Благодарим ви, че изпратихте вашето запитване! Един от членовете на нашия екип ще се свърже с вас скоро.
Благодарим ви, че направихте своята резервация! Един от членовете на нашия екип ще се свърже с вас скоро.
Съдържание и теми, включени в курса
Въведение в разширените възможности на Cursor
- Разбиране на разширяемостта и архитектурата на Cursor
- Преглед на типовете AI модели и точките на интеграция
- Подготовка на средата за разширено персонализиране
Принципи на ефективния промпт инженеринг
- Проектиране на промптове за прецизност, последователност и адаптивност
- Структуриране на йерархии от контекст и инжектиране на променливи
- Оценяване на резултатите от промптове и усъвършенстване на итерациите
Изграждане и управление на шаблони за промптове
- Създаване на шаблони за многократно използваеми промптове за екипи
- Версиониране и поддръжка на хранилища за шаблони
- Интегриране на шаблони за промптове с CI/CD процеси
Интегриране на Cursor с вътрешни бази от знания
- Свързване с API за документация и вътрешни източници на данни
- Вграждане на специфични за домейна знания в AI промптове
- Автоматизиране на актуализациите и синхронизацията за динамични данни
Фина настройка на модели за генериране на код, специфичен за домейна
- Идентифициране на сценарии за използване на фино настроени модели
- Събиране и куриране на набори от данни за фина настройка
- Тестване, валидиране и внедряване на персонализирано обучени модели
Разработване на персонализирани инструменти и адаптери
- Разширяване на Cursor с базирани на API персонализирани инструменти
- Създаване на сигурни адаптери за корпоративни работни процеси
- Внедряване на персонализирани действия в рамките на редактора
Сигурност, управление и оптимизация на производителността
- Осигуряване на сигурна обработка на генериран от ИИ код
- Установяване на политики за защита и филтри за съответствие
- Оптимизиране на производителността и управлението на ресурсите
Стратегии за AI разработка, готова за бъдещето
- Оценяване на нововъзникващите функции и API на Cursor
- Възприемане на непрекъсната фина настройка и управление на жизнения цикъл на промптовете
- Изграждане на вътрешни рамки за устойчиво AI инженерство
Обобщение и следващи стъпки
Изисквания
- Силно разбиране на програмирането и софтуерната архитектура
- Опит с инструменти и API за програмиране, подпомагани от ИИ
- Познания в областта на машинното обучение или концепциите за промпт инженеринг
Аудитория
- AI инженери, проектиращи персонализирани работни процеси с ИИ
- Инженери по инструменти и платформи, изграждащи вътрешни инструменти за разработчици
- Старши разработчици, интегриращи специализирани за домейна AI модели
14 Часа