Yapay Zeka Eğitimi · Cursor
Yazılım Ekipleri için Cursor Eğitimi
Cursor lisanslarını açmak yazılım ekiplerinin üretim kalitesini ve hızını kendiliğinden artırmıyor. Geliştiricilerin aracı yalnızca bir otomatik tamamlama eklentisi gibi kullanması yerine, çok dosyalı değişiklikleri yöneten, mimari kuralları koruyan ve kod tabanını derinlemesine tanıyan güvenilir bir çalışma ortağına dönüştürmesi gerekiyor. Bu uygulamalı atölyede mühendislik ekipleri için denetlenebilir, güvenli ve sürdürülebilir bir Cursor iş akışı kuruyoruz.
Ekipleriniz ezber komutlarla üretilen doğrulanmamış kodların peşinden koşmak yerine, kurumsal kural dosyalarıyla çerçevelenmiş görevler açıyor, izole çalışma alanlarında değişiklik yapıyor ve bağımsız test kontrolleriyle üretim güvenliğini garanti altına alarak masalarına dönüyor.
- modül
- 6
- saat
- 13
Çalıştığımız markalardan bazıları
Farklı sektörlerden birlikte çalıştığımız seçkin markalar.
MeteksanTürkiyeVaka Analizi
VisperaTürkiyeVaka Analizi
Neden bu eğitim
Neden bu araca özel eğitim?
Cursor lisanslarını aktif hale getirmek yazılım ekiplerinin teslim hızını tek başına artırmıyor. Asıl mühendislik kazanımı, aracı basit bir otomatik tamamlama eklentisi gibi kullanmaktan değil, doğru bağlam mimarisi kurmaktan, ajanı izole çalışma alanlarında çalıştırmaktan ve her değişikliği bağımsız testlerle denetlemekten doğuyor. Bu atölyede teknik liderler, platform mühendisleri ve geliştiriciler aynı masaya oturarak kurumsal kural dosyalarını (.cursor/rules) ve AGENTS.md yapısını birlikte inşa ediyor. Ajanların yetki sınırlarını teknik kontrollerle çiziyor, diff çıktılarını tanımadığımız bir katkıcının kodu gibi inceliyor ve Bugbot yorumlarını somut kanıtlara dayandırıyoruz.
Eğitim boyunca katılımcılar görev uygunluk ve yetki devri karar notu, regresyon kontrol toplamı modeli, operasyonel aksiyon kaydı, diff gözden geçirme ve denetim şablonu ile kurumsal Cursor kural ve iş akışı kütüphanesi olmak üzere beş somut iş çıktısı üretiyor. AnkaPay vaka simülasyonu veya temizlenmiş şirket deponuz üzerinde test edilen bu çıktılar, eğitim sonrasında 90 günlük ölçülebilir bir benimseme planıyla ekiplerinize yerleşiyor. Farklı yapay zeka kodlama araçlarının karşılaştırmalı karar dinamikleri için vibe coding eğitimimizi inceleyebilir, kurum genelindeki diğer yetkinlik alanları için yapay zeka eğitimlerimizi inceleyebilirsiniz.
Lisans yatırımı yapılıyor ancak kullanım yüzeysel kalıyor
Şirketler Cursor lisanslarını dağıttıktan sonra geliştiricilerin aracı yalnızca basit bir otomatik tamamlama eklentisi gibi kullandığını görüyor. Ortak kural dosyaları tanımlanmadığında ajan her yeni oturumda mimariyi baştan tahmin etmeye çalışıyor, bu da ekiplerin zamanla eski kodlama alışkanlıklarına dönmesine yol açıyor.
Mühendisler şirket kodunu ve müşteri verilerini kontrolsüz ortamlara taşıyor
Geliştiriciler günlük sorunları çözmek için şirket kodlarını, API anahtarlarını veya müşteri kayıtlarını kişisel yapay zeka pencerelerine yapıştırabiliyor. Gizlilik Modu ve kurumsal kiracı sınırları doğru yapılandırılmadığında bu kontrolsüz kullanım ciddi kurumsal veri sızıntısı riskleri oluşturuyor.
