Schulung · Cursor · Softwarearchitektur

Cursor für Softwarearchitekt:innen

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

„Cursor für Softwarearchitekt:innen“ ist ein praxisorientiertes Training für Rollen wie Softwarearchitekt:innen und Solution Architects, Enterprise-Architekt:innen mit Bezug zur Anwendungsentwicklung und Senior Developer und Tech Leads mit Architekturverantwortung. Sie lernen Cursor nicht abstrakt, sondern an Aufgaben aus Ihrem Arbeitsalltag kennen – mit Beispielen, Übungen und Vorlagen aus dem Bereich Softwarearchitektur.

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.

Wenn KI-Agenten große Teile des Codes schreiben, wird Architektur wichtiger, nicht unwichtiger: Klare Modulgrenzen, dokumentierte Entscheidungen und überprüfbare Qualitätsziele sind der Rahmen, in dem generierter Code konsistent bleibt. Gleichzeitig unterstützen KI-Assistenten Architekt:innen direkt, etwa beim Analysieren bestehender Codebasen, beim Erstellen von C4-Diagrammen, beim Formulieren von Architecture Decision Records und beim Abwägen von Alternativen anhand von Qualitätsattributen. Fitness Functions und Architekturtests lassen sich generieren und in Pipelines verankern. Im Kurs lernen Sie, KI als Sparringspartner für Architekturentscheidungen einzusetzen, Architekturwissen so aufzubereiten, dass Coding-Agenten es zuverlässig befolgen, und Erosion in schnell wachsenden Codebasen frühzeitig zu erkennen.

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?

  • Softwarearchitekt:innen und Solution Architects
  • Enterprise-Architekt:innen mit Bezug zur Anwendungsentwicklung
  • Senior Developer und Tech Leads mit Architekturverantwortung
  • Platform- und Cloud-Architekt:innen
  • Verantwortliche für Architektur-Governance und Review-Boards

Typische Herausforderungen, die wir adressieren

  • Architekturdokumentation veraltet schnell und weicht vom tatsächlichen Code ab
  • Entscheidungen werden mündlich getroffen und ihr Kontext geht verloren
  • Schleichende Architekturerosion durch zyklische Abhängigkeiten und verletzte Schichtgrenzen
  • KI-generierter Code ignoriert ohne klare Vorgaben etablierte Muster und Konventionen

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 nutzen KI zur Analyse bestehender Systeme, zur Bewertung von Architekturoptionen und zur Dokumentation von Entscheidungen als ADRs.
  • Sie verankern Architekturregeln als Fitness Functions in der Pipeline und erkennen Erosion frühzeitig.
  • Sie gestalten Kontext und Regeln so, dass KI-Coding-Agenten Ihre Architekturvorgaben zuverlässig einhalten.

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: Softwarearchitektur
  • Architektur-Entscheidungen dokumentieren
  • Bestandsarchitektur rekonstruieren
  • Alternativen bewerten
  • Fitness Functions generieren
  • Leitplanken für Coding-Agenten
  • Domänen schneiden
Modul 7 Datenschutz, Qualität & Transfer in den Alltag
  • Architekturunterlagen beschreiben oft sicherheitsrelevante Details wie Netzwerkzonen und Datenflüsse: Sie lernen, welche Informationen an KI-Dienste gegeben werden dürfen, wie Sie Lizenzrisiken eingesetzter Komponenten bewerten und wie Architekturentscheidungen Anforderungen aus DSGVO, NIS2 und Cyber Resilience Act nachvollziehbar abbilden.
  • 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

Architektur-Entscheidungen dokumentieren

Diskussionen, Meeting-Notizen und Pull Requests in strukturierte Architecture Decision Records mit Kontext, betrachteten Optionen, Entscheidung und Konsequenzen überführen und konsistent im Repository ablegen. Verwandte Entscheidungen werden automatisch verlinkt.

Bestandsarchitektur rekonstruieren

Bestehende Codebasen analysieren, Module, Abhängigkeiten und Schnittstellen herausarbeiten und daraus aktuelle C4-Diagramme als Diagrams-as-Code mit PlantUML, Mermaid oder Structurizr erzeugen. Die Diagramme lassen sich bei jedem Build automatisch aktualisieren.

Alternativen bewerten

Architekturoptionen wie modularer Monolith, Microservices oder ereignisgetriebene Integration anhand von Qualitätsszenarien, Kosten und Teamstruktur gegenüberstellen und Trade-offs nach ATAM-Prinzipien sichtbar machen. Das Ergebnis dient als fundierte Entscheidungsvorlage.

