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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 la Ingeniería Efectiva de Prompts
- Diseño de prompts para precisión, consistencia y adaptabilidad.
- Estructuración de jerarquías de contexto e inyección de variables.
- Evaluación de salidas de prompts y refino de iteraciones.
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 de CI/CD.
Integración de Cursor con Bases de Conocimiento Internas
- Conexión a APIs de documentación y fuentes de datos internas.
- Incorporación de conocimiento específico de dominio en los prompts de IA.
- Automatización de actualizaciones y sincronización para datos dinámicos.
Ajuste Fino de Modelos para la Generación de Código Específico de Dominio
- Identificación de casos de uso para modelos ajustados.
- 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 guardaespaldas de políticas y filtros de cumplimiento.
- Optimización del rendimiento y gestión de recursos.
Estrategias de Desarrollo de IA Preparadas para el Futuro
- Evaluación de características y APIs emergentes de Cursor.
- Adopción de ajuste fino continuo y gestión del ciclo de vida de prompts.
- Construcción de marcos de trabajo 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 o ingeniería de prompts.
Audiencia Objetivo
- Ingenieros de IA que diseñan flujos de trabajo de IA personalizados.
- Ingenieros de herramientas y plataformas que construyen herramientas de desarrollo internas.
- Desarrolladores seniors que integran modelos de IA específicos de dominio.
14 Horas