Ajanlar ve Bugbot hızlandıkça inceleme yükü katlanıyor
Ajan modu ve otomatik inceleme araçları dakikalar içinde yüzlerce satırlık değişiklik üretebiliyor. Ancak ekipler bu çıktıları bağımsız testlerle doğrulamadan veya diff satırlarını dikkatle okumadan onayladığında, sistemde fark edilmesi çok zor mantık hataları ve teknik borç birikiyor.
Doğal dil talimatları tek başına güvenlik sınırı sağlamıyor
Ajanlara yalnızca istem metninde üretim sistemlerine dokunmama talimatı vermek teknik bir yetkilendirme oluşturmuyor. Terminal onayları, ortam ayrımı ve salt okunur kimlik denetimleri kurulmadığında, ajanların yıkıcı komutlar çalıştırma veya yetkisiz dosyalara müdahale etme tehlikesi ortaya çıkıyor.
Kurumsal benimseme net bir yönetim modeli gerektiriyor
Yapay zekanın yazılım süreçlerine kalıcı biçimde yerleşmesi, teknik liderler, platform mühendisleri ve sistem yöneticilerinin ortak bir çerçevede buluşmasına bağlı kalıyor. Öncü kullanıcılar yetiştiren ve DORA metrikleriyle çıktı kalitesini takip eden ekiplerde başarı kalıcı hale geliyor.
Müfredat
Eğitim müfredatı
Cursor 3 ürün gerçekleri, mimari ve görev seçimi
90 dkBaşlangıç
Bu modülde Cursor 3 sürümünün getirdiği Agents Window yapısını, çoklu yerel ve bulut ajanlarını ve ürünün mevcut yeteneklerini inceliyoruz. Cursor'un klasik otomatik tamamlama eklentilerinden ve terminal tabanlı araçlardan nasıl ayrıldığını netleştiriyor, yazılım görevlerini risk ve gözlenebilirlik kriterlerine göre değerlendiriyoruz.
- Cursor 3 mimarisi: Agents Window, çoklu yerel ajanlar ve editör entegrasyonu
- Cursor'un otomatik tamamlama eklentileri ve GitHub Copilot ile karşılaştırması
- Yetki devri merdiveni: Tab tamamlamadan Plan ve Ajan moduna geçiş adımları
- Görev uygunluk değerlendirmesi: Yeşil, Sarı ve Kırmızı görev sınıfları
- Düşük riskli ve doğrulanabilir görevlerle ilk güvenli iş akışını başlatmak
Tek ve kontrollü iş akışı: tamamlama, Ask, Plan ve yerel Ajan
120 dkBaşlangıç
Rastgele komutlarla deneme yapmak yerine tüm ekibin uygulayabileceği standart bir geliştirme döngüsü inşa ediyoruz. Git worktree disipliniyle izole çalışma alanları açıyor, Plan Mode ile belirsizlikleri kod yazımından önce çözüyor, araç çalıştırma izinlerini ve komut onaylarını sıkı denetim altına alıyoruz.
- Ekip genelinde standart Cursor kurulumu ve ortak geliştirici yapılandırması
- Görev sözleşmesi hazırlığı: hedef, izin verilen dosyalar ve durma koşulları
- Plan Mode ile belirsizlikleri ve bağımlılıkları kod yazmadan önce netleştirmek
- Git worktree kullanarak izole çalışma alanlarında tek bir odaklı ajan çalıştırmak
- Terminal komut onayları ve ajan araç çalıştırma izinlerini güvenle sınırlandırmak
- Ajanın kapsam dışına taştığı durumlarda geri alma ve kurtarma adımlarını işletmek
Bağlam mimarisi: Rules, AGENTS.md, Skills ve MCP entegrasyonu
150 dkOrta seviye
Yapay zeka çıktısının kalitesini belirleyen en kritik unsur olan bağlam mühendisliğini ele alıyoruz. Team Rules, Project Rules ve User Rules arasındaki hiyerarşiyi kuruyor, taşınabilir bir AGENTS.md dosyası hazırlıyor, @Codebase dizinleme ve .cursorignore ile hassas yolları bağlam dışında tutuyoruz.
