Cursor: 代理工作流與團隊部署培訓
Cursor是一款AI原生的IDE,於2025年實現了20億美元的年收入。它通過Composer、多文件代理模式、上下文感知聊天和團隊協作工作區等功能,將代理工作流直接嵌入到編輯器中。
本次由講師指導的培訓(線上或線下)面向希望使用Cursor更快構建功能、跨多個文件重構並在共享工作區中管理團隊範圍內AI工作流的軟件開發人員和工程負責人。
培訓結束後,參與者將能夠:
- 使用Composer和代理模式導航和編輯代碼庫。
- 使用上下文感知聊天和文件引用定位特定代碼區域。
- 配置和部署具有共享上下文和規則的Cursor團隊工作區。
- 將Cursor與版本控制、CI管道和代碼審查流程集成。
課程形式
- 互動講座與討論。
- 大量練習與實踐。
- 在即時實驗環境中動手操作。
課程定製選項
- 如需爲本課程定製培訓,請聯繫我們安排。
課程簡介
AI原生IDE架構
- Cursor如何基於VS Code的分支進行構建,並深度集成模型
- 與常規VS Code加擴展的對比,以及Cursor原生功能
- Cursor的模型託管:Claude、GPT和自定義端點
- 從自動補全到完整代理工作流的路線圖概述
Composer與多文件編輯
- 調用Composer跨文件規劃
- 在接收或拒絕前審查生成的編輯
- 在長時間Composer會話中管理撤銷和檢查點狀態
- 在Composer輔助更改後測試構建
上下文感知聊天與智能引用
- 使用@file和@codebase聚焦聊天上下文
- 引用特定函數、類和文檔文件
- 在請求修改前總結代碼意圖
- 通過縮小引用範圍避免上下文溢出
代理模式與自主重構
- 通過高級提示觸發代理模式
- 觀察代理規劃、編輯、測試和迭代
- 在代理方向錯誤時進行干預
- 處理代理多文件重寫後的合併衝突
安裝與模型配置
- 在macOS、Windows和Linux上設置Cursor
- 根據任務類型選擇和切換模型
- 使用自己的API密鑰而非Cursor的共享託管
- 爲大型代碼庫導航配置高上下文模型
團隊工作區與共享上下文
- 創建團隊工作區並邀請成員
- 共享自定義規則、風格指南和上下文文件
- 爲重複的團隊工作流建立默認提示
- 跟蹤工作區內的使用情況和成本
自定義規則與提示以確保一致性
- 編寫.cursorrules以實現項目範圍的約定
- 通過提示工程自動化代碼審查評論
- 在代理協助下維護架構決策記錄
- 將規則文件版本化作爲倉庫的一部分
與版本控制和CI的集成
- 從差異摘要中編寫提交信息
- 預提交提示:在提交前運行linter和類型檢查器
- 通過AI生成的描述打開拉取請求
- 在Cursor中針對審查評論進行有針對性的更改
調試代理輔助代碼
- 將運行時錯誤追溯到代理生成的假設
- 使用聊天面板詢問特定錯誤發生的原因
- 在廣泛自動重構後進行迴歸測試
- 管理幻覺導入和缺失依賴項
性能與安全
- 大型倉庫的索引速度和存儲影響
- 自動從代理上下文中排除敏感文件
- 理解Cursor的數據保留和訓練退出政策
- 在使用託管模型時處理合規要求
總結與過渡到高級主題
- 回顧Cursor與其他以IDE爲先的AI工具
- 構建可重用提示和規則的庫
- 跟上Cursor每月發佈的節奏
最低要求
- 具備現代IDE(如VS Code或JetBrains)的使用經驗
- 任何編程語言的編程經驗
- 對LLM概念和提示詞的基本理解
受衆
- 正在評估或採用Cursor作爲主要IDE的開發團隊
- 負責AI工具採購的工程經理
- 希望通過Cursor加速客戶工作的自由開發者
公開培訓課程需要5名以上參與者。
Cursor: 代理工作流與團隊部署培訓 - 訂單
Cursor: 代理工作流與團隊部署培訓 - 詢問
Cursor: 代理工作流與團隊部署 - 咨詢詢問
即將到來的課程
相關課程
使用Gemini 3和Google Antigravity進行Agentic開發
21 小時Google Antigravity是一個Agentic開發環境,旨在通過Gemini 3的多模態能力構建能夠規劃、推理、編碼和行動的自主代理。
