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Temario del curso
Introducción a las capacidades avanzadas de Cursor
- Comprensión de la extensibilidad y arquitectura de Cursor
- Revisión de tipos de modelos de IA y puntos de integración
- Preparación del entorno para personalización avanzada
Principios de la ingeniería de prompts efectiva
- 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 de iteraciones
Construcción y gestión de plantillas de prompts
- Creación de plantillas de prompts reutilizables para equipos
- Control de versiones y mantenimiento de repositorios de plantillas
- Integración de plantillas de prompts con pipelines de CI/CD
Integración de Cursor con bases de conocimiento internas
- Conexión a APIs de documentación y fuentes de datos internas
- Incrustación de conocimiento específico de dominio en prompts de IA
- Automatización de actualizaciones y sincronización para datos dinámicos
Ajuste fino de modelos para generación de código específico de 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 a medida
Desarrollo de herramientas y adaptadores personalizados
- Extensión de Cursor con herramientas personalizadas basadas en API
- 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 IA
- Establecimiento de guardianes de políticas y filtros de cumplimiento
- Optimización del rendimiento y gestión de recursos
Estrategias de desarrollo de IA preparadas para el futuro
- Evaluación de funciones y APIs emergentes de Cursor
- Adopción del ajuste fino continuo y la gestión del ciclo de vida de los prompts
- Construcción de marcos internos para una ingeniería de IA sostenible
Resumen y siguientes pasos
Requerimientos
- Sólida comprensión de la programación y la arquitectura de software
- Experiencia con herramientas y APIs de codificación asistida por IA
- Conocimiento de conceptos de aprendizaje automático o ingeniería de prompts
Audiencia
- Ingenieros de IA que diseñan flujos de trabajo personalizados de IA
- Ingenieros de herramientas y plataformas que construyen herramientas internas para desarrolladores
- Desarrolladores senior que integran modelos de IA específicos de dominio
14 Horas
