistida por IA y APIs
- Conocimientos sobre conceptos de aprendizaje automático o ingeniería de prompts
Público objetivo
- Engineers de IA que diseñan flujos de trabajo personalizados de IA
- Engineers de herramientas y plataformas que desarrollan herramientas internas para desarrolladores
- Desarrolladores seniors que integran modelos de IA específicos del dominio
14 Horas
