
AI编程神器Cursor,保姆级教程来了!
想象一下,你有一个能把你的创意变成现实的造梦 AI 助手。不管你是想利用 AI 提高办公效率、开启科研提效模式,还是做一个小游戏、开发一个网站,甚至自己尝试做一个手机App,即使你不懂编程,Cursor 都能帮你实现。它接入了很多大模型,包括 DeepSeek,GPT,Claude 等等,只为满足不同的使用场景!(亲测好用!!小白友好!!)
一、下载与安装(很丝滑~)
Cursor 是什么?
想象一下,你有一个能把你的创意变成现实的造梦 AI 助手。不管你是想利用 AI 提高办公效率、开启科研提效模式,还是做一个小游戏、开发一个网站,甚至自己尝试做一个手机App,即使你不懂编程,Cursor 都能帮你实现。它接入了很多大模型,包括 DeepSeek,GPT,Claude 等等,只为满足不同的使用场景!(亲测好用!!小白友好!!)
为什么选择 Cursor?
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😊 对新手小白(真的是纯小白!)友好,不懂代码也能应用、提效
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💡 直接用自然语言(中文)描述你的想法,AI 帮你实现
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🎯 实时提示和纠错,就像有位老师在旁边指导
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同款工具还有 windsurf(和 Cursor 大差不差,可以交替用),不过本节讲 Cursor 工具(用的顺手)
去哪里下载?
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Cursor 的官方网站:https://cursor.sh
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点击“download”即可丝滑安装!
- 点击登录并初始化设置
二、基础操作介绍
1. 界面布局介绍
如果你使用过 VScode 编程,那么你应该很熟悉这个界面,因为它就是 VScode 界面;
但如果你和我一样是小白,只为提高工作效率,那么接下来的比喻可能辅助你理解:想象一下你正在一个设备齐全的厨房做菜。Cursor 的界面布局也是这样科学合理:
2. 基础设置
2.1 中文模式设置
作为小白使用者,看到一堆英文确实有点懵(什么乱七八糟的 hhh)。别担心!那我们先把界面改成中文:
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- 下载中文包
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- 按下 Ctrl + Shift + P (Mac 是Command + Shift + P)
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- 输入 "language"→ 选择 "Configure Display Language"→ 选择 “中文(简体)”
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- 重启 Cursor,界面就变成中文啦!(怒赞!)
2.2 开启 YOLO 模式
YOLO 模式是 Cursor 的一个特色功能,它能让 AI 更大胆地帮你写代码。开启后:
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AI 会更主动地提供完整的代码建议;
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生成的代码更符合实际应用场景;
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特别适合初学者快速上手和学习(我一般是开启的,因为俺是小白~)
建议新手都开启这个模式,让 AI 成为你更得力的助手!开启方法很简单:
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- 点击右上角的设置图标
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- 找到"实验性功能(Features)"
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- 打开"YOLO 模式"开关即可
2.3 功能窗口区别
Cursor 提供了多种与 AI 交互的方式,让我们来了解一下它们的区别:
Chat窗口 vs Composer窗口
Chat窗口 (Ctrl+L) | Composer窗口(Ctrl+I) |
像聊天一样自由对话 |
直接在代码中进行AI编辑 |
适合问答、讨论和寻求建议 | 适合代码生成和修改 |
可以分享代码片段请求解释 | 能更好地理解代码上下文 |
Normal模式 vs Agent模式
Normal模式 | Agent模式 |
基础的问答交互 | 更智能的多轮对话 |
适合简单的代码建议 | 可以完成复杂任务 |
响应更快速直接 | 会主动询问细节需求 |
我常常使用@功能就是把一堆看不懂的文献、或者看不懂的代码文件,都存放到一个文件夹下,然后@codebase,这个工具就会自动的识别该文件夹目录下的所有文件了,不用我一个一个导入让AI“看”了,而是相当于一键指定了它需要看的内容!
