课程大纲

Cursor中的团队协作

  • 创建和管理团队工作空间
  • 在成员之间共享上下文和代码会话
  • 建立访问角色和协作协议

AI辅助的拉取请求生成

  • 了解AI生成的拉取请求(PRs)
  • 自定义PR模板和策略
  • 在合并前验证AI生成的更改

使用Cursor自动化代码审查

  • 使用AI检测问题并提出改进建议
  • 审查代码风格、逻辑和文档一致性
  • 与GitHub、GitLab或Bitbucket审查工作流集成

策略防护与治理

  • 定义代码质量和安全策略
  • 设置审批门和基于规则的执行
  • 审计AI决策并保持问责制

将Cursor集成到CI/CD管道中

  • 将Cursor与Jenkins、GitHub Actions或GitLab CI连接
  • 使用AI洞察自动化构建和部署
  • 确保自动化管道中的合规性

AI驱动工作流的监控与指标

  • 跟踪生产力和质量指标
  • 审查AI贡献影响报告
  • 识别流程优化领域

跨团队扩展Cursor采用

  • 使用标准化设置让多个团队加入
  • 管理共享配置和最佳实践
  • 促进持续改进和团队培训

未来趋势与高级集成

  • 与安全扫描仪和QA系统集成
  • 探索基于API的Cursor自动化
  • 规划不断发展的AI辅助DevOps工作流

总结与下一步

要求

  • 具备基于Git的版本控制工作流经验
  • 熟悉CI/CD工具和原则
  • 了解协作软件开发流程

受众

  • 团队负责人和高级开发人员
  • DevOps和CI/CD工程师
  • 负责AI采用的工程经理
 14 小时

即将举行的公开课程

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