本課程爲講師指導的培訓(線上或線下),面向希望使用Gemini 3和Antigravity環境設計、構建和部署自主代理的高級技術專業人員。
完成本培訓後,學員將能夠:
- 構建使用Gemini 3進行推理、規劃和執行的自主工作流程。
- 在Antigravity中開發能夠分析任務、編寫代碼並與工具交互的代理。
- 將Gemini驅動的代理與企業系統和API集成。
- 在複雜環境中優化代理行爲、安全性和可靠性。
課程形式
- 專家演示結合互動討論。
- 自主代理開發的動手實驗。
- 使用Antigravity、Gemini 3和支持的雲工具進行實際實施。
課程定製選項
- 如果您的團隊需要特定領域的代理行爲或自定義集成,請聯繫我們以定製課程。
高級反重力:反饋循環、學習與長期代理記憶
14 小時Google Antigravity是一個用於實驗長期代理和新興交互行爲的先進框架。
本課程爲講師指導的培訓(線上或線下),面向希望設計、分析和優化能夠保留記憶、通過反饋改進並在長期操作中不斷演進的代理的高級專業人士。
完成本課程後,參與者將掌握以下技能:
- 設計長期記憶結構以實現代理的持久性。
- 實施有效的反饋循環以塑造代理行爲。
- 評估學習軌跡和模型漂移。
- 將記憶機制集成到複雜的多代理生態系統中。
課程形式
- 專家講解與技術演示相結合。
- 通過結構化設計挑戰進行實踐探索。
- 將概念應用於模擬代理環境。
課程定製選項
- 如果您的組織需要定製內容或特定案例示例,請聯繫我們以定製本培訓。
高級Mastra集成:API、工具、企業數據與外部系統
21 小時Mastra是一個支持AI代理、API、企業應用和外部數據系統之間深度集成的框架。
本課程爲講師指導的培訓(線上或線下),面向希望構建Mastra代理與企業生態系統之間可靠、安全且可擴展集成的中級工程師。
培訓結束後,學員將能夠:
- 實現Mastra代理與外部服務之間的API驅動集成。
- 將企業數據系統和工具連接到自動化代理工作流。
- 應用安全數據交換和身份驗證的最佳實踐。
- 設計可擴展、可維護且生產就緒的集成層。
課程形式
- 互動講座與討論。
- 動手實踐集成工程與API練習。
- 使用真實企業場景進行即時實驗室實現。
課程定製選項
- 可根據要求提供定製的API場景、企業系統映射或數據集成工作坊。
交互式AI代理:AgentCore內存、代碼解釋器與瀏覽器工具實戰
14 小時AgentCore 提供了內存持久化、安全代碼解釋器和瀏覽器工具,使 AI 代理能夠提供交互式、動態且上下文感知的體驗。
本次由講師主導的培訓(線上或線下)面向中高級技術從業者,他們希望設計和部署能夠長期保留上下文、即時計算並直接與 Web 用戶界面交互的 AI 代理。
培訓結束後,參與者將能夠:
- 實現 AgentCore 內存,用於有狀態的、上下文感知的工作流。
- 利用安全代碼解釋器進行動態計算和轉換。
- 集成瀏覽器工具,實現即時數據檢索和用戶界面交互。
- 設計用於分析、客戶支持和研究用例的交互式代理。
課程形式
- 互動講座和討論。
- 使用 AgentCore 內存和工具的動手實驗。
- 分析、自動化和客戶支持場景的案例研究。
課程定製選項
- 如需爲本課程定製培訓,請聯繫我們安排。
使用AgentCore Runtime & Gateway加速AI代理部署
14 小時AgentCore Runtime & Gateway 是一種 AWS 服務配對,用於打包、部署並安全地暴露 AI 代理,同時提供與外部系統的簡化集成。
本次由講師主導的培訓(線上或線下)面向中級工程團隊,旨在幫助他們從代理原型過渡到生產環境,通過掌握 AgentCore Runtime 進行部署,並利用 Gateway 實現安全連接和 API 集成。
培訓結束後,參與者將能夠:
- 搭建 AgentCore Runtime 環境,並打包代理以進行部署。
- 通過 Gateway 暴露代理,提供經過身份驗證和速率限制的端點。
- 使用穩定合約將外部工具和 API 集成到代理工作流中。
- 爲生產操作配置可觀察性、日誌記錄和使用監控。
課程形式
- 互動式講座和討論。