2.4 选择 AI 大模型
由于 Cursor 工具嵌入了很多模型,包括 deepseek、gpt、claude、gemini 等等,选择自己喜欢的模型就行。(一般来说,claude 在写代码方面要优一些,然后 deepseek 会在讨论方面会更好一点)
而软件也在更新,有时候会接入一些新的模型,比如近期接入了“deepseek r1”,就可以把它勾选上,这样新的模型就可以为我们服务啦!!
3. 基本操作入门
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创建新项目:点击左上角的"文件" → “新建文件”
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基本代码编辑:像写文字一样直接输入
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AI 代码补全:输入时会自动弹出建议
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实时错误提示:有错误会自动标红提醒
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……(You can do what you want)
3.1 代码补全尝试
3.2 文章生成尝试(类似 ChatGPT)
3.3 一句话生成网页
小贴士:不要被这些功能吓到!就像学做菜一样,从最简单的开始,慢慢就会熟练起来啦!
3.4 快捷键
提示:可以点击左上角"文件" → “首选项” → "键盘快捷方式"来查看完整的快捷键列表
三、AI提效应用场景
1. 文献阅读
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PDF文档导入功能
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智能文本解析
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关键信息提取
我想写一个文献阅读梳理,请帮我阅读这篇文献,然后告诉我主要讲了什么
2. 视频选题推荐
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基于兴趣的主题推荐
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热点话题分析
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研究方向建议
我是一个AI视频博主,想做一期文生视频和图生视频的选题,请帮我想5个方向。
3. 生成大纲
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智能大纲生成
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结构优化建议
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逻辑关系分析
我想让小学生也能快速制作海报(文生图)的一些工具和方法,请帮我生成大纲
4. 写作相关
4.1 辅助写作(带有 AI 功能的 word 文档)
4.2 续写和扩写内容
请帮我写一篇《生活中的小确幸》文章,包含亲情、友情、爱情的小事情,800字。
4.3 改写语言风格(文言文)
帮我改写成文言文的风格
4.4 翻译
对比其他的翻译工具,可实现逐句翻译对照(这一点很爽!!!逐句对照!写论文友好!)。
帮我翻译成英文
5. 储存文档历史
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版本控制
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修改记录
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协作管理
点击“时间线”,会查看到历史修改的记录,可帮助我们更好的优化内容!
6. 数据分析与可视化
6.1 提数据分析需求
我现在有关于银行客户的数据样例,主要想做“银行信用:对银行客户的评分判别”分析,请帮我生成python代码并且分析
6.2 AI编写代码与运行
6.3 结果分析与可视化
7. Deepseek + Cursor 科研神器
分享一个用 Cursor 使用 Deepseek 的科研小技巧,可能不需要在多个 AI 平台来回切换了,直接在这个平台就可以进行。我平常会使用 chat 功能(deepseek r1 模型)来讨论,讨论需求、讨论选题、头脑风暴… 然后使用 composer 模式让它基于讨论的内容去生成、执行、写 python 代码、写 md 文档,科研 yyds!解放生产力!
还记得我们最开始怎么做科研的吗?(在没有 AI 之前)
可能是需要人工看大量的文献,来总结时间线、归纳文献综述、总结 research gap 等等;还需要从 GitHub、csdn 等等平台参考代码、反复调试、然后报错、然后不气馁、然后跑通(开心)。现在有了 AI 工具善用它,确实可以提高我们的效率,然后更专注于“创造性”层面的事情!
8. 个人网站快速开发
8.1 明确的需求
把我们的需求复制给 Cursor,它就能自动帮我们生成完整的网页代码(包含 HTML/CSS/JS 文件)
8.2 个性化调整
9. 其他提效场景(多多探索 and 尝试)
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撰写 PRD(产品需求文档),理清楚思路
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绘画 PRD 示意图、动态效果直接展示给后端开发者,减少沟通成本
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开发浏览器插件,可以自己 diy 一些小东西(比如视频字幕提取、视频总结等插件)
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Web 网页应用(可以与商家合作)
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…
如何系统的去学习大模型LLM ?
