Cursor – Agentic AI Coding für effizientere Softwareentwicklung

Seminarinformationen

Seminar - Ziel

In dieser 1-tägigen Schulung "Cursor – Agentic AI Coding für effizientere Softwareentwicklung" lernen Sie, wie Sie Cursor als AI-Coding Tool im Alltag effektiv einsetzen – von schnellen Code-Änderungen direkt im Editor über multi-file Refactorings bis hin zu reproduzierbaren Team-Workflows mit Rules und Context. Ziel ist, Entwicklungszyklen zu verkürzen, Review-Qualität zu erhöhen und eine klare Arbeitsweise für AI-unterstützte Softwareentwicklung zu etablieren.

Teilnehmer - Zielgruppe

• Softwareentwickler (Frontend, Backend, Full-Stack)
• Tech Leads & Senior Engineers, die AI-Coding im Team standardisieren wollen
• Produktteams, die schneller liefern und gleichzeitig Qualität halten möchten
• Entwickler, die von Copy-Paste-Code in chatGPT zu „Agentic Coding“ übergehen wollen

Kurs - Voraussetzungen

• Solide Programmiererfahrung in mindestens einer Sprache (Python, TypeScript, Go, Java, etc.)
• Grundlegende Erfahrung mit Git und Code-Reviews

Seminardauer

• 1 Tag
• 09:00 Uhr bis 17:00 Uhr

Schulungsunterlagen

• nach Absprache

Seminar-Inhalt / Agenda

Grundlagen: Cursor als Agentic Development Environment

• Aktueller Funktionsumfang und Zusammenspiel der Modi Ask / Plan / Agent / Debug
• Was Agenten gut können – und wo sie bewusst Grenzen brauchen (Qualität, Sicherheit, Verantwortung)
• Inline-Edits für schnelle Änderungen im Code (Autocomplete Feature)
• Kurzer Exkurs zu LLMs: Stärken und Schwächen der verschiedenen Modelle und Anbieter (Modellgröße, Reasoning, Coding-LLMs)

Die 4 Modi in der Praxis: Ask, Plan, Agent, Debug

• Ask Mode: Verständnis, Exploration, Code-Lesesupport, Design-Fragen
• Plan Mode: strukturierte Pläne, Schrittfolgen, Akzeptanzkriterien (Plan → Execute)
• Agent Mode: Multi-File Änderungen, Refactorings, Tasks „end-to-end“
• Debug Mode: reproduzierbare Bugfixes mit instrumentiertem Debugging-Flow

Context, Indexing & Search: Warum der Input alles entscheidet

• File Context: relevante Dateien gezielt bündeln, statt „alles auf einmal“
• API-Dokumentationen indexieren / als Kontext nutzbar machen
• Browser-Funktion: Web-Recherche & Verifikation direkt im Agent-Flow

Agenten parallelisieren: Worktrees & Multi-Agent Workflows

• Parallel Agents: mehrere Agenten/Varianten gleichzeitig laufen lassen und gegeneinander bewerten
• Git Worktrees als technisches Fundament: isolierte Arbeitsbereiche für saubere Experimente
• Kontrollpunkte: Wann menschliche Entscheidung notwendig ist (Merge, Architektur, sensible APIs)

Settings, Limits & Kosten: planbar bleiben

• Plan-Limits & Pricing-Überblick (Hobby/Pro/Pro+/Ultra + Team Plan) und was das in der Praxis bedeutet
• Spend Limits / Kostenkontrolle bei zusätzlicher Nutzung
• Empfehlung: Arbeitsweise so gestalten, dass Agent-Requests nicht „verbrannt“ werden (Plan → Execute → Verify)

Security, Datenschutz & Team-Guardrails

• Wichtige Einstellungen und Team-Regeln: was in Prompts/Context darf und was nicht
• Review-Standards: Secrets, Config, Datenzugriffe, Breaking Changes
• KI ersetzt keine Engineering-Prinzipien: Tests, statische Analysen, CI/CD und Ownership bleiben Pflicht

MCP: Cursor als Host für externe Tools & Kontext

• Model Context Protocol: Cursor mit externen Systemen verbinden (z. B. Docs, Tickets, APIs)
• MCP-Server nutzen, um Kontext strukturiert bereitzustellen statt Copy/Paste

Wrap-Up & Next Steps

• Effizienz-Fallen: Wann man AI nicht nutzen sollte (Kosten vs. Nutzen)
• Roadmap: von „Vibe Coding“ zu kontrolliertem „Spec-driven Development“
• Q&A: Diskussion spezifischer Teilnehmer-Szenarien und Integrationsprobleme

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