Schulung · Cursor · DevOps & Cloud

Cursor für DevOps- und Cloud-Teams

Produktiv entwickeln mit dem KI-Code-Editor Cursor: Agent-Modus, Rules, Codebase-Kontext, Tab-Completion, Background Agents und Review.

Dauer
2 Tage (14 Std.)
Format
Online oder vor Ort
Sprache
Deutsch oder Englisch
Teilnehmende
offene Termine oder exklusiv für Ihr Team
Abschluss
Teilnahmebescheinigung

Überblick

In diesem Kurs verbinden wir Cursor mit den typischen Abläufen im Bereich DevOps & Cloud. Die Teilnehmenden arbeiten an realistischen Szenarien und nehmen sofort einsetzbare Prompts, Workflows und Checklisten mit.

Cursor ist ein KI-Code-Editor auf Basis von VS Code, der Sprachmodelle tief in den Entwicklungsalltag integriert. Neben einer kontextbewussten Tab-Completion bietet Cursor einen Agent-Modus, der selbstständig Dateien durchsucht, Änderungen über das gesamte Projekt plant, Terminalbefehle ausführt und Fehler iterativ behebt. In diesem zweitägigen Training lernen Sie, Cursor gezielt einzusetzen: Sie wählen den passenden Interaktionsmodus, steuern den Kontext bewusst und kombinieren KI-Unterstützung mit Ihrem bestehenden Workflow aus Versionskontrolle, Tests und Code-Review.

Ein Schwerpunkt liegt auf der Teamtauglichkeit: Mit Projekt-Rules halten Sie Architekturvorgaben, Namenskonventionen und Teststrategien fest, damit der Agent konsistente Ergebnisse liefert. Sie lernen, die Codebase-Indizierung, gezielte Referenzen auf Dateien, Dokumentation und Symbole sowie MCP-Integrationen sinnvoll zu nutzen. Zudem delegieren Sie Aufgaben an Background Agents, prüfen deren Ergebnisse als Pull Requests und etablieren einen Review-Prozess, der Qualität, Sicherheit und Datenschutz im Unternehmen gleichermaßen berücksichtigt und auch für größere Teams mit mehreren Repositories tragfähig bleibt.

DevOps- und Cloud-Teams verantworten Infrastruktur als Code, CI/CD-Pipelines, Monitoring, Kostenkontrolle und Sicherheit – oft über mehrere Cloud-Anbieter und On-Premises-Umgebungen hinweg. Die Arbeit besteht zu großen Teilen aus Konfiguration in HCL, YAML und Shell, aus Fehlersuche in Logs und aus dem Abgleich von Dokumentation. KI-Coding-Assistenten und Agenten beschleunigen genau das: Sie schreiben wiederverwendbare Terraform-Module, reparieren fehlschlagende Pipelines, erstellen Ansible-Rollen, analysieren Incident-Logs und schlagen Kostenoptimierungen vor. Gleichzeitig ist das Risiko hoch, denn ein falscher Befehl kann Produktionsumgebungen treffen. Im Kurs lernen Sie, Agenten mit klaren Berechtigungsgrenzen, Plan-Review-Abläufen und abgesicherten Umgebungen produktiv einzusetzen.

Das Training findet live statt – wahlweise online im virtuellen Klassenraum oder vor Ort in unseren Trainingsräumen in München, Salzburg, Berlin, Augsburg, Hannover, Bremen, Stuttgart und Kaiserslautern. Auf Wunsch kommen wir auch exklusiv für Ihr Team zusammen.

Für wen ist das Training?

  • DevOps-Engineers und Plattform-Teams
  • Cloud-Architekt:innen für AWS, Azure oder Google Cloud
  • Site Reliability Engineers mit Verantwortung für Betrieb und Incidents
  • Systemadministrator:innen auf dem Weg zu Infrastructure as Code
  • Entwickler:innen, die eigene CI/CD-Pipelines betreuen

Typische Herausforderungen, die wir adressieren

  • Wachsende Mengen an Terraform-, YAML- und Pipeline-Konfiguration mit Drift und Duplikaten
  • Zeitaufwändige Fehlersuche in fehlschlagenden Pipelines und verteilten Logs
  • Steigende Cloud-Kosten ohne klare Transparenz
  • Hohe Anforderungen an Sicherheit, Compliance und Nachvollziehbarkeit von Änderungen

