KKC_0310 | Cursor IDE: Agentische Entwicklung Grundkurs

Cursor IDE: Agentische Entwicklung Grundkurs vermittelt praxisnah, wie Sie agentische Softwareentwicklung mit Cursor strukturiert und sicher einsetzen.

Cursor als Agentic Development Environment sicher einzuordnen sowie Ask, Plan, Agent und Debug für typische Entwicklungsaufgaben zu nutzen, stehen dabei im Mittelpunkt. Die Inhalte verbinden fachliche Einordnung, konkrete Umsetzung und die Anforderungen an Qualität, Sicherheit und Nachvollziehbarkeit.

Damit eignet sich das Angebot für Unternehmen, die neue KI-, Daten- oder Automatisierungslösungen nicht nur testen, sondern strukturiert in belastbare Arbeitsabläufe überführen möchten.

• Cursor als Agentic Development Environment sicher einordnen
• Ask, Plan, Agent und Debug für typische Entwicklungsaufgaben nutzen
• Arbeitsaufträge für Coding-Agenten präzise strukturieren
• Codequalität, Sicherheit und Kosten bei Agentenläufen kontrollieren
• KI-Vorschläge testen, prüfen und in bestehende Projekte integrieren
• Grenzen agentischer Entwicklung und geeignete Kontrollpunkte erkennen

Das Angebot ricihtet sich an Softwareentwickler/innen, IT-Teams, Tech Leads und Digitalabteilungen, die Cursor produktiv für KI-gestützte Entwicklungsprozesse einsetzen möchten.

Praktische Erfahrung in Softwareentwicklung und grundlegende Kenntnisse zu Git, Code Reviews oder Testing werden empfohlen.

Grundlagen agentischer Software-Entwicklung

• Cursor als Agentic Development Environment verstehen
• Rollen von Ask, Plan, Agent und Debug unterscheiden
• Stärken, Grenzen und Verantwortlichkeiten von Coding-Agenten einordnen
• Inline-Edits, Tab-Vervollständigung und gezielte Code-Änderungen nutzen

LLMs, Modelle und Prompt-Strategie

• Grundbegriffe zu LLMs, Reasoning-Modellen und Coding-LLMs
• Modellwahl nach Aufgabe, Risiko, Kosten und Kontextbedarf
• Prompts mit Ziel, Constraints, Dateien und Akzeptanzkriterien formulieren
• Fehlerquellen durch unpräzise Anforderungen erkennen

Die Cursor-Modi in der Praxis

• Ask-Mode für Code-Verständnis, Exploration und Design-Fragen
• Plan-Mode für strukturierte Umsetzung, Schritte und Akzeptanzkriterien
• Agent-Mode für Multi-File-Änderungen, Refactorings und End-to-End-Tasks
• Debug-Mode für reproduzierbare Bugfixes mit Laufzeitinformationen

Context, Indexing und Search

• Relevante Dateien gezielt als File-Context bereitstellen
• Codebase-Indexing und Suchergebnisse kritisch bewerten
• API-Dokumentationen als Kontext nutzbar machen
• Browser-Funktion für Web-Recherche und Verifikation einsetzen

Parallelisierung und Kontrollpunkte

• Parallel Agents für Variantenbildung und Lösungsvergleich nutzen
• Git-Worktrees als isolierte Arbeitsbereiche einsetzen
• Review-Punkte für Merge, Architektur und sensible APIs definieren
• Agent-Ergebnisse gegen Tests, Diffs und Anforderungen prüfen

Settings, Kosten und Team-Guardrails

• Plan-Limits, Pricing-Logik und Team-Plan-Auswirkungen einordnen
• Spend-Limits und Nutzungskontrolle in den Arbeitsablauf integrieren
• Security, Datenschutz und Privacy-Einstellungen berücksichtigen
• MCP als Schnittstelle zu externen Tools und Kontextquellen verstehen