Schulung · Cursor · Tech Leads & Engineering Manager

Cursor für Tech Leads und Engineering Manager

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 Tech Leads und Engineering Manager“ ist ein praxisorientiertes Training für Rollen wie Tech Leads und Lead Developer, Engineering Manager und Teamleitungen in der Softwareentwicklung und Heads of Engineering und CTOs in mittelständischen Unternehmen. Sie lernen Cursor nicht abstrakt, sondern an Aufgaben aus Ihrem Arbeitsalltag kennen – mit Beispielen, Übungen und Vorlagen aus dem Bereich Tech Leads & Engineering Manager.

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.

KI-Coding-Assistenten und autonome Agenten verändern, wie Entwicklungsteams arbeiten: Aufgaben werden anders geschnitten, Reviews verschieben sich vom Schreiben zum Prüfen, und die Frage, welche Arbeit an Agenten delegiert werden kann, wird zur Führungsaufgabe. Tech Leads und Engineering Manager müssen Werkzeuge auswählen, Richtlinien definieren, Teams befähigen und Wirkung messen, ohne Codequalität, Sicherheit oder die Entwicklung von Nachwuchskräften aus dem Blick zu verlieren. Im Kurs lernen Sie, die Einführung von KI-Coding-Tools strukturiert zu planen, gemeinsame Arbeitsweisen und Regeldateien für Ihr Team zu etablieren, sinnvolle Kennzahlen jenseits reiner Geschwindigkeit zu wählen und KI selbst für Führungsaufgaben wie Planung, Onboarding und technische Kommunikation einzusetzen. Tiefe Programmierkenntnisse sind dafür nicht zwingend erforderlich.

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?

  • Tech Leads und Lead Developer
  • Engineering Manager und Teamleitungen in der Softwareentwicklung
  • Heads of Engineering und CTOs in mittelständischen Unternehmen
  • Delivery- und Projektverantwortliche in IT-Organisationen
  • Verantwortliche für Developer Experience und Enablement

Typische Herausforderungen, die wir adressieren

  • Unklare Richtlinien führen zu einem Flickenteppich aus Werkzeugen und Schatten-KI im Team
  • Mehr generierter Code erhöht den Review-Aufwand und das Risiko technischer Schulden
  • Schwierigkeit, den tatsächlichen Nutzen von KI-Werkzeugen belastbar zu messen
  • Sorge um Kompetenzaufbau von Junior-Entwickler:innen und um Akzeptanz im Team

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 planen die Einführung von KI-Coding-Werkzeugen strukturiert, mit klaren Richtlinien, Rollen und Leitplanken.
  • Sie messen die Wirkung auf Lieferfähigkeit, Qualität und Zufriedenheit mit belastbaren Kennzahlen.
  • Sie nutzen KI-Agenten selbst für Führungsaufgaben wie Planung, Onboarding und technische Kommunikation.

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: Tech Leads & Engineering Manager
  • KI-Richtlinie für das Team erstellen
  • Regeldateien und Team-Konventionen
  • Wirkung messen
  • Arbeit für Agenten schneiden
  • Onboarding beschleunigen
  • Technische Kommunikation
Modul 7 Datenschutz, Qualität & Transfer in den Alltag
  • Als Führungskraft verantworten Sie den rechtssicheren Rahmen: Sie lernen, Lizenz- und Urheberrechtsfragen bei generiertem Code, den Schutz von Quellcode und Secrets, Mitbestimmungsrechte des Betriebsrats bei Leistungsmessung sowie Pflichten aus DSGVO und EU AI Act in Ihre Teamrichtlinien aufzunehmen.
  • 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

KI-Richtlinie für das Team erstellen

Eine praxistaugliche Leitlinie entwerfen, die freigegebene Werkzeuge, erlaubte Datenklassen, Review-Pflichten für generierten Code, Umgang mit Secrets und Verantwortlichkeiten klar regelt und mit Beispielen erläutert. Die Richtlinie bleibt kurz und verständlich.

Regeldateien und Team-Konventionen

Gemeinsame Kontextdateien für Coding-Agenten mit Architekturprinzipien, Teststrategie, Stilregeln und verbotenen Mustern aufbauen, versionieren und so einheitliche Ergebnisse über das ganze Team sicherstellen. Änderungen laufen über reguläre Reviews.

Wirkung messen

Kennzahlen wie DORA-Metriken, Durchlaufzeit von Pull Requests, Change Failure Rate und Entwicklerzufriedenheit vor und nach der Einführung erheben und Auswertungen mit KI-Unterstützung aufbereiten. Einzelne Personen werden dabei bewusst nicht bewertet.

