Gracias por enviar su consulta! Uno de los miembros de nuestro equipo se pondrá en contacto con usted en breve.
Gracias por enviar su reserva! Uno de los miembros de nuestro equipo se pondrá en contacto con usted en breve.
Temario del curso
Introducción a las capacidades avanzadas de Cursor
- Comprensión de la extensibilidad y arquitectura de Cursor
- Revisión de tipos de modelos de IA y puntos de integración
- Preparación del entorno para la personalización avanzada
Principios de una ingeniería de prompts efectiva
- Diseño de prompts para precisión, consistencia y adaptabilidad
- Estructuración de jerarquías de contexto e inyección de variables
- Evaluación de las salidas de los prompts y refinamiento iterativo
Construcción y gestión de plantillas de prompts
- Creación de plantillas de prompts reutilizables para equipos
- Versionado y mantenimiento de repositorios de plantillas
- Integración de plantillas de prompts con pipelines CI/CD
Integración de Cursor con bases de conocimientos internas
- Conexión a APIs de documentación y fuentes de datos internas
- Incorporación de conocimiento específico del dominio en los prompts de la IA
- Automatización de actualizaciones y sincronización para datos dinámicos
Ajuste fino (fine-tuning) de modelos para generación de código específico del dominio
- Identificación de casos de uso para modelos ajustados finamente
- Recopilación y curación de conjuntos de datos para ajuste fino
- Pruebas, validación e implementación de modelos entrenados personalizados
Desarrollo de herramientas y adaptadores personalizados
- Extensión de Cursor mediante herramientas personalizadas basadas en APIs
- Creación de adaptadores seguros para flujos de trabajo empresariales
- Implementación de acciones personalizadas dentro del editor
Seguridad, gobernanza y optimización del rendimiento
- Garantizar el manejo seguro del código generado por IA
- Establecimiento de guardias de política y filtros de cumplimiento
- Optimización del rendimiento y gestión de recursos
Estrategias de desarrollo de IA para el futuro
- Evaluación de las características y APIs emergentes de Cursor
- Adopción del ajuste fino continuo y gestión del ciclo de vida de los prompts
- Construcción de marcos internos para una ingeniería de IA sostenible
Resumen y próximos pasos
Requerimientos
- Sólido entendimiento de programación y arquitectura de software
- Experiencia con herramientas de codificación asistida por IA y APIs
- Conocimiento de conceptos de aprendizaje automático (machine learning) o ingeniería de prompts
Público objetivo
- Ingenieros de IA diseñando flujos de trabajo personalizados
- Ingenieros de herramientas y plataformas construyendo herramientas para desarrolladores internos
- Desarrolladores senior integrando modelos de IA específicos del dominio
14 Horas
