Schulung · Cursor · Testautomatisierung & QA

Cursor für Testautomatisierung und QA

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 Testautomatisierung & QA. 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.

Qualitätssicherung steht unter Druck: Release-Zyklen werden kürzer, Anwendungen komplexer und durch KI-Coding entsteht mehr Code in kürzerer Zeit, der getestet werden will. Testautomatisierer:innen und QA-Engineers profitieren deshalb besonders von KI-Assistenten und Agenten. Diese leiten Testfälle aus User Stories und Akzeptanzkriterien ab, schreiben Playwright- oder Cypress-Tests mit robusten Selektoren, erzeugen API-Tests aus OpenAPI-Spezifikationen, analysieren Flaky Tests und bauen Testdatengeneratoren. Gleichzeitig verändert sich die Rolle: QA wird zur Instanz, die auch KI-generierten Code systematisch absichert. Im Kurs lernen Sie, KI für Testdesign, Automatisierung und Fehleranalyse einzusetzen und Teststrategien an die neue Entwicklungsgeschwindigkeit anzupassen.

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?

  • Testautomatisierer:innen und SDETs
  • QA-Engineers und Testmanager:innen
  • Entwickler:innen mit Verantwortung für Test-Suites
  • Fachliche Tester:innen, die in die Automatisierung einsteigen

Typische Herausforderungen, die wir adressieren

  • Instabile End-to-End-Tests mit zeitabhängigen Fehlern und fragilen Selektoren
  • Hoher Aufwand für Testfallerstellung, Pflege und Testdaten
  • Lückenhafte Abdeckung von APIs, Grenzfällen und Fehlerszenarien
  • Wachsende Mengen an KI-generiertem Code, die gezielt abgesichert werden müssen

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 leiten Testfälle mit KI systematisch aus Anforderungen ab und automatisieren sie in Playwright, Cypress oder API-Tests.
  • Sie analysieren Flaky Tests und Abdeckungslücken mit KI-Unterstützung und beheben sie nachhaltig.
  • Sie passen Ihre Teststrategie an KI-gestützte Entwicklung an und sichern generierten Code gezielt ab.

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: Testautomatisierung & QA
  • Testfälle aus Anforderungen ableiten
  • Playwright- und Cypress-Tests schreiben
  • Flaky Tests analysieren
  • API-Tests aus Spezifikationen
  • Testdaten generieren
  • Testabdeckung und Mutation Testing
Modul 7 Datenschutz, Qualität & Transfer in den Alltag
  • Testdaten sollten synthetisch oder wirksam anonymisiert sein, denn Produktionsdaten mit Personenbezug dürfen weder in Testumgebungen noch in Prompts ungeschützt verwendet werden (DSGVO). Zugangsdaten für Testsysteme gehören in Secret-Stores statt in Testcode; in regulierten Bereichen sind zudem Nachvollziehbarkeit und Dokumentation von Testergebnissen, etwa für NIS2- oder Cyber-Resilience-Act-Nachweise, sicherzustellen.
  • 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

Testfälle aus Anforderungen ableiten

Der Assistent erzeugt aus User Stories und Akzeptanzkriterien strukturierte Testfälle mit Äquivalenzklassen, Grenzwerten und Negativszenarien, auf Wunsch als Gherkin-Szenarien für Behaviour-Driven Development. Lücken in den Anforderungen werden benannt.

Playwright- und Cypress-Tests schreiben

Die KI schreibt End-to-End-Tests mit rollenbasierten Selektoren, Page Objects oder Fixtures, sinnvollem Warten statt fester Pausen und führt sie iterativ aus, bis sie stabil laufen.

Flaky Tests analysieren

Der Agent wertet Testhistorie, Traces, Screenshots und Logs aus, identifiziert Ursachen wie Race Conditions, Testabhängigkeiten oder instabile Testdaten und schlägt nachhaltige Korrekturen vor. Die Ergebnisse fließen in Ihre Teststrategie ein.

API-Tests aus Spezifikationen

Aus OpenAPI-Beschreibungen entstehen API-Tests für Statuscodes, Schemas, Authentifizierung und Fehlerfälle sowie Contract-Tests, die Schnittstellenänderungen zwischen Teams früh sichtbar machen. Die Tests laufen automatisiert in der CI-Pipeline.