- Katmanlı kural mimarisi: Team Rules, Project Rules ve User Rules öncelik sırası
- Depo standartlarını ve mimari değişmezleri belirleyen taşınabilir AGENTS.md yapısı
- @Codebase dizinleme yönetimi ve .cursorignore ile gürültülü yolları dışlamak
- Prosedürel iş adımlarını kodlayan yeniden kullanılabilir Skills kütüphanesi
- Deterministik kontroller ve doğrulama süreçleri için Cursor Hooks kullanımı
- Model Context Protocol üzerinden dokümantasyon araçlarını salt okunur bağlamak
Doğrulama, güvenli kod incelemesi ve Bugbot disiplini
150 dkOrta seviye
Ajanın ürettiği diff çıktısını tanımadığınız bir geliştiricinin çekme isteği gibi bağımsız bir gözle inceliyoruz. Transkript anlatısına kapılmadan önce doğrudan kod değişikliklerine odaklanıyor, bağımsız test orakılları kuruyor, Bugbot yorumlarını denetliyor ve kabul, iade veya ıskarta kararlarını belirliyoruz.
- Transkript etkisinden bağımsız diff öncelikli kod inceleme alışkanlığı
- Yapay zeka destekli TDD ve bağımsız test orakıllarıyla gereksinim doğrulaması
- Ajan kodlarına özgü gizli mantık hatalarını ve yetkilendirme açıklarını yakalamak
- Bugbot bulgularını değerlendirmek ve geçerli uyarıları kalıcı testlere dönüştürmek
- Derleyici, linter ve tip kontrolü geri bildirimleriyle çok dosyalı hata ayıklama
- Bir değişikliği kabul etme, düzeltme için geri verme veya tamamen ıskartaya çıkarma kuralları
Gizlilik Modu, ajan güvenliği ve KVKK uyumlu kurumsal yönetişim
150 dkOrta seviye
Ajanın kod tabanında nereye kadar erişebileceğini, hangi komutları çalıştırabileceğini ve hangi verilerin kesinlikle dışarı çıkamayacağını belirliyoruz. Gizlilik Modu, Sıfır Veri Saklama anlaşmaları, kurumsal SOC 2 uyumu, KVKK ve AB Yapay Zeka Yasası ilkelerini günlük iş akışına yerleştiriyoruz.
- Uçtan uca veri akışı haritası ve Gizlilik Modu ile Sıfır Veri Saklama kapsamı
- Model sağlayıcıları, geçici önbellekleme ve kurumsal SOC 2 Type II güvenceleri
- Yazılım süreçlerinde KVKK ve AB Yapay Zeka Yasası Madde 4 okuryazarlık gereksinimleri
- Üretim ortamı kimliklerinin ayrımı ve yıkıcı veri silme risklerini önleme mimarisi
- Depo metinleri ve harici araçlardan gelebilecek prompt enjeksiyonu tehditleri
- Ekiplerin sürekli uyarı gerektirmeden uygulayabileceği net veri ve güvenlik politikası
Kurumsal yönetim konsolu, pilot ekonomisi ve 90 günlük yaygınlaştırma
120 dkİleri seviye
Bireysel denemelerden kurumsal ölçekte yönetilen Teams veya Enterprise yapısına geçiş yapıyoruz. Yönetim konsolunda SSO, SCIM ve model politikalarını yapılandırıyor, aktivite tuzaklarına düşmeden DORA metrikleriyle gerçek mühendislik kazanımlarını ölçüyor ve 90 günlük bir benimseme planı hazırlıyoruz.
- Teams ve Enterprise yönetim konsolunda SSO, SCIM ve depo izinlerini yapılandırmak
- En hızlı ve ölçülebilir verim sağlayacak öncelikli pilot ekipleri belirlemek
- Üretilen satır sayısı yerine DORA metrikleri: teslim süresi, inceleme yükü ve hata oranı
- Şirket içi öncü kullanıcı ağı, haftalık ofis saatleri ve mentorluk modeli
- Pilot sonuçlarını değerlendirme: ölçekleme, düzeltme veya durdurma karar eşikleri
- Kurumunuza özel hazırlanan 30, 60 ve 90 günlük yaygınlaştırma yol haritası
Kazanımlar
Kazanımlar ve katılımcılar
Neler öğreneceksiniz?