- 實踐實驗室,涉及 Runtime 部署和 Gateway 集成。
- 專注於可靠性、安全性和發佈的實踐練習。
課程定製選項
- 如需爲此課程定製培訓,請聯繫我們進行安排。
Antigravity for Developers: 構建以代理爲先的應用程序
21 小時Antigravity 是一個開發平臺,旨在構建以AI驅動的、以代理爲先的應用程序。
本課程爲講師指導的培訓(線上或線下),面向希望使用Antigravity環境中的自主AI代理創建實際應用程序的中級開發者。
完成本培訓後,參與者將能夠:
- 開發依賴自主和協作AI代理的應用程序。
- 使用Antigravity的IDE、編輯器、終端和瀏覽器進行端到端開發。
- 通過代理管理器管理多代理工作流。
- 將代理功能集成到生產級軟件系統中。
課程形式
- 混合演示與深入講解。
- 大量動手實踐和指導練習。
- 在Antigravity即時環境中進行實際實現。
課程定製選項
- 如需根據您的開發棧定製內容,請聯繫我們安排定製版本的培訓。
Antigravity入門:Agent-First IDE簡介
14 小時Google Antigravity是一種以agent爲核心的開發環境,旨在通過智能自動化簡化工程工作流程。
本次由講師指導的培訓(線上或線下)面向初學者,旨在探索Antigravity的基礎知識,並瞭解agent驅動的編碼環境如何提升生產力。
培訓結束後,參與者將能夠:
- 安裝並配置Google Antigravity。
- 熟悉並理解Editor View和Manager View。
- 有效使用agent自動化簡單的開發任務。
- 使用Antigravity生成、優化和管理項目文件。
課程形式
- 講師講解並輔以即時演示。
- 以實踐爲主的指導練習,重點使用agent。
- 在受控的實驗環境中探索Antigravity的核心功能。
課程定製選項
- 如果您需要定製版本的培訓,請聯繫我們安排個性化課程。
Antigravity用於Web自動化與基於瀏覽器的任務
21 小時Google Antigravity是一個用於構建能夠與Web應用程序、瀏覽器環境及多表面工作流交互的代理平臺。
本課程由講師主導,提供線上或線下培訓,面向中級專業人士,旨在幫助他們使用Google Antigravity構建、自動化並測試基於瀏覽器的工作流。
培訓結束後,參與者將能夠:
- 創建與瀏覽器表面中Web應用程序交互的代理。
- 跨瀏覽器上下文自動化端到端工作流。
- 在UI驅動環境中驗證並排查代理行爲。
- 使用Antigravity實施跨表面自動化策略。
課程形式
- 結合演示的指導教學。
- 實踐操作與基於場景的練習。
- 在互動實驗室環境中實施代理工作流。
課程定製選項
- 如需定製培訓,請聯繫我們,根據您的目標調整課程內容。
使用AgentCore構建全託管AI代理:從概念到生產
14 小時AgentCore 通過提供一套統一的服務,簡化了構建、增強和監控全託管 AI 代理的過程,專爲大規模部署而設計。
本次由講師指導的培訓(線上或線下)面向初級到中級從業者,旨在幫助學員通過實踐掌握如何使用 AgentCore 創建生產就緒的 AI 代理。
培訓結束後,學員將能夠:
- 瞭解 AgentCore 在 AI 代理開發中的核心功能。
- 使用託管服務設計和配置簡單的 AI 代理。
- 集成工作流以增強代理功能。
- 在生產環境中部署和監控 AI 代理。
課程形式
- 互動式講座與討論。
- 使用 AgentCore 服務的實踐操作。
- 從代理概念到部署的指導練習。
課程定製選項
- 如需定製本課程,請聯繫我們安排。
使用Mastra開發AI代理
14 小時本課程爲講師指導的培訓(線上或線下),面向中級軟件開發人員和工程團隊,旨在幫助他們使用Mastra構建可擴展、可觀察的AI系統。
通過本培訓,學員將能夠:
- 理解Mastra的架構及其如何與LLM和外部API集成。
- 使用TypeScript設計和實現AI代理和工作流程。
- 使用Mastra的可觀察性和內存工具監控和提升代理性能。
