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 напредналите възможности на Cursor
- Разбиране на разширяемостта и архитектурата на Cursor
- Преглед на типовете AI модели и точките на интеграция
- Подготовка на средата за напреднала персонализация
Принципи на ефективното проектиране на промпти
- Проектиране на промпти за прецизност, последователност и адаптивност
- Структуриране на йерархии на контекста и инжектиране на променливи
- Оценка на изходите от промпти и усъвършенстване на итерациите
Изграждане и управление на шаблони за промпти
- Създаване на многократни за употреба шаблони за промпти за отбори
- Версиониране и поддържане на репозитории с шаблони
- Интегриране на шаблони за промпти в CI/CD пайплайни
Интегриране на Cursor с вътрешни бази от знания
- Свързване с API за документация и вътрешни източници на данни
- Вграждане на специфични за дадена област знания в AI промптите
- Автоматизиране на актуализациите и синхронизацията за динамични данни
Доразвитие (Fine-Tuning) на модели за генериране на код, специфичен за дадена област
- Идентифициране на случай за употреба за модели с доразвитие
- Събиране и куриране на набори от данни за доразвитие
- Тестиране, валидиране и разгръщане на персонално обучени модели
Разработване на персонализирани инструменти и адаптери
- Разширяване на Cursor с персонализирани инструменти, базирани на API
- Създаване на сигурни адаптери за корпоративни процеси
- Внедряване на персонализирани действия в редактора
Сигурност, управление и оптимизация на производителността
- Осигуряване на сигурна обработка на кода, генериран от AI
- Установяване на политики за охрана и филтри за съответствие
- Оптимизиране на производителността и управление на ресурсите
Стратегии за бъдещо-готова AI разработка
- Оценка на новите функции и API на Cursor
- Прилагане на непрекъснато доразвитие и управление на жизнения цикъл на промптите
- Изграждане на вътрешни рамки за устойчиво AI инженерство
Обобщение и следващи стъпки
Изисквания
- Силно разбиране на програмирането и софтуерната архитектура
- Опит с инструменти за кодиране с помощта на AI и API
- Знание за концепции в машинното обучение или проектирането на промпти
Целева аудитория
- AI инженери, проектиращи персонализирани AI工作流程
- Инженери на инструменти и платформи, изграждащи вътрешни разработчески инструменти
- СенIOR разработчици, интегриращи модели на AI, специфични за дадена област
14 Часа
