Schulung – Cursor – Spieleentwicklung

Cursor für Spieleentwickler: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 Spieleentwickler:innen“ richtet sich an Rollen wie Gameplay-Programmierer:innen in Unity, Unreal Engine oder Godot, Indie-Entwickler:innen und kleine Studios und Technical Artists und Tools-Programmierer:innen und zeigt Schritt für Schritt, wie Cursor im Bereich Spieleentwicklung 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.

Spieleentwicklung verbindet Echtzeit-Performance, komplexe Zustandslogik und kreative Iteration wie kaum ein anderes Feld. KI-Coding-Assistenten und Agenten unterstützen Teams in Unity, Unreal Engine und Godot dabei, Gameplay-Systeme schneller zu prototypen, Editor-Werkzeuge zu automatisieren, Shader zu schreiben, Performance-Engpässe zu analysieren und gewachsene Codebasen zu refaktorieren. Gerade kleine Indie-Teams gewinnen so Zeit für Spielgefühl und Content, während größere Studios Tooling und Pipelines effizienter gestalten. Zugleich stellen sich besondere Fragen: Frame-Budgets, Garbage-Collection-Spitzen, Multiplayer-Synchronisation und die Rechte an generierten Inhalten. Im Kurs lernen Sie, KI gezielt im Engine-Workflow einzusetzen, von C#-Skripten in Unity über C++ und Blueprints in Unreal bis zu GDScript in Godot, und dabei Qualität und Spielbarkeit im Blick zu behalten.

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?

  • Gameplay-Programmierer:innen in Unity, Unreal Engine oder Godot
  • Indie-Entwickler:innen und kleine Studios
  • Technical Artists und Tools-Programmierer:innen
  • Engine- und Performance-Spezialist:innen
  • Entwickler:innen von Serious Games, Simulationen und interaktiven Anwendungen

Typische Herausforderungen, die wir adressieren

  • Hoher Iterationsdruck beim Prototyping neuer Spielmechaniken
  • Performance-Probleme wie Frame-Drops, Speicherspitzen und lange Ladezeiten auf Zielplattformen
  • Gewachsener Gameplay-Code mit enger Kopplung, der Erweiterungen erschwert
  • Repetitive Editor- und Pipeline-Aufgaben, die Zeit für kreative Arbeit binden

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 prototypen Spielmechaniken und Editor-Werkzeuge mit KI deutlich schneller und behalten dabei die Kontrolle über die Architektur.
  • Sie analysieren und optimieren Performance-Probleme mit KI-Unterstützung auf Basis echter Profiler-Daten.
  • Sie setzen KI-Agenten engine-gerecht in Unity, Unreal Engine oder Godot ein und kennen die Rechtsfragen generierter Inhalte.

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: Spieleentwicklung
  • Gameplay-Mechaniken prototypen
  • Editor-Tools automatisieren
  • Shader entwickeln
  • Performance analysieren
  • Gameplay-Code refaktorieren
  • Multiplayer-Logik umsetzen
Modul 7 Datenschutz, Qualität & Transfer in den Alltag
  • Unveröffentlichte Spiele, Engine-Quellcode und Assets sind wertvolles geistiges Eigentum: Sie lernen, Lizenzbedingungen von Engines und KI-Diensten zu beachten, Rechtefragen bei generiertem Code und Content zu klären, Plattformvorgaben zur Offenlegung von KI-Inhalten zu kennen und Spielerdaten DSGVO-konform zu verarbeiten.
  • 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

Gameplay-Mechaniken prototypen

Bewegungssteuerung, Kampfsysteme, Inventare oder Dialogsysteme aus einer Spielbeschreibung als lauffähige Skripte erzeugen und mit Parametern ausstatten, die Designer:innen im Editor direkt feinjustieren können. So testen Sie Spielideen in Stunden statt Tagen.

Editor-Tools automatisieren

Eigene Editor-Fenster, Import-Skripte, Validierungen für Assets und Level sowie Batch-Operationen schreiben, die wiederkehrende Aufgaben in Unity, Unreal oder Godot zuverlässig erledigen. Fehler in Assets fallen so früher auf.

