Cursor AI大师课：工程工作流与方法

使用 Cursor 智能体、GitHub、云工作流、RAG 和 AI 自动化来构建、调试、测试、审查和交付软件。

本课程包含人工智能的使用。

将 Cursor 从代码补全工具转变为 disciplined、生产就绪的工程系统。这门全面的实践课程教你如何在完整软件交付生命周期中使用 AI：理解需求、规划架构、实施变更、基于证据调试、测试、审查、发布，并从真实结果中学习。

你将围绕 Cursor、Git、GitHub、智能体、云环境、自动化、MCP 工具和可重复验证，构建一套专业工程工作流。课程从上下文、模型、工具、运行时边界和所有权的基础知识开始。随后进入仓库导航、规则和 AGENTS md、任务规划、架构决策、安全迁移、工作树、并行开发、子智能体和可靠交接。

这些项目超越玩具式提示。你将处理涉及 API、数据库、前端流程、授权、CI、拉取请求、可观测性、事故和发布恢复的真实应用场景。你还将构建和评估 AI 驱动的产品能力：摄取管道、检索和 RAG、基于来源的答案、运行时智能体图、工具契约、提示注入防御、质量评估、延迟和成本测量。

每节课都围绕可观察证据设计。你将学习定义验收条件、检查差异、保留现有行为、选择正确的 Cursor 模式、收集日志和测试结果、审查智能体输出，并在证据不足时安全停止自动化。专门模块涵盖 Cursor CLI 和 SDK 工作流、云智能体、自托管机器、团队运营、GitHub 审查自动化和长期工程工作。

到最后，你将拥有一套可重复使用的专业工作流，用 AI 交付软件，同时将人类判断、安全性、可维护性和验证置于中心。

课程时长：31小时46分钟 1920X1080 mp4 语言：英语 含课程文件

本课程适合谁
⭐ 希望专业使用 Cursor 和 AI 智能体的软件开发人员和技术负责人，从基础到高级团队工作流。
⭐ 从临时提示转向可重复、可审查且安全的 AI 辅助软件交付的工程师。
⭐ 使用 API、数据管道、检索、RAG、评估和运行时智能体工作流构建 AI 驱动产品的开发者。

你将学到什么
⚡ 使用 Cursor AI 通过证据驱动的工作流来规划、实施、调试、测试、审查和交付生产就绪软件。
⚡ 设计可靠的智能体工作流，具有清晰的上下文、权限、工具契约、检查点和人工审批边界。
⚡ 将 Git、GitHub、CI、工作树、云智能体、MCP、自动化和可观测性应用于真实工程项目。
⚡ 构建和评估 AI 产品功能，包括 RAG、检索、智能体状态图、安全测试、质量、延迟和成本。

要求
❗ 基本编程经验以及熟悉代码编辑器、终端和 Git 会有所帮助，但不需要高级 AI 经验。
❗ 你需要一台能够运行 Cursor 的计算机、访问一个练习仓库，并愿意执行命令和检查结果。