Fitness Functions generieren

Architekturregeln wie Schichtzugriffe, verbotene Abhängigkeiten oder Namenskonventionen als automatisierte Tests mit ArchUnit, dependency-cruiser oder ähnlichen Werkzeugen formulieren und in die CI-Pipeline integrieren. Verstöße brechen den Build mit klarer Meldung ab.

Leitplanken für Coding-Agenten

Architekturprinzipien, Modulgrenzen und Muster in Regeldateien und Kontextdokumenten so beschreiben, dass KI-Agenten sie bei der Codegenerierung zuverlässig befolgen, und Abweichungen im Review erkennen. So bleibt generierter Code strukturell konsistent.

Domänen schneiden

Aus Event-Storming-Ergebnissen und Fachbeschreibungen Bounded Contexts, Aggregate und Context Maps nach Domain-Driven Design ableiten und als Grundlage für Team- und Service-Zuschnitte nutzen. Offene Fragen werden dabei explizit markiert.

Mögliche Praxisprojekte im Kurs

ADR-Assistent

Ein Kommandozeilenwerkzeug, das aus Stichpunkten einen vollständigen ADR nach Vorlage erstellt, verwandte Entscheidungen verlinkt und einen Index im Repository aktualisiert.

Abhängigkeitsvisualisierung

Ein Skript, das Importbeziehungen einer Codebasis auswertet, Zyklen und Schichtverletzungen markiert und ein interaktives Diagramm im Browser erzeugt. Kritische Hotspots werden farblich hervorgehoben.

Architektur-Q&A über Repos

Eine kleine Anwendung, die ADRs, Diagramme und Code indexiert und Fragen zur Architektur mit Verweis auf die jeweiligen Quellen beantwortet.

Voraussetzungen

Sie programmieren regelmäßig in mindestens einer Sprache und sind mit Git sowie einer IDE wie VS Code vertraut. Sie verfügen über mehrjährige Entwicklungserfahrung und haben bereits Architekturentscheidungen in größeren Softwaresystemen getroffen oder begleitet.

Technische Voraussetzungen

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

Datenschutz & Compliance

Architekturunterlagen beschreiben oft sicherheitsrelevante Details wie Netzwerkzonen und Datenflüsse: Sie lernen, welche Informationen an KI-Dienste gegeben werden dürfen, wie Sie Lizenzrisiken eingesetzter Komponenten bewerten und wie Architekturentscheidungen Anforderungen aus DSGVO, NIS2 und Cyber Resilience Act nachvollziehbar abbilden.

Terminvorschläge

Alle Termine sind Vorschläge – Ihr Wunschtermin ist jederzeit möglich.

  • Do, 26. November 2026 – Fr, 27. November 2026 Online Anfragen
  • Di, 8. Dezember 2026 – Mi, 9. Dezember 2026 Stuttgart Anfragen
  • Mo, 11. Januar 2027 – Di, 12. Januar 2027 Berlin Anfragen
  • Mo, 25. Januar 2027 – Di, 26. Januar 2027 Online Anfragen
  • Di, 9. Februar 2027 – Mi, 10. Februar 2027 München Anfragen
  • Do, 25. Februar 2027 – Fr, 26. Februar 2027 Online 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.

Kann KI Architekturentscheidungen treffen?

KI ist ein starker Sparringspartner: Sie liefert Optionen, benennt Trade-offs, findet Lücken in der Argumentation und dokumentiert Entscheidungen strukturiert. Die Verantwortung bleibt jedoch bei Menschen, weil Architektur von Unternehmenskontext, Teamfähigkeiten, Budget und Risikobereitschaft abhängt. Im Kurs lernen Sie, KI so einzusetzen, dass Entscheidungen besser begründet und schneller getroffen werden.

Wie verhindern wir, dass KI-Agenten die Architektur aufweichen?

Durch ein Zusammenspiel aus klarem Kontext und automatischer Prüfung: Regeldateien und ADRs beschreiben Modulgrenzen und Muster, Fitness Functions und Architekturtests in der CI verhindern Verstöße, und Reviews achten gezielt auf strukturelle Änderungen. So wird Architektur von einer Dokumentation zu einer überprüfbaren Leitplanke für Menschen und Agenten gleichermaßen.

Was kostet die Schulung „Cursor für Softwarearchitekt:innen“?

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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