Das können Sie nach dem Training

  • Sie wählen für jede Aufgabe den passenden Cursor-Modus und setzen ihn effizient ein.
  • Sie steuern den Codebase-Kontext gezielt und erhalten dadurch präzisere Vorschläge.
  • Sie formulieren Projekt-Rules, die Konventionen Ihres Teams zuverlässig durchsetzen.
  • Sie setzen den Agent-Modus und Background Agents für Features und Refactorings mit überprüfbaren Ergebnissen ein.
  • Sie setzen KI-Agenten für Infrastructure as Code, Pipelines und Konfigurationsmanagement sicher ein.
  • Sie analysieren Incidents, Pipeline-Fehler und Cloud-Kosten schneller mit KI-Unterstützung.
  • Sie definieren Berechtigungsgrenzen und Freigabeprozesse, damit Agenten keine unkontrollierten Änderungen an Produktivsystemen vornehmen.

Inhalte & Ablauf

Tag 1

Modul 1 Cursor einrichten und die Arbeitsmodi verstehen
  • Installation, Migration von VS-Code-Einstellungen und Erweiterungen
  • Unterschiede zwischen Tab-Completion, Inline-Bearbeitung, Ask- und Agent-Modus
  • Modellauswahl je nach Aufgabe: Geschwindigkeit, Tiefe und Kosten abwägen
  • Datenschutzmodus und Unternehmenseinstellungen kennen
Modul 2 Codebase-Kontext gezielt steuern
  • Wie die Codebase-Indizierung funktioniert und wo ihre Grenzen liegen
  • Dateien, Ordner, Symbole, Dokumentation und Webquellen gezielt referenzieren
  • Ignore-Dateien nutzen, um sensible oder irrelevante Inhalte auszuschließen
  • Lange Chats vermeiden und Aufgaben mit frischem Kontext neu starten
Modul 3 Rules für konsistente Ergebnisse im Team
  • Projekt-Rules anlegen, versionieren und nach Dateimustern aktivieren
  • Architektur-, Stil- und Testkonventionen als wirksame Rules formulieren
  • Benutzer-Rules und Team-Rules sinnvoll voneinander abgrenzen
  • Rules anhand typischer Fehlgriffe des Agenten iterativ verbessern
Modul 4 Agent-Modus in der Praxis
  • Features schrittweise mit Plan, Umsetzung und Tests entwickeln
  • Refactorings über viele Dateien sicher durchführen und Checkpoints nutzen
  • Terminalbefehle kontrolliert freigeben und Fehlerausgaben zurückspielen
  • MCP-Server für Ticketsysteme, Datenbanken oder Browser-Tests anbinden

Tag 2

Modul 5 Background Agents, Review und Governance
  • Aufgaben an Background Agents delegieren und parallel bearbeiten lassen
  • Ergebnisse als Branch oder Pull Request prüfen und nachsteuern
  • KI-gestütztes Code-Review einsetzen und mit menschlichem Review kombinieren
  • Sicherheitsrisiken, Secrets und Lizenzfragen im Unternehmenseinsatz adressieren
Modul 6 Praxislabor: DevOps & Cloud
  • Terraform-Module entwickeln
  • CI/CD-Pipelines reparieren
  • Ansible und Konfigurationsmanagement
  • Incident-Analyse
  • Cloud-Kosten optimieren
  • Policy as Code und Härtung
Modul 7 Datenschutz, Qualität & Transfer in den Alltag
  • Agenten mit Zugriff auf Cloud-Konten und Pipelines sind ein sicherheitsrelevantes Thema: Arbeiten Sie mit minimalen Berechtigungen, getrennten Umgebungen und menschlicher Freigabe, und halten Sie Cloud-Credentials, State-Dateien und Secrets aus Prompts heraus. Für Betreiber wichtiger und kritischer Dienste gelten die Anforderungen aus NIS2 an Risikomanagement, Lieferkettensicherheit und Nachvollziehbarkeit von Änderungen.
  • Spielregeln für den sicheren KI-Einsatz im Team
  • Ergebnisse prüfen: Fakten, Quellen, Tests und Vier-Augen-Prinzip
  • Persönlicher Umsetzungsplan für die nächsten 30 Tage
  • Offene Fragen, Ausblick und Ressourcen zum Weiterlernen

Praxisszenarien aus Ihrem Bereich

Terraform-Module entwickeln

Der Agent erstellt wiederverwendbare Terraform- oder OpenTofu-Module mit Variablen, Validierungen und Outputs, führt fmt, validate und plan aus und erklärt jede geplante Änderung, bevor ein Mensch das Apply freigibt.