- Tab, Inline Edit, Ask, Plan ve yerel Ajan modlarını yazılım ekipleri için tek ve izlenebilir bir geliştirme döngüsünde birleştirmek
- Ajan kullanımına uygun görevleri, model seçimini ve üretim sınırlarını belirleyen yetki devri karar notu hazırlamak
- Kurumsal standartları, AGENTS.md dosyasını ve onaylı şablonları içeren Cursor kural ve iş akışı kütüphanesi geliştirmek
- Yapay zeka tarafından üretilen kodlar için bağımsız test orakılları ve regresyon kontrol toplamı modeli kurmak
- Ajan komutlarını, terminal işlemlerini ve dosya değişikliklerini adım adım izleyen operasyonel aksiyon kaydı tutmak
- Çok dosyalı değişiklikleri, güvenlik sınırlarını ve Bugbot yorumlarını denetleyen diff gözden geçirme şablonu oluşturmak
- Gizlilik Modu, Sıfır Veri Saklama ve ortam ayrımıyla kod tabanını koruyarak KVKK gereksinimlerini eksiksiz uygulamak
- Teams ve Enterprise yönetim konsolunu yapılandırıp DORA metriklerine dayalı 90 günlük kurumsal yaygınlaştırma planını yönetmek
Kimler katılmalı?
- Ekip genelinde Cursor kullanımını standartlaştıran mühendislik liderleri ve teknik yöneticiler
- Proje kural mimarisinden ve mimari standartlardan sorumlu kıdemli ve staff mühendisler
- Geliştirici araçlarını ve yerel ortamları yöneten geliştirici deneyimi ve platform ekipleri
- Koltuk dağıtımını, SSO ve SCIM yapılandırmasını yöneten Cursor Teams ve Enterprise yöneticileri
- Veri akışlarını, prompt güvenliğini ve uyumluluk politikalarını inceleyen güvenlik uzmanları
- Yapay zeka yatırım getirisini ve benimseme takvimini belirleyen mühendislik direktörleri ve teknoloji liderleri
Format
Eğitim formatı
Ana program yaklaşık 13 saat sürer ve genellikle iki güne yayılır. Mühendislik ekiplerinin teslim takvimini aksatmamak adına dörder yarım günlük oturumlar hâlinde de planlanabilir. Yerinde ve canlı online formatlar aynı uygulamalı laboratuvar müfredatını kapsar.
- Format
- Yerinde veya canlı online
- Süre
- 2 gün (yaklaşık 13 saat, yarım günlük oturumlara bölünebilir)
- Grup büyüklüğü
- Grup başına en fazla 16 katılımcı
- Materyaller
- Cursor kural kütüphanesi, AGENTS.md şablonu, diff denetim formu ve 90 günlük yaygınlaştırma planı
- Dil
- Türkçe veya İngilizce
- Sertifika
- Tamamlama sertifikası
Keşfetmeye devam edin
İlgili programlar
Sonraki adım
Yazılım ekibiniz için Cursor eğitimini birlikte tasarlayalım
Sorular
Sıkça sorulan sorular
Cursor eğitimi hangi ekipler ve roller için uygundur?
Bu program, günlük işinde kod yazan yazılım geliştiriciler, kod kalitesi ve standartlardan sorumlu teknik liderler, kural mimarisini kuran kıdemli mühendisler, platform ekipleri ve lisans yönetiminden sorumlu yöneticiler için tasarlanmıştır. Ekipleri eğitim sırasında özellikle ayırmıyoruz. Geliştiriciler günlük iş akışını uygularken yöneticiler ve liderler kurumsal kuralları, inceleme kapılarını ve güvenlik sınırlarını birlikte inşa ediyor. Böylece atölyede üretilen kurallar eğitimden sonra doğrudan şirket standardına dönüşüyor.
Bu program GitHub Copilot veya Claude Code eğitimlerinden nasıl ayrılır?
GitHub Copilot, geniş bir geliştirme ortamı yelpazesine ve GitHub yerel ekosistemine odaklanan bir asistanlık katmanıdır. Claude Code ise terminal üzerinden çalışan, komut satırı ve otomasyon odaklı güçlü bir ajandır. Cursor ise kod editörünün kendisini yapay zeka etrafında yeniden kurgulayan, çok dosyalı değişiklikleri yerel veya bulut ajanlarıyla yöneten bütünleşik bir geliştirme platformudur. Ekibiniz editör düzeyinde standartlaşmak istiyorsa Cursor doğru tercihtir. Henüz araç kararını vermemiş kurumlar için vibe coding eğitimimiz daha kapsamlı bir karşılaştırma zemini sunar.
