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Temario del curso

Colaboración en equipo con Cursor

  • Creación y gestión de espacios de trabajo para equipos
  • Compartición de contexto y sesiones de código entre miembros
  • Establecimiento de roles de acceso y protocolos de colaboración

Generación de solicitudes de extracción asistida por IA

  • Comprensión de las solicitudes de extracción generadas por IA
  • Personalización de plantillas y políticas para solicitudes de extracción
  • Validación de los cambios generados por IA antes de la fusión

Automatización de revisiones de código con Cursor

  • Uso de IA para detectar problemas y sugerir mejoras
  • Revisión de estilo de código, lógica y consistencia de la documentación
  • Integración con flujos de revisión de GitHub, GitLab o Bitbucket

Barreras de política y gobernanza

  • Definición de políticas de calidad y seguridad del código
  • Configuración de puntos de aprobación y aplicación basada en reglas
  • Auditoría de las decisiones de IA y mantenimiento de la responsabilidad

Integración de Cursor en canales CI/CD

  • Conexión de Cursor con Jenkins, GitHub Actions o GitLab CI
  • Automatización de compilaciones y despliegues utilizando información proporcionada por la IA
  • Aseguramiento del cumplimiento dentro de los procesos automatizados

Monitoreo y métricas para flujos de trabajo impulsados por IA

  • Seguimiento de las métricas de productividad y calidad
  • Revisión de informes del impacto de la contribución de la IA
  • Identificación de áreas para optimización de procesos

Escalamiento de la adopción de Cursor entre equipos

  • Incorporación de múltiples equipos con configuraciones estandarizadas
  • Administración de configuraciones compartidas y mejores prácticas
  • Facilitación de la mejora continua y capacitación del equipo

Tendencias futuras e integraciones avanzadas

  • Integración con escáneres de seguridad y sistemas de QA (Aseguramiento de Calidad)
  • Exploración de la automatización basada en API con Cursor
  • Planificación para flujos de trabajo de DevOps asistidos por IA en evolución

Resumen y próximos pasos

Requerimientos

  • Experiencia con flujos de trabajo de control de versiones basados en Git
  • Conocimiento sobre herramientas y principios de CI/CD
  • Comprensión de los procesos de desarrollo de software colaborativo

Público objetivo

  • Líderes de equipo y desarrolladores senior
  • Ingenieros de DevOps y CI/CD
  • Gerentes de ingeniería que supervisan la adopción de IA
 14 Horas

Número de participantes


Precio por participante

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