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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 refinamiento iterativo.
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 las plantillas de prompts con tuberías CI/CD.
Integración de Cursor con bases de conocimientos internas
- Conexión a APIs de documentación y fuentes de datos internas.
- Incrustación de conocimientos específicos 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.
- Recopilación y curación de conjuntos de datos para ajuste fino.
- Pruebas, validación y despliegue de modelos entrenados personalizados.
Desarrollo de herramientas y adaptadores personalizados
- Extensión 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
- Garantizar el manejo seguro del código generado por IA.
- Establecimiento de controles de política y filtros de cumplimiento.
- Optimización del rendimiento y la gestión de recursos.
Estrategias de desarrollo de IA listas 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.
- Construcción de marcos internos para una ingeniería de IA sostenible.
Resumen y próximos pasos
Requerimientos
- Sólido conocimiento de programación y arquitectura de software.
- Experiencia con herramientas de codificación asistida por IA y APIs.
- Conocimiento de conceptos de aprendizaje automático o ingeniería de prompts.
Audiencia Objetivo
- Ingenieros de IA que diseñan flujos de trabajo personalizados para IA.
- Ingenieros de herramientas y plataformas que desarrollan herramientas internas para desarrolladores.
- Desarrolladores senior que integran modelos de IA específicos de un dominio.
14 Horas