Katılımcıların daha önce yapay zeka kodlama araçları deneyimi olması gerekir mi?
Hayır, önceden herhangi bir yapay zeka kodlama aracı kullanmış olmanız gerekmiyor. Katılımcıların kendi kod tabanlarında rahat çalışabilmesi, Git dallarını ve çekme isteklerini yönetebilmesi yeterlidir. Alıştırmalarda gerekli tüm istem tekniklerini, bağlam mimarisini, komut onaylarını ve bağımsız test adımlarını temelden başlayarak adım adım ele alıyoruz.
Eğitimden önce tüm ekibe Cursor Teams veya Enterprise lisansı almalı mıyız?
Katılımcıların kendi bilgisayarlarında bizzat uygulama yapabilmesi için etkin lisansların bulunması eğitimi en verimli hâle getirir. Ancak lisans alım sürecini henüz tamamlamamış veya karar aşamasında olan kurumlar için de esnek çözümler sunuyoruz. Test hesapları, eğitmen rehberliğinde canlı senaryolar ve korumalı laboratuvar ortamları üzerinden ilerleyebiliyoruz. Böylece geniş çaplı lisans yatırımı yapmadan önce aracın ekibinize sağlayacağı somut faydaları doğrudan görebilirsiniz.
Eğitim ne kadar sürüyor ve çalışma takvimimize nasıl uyarlanabilir?
Eğitim yaklaşık 13 saat sürer ve genellikle iki tam güne yayılır. Yazılım ekiplerinin canlı sprint teslimlerini, müşteri destek nöbetlerini veya sürüm takvimlerini aksatmamak adına programı dörder yarım günlük oturumlar hâlinde de planlayabiliyoruz. İhtiyacınıza göre şirket ofisinizde yerinde veya canlı çevrim içi olarak organize ediyoruz.
Alıştırmalar kendi kod depomuzda mı yoksa hazır bir örnek üzerinde mi yapılıyor?
Hazır bir içeriği doğrudan anlatıp geçmiyoruz. Eğitim öncesinde kısa bir teknik hazırlık görüşmesi yaparak kullandığınız programlama dillerini, test çatılarını ve güvenlik önceliklerinizi öğreniyoruz. Kurumsal veri onayınız olduğunda alıştırmaları doğrudan kendi deponuzdaki güvenli ve düşük riskli işler üzerinden yürütüyoruz. Depo erişiminin kısıtlı olduğu durumlarda ise AnkaPay adını verdiğimiz sentetik ve zengin mikroservis ortamımız üzerinden birebir aynı mühendislik sürecini işletiyoruz.
Şirket kodlarımız ve kurumsal verilerimiz eğitim sırasında nasıl korunuyor?
Alıştırmalarda şirketinizin hassas müşteri kayıtlarını, gerçek API anahtarlarını veya üretim veri tabanı verilerini kesinlikle kullanmıyoruz. Tüm pratikleri sentetik veri kümeleri ve temizlenmiş test ortamları üzerinde yürütüyoruz. Eğitim sırasında Cursor'un Gizlilik Modu ayarlarını, Sıfır Veri Saklama taahhütlerini, kurumsal SOC 2 sınırlarını ve KVKK yükümlülüklerini detaylı olarak inceliyoruz. Ajanların yalnızca izin verilen dosyalarda çalışmasını sağlayan teknik sınırları daha ilk oturumda hayata geçiriyoruz.
Eğitimin bütçesi nasıl belirleniyor ve eğitim sonrasında ekibimizin elinde hangi materyaller kalıyor?
Katılımcı sayısı, eğitimin yerinde veya çevrim içi yürütülmesi ve kurumunuza özel teknik uyarlamanın derinliği yatırım bütçesini belirler. Ekibinizin büyüklüğünü ve hedeflerinizi paylaştığınızda ihtiyacınıza en uygun teklifi sunuyoruz. Eğitim sonunda ekibinizin elinde kullanıma hazır Cursor kural kütüphanesi, kurumsal AGENTS.md şablonu, diff gözden geçirme formu, görev uygunluk karar notu ve şirketinize uyarlanmış 90 günlük yaygınlaştırma planı kalıyor.