Formation Cursor : développer plus vite avec l’IDE assisté par IA New
Générez, comprenez et refactorisez votre code avec un assistant IA intégré à votre éditeur — sans sacrifier la qualité ni le contrôle.
Vue d'ensemble
- Pratiquer au moins un langage de programmation (JavaScript, TypeScript, Python, etc.)
- Être à l'aise avec un éditeur de type Visual Studio Code
- Connaître les bases de Git (commits, branches, pull requests)
- Ordinateur portable personnel avec droits d'installation
- Compte Cursor avec un abonnement payant actif (solo ou entreprise) pour les travaux pratiques
Objectifs pédagogiques
Programme détaillé
Prise en main de Cursor et de l'édition assistée par IA
– Positionnement de Cursor : éditeur basé sur VS Code enrichi par l’IA, face aux IDE classiques et aux autres assistants de code
– Installation et configuration : Windows, macOS, Linux, mise en place du workspace et des projets multi-dossiers
– Interface de travail : éditeur, chat, diffs, terminal et navigation contextuelle
– Modèles IA : sélection et paramétrage du modèle selon la tâche (génération, refactoring, review)
– Premiers usages : dialoguer efficacement avec l’éditeur dès la prise en main
– Installation, configuration du workspace et personnalisation de l’interface
– Première modification guidée dans un projet existant
Génération et complétion de code
– Génération de code à partir d’un prompt : transformer une intention fonctionnelle en code exécutable
– Complétion intelligente : suggestions contextuelles et création de fonctions et modules
– Gestion des erreurs assistée : détection, explication et correction
– Itération sur le code généré : relecture, ajustement et validation par exécution
– Implémentation d’une fonctionnalité complète (backend ou frontend) à partir de prompts
– Génération et exécution d’une première série de fonctions
Compréhension et refactoring d'une base de code existante
– Lecture et explication de code : faire expliquer par l’IA des parties complexes ou un legacy
– Analyse d’architecture : dépendances, structure et points de fragilité d’un projet
– Refactoring assisté : modifications multi-fichiers maîtrisées et amélioration de la maintenabilité
– Validation des changements : exploitation des diffs et limites de la confiance accordée à l’IA
– Exploration et explication automatique d’un projet réel
– Refactoring profond d’un fichier legacy avec relecture des diffs
Prompting efficace, gestion du contexte et Rules
– Construction de prompts : objectif, contraintes et contexte pour des réponses exploitables
– Gestion du contexte multi-fichiers : orienter l’IA vers les bonnes sources pour gagner en pertinence
– Réduction des hallucinations : bonnes pratiques pour fiabiliser les réponses
– Rules et fichier de cadrage projet : définir des règles globales et spécifiques (standards de code, architecture, tests)
– Prompts et règles réutilisables : standardiser et industrialiser les interactions avec l’IA
– Création d’un socle de Rules pour un projet réel (ex. règle de qualité de code)
– Élaboration d’un prompt réutilisable pour une tâche récurrente
Automatisation : tests, documentation, agents et Composer
– Génération de tests et de documentation : produire et vérifier tests unitaires et docs techniques
– Commits assistés : analyse avant commit et génération de messages de commit propres
– Mode Agent : planification, exécution et itération automatiques sur des tâches de développement
– Composer et actions intégrées : orchestrer des actions (initialisation, correction, review, tests, documentation)
– Orchestration de workflows : enchaîner un pipeline complet (fonctionnalité → tests → refactoring → documentation) et savoir choisir entre Agent, Chat et édition directe
– Configuration d’un agent pour automatiser une tâche de développement
– Mise en place d’un workflow complet feature, tests, refactoring, docs
Usage responsable, sécurité du code généré et intégration au workflow
– Limites et biais de l’IA : savoir où la vigilance humaine reste indispensable
– Validation du code généré : checklist de relecture et contrôle humain systématique
– Sécurité et confidentialité : vulnérabilités typiques du code généré (injections, erreurs de logique) et audit avec des outils dédiés (scanners CLI, analyse statique)
– Intégration au workflow : Git, GitHub et revue de pull request assistée
– Ouverture : Cloud Agents, automatisations (GitHub, Slack, webhooks) et extension via MCP — panorama des usages avancés et de la gouvernance IA en équipe
– Audit du code généré et application d’une checklist de validation
– Revue complète d’une pull request via Cursor intégré à Git
– Projet fil rouge de synthèse : d’une fonctionnalité jusqu’à la review
Prochaines sessions
Avis des participants
Formation claire, structurée et directement applicable. Le formateur a pris le temps de répondre à toutes nos questions avec des exemples concrets.
Très bon équilibre entre théorie et pratique. Les exercices permettent de comprendre rapidement les concepts et de les mettre en œuvre.
Un formateur expérimenté, pédagogue et disponible. Je repars avec des méthodes et des outils que je peux utiliser immédiatement dans mon travail.
Le contenu était dense, mais très bien expliqué. Le rythme a été adapté au niveau du groupe et chacun a pu progresser.
Des formateurs experts, reconnus par nos apprenants
Chez Sparks Formation, la qualité de nos formations repose sur l'expertise de nos formateurs et la satisfaction de nos apprenants.
Note moyenne attribuée par les participants à nos formateurs
formateurs experts partenaires
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