CI/CD-Pipelines reparieren

Fehlgeschlagene GitHub-Actions-, GitLab-CI- oder Azure-DevOps-Läufe werden anhand der Logs analysiert, Ursachen wie Caching-Probleme oder fehlende Berechtigungen benannt und korrigierte Pipeline-Definitionen vorgeschlagen. Wiederkehrende Fehlermuster werden dokumentiert.

Ansible und Konfigurationsmanagement

Die KI schreibt idempotente Ansible-Rollen, Templates und Inventare, ersetzt fragile Shell-Skripte und ergänzt Tests mit Molecule, damit Konfigurationen reproduzierbar bleiben. Bestehende Rollen werden dabei schrittweise vereinheitlicht.

Incident-Analyse

Logs, Metriken und Alerts aus dem Monitoring werden zusammengeführt, eine Zeitleiste rekonstruiert, wahrscheinliche Ursachen eingegrenzt und ein Entwurf für das Postmortem mit Maßnahmen erstellt. Das Team behält die Bewertung.

Cloud-Kosten optimieren

Der Assistent wertet Kostenberichte und Ressourcendefinitionen aus, findet überdimensionierte Instanzen, verwaiste Volumes oder fehlende Lifecycle-Regeln und erstellt passende IaC-Änderungen. Jede Empfehlung enthält eine Abschätzung der Einsparung und des Risikos.

Policy as Code und Härtung

IaC-Code wird mit Scannern wie Checkov oder tfsec geprüft, Befunde behoben und Richtlinien für Verschlüsselung, Tagging oder Netzwerkzugriffe als Policy as Code formuliert. Verstöße blockieren so frühzeitig den Merge.

Mögliche Praxisprojekte im Kurs

Drift-Detektor

Ein Skript, das regelmäßig terraform plan für mehrere Umgebungen ausführt, Abweichungen erkennt und eine Zusammenfassung an einen Chat-Kanal sendet. Der Lauf erfolgt ausschließlich mit Leserechten.

Pipeline-Template-Bibliothek

Wiederverwendbare CI/CD-Vorlagen für Build, Test, Security-Scan und Deployment, dokumentiert und mit Beispielprojekten versehen. Teams binden sie mit wenigen Zeilen ein und profitieren von einheitlichen Qualitäts- und Sicherheitsprüfungen.

Kostenbericht-Tool

Ein CLI, das Kostendaten eines Cloud-Kontos abruft, nach Tags und Teams aufschlüsselt und Optimierungskandidaten verständlich ausweist. Ergebnisse lassen sich als CSV oder Markdown exportieren.

Voraussetzungen

Sie programmieren regelmäßig in mindestens einer Sprache und sind mit Git sowie einer IDE wie VS Code vertraut. Praktische Erfahrung mit Linux, Git, mindestens einer Cloud-Plattform sowie Grundkenntnisse in Terraform, Containern und CI/CD.

Technische Voraussetzungen

Eigener Laptop mit installiertem Cursor, Git und Ihrer gewohnten Entwicklungsumgebung; ein Cursor-Konto mit Zugriff auf Agent-Funktionen wird empfohlen.

Datenschutz & Compliance

Agenten mit Zugriff auf Cloud-Konten und Pipelines sind ein sicherheitsrelevantes Thema: Arbeiten Sie mit minimalen Berechtigungen, getrennten Umgebungen und menschlicher Freigabe, und halten Sie Cloud-Credentials, State-Dateien und Secrets aus Prompts heraus. Für Betreiber wichtiger und kritischer Dienste gelten die Anforderungen aus NIS2 an Risikomanagement, Lieferkettensicherheit und Nachvollziehbarkeit von Änderungen.

