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Programa do Curso

Introdução às Capacidades Avançadas do Cursor

  • Compreendendo a extensibilidade e a arquitetura do Cursor
  • Analisando os tipos de modelos de IA e os pontos de integração
  • Preparando o ambiente para personalização avançada

Princípios da Engenharia de Prompts Eficaz

  • Concebendo prompts para precisão, consistência e adaptabilidade
  • Estruturando hierarquias de contexto e injeção de variáveis
  • Avaliando as saídas dos prompts e refinando as iterações

Criação e Gerenciamento de Modelos de Prompts

  • Criando modelos de prompts reutilizáveis para equipes
  • Gerenciando versões e mantendo repositórios de modelos
  • Integrando modelos de prompts com pipelines de CI/CD

Integração do Cursor com Bases de Conhecimento Internas

  • Conectando-se a APIs de documentação e fontes de dados internas
  • Incorporando conhecimento específico do domínio em prompts de IA
  • Automatizando atualizações e sincronizações para dados dinâmicos

Ajuste Fino de Modelos para Geração de Código Específico do Domínio

  • Identificando casos de uso para modelos com ajuste fino
  • Coletando e curando conjuntos de dados para ajuste fino
  • Testando, validando e implantando modelos treinados sob medida

Desenvolvimento de Ferramentas e Adaptadores Personalizados

  • Estendendo o Cursor com ferramentas personalizadas baseadas em API
  • Criando adaptadores seguros para fluxos de trabalho empresariais
  • Implementando ações personalizadas dentro do editor

Segurança, Governança e Otimização de Desempenho

  • Garantindo o manuseio seguro de código gerado por IA
  • Estabelecendo salvaguardas de política e filtros de conformidade
  • Otimizando o desempenho e o gerenciamento de recursos

Estratégias de Desenvolvimento de IA Prontas para o Futuro

  • Avaliando recursos e APIs emergentes do Cursor
  • Adotando ajuste fino contínuo e gestão do ciclo de vida de prompts
  • Construindo estruturas internas para engenharia de IA sustentável

Resumo e Próximos Passos

Requisitos

  • Sólida compreensão de programação e arquitetura de software
  • Experiência com ferramentas de codificação assistidas por IA e APIs
  • Conhecimento de conceitos de aprendizado de máquina ou engenharia de prompts

Público-Alvo

  • Engenheiros de IA projetando fluxos de trabalho de IA personalizados
  • Engenheiros de ferramentas e plataformas construindo ferramentas de desenvolvimento interno
  • Desenvolvedores seniores integrando modelos de IA específicos do domínio
 14 Horas

Treinamento Corporativo Personalizado

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