Cursor助力Java开发,零基础入门到精通,收藏这篇就够了

视频讲解

这篇文章来教大家如何使用Cursor来开发Java,开始之前先来回答一个问题:Cursor是基于VSCODE二开的,可以用来写Java吗?

答案是可以的,就我使用了一段时间来说,虽然不如IDEA那么顺手,但它的Ai功能完全掩盖其它的不足。

一、Cursor的安装

直接去官网下载: https://www.cursor.com , 交互什么的和vscode一样(毕竟是基于vscode二开的)

导入Java项目,会提示安装一些Java扩展。下面是一些基本的插件(按照提示就会安装,MybatisX看个人需求)

  1. Extension Pack for Java
  2. Debugger for Java
  3. Language Support for Java™ by Red Hat
  4. Maven for Java
  5. Project Manager for Java
  6. Test Runner for Java
  7. IntelliJ IDEA Keybindings 保证大部分快捷键和IDEA一样
  8. MybatisX 可以在Mapper的接口和XML之间跳转

默认的主题颜色可能对大部分人来说太绚丽了,有些刺眼,可以在这里选择适合自己的主题颜色

在这里插入图片描述

Cursor默认的文件结构是一层一层的,和IDEA有点区别。通过设置可以让目录结构和IDEA一样

在这里插入图片描述

可以把「JAVA PROJECTS」 拖到侧边栏,这样更符合IDEA的习惯,启动项目,就算完成了Cursor的安装了

在这里插入图片描述

注:可以用Cursor和IDEA同时打开一个项目,Cursor默认会选择好maven和jdk,如果没有的话,可以在IDEA里面按照之前的方式设置一下,Cursor也会同步修改好的

Cursor 的侧边栏有2个窗口,CHAT 和 COMPOSER,开发代码的时候直接无脑选择 COMPOSER就行

  • CHAT 就理解成一个聊天对话框,你问它答
  • COMPOSER 是一个权限很大的CHAT,比如你让它写一个代码,它可以直接生成文件写好代码,对于它生成的代码,可以选择接受或拒绝

COMPOSER 还有 normal/agent 模式,agent 可以执行命令,比如你告诉它「提交代码」,它就可以 卡卡执行 git add . git commit 等,权限很大,用的时候要谨慎
在这里插入图片描述

开发

不要把Ai当成一个傻子,更不要把它当成上帝,而是把它当作一个人。当你和别人沟通的时候,你要说出背景和问题,有了清晰的背景和清晰的问题,别人才可以很好的给你答案。

对于写代码来说,背景就是「整个代码库」,问题就是指令,比如「为xx接口,新增一个xx字段的>查询条件」

Cursor的强大在于它可以很好的理解代码库,当你在 在 Composer 里面 @Codebase 它就理解了整个代码库,是真的理解了,不再是之前IDEA里面的插件一样含糊其词的理解。既如此那么在使用Cursor只剩下一个问题了:「描述问题,下达指令」

对于后端的代码,无非就是各种增删改查,我们要做的就是任务拆分,拆分成一个个可执行的小指令,发给Cursor让它去写代码。

千万不要觉得你的需求特殊,你的需求很复杂,再高的楼也是一砖一瓦堆砌起来的,复杂的需求最多就是涉及到的接口多,仅此而已,它只是多而不是难。

案例一

产品需求:为某个列表新增两个时间查询

需求工时: 0.5天

需求分析,需要被查询的2个字段,字段A数据库是时间,字段B数据库是日期,前端产品要求传递日期范围

那么就要在Controller的Query里面新增4个日期的接受字段,传递到Service的时候字段A相关的要转成时间,同时在XML里面加上对应的查询

三次对话完成了这个需求

对话输入内容
1@Codebase @DmsPatientPackageController.java 需要对 findPatientPackageWithPage 新增 created 和 expiryDate的范围查询, created前端传递的是日期格式,数据库是时间格式,需要在 @DmsPatientPackageViewServiceImpl.java 进行转换,
2@Codebase 1、我习惯让开始叫From,结束叫To, 2、日期转成时间的时候开始要是00:00:00,结束要是 23:59:59, 3、你需要帮我完善SQL对这几个字段的处理 @PatientPackageMapper.xml
3@Codebase createdTo 改为 createdDateTo,createdFrom 改为 createdDateFrom, createdBeginTime 改为 createdFrom, createdEndTime 改为 createdTo,expiryBeginDate 改为 expiryDateFrom,expiryEndDate 改为 expiryDateTo

在第一次对话的时候,从Controller到Xml 的代码就写完了,后面的都是简单的调优了。你没看错,它就是可以这么好的理解代码库。

案例二

当然你会觉得上面这个案例很简单,但本质上每一个复杂的需求,都会被拆分成很多个小的模块,整体复杂,具体一定不复杂,我们拆好之后就可以让Cursor去写代码了。

再比如,你可以看 视频中的这个案例,整个小系统的前后端全部都是Cursor生成的。并不是每一个都需要拆分成那么明确,你只需要需求明确就好了,比如下面在生成这个系统的时候我的一些对话。

需求描述
排行榜接口@Codebase @OrderController.java 在订单里面加一个排行榜接口。在 @OrderViewServiceImpl.java 的实现中,先获取非【终止】,近一年的全部订单,再从订单里面找出前5名的菜单,返回的字段:菜单id、菜单名称、点击次数
让它帮我格式化数据@Codebase 在fm_menu里面加了一个字段side_dish,格式是[{"sideDishId": 5, "quantity": 1}, {"sideDishId": 2, "quantity": 0.2}],sideDishId是@SideDish.java里面的id,帮我完成这个字段的添加,且在@MenuBO.java和@MenuVO.java里面返回一个字段,List<String> sideDishs,里面是拼接好的结果,比如sideDishId=5的name是菜苔,结果就是菜苔 1把。

