Yazılım Ekipleri için Cursor Eğitimi

Cursor baştan itibaren AI etrafında kuruluyor. Bu modülde Tab, Chat ve Agent modunun ekibinizin kullanıyor olabileceği diğer araçlardan nasıl ayrıldığını konuşuyor, ilk güvenli denemenin sınırlarını birlikte çiziyoruz.

• "AI-native" ne anlama geliyor: tek bir editörde Tab, Chat ve Agent modu
• Cursor'un autocomplete eklentisinden ve terminal tabanlı agent'tan farkı
• Cursor'un ekibinizin mevcut geliştirme düzenindeki yeri
• Neyi iyi yaptığı ve kararın hâlâ insanda kaldığı noktalar
• Güven kazandıran düşük riskli işler

Cursor'u ekip genelinde aynı biçimde kurup yapılandırıyoruz. Sonra tek bir işi önce Tab ve Chat, ardından Agent ile tamamlıyoruz. Hedef, herkesin kullanabileceği ortak bir döngü oluşturmak.

• Her geliştiriciyi aynı Cursor yapılandırmasına geçirmek
• Bir görevde Tab ve Chat ile Agent modu arasında seçim yapmak
• Büyük değişikliklerde Plan Mode dahil, Agent'ın bitirebileceği işi kapsamlandırmak
• Agent'ı her seferinde tek ve odaklı bir değişiklikte çalıştırmak
• Proje araçlarını ve veri kaynaklarını MCP üzerinden bağlamak
• Hangi kurulumların işe yaradığını değerlendirmek

Rules, çıktı kalitesini en çok etkileyen araçlardan biri ama çoğu ekip tek bir tane bile yazmıyor. Bu modülde Project ve Team Rules ile bir AGENTS.md hazırlıyoruz. İndeksleme ve ignore dosyalarını yapılandırdıktan sonra Agent'a kendi deponuzdaki iş için doğru bağlamı vermeyi deniyoruz.

• Ekip kurallarını ve sınırlarını anlatan Project ve Team Rules yazmak
• User Rules ile Team Rules arasındaki fark ve AGENTS.md'ye ait olanlar
• Code tabanı indeksleme ve Agent'ı yormadan doğru dosyaları bağlama almak
• Hassas yolları .cursorignore ile bağlam dışında tutmak
• Agent için prompt kalıpları
• Ekibin yeniden kullanacağı ortak Rules ve prompt dili oluşturmak

Agent'ın ürettiği diff'e, tanımadığınız birinin pull request'ine gösterdiğiniz dikkatle yaklaşmak gerekiyor. Bu modülde aynı alışkanlığı hem Agent çıktısı hem de Bugbot yorumları için kuruyoruz.

• Agent'ın ürettiği diff'i onaylamadan önce okumak
• Bugbot'u ilk kontrol olarak değerlendirmek
• Agent çalışmadan önce test yazmak, mümkün değilse testleri sonradan tamamlamak
• Agent tarafından yazılan code'a özgü hata biçimlerini tanımak
• Cursor değişikliklerini diğer katkılarla aynı kontrollerden geçirmek
• Bir değişikliği ne zaman kabul edeceğinizi, geri vereceğinizi ya da tamamen bırakacağınızı bilmek

Agent'ın nerede çalışabileceğini ve hangi alanların kapalı kalacağını belirliyoruz. Teams ve Enterprise kontrollerinin bu sınırları pratikte nasıl uyguladığını ele alıyor, KVKK dahil veri kurallarını günlük çalışma düzeninin içine yerleştiriyoruz.

• Sandboxing dahil, Agent'ın okuyabileceği, çalıştırabileceği ve değiştirebileceği alanları kapsamlandırmak
• Privacy Mode, zero data retention ve her ayarın gerçekte neyi kontrol ettiği
• Regülasyona tabi ekipler için ağ yapılandırması, audit log'lar ve izleme
• Sırların ve müşteri verisinin prompt'a ya da bağlama girmesini önlemek
• Cursor iş akışında kişisel veriyi KVKK'ya uygun biçimde ele almak
• Sürekli hatırlatma gerektirmeden uygulanabilen bir kullanım politikası hazırlamak

Birkaç erken kullanıcıdan, Teams veya Enterprise koltuklarının bilinçli biçimde yönetildiği bir düzene geçiyoruz. Admin paneli üzerinden pilotu aşamalı yaygınlaştırmaya taşıyor, kullanım analitiklerini benimsemenin kanıtıymış gibi yorumlamadan okuyoruz.

• Admin panelinde alan adı tabanlı erişim dahil koltukları ve rolleri yapılandırmak
• Kazanımın açıkça görüleceği ilk ekibi ve iş akışını seçmek
• Öncü kullanıcı ağı ve işe yarayan kurulumlar
• Uygulanması gereken az sayıdaki ekip kuralını seçip kalanını serbest bırakmak
• Kullanım analitiklerini etkinlikle benimsemeyi karıştırmadan okumak
• Kendi code tabanınız ve Rules üzerine kurulu bir yaygınlaştırma planını ekibe devretmek