Cursor : développer plus vite avec l’IDE assisté par IA
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
Financement
Cette formation est éligible aux financements OPCO et FNE-Formation. Nos équipes vous accompagnent dans le montage de votre dossier.
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