La maggior parte dei corsi su Cursor AI rivolti ai non programmatori insegna solo come scrivere prompt. Questo corso invece insegna la strategia e il processo dietro la costruzione di un prodotto completo, facendoti capire davvero cosa sta succedendo.

Questo è un corso di 4 moduli con oltre 60 video, pensato per product designer e professionisti non tecnici, per aiutarli a costruire applicazioni reali da zero usando Cursor AI. Non insegna a scrivere codice, ma insegna le conoscenze appena sufficienti per capire come funziona il sistema, così da poter guidare l'AI verso i risultati desiderati. Questo significa che imparerai le basi di autenticazione, database, API, MCP, GitHub, debug e pubblicazione, senza scrivere una singola riga di codice.

Le competenze acquisite qui sono trasferibili. Sebbene il corso costruisca un'app mobile, lo stesso processo si applica ad app web, landing page, prototipi, strumenti interni, design system e plugin. Il corso è autogestito, con orari flessibili, e include una community online dove puoi condividere i progressi, ricevere feedback e restare aggiornato sulle ultime novità nel campo dell'AI.

Il valore unico del corso sta nel trasformare la scatola nera in un sistema comprensibile. Non ti limiterai a copiare meccanicamente i prompt, ma saprai valutare quando usare quale modello, come la finestra di contesto influisce sull'output, come stimare i costi dei token, come gestire in sicurezza le chiavi API, come ripristinare le versioni su GitHub, come MCP connette risorse di design esterne. Dopo aver studiato, non avrai solo l'esperienza di aver creato una o due applicazioni, ma un flusso di lavoro completo e riutilizzabile che va dalla pianificazione dei requisiti, alle decisioni architetturali, alla collaborazione con l'AI, al debug e alla correzione, fino alla pubblicazione e distribuzione, trasferibile rapidamente in futuro anche su nuovi progetti come web, plugin e strumenti interni.

• 1.Introduzione e domande frequenti
• 2.Fondamenti di sviluppo di app mobile
• 3.Confronto tra strumenti di programmazione AI: opzioni e flussi di lavoro
• 4.Capire frontend vs backend
• 5.Capire API, database e autenticazione
• 6.Stack tecnologico: prendere le giuste decisioni di architettura dell'app
• 7.Aumentare l'efficienza: usare Whispr Flow e Open Usage

• 8.Introduzione ai modelli AI
• 9.L'impatto della finestra di contesto sulla qualità dell'output
• 10.Il costo dei modelli AI: token e prezzi
• 11.La velocità dei modelli AI: latenza e throughput
• 12.Scegliere il modello AI giusto: abbinare il modello al compito
• 13.Le varianti dei modelli AI: impegno e velocità per il compito
• 14.Combinare abilmente gli strumenti: Cursor, Claude Code e Codex
• 15.Configurare le impostazioni in Cursor
• 16.Regole di Cursor: istruzioni per l'AI
• 17.Competenze di Cursor: il kit di strumenti per l'AI

• 18.Prerequisiti per costruire un'app React Native
• 19.Pianificare il tuo primo prompt
• 20.Revisione della struttura del progetto: strategia di file e markup
• 21.Genera la prima build: esegui Expo e correggi gli errori
• 22.Correggi il carosello: spaziatura di scorrimento, snap e animazioni
• 23.Correggi il caricamento delle immagini: debug e verifica sul dispositivo
• 24.Migliora la leggibilità della data sulle card
• 25.Correggi la funzione di sostituzione delle immagini
• 26.Invia a TestFlight e configura i test
• 27.Genera il file APK per Android
• 28.Correggi la persistenza dei dati: migliora backup e comportamento di archiviazione
• 29.Velocizza le build di Expo: trucchi e consigli
• 30.Carica l'icona dell'app

• 31.Prerequisiti per creare un'app Swift UI
• 32.Configura un progetto Xcode
• 33.Pianifica l'MVP dell'app: definisci funzionalità, ambito e soluzione
• 34.Stima i costi: confronta i prezzi di API e modelli
• 35.Perfezionare il PRD: migliorare la logica del flusso e le specifiche UI
• 36.Esportare i design token: rivedere e ripulire la tassonomia

• 37.Spiegazione dei concetti chiave di MCP
• 38.Configurare Figma MCP in Cursor
• 39.Rivedere la prima build in Xcode e correggere i problemi
• 40.Testare lo stato vuoto: rimuovere i dati simulati e verificare la prima esperienza utente
• 41.Spiegazione dei concetti chiave delle chiavi API
• 42.Ottenere le chiavi API: chiavi DeepL e Gemini AI
• 43.Correggere gli errori di traduzione di Gemini

• 44.Spiegazione dei concetti chiave di GitHub
• 45.Configurazione di GitHub: creare un repository e fare push da Cursor
• 46.Archiviazione dati: opzioni locali, iCloud e database
• 47.Configurazione di autenticazione e database di Google Firebase
• 48.Correggere l'accesso con Google

• 49.Debug dell'interfaccia della home: pianificare e applicare correzioni al layout
• 50.Migliorare le flashcard: correggere larghezza, scorrimento e dettagli finali
• 51.Correggere il flusso di aggiunta parole: risolvere sincronizzazione, limiti di frequenza e aggiornamento del conteggio
• 52.Correggere la pagina dei dettagli dello stack: riorganizzare righe, ricerca e problemi di layout
• 53.Rifinire i pulsanti con icona
• 54.Migliorare il flusso di aggiunta parole: pianificare, implementare e testare le correzioni di navigazione
• 55.Rifinire l'interfaccia di aggiunta parole: abbellimento, animazioni e stile dei pulsanti
• 56.Creare una nuova icona dell'app con Icon Composer

• 57.Notifiche push: configurazione, impostazione, test e correzione degli errori
• 58.Inviare da Xcode a TestFlight e configurare i test
• 59.Proteggere le chiavi API: scegliere opzioni di archiviazione sicure
• 60.Correggere problemi di sicurezza: esaminare i rischi e applicare misure di mitigazione
• 61.Google Analytics: impostare il monitoraggio degli eventi e verificare la configurazione
• 62.Firebase Remote Config: impostare le chiavi di archiviazione e testare

💡 Suggerimento di studio:Il contenuto del tutorial si basa sulle pratiche del settore al momento della pubblicazione; si consiglia di studiarlo tenendo conto delle regole più recenti della piattaforma attuale.