- 利用Mastra的框架功能部署生產就緒的AI應用。
Mastra調試、評估與AI代理質量保證
21 小時Mastra是一個框架,提供結構化工具,用於評估、調試和確保在複雜工作流程中運行的AI代理的可靠性。
本課程爲講師指導的培訓(線上或線下),面向希望嚴格測試代理行爲、提高可靠性並實施可衡量評估流程的中級從業者。
培訓結束後,學員將能夠:
- 應用調試技術,識別並糾正代理行爲問題。
- 使用結構化指標、基準和質量評分評估代理。
- 實施工具和工作流程,跟蹤可靠性、漂移和幻覺。
- 設計QA策略,確保持續且可預測的代理性能。
課程形式
- 互動講座與討論。
- 實際操作調試與評估練習。
- 使用可觀測性工具進行代理行爲的即時實驗室分析。
課程定製選項
- 可根據要求安排定製的可靠性測試場景和行業特定的QA方法。
Mastra運維與生產工程:部署與擴展AI代理
21 小時Mastra是一個操作框架,旨在簡化和優化AI代理在生產環境中的部署、擴展和生命週期管理。
本課程爲講師指導的培訓(線上或線下),面向中高級技術專業人員,幫助他們可靠且高效地在生產系統中操作AI代理。
培訓結束後,學員將能夠:
- 將基於Mastra的AI代理部署到受控的生產級環境中。
- 使用平臺原語進行水平和垂直擴展。
- 實施可觀測性管道,以跟蹤代理的行爲和性能。
- 優化運行時配置,以減少延遲、成本和操作風險。
課程形式
- 互動式講座與討論。
- 專注於實際部署場景的動手練習。
- 使用容器化和編排環境進行即時實驗。
課程定製選項
- 可根據要求定製主題、動手實驗或行業特定場景。
Mastra工作流自動化與多代理編排
21 小時Mastra是一個框架,能夠在分佈式系統中實現複雜的工作流自動化和多個AI代理的協調。
本課程爲講師主導的培訓(線上或線下),面向中級從業者,旨在幫助他們設計、編排和操作大規模的多代理工作流。
通過完成本培訓,學員將掌握以下技能:
- 使用Mastra的編排功能設計複雜的工作流。
- 協調多個代理執行並行或依賴任務。
- 實施工作流執行的監控和調試工具。
- 優化編排邏輯,提高可靠性、吞吐量和自動化效率。
課程形式
- 互動講座與討論。
- 動手實踐工作流設計與自動化練習。
- 在容器化的實驗環境中進行實際實施。
課程定製選項
- 可根據需求提供定製的自動化場景、企業集成或工作流模式。
在Google Antigravity中管理代理工作流程:編排、規劃與工件
14 小時Google Antigravity是一個以代理爲中心的開發平臺,用於編排、監督和協調AI驅動的編碼和自動化工作流程。
本課程由講師主導,提供線上或線下培訓,面向希望設計、管理和優化Google Antigravity中多代理工作流程的中級專業人士。
完成本培訓後,參與者將掌握以下技能:
- 在Manager界面中配置代理職責和編排管道。
- 生成並解讀Antigravity工件,包括任務列表、計劃、日誌和瀏覽器記錄。
- 實施驗證策略,確保代理操作透明且可審計。
- 優化多代理協作,以應對複雜的開發和運維任務。
課程形式
- 引導式演示和實際操作示範。
- 基於真實工作流程挑戰的場景練習。
- 在Antigravity工作空間中進行動手實驗。
課程定製選項
- 如需定製本課程,請聯繫我們討論定製選項。
測試與驗證Agent-Driven代碼:Antigravity中的質量保證
14 小時Antigravity是一個代表先進agent-driven開發工作流程的框架。
本課程爲講師指導的培訓(線上或線下),面向希望驗證、確認和保護在Antigravity驅動環境中工作的AI agent輸出的中高級專業人士。
完成本培訓後,參與者將能夠:
- 評估agent生成的代碼工件的準確性和安全性。
- 使用結構化技術驗證agent執行的任務。
- 有效分析瀏覽器記錄並追蹤agent活動。
- 應用質量保證和安全原則,確保agent工作流程的可靠性。
課程形式
- 講師指導的技術簡報和討論。
- 專注於驗證真實agent工作流程的實踐練習。
- 在受控實驗室環境中進行動手測試和驗證。
課程定製選項
- 可根據要求調整場景、工作流程和測試示例。