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Temario del curso
Arquitectura del IDE nativo de inteligencia artificial
- Cómo está construido Cursor a partir de una bifurcación de VS Code con integración profunda de modelos.
- Comparación entre el VS Code estándar más extensiones frente a las funciones nativas de Cursor.
- Alojamiento de modelos en Cursor: Claude, GPT y puntos finales personalizados.
- Visión general de la hoja de ruta, desde la autocompletación hasta los flujos de trabajo completos con agentes.
El Composer y la edición de múltiples archivos
- Llamar al Composer para planificar cambios a través de varios archivos.
- Revisar las ediciones generadas antes de aceptarlas o rechazarlas.
- Gestionar el deshacer y los estados de puntos de control en sesiones largas del Composer.
- Probar la compilación después de los cambios asistidos por el Composer.
Chat consciente del contexto y referencias inteligentes
- Uso de @archivo y @base_de_código para enfocar el contexto del chat.
- Referencia a funciones, clases específicas y archivos de documentación.
- Resumen de la intención del código antes de solicitar modificaciones.
- Evitar el desbordamiento del contexto limitando las referencias.
Modo agente y refactorización autónoma
- Activación del modo agente mediante prompts de alto nivel.
- Observar al agente planificar, editar, probar e iterar.
- Intervenir cuando el agente se dirige por una ruta incorrecta.
- Gestionar conflictos de fusión tras reescrituras de múltiples archivos realizadas por el 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 tu propia clave de API en lugar del alojamiento compartido proporcionado por Cursor.
- Configuración de modelos con alto contexto para la navegación en bases de código grandes.
Espacios de trabajo para equipos y contexto compartido
- Creación de espacios de trabajo para equipos e invitación de miembros.
- Compartir reglas personalizadas, guías de estilo y archivos de contexto.
- Establecimiento de prompts predeterminados para flujos de trabajo recurrentes del equipo.
- Seguimiento del uso y los costes en todo el espacio de trabajo.
Reglas personalizadas y prompts para mantener la consistencia
- Redacción de .cursorrules para establecer convenciones en todo el proyecto.
- Automatización de comentarios de revisión de código mediante técnica de prompts.
- Mantenimiento de registros de decisiones de arquitectura con asistencia del agente.
- Control de versiones de los archivos de reglas como parte del repositorio.
Integración con control de versiones y CI
- Generación de mensajes de commit a partir de resúmenes de diff.
- Prompts pre-commit: ejecución de analizadores estáticos (linters) y verificadores de tipos antes del commit.
- Apertura de pull requests con descripciones generadas por inteligencia artificial.
- Respuesta a comentarios de revisión mediante cambios dirigidos dentro de Cursor.
Depuración de código asistido por agentes
- Rastreo de errores en tiempo de ejecución hasta suposiciones generadas por el agente.
- Uso del panel de chat para preguntar por qué se produjo un error específico.
- Pruebas de regresión tras refactorizaciones automatizadas extensas.
- Gestión de importaciones alucinadas y dependencias faltantes.
Rendimiento y seguridad
- Velocidad de indexación e impacto en el almacenamiento para repositorios grandes.
- Exclusión automática de archivos sensibles del contexto del agente.
- Comprensión de las políticas de retención de datos y opt-out de entrenamiento de Cursor.
- Gestión de requisitos de cumplimiento normativo al utilizar modelos alojados.
Resumen y transición a temas avanzados
- Repaso comparativo entre Cursor y otras herramientas de inteligencia artificial centradas en IDEs.
- Construcción de una biblioteca de prompts y reglas reutilizables.
- Mantenimiento del ritmo de lanzamientos mensuales de Cursor al día.
Requerimientos
- Experiencia con un IDE moderno como VS Code o JetBrains.
- Experiencia de programación en cualquier lenguaje.
- Conocimientos básicos de conceptos de modelos de lenguaje grande (LLM) y técnica de prompts.
Audiencia objetivo
- Equipos de desarrollo que estén evaluando o adoptando Cursor como su IDE principal.
- Responsables de ingeniería encargados de la adquisición de herramientas de inteligencia artificial.
- Desarrolladores independientes que buscan acelerar el trabajo con clientes mediante Cursor.
14 Horas