Terminvorschläge

Alle Termine sind Vorschläge – Ihr Wunschtermin ist jederzeit möglich.

  • Do, 26. November 2026 – Fr, 27. November 2026 Online Anfragen
  • Mo, 7. Dezember 2026 – Di, 8. Dezember 2026 Stuttgart Anfragen
  • Do, 21. Januar 2027 – Fr, 22. Januar 2027 Online Anfragen
  • Mo, 1. Februar 2027 – Di, 2. Februar 2027 Berlin Anfragen
  • Mi, 17. Februar 2027 – Do, 18. Februar 2027 Online Anfragen
  • Mo, 22. Februar 2027 – Di, 23. Februar 2027 München Anfragen

Häufige Fragen

Brauche ich Vorkenntnisse in VS Code, um Cursor zu nutzen?

Hilfreich, aber nicht zwingend. Cursor basiert auf VS Code, daher fühlen sich Bedienung, Tastenkürzel und Erweiterungen vertraut an, und bestehende Einstellungen lassen sich übernehmen. Wer bisher mit JetBrains-IDEs oder anderen Editoren arbeitet, findet sich nach einer kurzen Einführung im Kurs schnell zurecht und kann sich auf die KI-Funktionen konzentrieren.

Wie verhindere ich, dass vertraulicher Code an Dritte gelangt?

Cursor bietet einen Datenschutzmodus und Unternehmenseinstellungen, die die Speicherung von Code beim Anbieter einschränken. Zusätzlich schließen Sie über Ignore-Dateien sensible Bereiche von Indizierung und Kontext aus. Im Kurs besprechen wir, wie Sie diese Optionen mit internen Richtlinien, Datenschutzanforderungen und dem Umgang mit Secrets in Einklang bringen.

Was bringen Rules im Vergleich zu guten Prompts?

Prompts gelten nur für eine einzelne Anfrage, Rules dagegen dauerhaft und für das ganze Team. Sie halten darin Architekturentscheidungen, bevorzugte Bibliotheken, Teststrategien und Stilvorgaben fest. Dadurch muss niemand diese Informationen wiederholen, und der Agent erzeugt Code, der zu Ihrer Codebasis passt. Rules werden mit dem Projekt versioniert und gemeinsam weiterentwickelt.

Darf ein KI-Agent Änderungen an der Infrastruktur selbst ausführen?

Das sollten Sie bewusst begrenzen. Bewährt hat sich ein Ablauf, in dem der Agent Code schreibt und plan ausführt, ein Mensch das Ergebnis prüft und das Apply über die reguläre Pipeline läuft. Im Kurs lernen Sie, Berechtigungen, Sandbox-Umgebungen und Freigaben so zu gestalten, dass Produktivsysteme geschützt bleiben.

Welche Cloud-Plattform wird im Kurs verwendet?

Die Methoden sind anbieterneutral und lassen sich auf AWS, Azure und Google Cloud übertragen. Für die Übungen nutzen wir Beispiele, die sich mit lokalen Werkzeugen oder Testkonten nachvollziehen lassen. Sie können auf Wunsch Szenarien aus Ihrer eigenen Plattform einbringen, solange keine produktiven Zugangsdaten verwendet werden.

Was kostet die Schulung „Cursor für DevOps- und Cloud-Teams“?

Die Schulung kostet pauschal 949 € zzgl. gesetzl. MwSt. pro Teilnehmer:in – unabhängig davon, ob sie online oder vor Ort stattfindet. Enthalten sind 2 Trainingstag(e) mit Live-Trainer:in, Kursunterlagen, Übungsumgebung und Teilnahmebescheinigung.

Kann ich einen eigenen Wunschtermin angeben?

Ja. Unsere Terminvorschläge sind eine Orientierung. Im Anfrageformular können Sie jederzeit einen Wunschtermin oder Zeitraum im Freitext angeben – wir prüfen die Verfügbarkeit und bestätigen innerhalb eines Werktags.

Findet der Kurs online oder vor Ort statt?

Beides ist möglich: live online im virtuellen Klassenraum oder vor Ort in München, Salzburg, Berlin, Augsburg, Hannover, Bremen, Stuttgart oder Kaiserslautern. Auf Wunsch führen wir das Training auch exklusiv für Ihr Team durch.

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