Curso de Cursor AI

Requisitos técnicos y de seguridad

Autenticación y configuración de Cursor con licencia activa

Conexión con repositorios locales y remotos

Preferencias de Cursor y personalización del comportamiento

Configuración de atajos rápidos y paneles

Selección del modelo IA predeterminado

Panel lateral vs consola de conversación

Comportamiento del modelo según contexto

Uso eficiente de tokens y contexto limitado

Buenas prácticas para una configuración óptima

¿Cómo escribir buenos prompts para programación?

Diferencias entre comentarios inline y mensajes directos

Contexto activo: cómo selecciona Cursor la zona relevante

Ejemplos de prompts bien estructurados

Prompts para generar código desde cero

Prompts para analizar errores

Cómo iterar sobre un resultado que no es óptimo

Trucos para delimitar contexto con "// Start" y "// End"

Manejo de múltiples archivos en una sola petición

Limitaciones comunes al usar mal los prompts

Generación de funciones completas a partir de un prompt

Sugerencias mientras escribes código

Autocompletado inteligente y comparación con VS Code

Funciones reutilizables generadas con IA

Implementación de endpoints REST con sugerencias

Modo contextual según lenguaje

Uso de plantillas y patrones de diseño

Refactorización automática de una función mientras se escribe

Traducción de lógica de un lenguaje a otro

Escritura guiada de código técnico complejo

¿Qué se puede refactorizar con IA y qué no?

Identificación de funciones repetidas o mal diseñadas

Reescritura de código manteniendo lógica original

Simplificación de estructuras condicionales

Convertir código procedural en orientado a objetos

Separación de lógica en módulos

Limpieza de nombres de variables y constantes

Refactorización masiva por archivo o módulo

Manejo de dependencias y uso excesivo de librerías

Limitaciones en refactorización automática

Crear tests unitarios con prompts específicos

Generación de pruebas en Jest, PyTest, JUnit, etc.

Cubrir casos comunes y extremos

Integración con archivos de pruebas existentes

Explicación automática de los tests generados

Refactorización de pruebas antiguas

Gestión de mocks y fakes con IA

Estimación de cobertura de pruebas

Comprobación de funcionamiento del test generado

Mejoras iterativas sobre tests generados

Análisis de errores directamente desde consola

Cómo detectar fallos lógicos con ayuda del modelo

Preguntar por errores sin necesidad de logs completos

Identificar causas raíz en funciones complejas

Sugerencias para depurar paso a paso

Integración con herramientas de debugging de VS Code

Reformulación de código erróneo directamente

Cómo aislar funciones problemáticas con prompts

Generar logs útiles desde IA

Corregir errores de sintaxis, dependencias o lógica

¿Cómo entender una base de código compleja?

Explorar estructuras sin documentación previa

Generar resúmenes de archivos o módulos enteros

Crear documentación técnica automáticamente

Mapas de relaciones entre funciones y clases

Identificar puntos críticos y dependencias cruzadas

Generar diagramas explicativos (con herramientas externas)

Preguntas frecuentes que Cursor puede resolver

Evaluar mantenibilidad de una base de código

Casos prácticos con código sin comentarios

¿Qué se puede documentar con Cursor?

Insertar comentarios automáticos explicativos

Crear README o documentación técnica básica

Estandarizar encabezados de funciones y clases

Extraer descripciones a partir del código fuente

Generación de documentación API básica

Prompts para aclarar funciones difíciles de leer

Compatibilidad con formato Markdown

Mejores prácticas de legibilidad de documentación

Casos en los que no se recomienda documentar con IA

¿Puede Cursor detectar código ineficiente?

Prompts para evaluar rendimiento de una función

Sugerencias para reducir consumo de memoria o CPU

Identificar cuellos de botella

Refactorización orientada al rendimiento

Revisión de bucles costosos y recursión

Prompts para simplificar algoritmos

Comparación entre dos versiones de código

IA como auditor de eficiencia

Limitaciones: cuándo consultar a un experto

¿Qué tipos de código puede generar Cursor desde lenguaje natural?