大模型时代,火爆出圈的LLM大模型让程序员们开始重新评估自己的本领。 “AI会取代那些行业
?”“谁的饭碗又将不保了?
”等问题热议不断。
事实上,抢你饭碗的不是AI,而是会利用AI的人。
继科大讯飞、阿里、华为
等巨头公司发布AI产品后,很多中小企业也陆续进场!超高年薪,挖掘AI大模型人才! 如今大厂老板们,也更倾向于会AI的人,普通程序员,还有应对的机会吗?
与其焦虑……
不如成为「掌握AI工具的技术人
」,毕竟AI时代,谁先尝试,谁就能占得先机!
但是LLM相关的内容很多,现在网上的老课程老教材关于LLM又太少。所以现在小白入门就只能靠自学,学习成本和门槛很高。
基于此,我用做产品的心态来打磨这份大模型教程,深挖痛点并持续修改了近70次后,终于把整个AI大模型的学习门槛,降到了最低!
在这个版本当中:
第一您不需要具备任何算法和数学的基础
第二不要求准备高配置的电脑
第三不必懂Python等任何编程语言
您只需要听我讲,跟着我做即可,为了让学习的道路变得更简单,这份大模型教程已经给大家整理并打包,现在将这份 LLM大模型资料
分享出来:包括LLM大模型书籍、640套大模型行业报告、LLM大模型学习视频、LLM大模型学习路线、开源大模型学习教程
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一、LLM大模型经典书籍
AI大模型已经成为了当今科技领域的一大热点,那以下这些大模型书籍就是非常不错的学习资源。
二、640套LLM大模型报告合集
这套包含640份报告的合集,涵盖了大模型的理论研究、技术实现、行业应用等多个方面。无论您是科研人员、工程师,还是对AI大模型感兴趣的爱好者,这套报告合集都将为您提供宝贵的信息和启示。(几乎涵盖所有行业)
三、LLM大模型系列视频教程
四、LLM大模型开源教程(LLaLA/Meta/chatglm/chatgpt)
五、AI产品经理大模型教程
LLM大模型学习路线 ↓
阶段1:AI大模型时代的基础理解
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目标:了解AI大模型的基本概念、发展历程和核心原理。
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内容:
- L1.1 人工智能简述与大模型起源
- L1.2 大模型与通用人工智能
- L1.3 GPT模型的发展历程
- L1.4 模型工程
- L1.4.1 知识大模型
- L1.4.2 生产大模型
- L1.4.3 模型工程方法论
- L1.4.4 模型工程实践
- L1.5 GPT应用案例
阶段2:AI大模型API应用开发工程
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目标:掌握AI大模型API的使用和开发,以及相关的编程技能。
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内容:
- L2.1 API接口
- L2.1.1 OpenAI API接口
- L2.1.2 Python接口接入
- L2.1.3 BOT工具类框架
- L2.1.4 代码示例
- L2.2 Prompt框架
- L2.3 流水线工程
- L2.4 总结与展望
阶段3:AI大模型应用架构实践
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目标:深入理解AI大模型的应用架构,并能够进行私有化部署。
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内容:
- L3.1 Agent模型框架
- L3.2 MetaGPT
- L3.3 ChatGLM
- L3.4 LLAMA
- L3.5 其他大模型介绍
阶段4:AI大模型私有化部署
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目标:掌握多种AI大模型的私有化部署,包括多模态和特定领域模型。
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内容:
- L4.1 模型私有化部署概述
- L4.2 模型私有化部署的关键技术
- L4.3 模型私有化部署的实施步骤
- L4.4 模型私有化部署的应用场景
这份 LLM大模型资料
包括LLM大模型书籍、640套大模型行业报告、LLM大模型学习视频、LLM大模型学习路线、开源大模型学习教程
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