Testdaten generieren

Die KI erstellt Generatoren für realistische, synthetische Testdaten, Factories und Seed-Skripte, die Grenzfälle gezielt abdecken und ohne echte personenbezogene Daten auskommen. Datenschutzprobleme in Testumgebungen werden so vermieden.

Testabdeckung und Mutation Testing

Coverage-Berichte und Ergebnisse von Mutation-Testing-Werkzeugen werden ausgewertet, ungetestete Pfade benannt und fehlende Tests gezielt ergänzt, um die tatsächliche Aussagekraft der Suite zu erhöhen. Wirkungslose Tests werden sichtbar.

Mögliche Praxisprojekte im Kurs

Flaky-Test-Report

Ein Skript, das JUnit-XML-Ergebnisse mehrerer CI-Läufe zusammenführt, instabile Tests erkennt und eine priorisierte Liste mit Fehlermustern erzeugt. Die Liste dient als Grundlage für gezielte Stabilisierung.

Testdaten-Generator

Ein CLI, das aus einem Datenbankschema oder JSON-Schema realistische, synthetische Datensätze inklusive Grenzfällen erzeugt. Die Datenmenge und Verteilung lassen sich flexibel konfigurieren.

E2E-Suite für eine Demo-App

Eine Playwright-Testsuite mit Page Objects, visuellen Vergleichen und CI-Integration, die ein KI-Agent für eine bestehende Webanwendung aufbaut. Die Tests laufen parallel und liefern Traces bei Fehlern.

Voraussetzungen

Sie programmieren regelmäßig in mindestens einer Sprache und sind mit Git sowie einer IDE wie VS Code vertraut. Erfahrung in Softwaretest oder Testautomatisierung sowie Grundkenntnisse in mindestens einer Programmiersprache wie JavaScript, TypeScript, Python oder Java.

Technische Voraussetzungen

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

Datenschutz & Compliance

Testdaten sollten synthetisch oder wirksam anonymisiert sein, denn Produktionsdaten mit Personenbezug dürfen weder in Testumgebungen noch in Prompts ungeschützt verwendet werden (DSGVO). Zugangsdaten für Testsysteme gehören in Secret-Stores statt in Testcode; in regulierten Bereichen sind zudem Nachvollziehbarkeit und Dokumentation von Testergebnissen, etwa für NIS2- oder Cyber-Resilience-Act-Nachweise, sicherzustellen.

Terminvorschläge

Alle Termine sind Vorschläge – Ihr Wunschtermin ist jederzeit möglich.

  • Do, 26. November 2026 – Fr, 27. November 2026 Online Anfragen
  • Mi, 9. Dezember 2026 – Do, 10. Dezember 2026 Stuttgart Anfragen
  • Mo, 11. Januar 2027 – Di, 12. Januar 2027 Online Anfragen
  • Mi, 20. Januar 2027 – Do, 21. Januar 2027 Berlin Anfragen
  • Mi, 27. Januar 2027 – Do, 28. Januar 2027 Online Anfragen
  • Mo, 8. Februar 2027 – Di, 9. 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.

Brauche ich Programmierkenntnisse für diesen Kurs?

Grundkenntnisse in einer Programmiersprache sind hilfreich, da Sie generierte Tests lesen, verstehen und anpassen sollten. Fachliche Tester:innen mit wenig Programmiererfahrung profitieren dennoch stark, weil die KI Code erklärt und beim Einstieg in die Automatisierung unterstützt. Die Übungen sind so gestaltet, dass unterschiedliche Vorkenntnisse berücksichtigt werden.

Ersetzt KI die manuelle und explorative Qualitätssicherung?

Nein. KI automatisiert wiederkehrende Aufgaben wie Testfallerstellung, Skripting und Fehleranalyse und schafft so Zeit für exploratives Testen, Risikobewertung und fachliche Abnahmen. Gerade bei KI-generiertem Code wird das kritische Urteil erfahrener QA-Fachleute wichtiger, nicht weniger. Die Verantwortung für Qualität bleibt beim Menschen.

Was kostet die Schulung „Cursor für Testautomatisierung und QA“?

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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