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Programa do Curso
Introdução às Capacidades Avançadas do Cursor
- Compreensão da extensibilidade e arquitetura do Cursor
- Revisão dos tipos de modelos de IA e pontos de integração
- Preparação do ambiente para personalização avançada
Princípios da Engenharia Eficaz de Prompt
- Projeto de prompts para precisão, consistência e adaptabilidade
- Estruturação de hierarquias de contexto e injeção de variáveis
- Avaliação das saídas dos prompts e refino das iterações
Criação e Gerenciamento de Modelos de Prompt
- Criação de modelos de prompt reutilizáveis para equipes
- Versionamento e manutenção de repositórios de modelos
- Integração de modelos de prompt com pipelines de CI/CD
Integração do Cursor a Bases de Conhecimento Internas
- Conexão a APIs de documentação e fontes de dados internas
- Incorporação de conhecimento específico do domínio nos prompts de IA
- Atualização automatizada e sincronização para dados dinâmicos
Ajuste Fino de Modelos para Geração de Código Específico do Domínio
- Identificação de casos de uso para modelos ajustados fino
- Coleta e curadoria de conjuntos de dados para ajuste fino
- Testes, validação e implantação de modelos treinados personalizados
Desenvolvimento de Ferramentas e Adaptadores Personalizados
- Extensão do Cursor com ferramentas personalizadas baseadas em API
- Criação de adaptadores seguros para fluxos de trabalho empresariais
- Implementação de ações personalizadas dentro do editor
Segurança, Governança e Otimização de Desempenho
- Garantia do tratamento seguro do código gerado por IA
- Estabelecimento de políticas de proteção e filtros de conformidade
- Otimização de desempenho e gerenciamento de recursos
Estratégias de Desenvolvimento de IA Prontas para o Futuro
- Avaliação dos recursos emergentes do Cursor e suas APIs
- Adoção de ajuste fino contínuo e gerenciamento do ciclo de vida dos prompts
- Construção de frameworks internos para engenharia sustentável de IA
Resumo e Próximos Passos
Requisitos
- Sólido conhecimento de programação e arquitetura de software
- Experiência com ferramentas de codificação assistida por IA e APIs
- Conhecimento sobre conceitos de aprendizado de máquina ou engenharia de prompt
Público-Alvo
- Engenheiros de IA que projetam fluxos de trabalho personalizados de IA
- Engenheiros de ferramentas e plataformas que criam ferramentas internas para desenvolvedores
- Desenvolvedores seniores integrando modelos de IA específicos do domínio
14 Horas
