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)
- Extension Pack for Java
- Debugger for Java
- Language Support for Java™ by Red Hat
- Maven for Java
- Project Manager for Java
- Test Runner for Java
- IntelliJ IDEA Keybindings 保证大部分快捷键和IDEA一样
- 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

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

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

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

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
- 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
- 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
- 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
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