Schulung – Cursor – Go

Cursor für Go-Entwickler:innen

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

Dauer
6 Stunden, ein Termin
Format
Online oder vor Ort
Sprache
Deutsch oder Englisch
Teilnehmende
offene Termine oder exklusiv für Ihr Team
Abschluss
Teilnahmebescheinigung

Überblick

Das Training „Cursor für Go-Entwickler:innen“ richtet sich an Rollen wie Go-Entwickler:innen in Backend- und Plattformteams, Entwickler:innen von Cloud-native-Tools, Operatoren und CLIs und Site Reliability Engineers mit eigenem Go-Code und zeigt Schritt für Schritt, wie Cursor im Bereich Go produktiv, sicher und nachvollziehbar eingesetzt wird – von den Grundlagen bis zu fortgeschrittenen Workflows.

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 kompakten 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.

Go ist die Sprache vieler Cloud-native-Werkzeuge, Microservices, CLIs und Infrastruktur-Komponenten. Ihre Stärke liegt in Einfachheit, schneller Kompilierung und eingebauter Nebenläufigkeit – doch gerade Goroutines, Channels, Context-Handling und Fehlerbehandlung verlangen Disziplin. KI-Coding-Assistenten und Agenten passen gut zu dieser Sprache: Der Compiler, go vet und der Race Detector liefern schnelles, eindeutiges Feedback, mit dem Agenten iterativ arbeiten können. Typische Aufgaben sind tabellengetriebene Tests, gRPC- und HTTP-Handler aus Spezifikationen, das Aufspüren von Race Conditions oder Goroutine-Leaks sowie Refactorings hin zu klaren Interfaces. Im Kurs lernen Sie, idiomatisches Go von KI erzeugen zu lassen und die Ergebnisse mit Go-eigenen Werkzeugen abzusichern.

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?

  • Go-Entwickler:innen in Backend- und Plattformteams
  • Entwickler:innen von Cloud-native-Tools, Operatoren und CLIs
  • Site Reliability Engineers mit eigenem Go-Code
  • Software-Architekt:innen für hochperformante Microservices

Typische Herausforderungen, die wir adressieren

  • Subtile Nebenläufigkeitsfehler wie Race Conditions, Deadlocks und Goroutine-Leaks
  • Wiederholender Boilerplate-Code in Fehlerbehandlung, Handlern und Tests
  • Uneinheitliche Projektstrukturen und Interface-Schnitte in wachsenden Codebasen
  • Schwierige Performance-Analyse von Speicherallokationen und Latenzen

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 lassen KI-Agenten idiomatischen Go-Code, Tests und Services erzeugen, die Go-Konventionen folgen.
  • Sie nutzen KI gezielt zur Analyse von Nebenläufigkeits- und Performance-Problemen.
  • Sie sichern generierten Code mit Compiler, go vet, Race Detector, Linting und Benchmarks ab.

Inhalte & Ablauf

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
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: Go
  • Tabellengetriebene Tests schreiben
  • gRPC- und HTTP-Services implementieren
  • Nebenläufigkeitsfehler finden
  • Idiomatische Refactorings
  • Performance profilieren
  • CLIs und Tools bauen
Modul 7 Datenschutz, Qualität & Transfer in den Alltag
  • Go-Werkzeuge laufen oft tief in der Infrastruktur: Halten Sie Kubeconfigs, Tokens und Zertifikate strikt aus dem Kontext von KI-Assistenten heraus. Prüfen Sie neue Module auf Herkunft, Lizenz und bekannte Schwachstellen, etwa mit govulncheck, und dokumentieren Sie Abhängigkeiten in einer SBOM, wie sie der Cyber Resilience Act für Produkte mit digitalen Elementen fordert.
  • 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

Tabellengetriebene Tests schreiben

Der Agent erzeugt idiomatische Table-Driven-Tests mit Subtests, Testhelfern und Fakes für Interfaces, führt go test mit Race Detector aus und ergänzt fehlende Grenzfälle, bis die Abdeckung stimmt.

gRPC- und HTTP-Services implementieren

Aus Protobuf-Definitionen oder OpenAPI-Spezifikationen entstehen Handler, Middleware für Logging und Authentifizierung, Context-Weitergabe mit Timeouts und saubere Fehlerrückgaben. Integrationstests prüfen die Endpunkte gegen realistische Anfragen und Fehlerfälle.

Nebenläufigkeitsfehler finden

Die KI analysiert Ausgaben des Race Detectors, Goroutine-Dumps und Code mit Channels oder Mutexen, erklärt die Ursache von Deadlocks oder Leaks und schlägt Korrekturen mit errgroup oder Context-Abbruch vor.

Idiomatische Refactorings

Große Pakete werden entflochten, kleine konsumentenseitige Interfaces eingeführt, Fehler mit Wrapping und errors.Is aufbereitet und Code an Linter-Regeln von golangci-lint angepasst. Das Verhalten bleibt durch bestehende Tests abgesichert.

