AI 编程工具—Cursor 基础篇 deepseek 助力Cursor
AI 编程工具—Cursor 基础篇 deepseek 助力Cursor
最近Cursor玩的不亦乐乎，用它写了很多的python 脚本，例如各种爬虫，有直接调用接口的，有模拟浏览器行为的，总之很好用很方便
但是在我用了多次之后提示我要充值了，当然你的如果还没提示，你也可以通过去账户管理页面去查看自己的使用情况
点击上面的Manage ，就可以查看自己的使用情况了
当然你如果不缺钱的话，也可以直接购买，也就是升级到PRO
deepseek + cursor
deepseek 的 V3 模型近期在国内外都爆火，其编码能力卓越，能和国外的一流模型（e.g. claude - sonnet - 3.5)不分伯仲。而且，国产LLM模型对中文的理解和支持能力想必是比国外的模型是有优势的，还物美价廉。
于是尝试集成到cursor，但在配置cursor的过程中似乎配置上遇到一些阻碍，折腾几下才配置成功，于是把经验分享出来给大家参考！
申请 deepseek账户
首先我们注册一个deepseek，然后进去它开放平台，生成API keys，这里我已经创建好了
https://platform.deepseek.com/api_keys
配置cursor
这里我们打开cursor进入cursor的配置页面
今日模型配置页面，这里我们勾掉之前已经激活的模型,否则下面验证的时候会报错
然后点击添加模型，这里的模型名字必须是deepseek-chat,因为这个名字会被当成参数调用api
创建deepseek-chat 的模型后，选中这个模型，然后在下面的配置框中输入我们刚才生成的API keys
然后填入地址 https://api.deepseek.com/
重点：验证的时候不要勾选其他模型，只勾选我们添加的新模型即可
测试
对话测试
配置完成后，我们就可以进入Cursor，这里我们首先发起对话测试
可以看到我们的模型已经生效了
生成代码测试
帮我写个python脚本，遍历本地的一个文件夹很快就生成好了
import os
def traverse_directory(path):
# 遍历文件夹
for root, dirs, files in os.walk(path):
print(f"当前目录: {root}")
# 打印子文件夹
for dir_name in dirs:
print(f"文件夹: {os.path.join(root, dir_name)}")
# 打印文件
for file_name in files:
print(f"文件: {os.path.join(root, file_name)}")
if __name__ == "__main__":
# 指定要遍历的文件夹路径
folder_path = "your_folder_path_here" # 替换为你的文件夹路径
traverse_directory(folder_path)限制
自定义的模型是不能使用composer功能的，只能使用CHAT 功能
COMPOSER 和CHAT 功能
这里我们简单介绍一下这两个功能
- CHAT 就是一个聊天的对话框，虽然@提示符这些功能都有，但是它不能帮你生成文件，需要你自己手动复制粘贴过去
- COMPOSER可以在生成代码后，创建文件和
一键应用也就是采纳生成的代码
关于这两个模式的问题，可以看之前的文章AI 编程工具—Cursor 对话模式详解 Chat、Composer 与 Normal/Agent 模式