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Programa do Curso
Introdução às Capacidades Avançadas do Cursor
- Compreendendo a extensibilidade e arquitetura do Cursor
- Revisando tipos de modelos de IA e pontos de integração
- Preparando o ambiente para personalização avançada
Princípios da Engenharia de Prompt Eficaz
- Projetando prompts para precisão, consistência e adaptabilidade
- Estruturando hierarquias de contexto e injeção de variáveis
- Avaliando saídas de prompts e refinando iterações
Construindo e Gerenciando Modelos de Prompt
- Criando modelos de prompt reutilizáveis para equipes
- Versionando e mantendo repositórios de modelo
- Integrando modelos de prompt com pipelines CI/CD
Integrando o 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 sincronização para dados dinâmicos
Ajuste Fino de Modelos para Geração de Código Específico do Domínio
- Identificando casos de uso para modelos ajustados finamente
- Coletando e curando conjuntos de dados para ajuste fino
- Testando, validando e implantando modelos treinados personalizados
Desenvolvendo 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 proteções de política e filtros de conformidade
- Otimizando desempenho e gestão de recursos
Estratégias de Desenvolvimento de IA Prontas para o Futuro
- Avaliando recursos e APIs emergentes do Cursor
- Adotando ajuste fino contínuo e gerenciamento do ciclo de vida dos prompts
- Construindo frameworks internos para engenharia de IA sustentável
Resumo e Próximos Passos
Requisitos
- Forte 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 prompt
Público-Alvo
- Engenheiros de IA que projetam fluxos de trabalho de IA personalizados
- Engenheiros de ferramentas e plataforma que constroem ferramentas internas para desenvolvedores
- Desenvolvedores sênior que integram modelos de IA específicos do domínio
14 Horas