Prompts efectivos en castellano vs inglés

Convertir una descripción funcional en una función

Generación de código multiarchivo desde una petición

Construcción de pequeños módulos a partir de texto

Limitar el alcance del código generado

Corrección de resultados inconsistentes

Conversión de lógica no técnica en pseudocódigo y luego a código real

Verificación automática de cumplimiento de requerimientos

Casos prácticos de generación rápida

¿Cómo navegar proyectos grandes con ayuda de Cursor?

Preguntas de alto nivel sobre el proyecto

Localizar puntos de entrada o clases principales

Buscar funciones específicas entre múltiples archivos

Pedir resúmenes por componente o módulo

Indexación y contexto en proyectos extensos

Sugerencias de organización del repositorio

Comprensión de dependencias externas

Navegación cruzada entre archivos relacionados

Buenas prácticas para dividir contextos

Pedir explicaciones de commits antiguos

Generar mensajes de commit automáticos

Sugerencias sobre estructura de ramas

Validación automática de cambios antes del commit

Comparación entre ramas con resumen de diferencias

Preguntar por el impacto de un merge

Generar changelogs con ayuda de la IA

Revisión de PRs con IA como revisor asistente

Generación de diffs interpretados por lenguaje natural

Automatización de parte del flujo CI/CD con prompts

Cómo integrar Cursor en equipos de desarrollo reales

Recomendaciones para pair programming asistido por IA

Documentación colaborativa con IA como ayudante

Integración en dailys y tareas semanales

Usos recomendados en revisiones de sprint

Asignación de tareas complejas con ayuda de IA

Flujo de pull request con participación de Cursor

Sugerencias de revisión automática entre compañeros

Uso responsable sin reemplazar validaciones humanas

Buenas prácticas para equipos ágiles con IA

¿Puede ayudar Cursor en decisiones estructurales?

Evaluación de patrones de diseño sugeridos

Justificación de uso de una arquitectura sobre otra

Prompts para elegir entre microservicios y monolitos

Diseño guiado de componentes desacoplados

Análisis de escalabilidad desde código base

Recomendaciones para separación por capas

Código limpio vs rendimiento: decisiones asistidas

Revisión de dependencias tecnológicas

Limitaciones: cuándo preguntar a arquitectos humanos

Generar llamadas HTTP correctamente estructuradas

Autenticación con tokens y cabeceras

Generar funciones para consumir APIs REST

Crear clientes para OpenAPI / Swagger

Documentar conexiones externas de forma automática

Ejemplos con APIs reales (Stripe, Twilio, etc.)

Testing de respuestas desde IA

Manejo de errores HTTP con prompts

Asistente para entender la documentación externa

Casos completos de integración modular

Uso con React, Angular o Vue

Generación de componentes desde descripciones

Asistente para refactorizar JSX o HTML complejo

Generación de CSS y estilos modulables

IA como guía para arquitectura de estado

Traducción de componentes entre frameworks

Generar hooks personalizados y testearlos

Crear ejemplos rápidos para validación de diseño

Compatibilidad con Tailwind y styled-components

Limitaciones en maquetación visual

Generación de controladores y servicios

Conexión a bases de datos y ORM (JPA, Sequelize, Prisma…)

Lógica de negocio desde descripción de procesos

Validación de entrada y sanitización

Testing de endpoints REST y GraphQL

Generación de migraciones con ayuda de IA

Refactorización de lógica de dominio

Evaluación de arquitectura de servicios

Configuración asistida de entornos

Análisis de seguridad y recomendaciones

Configuración avanzada y preferencias ocultas

Modelos recomendados para cada tipo de tarea

Prompts personalizados reutilizables

Automatizar tareas específicas según lenguaje

Integrar snippets propios al flujo IA

Uso de historial y contexto extendido

Estrategias para no saturar el modelo

Evaluar respuestas y dar feedback a Cursor

Creación de una rutina diaria con IA

Métricas personales de mejora del flujo

Definición del proyecto con requerimientos funcionales

Estructuración del repositorio inicial

Generación asistida de funciones y lógica base

Refactorización iterativa con ayuda de IA

Escritura de pruebas y documentación

Uso de Cursor en debugging y optimización

Simulación de flujo completo Git + IA

Presentación de la solución con soporte visual

Evaluación del uso efectivo de Cursor

Checklist final: integración real con el trabajo diario