Свържете се с нас

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

Брой участници


Цена за участник

Предстоящи Курсове

Свързани Kатегории