核心逻辑就是对话,讲清楚你的需求,如果它生成的不对,再反馈给它改就好了。其实这并不复杂,只要尝试用它做几个简单的小需求就找到感觉了。

建议
  1. 虽然可以直接用Cursor全部的开发,但体验不是很好,最重要的是当它改了代码,删除的是红色,新增的是绿色,在check代码的时候很难受。我现在都是用Cursor写代码,然后IDEA来check代码。同时打开一个项目切换一下并不麻烦,在IDEA里面看到的都是修改后的代码,check起来一目了然
  2. Ai是会犯错的,check代码很重要,当写完一个小的功能建议提交代码,不然写的多了后面想要会滚什么的相当麻烦
  3. 最最最最重要的就是先下载尝试

这是小红书上一位Java工程师辞职两次的真实经历

可以看出Java如今的就业大环境确实差强人意,那如何拯救现在的Java行业呢?

当然是与新兴技术结合起来,发挥Java最大的作用,提升自己的优势,现如今发展最好的趋势莫过于今年deepseek带火的大模型技术,

Java与大模型结合的技术优势

  • 推理环节的核心地位
    大模型训练依赖Python生态的高性能计算资源,而Java在推理阶段(模型部署、性能优化、系统集成)具有独特优势。其“编写一次,处处运行”的特性,使其能无缝集成到微服务、分布式系统等企业级架构中,高效处理高并发请求。例如,某电商平台通过Java构建的大模型API网关,支撑每日千万级请求的稳定运行,响应时间缩短50%。

  • 生态成熟与性能稳定
    Java拥有Spring Boot、Spring Cloud等成熟框架,可快速实现服务注册、负载均衡、熔断降级等生产级能力。JVM的垃圾回收机制和即时编译技术,使其在长连接、高并发场景下表现优于脚本语言。例如,某金融系统采用Java实现大模型推理服务,系统可用率长期保持99.99%以上。

  • 兼容性与工程化能力
    Java与现有业务系统的兼容性极强,可降低大模型落地的集成成本。例如,某制造企业通过Java将大模型与ERP系统对接,实现生产流程的智能优化,故障率降低30%。同时,Java在代码规范、测试流程、版本管理等方面的积累,能大幅降低大模型项目的研发成本和维护难度。

因此捕获AI,掌握技术是关键,让AI成为我们最便利的工具.

一定要把现有的技术和大模型结合起来,而不是抛弃你们现有技术!掌握AI能力的Java工程师比纯Java岗要吃香的多。

即使现在裁员、降薪、团队解散的比比皆是……但后续的趋势一定是AI应用落地!大模型方向才是实现职业升级、提升薪资待遇的绝佳机遇!

如何学习AGI大模型?

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一、2025最新大模型学习路线

一个明确的学习路线可以帮助新人了解从哪里开始,按照什么顺序学习,以及需要掌握哪些知识点。大模型领域涉及的知识点非常广泛,没有明确的学习路线可能会导致新人感到迷茫,不知道应该专注于哪些内容。

我们把学习路线分成L1到L4四个阶段,一步步带你从入门到进阶,从理论到实战。

L1级别:AI大模型时代的华丽登场

L1阶段:我们会去了解大模型的基础知识,以及大模型在各个行业的应用和分析;学习理解大模型的核心原理,关键技术,以及大模型应用场景;通过理论原理结合多个项目实战,从提示工程基础到提示工程进阶,掌握Prompt提示工程。

L2级别:AI大模型RAG应用开发工程

L2阶段是我们的AI大模型RAG应用开发工程,我们会去学习RAG检索增强生成:包括Naive RAG、Advanced-RAG以及RAG性能评估,还有GraphRAG在内的多个RAG热门项目的分析。

L3级别:大模型Agent应用架构进阶实践

L3阶段:大模型Agent应用架构进阶实现,我们会去学习LangChain、 LIamaIndex框架,也会学习到AutoGPT、 MetaGPT等多Agent系统,打造我们自己的Agent智能体;同时还可以学习到包括Coze、Dify在内的可视化工具的使用。

L4级别:大模型微调与私有化部署

L4阶段:大模型的微调和私有化部署,我们会更加深入的探讨Transformer架构,学习大模型的微调技术,利用DeepSpeed、Lamam Factory等工具快速进行模型微调;并通过Ollama、vLLM等推理部署框架,实现模型的快速部署。

整个大模型学习路线L1主要是对大模型的理论基础、生态以及提示词他的一个学习掌握;而L3 L4更多的是通过项目实战来掌握大模型的应用开发,针对以上大模型的学习路线我们也整理了对应的学习视频教程,和配套的学习资料。

二、大模型经典PDF书籍

书籍和学习文档资料是学习大模型过程中必不可少的,我们精选了一系列深入探讨大模型技术的书籍和学习文档,它们由领域内的顶尖专家撰写,内容全面、深入、详尽,为你学习大模型提供坚实的理论基础(书籍含电子版PDF)

三、大模型视频教程

对于很多自学或者没有基础的同学来说,书籍这些纯文字类的学习教材会觉得比较晦涩难以理解,因此,我们提供了丰富的大模型视频教程,以动态、形象的方式展示技术概念,帮助你更快、更轻松地掌握核心知识

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学以致用 ,当你的理论知识积累到一定程度,就需要通过项目实战,在实际操作中检验和巩固你所学到的知识,同时为你找工作和职业发展打下坚实的基础。

五、大模型面试题

面试不仅是技术的较量,更需要充分的准备。

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