Arbeit für Agenten schneiden

Backlog-Einträge so formulieren und zerlegen, dass sie mit klaren Akzeptanzkriterien an Agenten delegierbar sind, und entscheiden, welche Aufgaben bewusst bei Menschen bleiben. So entstehen klare, prüfbare Arbeitspakete.

Onboarding beschleunigen

Codebasen, Architekturentscheidungen und Betriebswissen für neue Teammitglieder aufbereiten, geführte Erkundungsaufgaben erstellen und Fragen zur Codebasis mit Quellenangabe beantworten lassen. Neue Kolleg:innen werden dadurch deutlich schneller produktiv und entlasten erfahrene Teammitglieder.

Technische Kommunikation

Incident-Postmortems, Roadmap-Updates, technische Entscheidungsvorlagen für das Management und Release Notes aus Tickets und Commits strukturiert entwerfen und zielgruppengerecht formulieren. So bleibt mehr Zeit für Führung und fachliche Arbeit im Team.

Mögliche Praxisprojekte im Kurs

Team-Metriken-Dashboard

Eine kleine Web-App, die Daten aus der Git-Plattform abruft und Durchlaufzeiten, Review-Dauer und Deployment-Häufigkeit übersichtlich im Zeitverlauf darstellt. Ausreißer werden automatisch markiert.

PR-Zusammenfasser

Ein Bot, der wöchentlich alle zusammengeführten Pull Requests sammelt und daraus einen verständlichen Statusbericht für Stakeholder erstellt. Auch fachfremde Leser:innen verstehen ihn ohne Vorwissen.

Onboarding-Guide-Generator

Ein Skript, das Repository-Struktur, README-Dateien und ADRs auswertet und einen strukturierten Einarbeitungsplan mit Lernaufgaben erzeugt. Der Plan lässt sich pro Rolle und Erfahrungsstufe anpassen.

Voraussetzungen

Sie programmieren regelmäßig in mindestens einer Sprache und sind mit Git sowie einer IDE wie VS Code vertraut. Sie führen ein Entwicklungsteam fachlich oder disziplinarisch und kennen den Softwareentwicklungsprozess; aktuelle Programmierpraxis ist hilfreich, aber nicht erforderlich.

Technische Voraussetzungen

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

Datenschutz & Compliance

Als Führungskraft verantworten Sie den rechtssicheren Rahmen: Sie lernen, Lizenz- und Urheberrechtsfragen bei generiertem Code, den Schutz von Quellcode und Secrets, Mitbestimmungsrechte des Betriebsrats bei Leistungsmessung sowie Pflichten aus DSGVO und EU AI Act in Ihre Teamrichtlinien aufzunehmen.

Terminvorschläge

Alle Termine sind Vorschläge – Ihr Wunschtermin ist jederzeit möglich.

  • Di, 24. November 2026 – Mi, 25. November 2026 Online Anfragen
  • Mi, 2. Dezember 2026 – Do, 3. Dezember 2026 Hannover Anfragen
  • Mi, 16. Dezember 2026 – Do, 17. Dezember 2026 Online Anfragen
  • Do, 21. Januar 2027 – Fr, 22. Januar 2027 München Anfragen
  • Mo, 25. Januar 2027 – Di, 26. Januar 2027 Online Anfragen
  • Mo, 1. Februar 2027 – Di, 2. Februar 2027 Stuttgart 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.

Wie messen wir, ob sich KI-Coding-Werkzeuge lohnen?

Zählen Sie nicht generierte Codezeilen, sondern betrachten Sie Ergebnisgrößen: Durchlaufzeit von Idee bis Produktion, Change Failure Rate, Review-Aufwand, Fehlerquote und Zufriedenheit im Team. Wichtig ist eine Ausgangsmessung vor der Einführung und eine begleitende qualitative Befragung. Im Kurs entwickeln Sie ein schlankes Messkonzept, das zu Ihrer Organisation passt und den Betriebsrat einbindet.

Lernen Junior-Entwickler:innen noch genug, wenn KI den Code schreibt?

Diese Sorge ist berechtigt und lässt sich gestalten. Bewährt haben sich Regeln wie das Erklären jedes generierten Abschnitts im Review, bewusste Übungsphasen ohne Assistent und Pairing mit erfahrenen Kolleg:innen, bei dem KI als Lernpartner dient. Sie lernen im Kurs, Lernpfade und Review-Kultur so anzupassen, dass Kompetenzaufbau und Produktivität zusammengehen.

Was kostet die Schulung „Cursor für Tech Leads und Engineering Manager“?

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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