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Recorreré algunas de las formas en que configuré Cursor para ayudar a acelerar mi flujo de trabajo de pila completa. Lo principal a verificar es la indexación de la base de código. Cursor también analiza las relaciones de archivos del gráfico de obtención. Otra configuración importante es el contexto amplio, que permite absorber archivos más grandes y múltiples archivos de contexto en la ventana de aviso. Iterar sobre los lints ayuda a encontrar y corregir errores más rápido. Las herramientas de búsqueda web y la carga de tus propios documentos también están disponibles para mejorar la ventana de aviso. Todas estas son preferencias, incluyendo selección automática, modo YOLO y modelos. Las reglas también son cruciales, ya que guían al modelo para entender tu flujo de trabajo. Implementa las mejores prácticas de manejo de errores y ajusta las reglas a medida que los modelos y los avisos del sistema cambian. Los MCPs como el pensamiento secuencial, Postgres SQL y Puppeteer ayudan a refinar pensamientos y automatizar flujos de trabajo. Crear un documento de requisitos del producto en un archivo .md permite que la IA se base en la información del proyecto. El juego se implementó con éxito y se marcaron todos los elementos. Las estrategias de depuración implican agregar registros de depuración para ayudar a identificar problemas. Usa mensajes de commit para proporcionar documentación clara sobre los cambios. Demostrando el uso de IA en la depuración al configurar y utilizar registros de depuración. Mostrando los beneficios de proporcionar información de depuración para resolver problemas. Resumen de varios temas, incluyendo reglas de indexación, linting, MCPs, PRDs, pilas tecnológicas y listas de verificación.
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