Performance profilieren

pprof-Profile und Benchmark-Ergebnisse werden ausgewertet, Hotspots und unnötige Allokationen identifiziert und Optimierungen mit Vorher-nachher-Benchmarks belegt. So werden Verbesserungen messbar statt nur vermutet, und Regressionen fallen früh auf.

CLIs und Tools bauen

Der Assistent erstellt Kommandozeilenwerkzeuge mit Cobra oder der Standardbibliothek, inklusive Konfiguration, strukturiertem Logging, Cross-Compilation und Release-Automatisierung. Ergänzt werden Tests, Hilfetexte und eine verständliche Dokumentation der Befehle.

Mögliche Praxisprojekte im Kurs

Health-Check-Aggregator

Ein Go-Dienst, der Health-Endpunkte vieler Services parallel abfragt, Ergebnisse zusammenführt und als JSON sowie Prometheus-Metriken bereitstellt. Zeitüberschreitungen und Fehler werden sauber behandelt und protokolliert.

Log-Shipper-CLI

Ein schlankes Kommandozeilentool, das Logdateien beobachtet, Einträge filtert und gebündelt an einen HTTP-Endpunkt sendet – mit Backoff und Graceful Shutdown.

Kubernetes-Ressourcenbericht

Ein CLI auf Basis von client-go, das Ressourcenanforderungen und Limits aller Deployments ausliest und Auffälligkeiten tabellarisch darstellt. Die Ausgabe ist auch als JSON verfügbar.

Voraussetzungen

Sie programmieren regelmäßig in mindestens einer Sprache und sind mit Git sowie einer IDE wie VS Code vertraut. Praktische Erfahrung mit Go einschließlich Goroutines, Interfaces und Modulen sowie Grundkenntnisse in Git und Containern.

Technische Voraussetzungen

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

Datenschutz & Compliance

Go-Werkzeuge laufen oft tief in der Infrastruktur: Halten Sie Kubeconfigs, Tokens und Zertifikate strikt aus dem Kontext von KI-Assistenten heraus. Prüfen Sie neue Module auf Herkunft, Lizenz und bekannte Schwachstellen, etwa mit govulncheck, und dokumentieren Sie Abhängigkeiten in einer SBOM, wie sie der Cyber Resilience Act für Produkte mit digitalen Elementen fordert.

Termine & Standorte

Pro Standort schlagen wir Ihnen einen Termin in rund vier Wochen vor. Ihr Wunschtermin ist jederzeit möglich.

  • München Mo, 14. Dezember 2026 6 Std. Anfragen
  • Salzburg Mi, 16. Dezember 2026 6 Std. Anfragen
  • Berlin Do, 10. Dezember 2026 6 Std. Anfragen
  • Augsburg Di, 15. Dezember 2026 6 Std. Anfragen
  • Hannover Di, 15. Dezember 2026 6 Std. Anfragen
  • Bremen Fr, 11. Dezember 2026 6 Std. Anfragen
  • Stuttgart Mo, 14. Dezember 2026 6 Std. Anfragen
  • Kaiserslautern Di, 15. Dezember 2026 6 Std. Anfragen
  • Online Fr, 11. Dezember 2026 6 Std. 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.

Schreibt die KI wirklich idiomatisches Go?

Mit gutem Kontext ja. Ohne Vorgaben neigen Modelle manchmal zu Mustern aus anderen Sprachen, etwa zu großen Interfaces oder übermäßiger Abstraktion. Im Kurs hinterlegen Sie Ihre Go-Konventionen, Linter-Konfiguration und Beispielcode so, dass der Assistent einfachen, idiomatischen Code bevorzugt, und prüfen die Ergebnisse mit golangci-lint.

Kann die KI Race Conditions zuverlässig finden?

Die KI ist ein starkes Analysewerkzeug, ersetzt aber nicht den Race Detector. Am besten wirkt die Kombination: Der Agent führt Tests mit Race Detector aus, interpretiert die Berichte und schlägt Korrekturen vor. Sie lernen, diesen Ablauf aufzusetzen und vorgeschlagene Synchronisationsänderungen kritisch zu bewerten.

Was kostet die Schulung „Cursor für Go-Entwickler:innen“?

Die Schulung kostet pauschal 949 € zzgl. gesetzl. MwSt. pro Teilnehmer:in – unabhängig davon, ob sie online oder vor Ort stattfindet. Enthalten sind 6 Stunden Live-Training mit Trainer:in, Kursunterlagen, Übungsumgebung und Teilnahmebescheinigung.

Kann ich einen eigenen Wunschtermin angeben?

Ja. Für jeden Standort schlagen wir Ihnen einen Termin in rund vier Wochen vor. Im Anfrageformular können Sie aber jederzeit einen Wunschtermin oder Zeitraum im Freitext angeben – wir prüfen die Verfügbarkeit und melden uns 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 und Kaiserslautern. Auf Wunsch führen wir das Training auch exklusiv für Ihr Team durch.

Kann der Kurs auf unser Team zugeschnitten werden?

Ja. Maßgeschneiderte Kurse kosten ca. 4.500 € mehr, je nach Thema und nach Absprache. Wir stimmen Inhalte, Beispiele und Übungen vorab mit Ihnen ab.

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