Shader entwickeln

Visuelle Effekte in HLSL, Shader Graph, Unreal-Materialien oder Godot-Shading-Language beschreiben und umsetzen lassen, inklusive Erklärung der Berechnungen und Hinweisen zur Performance auf mobilen Geräten. Parameter bleiben im Editor anpassbar.

Performance analysieren

Profiler-Ausgaben auswerten, Allokationen im Update-Loop, teure Physik- oder Rendering-Aufrufe identifizieren und Optimierungen wie Object Pooling, Batching oder Datenorientierung vorschlagen. Jede Maßnahme wird anschließend mit erneuten Messungen auf der Zielplattform überprüft.

Gameplay-Code refaktorieren

Monolithische Manager-Klassen in komponentenbasierte, ereignisgesteuerte Strukturen überführen, Zustandsautomaten sauber modellieren und Tests für spielkritische Logik ergänzen. Spielgefühl und Verhalten bleiben dabei erhalten, während sich neue Features deutlich einfacher und mit weniger Seiteneffekten ergänzen lassen.

Multiplayer-Logik umsetzen

Netzwerksynchronisation, Client-Prediction, autoritative Serverlogik und Remote Procedure Calls entwerfen, typische Desync-Ursachen analysieren und Cheat-Schutz bei der Validierung von Eingaben berücksichtigen. Netzwerkbedingungen wie Latenz und Paketverlust lassen sich dabei gezielt simulieren.

Mögliche Praxisprojekte im Kurs

Level-Validator

Ein Editor-Werkzeug, das Szenen auf fehlende Kollider, falsche Layer, unbenutzte Assets und Namenskonventionen prüft und einen Bericht mit Sprungmarken erzeugt.

Dialog-Editor

Ein kleines Tool, mit dem Autor:innen verzweigte Dialoge visuell erstellen und als JSON exportieren, das die Engine zur Laufzeit einliest.

Spielbarer Mini-Prototyp

Ein kompletter kleiner Prototyp, etwa ein Arena-Shooter oder Puzzle-Level, mit Steuerung, Punktestand und einfachem Gegnerverhalten. Er dient als Grundlage, um Spielgefühl und Kernmechanik früh mit Testspieler:innen zu prüfen.

Voraussetzungen

Sie programmieren regelmäßig in mindestens einer Sprache und sind mit Git sowie einer IDE wie VS Code vertraut. Sie haben Programmiererfahrung in C#, C++ oder GDScript und haben bereits mit einer Game-Engine wie Unity, Unreal Engine oder Godot gearbeitet.

Technische Voraussetzungen

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

Datenschutz & Compliance

Unveröffentlichte Spiele, Engine-Quellcode und Assets sind wertvolles geistiges Eigentum: Sie lernen, Lizenzbedingungen von Engines und KI-Diensten zu beachten, Rechtefragen bei generiertem Code und Content zu klären, Plattformvorgaben zur Offenlegung von KI-Inhalten zu kennen und Spielerdaten DSGVO-konform zu verarbeiten.

Termine & Standorte

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

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

Für welche Engine eignet sich der Kurs?

Der Kurs ist engine-übergreifend angelegt und berücksichtigt Unity mit C#, Unreal Engine mit C++ und Blueprints sowie Godot mit GDScript oder C#. Die Übungen können Sie in Ihrer bevorzugten Engine durchführen. Wir zeigen jeweils, wie Sie Projektstruktur, Engine-APIs und Konventionen als Kontext bereitstellen, damit der KI-Assistent passende Lösungen liefert.

Dürfen KI-generierter Code und Inhalte in kommerziellen Spielen verwendet werden?

Für Code ist das in der Regel möglich, sofern die Nutzungsbedingungen des KI-Dienstes es erlauben und Sie Review sowie Lizenzprüfung einplanen. Bei Grafiken, Audio und Texten sind die Rechtslage und die Vorgaben einzelner Vertriebsplattformen zur Offenlegung zu beachten. Wir geben im Kurs einen praxisnahen Überblick, ersetzen aber keine Rechtsberatung.

Was kostet die Schulung „Cursor für Spieleentwickler: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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