常用配置
1. 配置vscode布局
文件->首选项->设置
搜索 workbench.activityBar.orientation 设置值为 vertical
2. 全局设置会话
设置 - > Rules for AI 填充以下:
Always respond in 中文
使用中文 Generate Commit Message
代码注释
使用JSDoc注释
3. .cursorrules 知识库文件开启
设置 -> Include .cursorrules file -> 勾选
可以配置一些项目的背景,或者项目的框架,或者某些限制条件
例如:
这是我的一个cursorrules知识库,针对与当前 xxx 项目,我的知识库需要包含:
- 项目背景(当前组件是vue3的一个ui组件库)
- 为了后续使用全局函数,全局样式,全局组件的使用,提高代码不重复性,你可以总结到知识库>>中,路经在: ./utils , ./styles ./icons等等
- 生成代码需要严格遵循ts语法,以及js逻辑语法,vue3语法…
- 注释需要详细,且遵循JSDoc语法
- 后续可以自己补充
4. 提交配置

附: 如果需要生成的文档或者代码里有特殊符号,cursor可能会卡断文档,导致无法写入文件中,这时可以使用agent方式。
5. 快捷生成模板代码
-
进入代码片段设置

-
新建一个全局的代码片段代码

-
举个栗子 我vue3的,当我输入vue3


常用插件
1. Chinese 中文翻译

2. Git History 查看git提交日志,历史记录

3. GitLens 查看git提交记录 (通过 行 灰文提示查看 )

4. Prettier 格式化代码

等等根据自己需求添加…
常用快捷键
1. 通用编辑操作

2. 代码编辑相关

3. 分屏与窗口操作

4. AI 相关操作

AI操作技巧
- @Files:通用注记,在对话框输入时,会弹出代码仓库检索列表。输入文件名确认后,可将相应文件内容注入上下文。
- @Code:通用注记,输入后弹出检索框,通过关键词选择代码块,由开发环境的 LSP 识别代码块,准确性较高。
- @Docs:通用注记,从函数或库的在线官方文档获取上下文,无法使用本地类似 JSDoc 的文档信息,适用性有限。
- @Web:通用注记,将提问发送到搜索引擎,从搜索结果提取上下文供 LLM 使用,功能未完全优化,效果不稳定。
- @Folders:通用注记,提供文件目录相关信息,适用于解决路径相关问题。
- @Chat:仅在文件内代码生成窗口(通过 CTRL + K 打开)使用,把右侧对话窗口的对话内容作为上下文传递给大模型。
- @Definitions:仅在文件内代码生成窗口使用,将光标所在行代码涉及的变量和类型定义作为上下文传递给大模型,类似 @Code 注记功能。
- @Git:仅在对话窗口(通过 CTRL + L 和 CTRL + I 打开)使用,把当前 Git 仓库的 commit 历史作为上下文传递给大模型,适用于代码协作时查看历史记录或确认责任。
- @Codebase:仅在对话窗口使用,用于从代码仓找到所需文件的上下文,类似 CodebaseFilter,需设置过滤条件和参数,日常开发实用性较低。
无限邮箱
- 进入 官网 ,注销账号
- 退出cursor软件
- 如果是window电脑,进入控制后台
![[图片]](https://i-blog.csdnimg.cn/direct/d278c479190b448d82292c99edda63d5.png)
- 执行清除缓存操作
irm https://aizaozao.com/accelerate.php/https://raw.githubusercontent.com/yuaotian/go-cursor-help/refs/heads/master/scripts/run/cursor_win_id_modifier.ps1 | iex
- 重新登陆即可
2025开年,AI技术打得火热,正在改变前端人的职业命运:
阿里云核心业务全部接入Agent体系;
字节跳动30%前端岗位要求大模型开发能力;
腾讯、京东、百度开放招聘技术岗,80%与AI相关……
大模型正在重构技术开发范式,传统CRUD开发模式正在被AI原生应用取代!
最残忍的是,业务面临转型,领导要求用RAG优化知识库检索,你不会;带AI团队,微调大模型要准备多少数据,你不懂;想转型大模型应用开发工程师等相关岗,没项目实操经验……这不是技术焦虑,而是职业生存危机!
曾经React、Vue等热门的开发框架,已不再是就业的金钥匙。如果认为会调用API就是懂大模型、能进行二次开发,那就大错特错了。制造、医疗、金融等各行业都在加速AI应用落地,未来企业更看重能用AI大模型技术重构业务流的技术人。
如今技术圈降薪裁员频频爆发,传统岗位大批缩水,相反AI相关技术岗疯狂扩招,薪资逆势上涨150%,大厂老板们甚至开出70-100W年薪,挖掘AI大模型人才!

不出1年 “有AI项目开发经验”或将成为前端人投递简历的门槛。
风口之下,与其像“温水煮青蛙”一样坐等被行业淘汰,不如先人一步,掌握AI大模型原理+应用技术+项目实操经验,“顺风”翻盘!
大模型目前在人工智能领域可以说正处于一种“炙手可热”的状态,吸引了很多人的关注和兴趣,也有很多新人小白想要学习入门大模型,那么,如何入门大模型呢?
下面给大家分享一份2025最新版的大模型学习路线,帮助新人小白更系统、更快速的学习大模型!
2025最新版优快云大礼包:《AGI大模型学习资源包》免费分享**
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。

四、大模型项目实战
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。
在你已经掌握了大模型技术之后,就需要开始准备面试,我们将提供精心整理的大模型面试题库,涵盖当前面试中可能遇到的各种技术问题,让你在面试中游刃有余。

因篇幅有限,仅展示部分资料,需要点击下方链接即可前往获取

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