不会写代码的我,用DeepSeek+Cursor 5分钟生成爱情时间轴,她看完哭了

在很多人眼里,程序员都不懂浪漫,我就想着,能不能用 DeepSeek 帮我写一个带点浪漫气息的小工具呢? 提到编程,就不得不提 Cursor 这个王炸产品,Cursor 是一款AI智能代码编辑器,可以用中文描述需求,自动生成完整代码。 如果跟 DeepSeek 的逻辑推理能力结合起来,会不会成为 产品经理+程序员 的组合呢? img 这个小工具怎么样,挺漂亮的吧,能动态展示情话,回忆相册增加反转特效,支持轮播,还有好听的背景音乐。 只需 3 分钟,你也能做出这种效果。 1、安装 Cursor 访问官网 www.cursor.com,根据自己的电脑系统,选择合适的版本即可。 2、用 DeepSeek 产出需要文档 打开 DeepSeek 官网,输入提示词: 今天是情人节,我想做一些前端绚丽页面,让爱人看完开心,要符合主题,你有什么推荐思路,我想让你帮我进行需求分析的梳理。 这样,我们就得到了需求文档。 imgimgimg

3、Cursor 生成代码 在电脑上新建一个文件夹,比如:web,然后把需求文档,放到这个目录下,在 Cursor 中引用这个需求文档,用中文描述我们的需求。 img 稍等片刻,Cursor 就生成了代码。我们直接运行 html 文件即可查看效果。 我们继续问问他,还能再浪漫一点吗,给出它认为可以优化的地方。 imgimg 我们夸一夸它,让它继续优化功能,它又提出了几点建议。 imgimg 我们不断根据我们的理解,用中文跟它交流,就能逐步完善功能,优化几轮之后,就达到了上面动态图中的效果。 我突然有种焦虑了,DeepSeek+Cursor,真的能完成很多复杂的功能,DeepSeek 负责梳理需求,Cursor 负责代码实现,太厉害了。 如果用好了这 2 个工具,就相当于同时拥有了优秀的产品经理和程序员为我们打工。

DeepSeek无疑是2025开年AI圈的一匹黑马,在一众AI大模型中,DeepSeek以低价高性能的优势脱颖而出。DeepSeek的上线实现了AI界的又一大突破,各大科技巨头都火速出手,争先抢占DeepSeek大模型的流量风口。

DeepSeek的爆火,远不止于此。它是一场属于每个人的科技革命,一次打破界限的机会,一次让普通人也能逆袭契机。

DeepSeek的优点

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掌握DeepSeek对于转行大模型领域的人来说是一个很大的优势,目前懂得大模型技术方面的人才很稀缺,而DeepSeek就是一个突破口。现在越来越多的人才都想往大模型方向转行,对于想要转行创业,提升自我的人来说是一个不可多得的机会。

那么应该如何学习大模型

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。

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!

想正式转到一些新兴的 AI 行业,不仅需要系统的学习AI大模型。同时也要跟已有的技能结合,辅助编程提效,或上手实操应用,增加自己的职场竞争力。

大模型岗位需求越来越大,但是相关岗位人才难求,薪资持续走高,AI运营薪资平均值约18457元,AI工程师薪资平均值约37336元,大模型算法薪资平均值约39607元。

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掌握大模型技术你还能拥有更多可能性:

• 成为一名全栈大模型工程师,包括Prompt,LangChain,LoRA等技术开发、运营、产品等方向全栈工程;

• 能够拥有模型二次训练和微调能力,带领大家完成智能对话、文生图等热门应用;

• 薪资上浮10%-20%,覆盖更多高薪岗位,这是一个高需求、高待遇的热门方向和领域;

• 更优质的项目可以为未来创新创业提供基石。

可能大家都想学习AI大模型技术,也想通过这项技能真正达到升职加薪,就业或是副业的目的,但是不知道该如何开始学习,因为网上的资料太多太杂乱了,如果不能系统的学习就相当于是白学。为了让大家少走弯路,少碰壁,这里我直接把都打包整理好,希望能够真正帮助到大家。

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👉AI大模型学习路线汇总👈

大模型学习路线图,整体分为7个大的阶段:(全套教程文末领取哈)

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第一阶段: 从大模型系统设计入手,讲解大模型的主要方法;

第二阶段: 在通过大模型提示词工程从Prompts角度入手更好发挥模型的作用;

第三阶段: 大模型平台应用开发借助阿里云PAI平台构建电商领域虚拟试衣系统;
第四阶段: 大模型知识库应用开发以LangChain框架为例,构建物流行业咨询智能问答系统;
第五阶段: 大模型微调开发借助以大健康、新零售、新媒体领域构建适合当前领域大模型;
第六阶段: 以SD多模态大模型为主,搭建了文生图小程序案例;
第七阶段: 以大模型平台应用与开发为主,通过星火大模型,文心大模型等成熟大模型构建大模型行业应用。

👉大模型实战案例👈
光学理论是没用的,要学会跟着一起做,要动手实操,才能将自己的所学运用到实际当中去,这时候可以搞点实战案例来学习。

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👉大模型视频和PDF合集👈
观看零基础学习书籍和视频,看书籍和视频学习是最快捷也是最有效果的方式,跟着视频中老师的思路,从基础到深入,还是很容易入门的。

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👉学会后的收获:👈

• 基于大模型全栈工程实现(前端、后端、产品经理、设计、数据分析等),通过这门课可获得不同能力;

• 能够利用大模型解决相关实际项目需求: 大数据时代,越来越多的企业和机构需要处理海量数据,利用大模型技术可以更好地处理这些数据,提高数据分析和决策的准确性。因此,掌握大模型应用开发技能,可以让程序员更好地应对实际项目需求;

• 基于大模型和企业数据AI应用开发,实现大模型理论、掌握GPU算力、硬件、LangChain开发框架和项目实战技能, 学会Fine-tuning垂直训练大模型(数据准备、数据蒸馏、大模型部署)一站式掌握;

• 能够完成时下热门大模型垂直领域模型训练能力,提高程序员的编码能力: 大模型应用开发需要掌握机器学习算法、深度学习框架等技术,这些技术的掌握可以提高程序员的编码能力和分析能力,让程序员更加熟练地编写高质量的代码。

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### DeepSeek Cursor Integration and Functionality in IT Context In the realm of information technology, integrating advanced tools like DeepSeek's cursor-based functionalities can significantly enhance data interaction processes. The primary purpose of incorporating a cursor mechanism within applications such as those provided by DeepSeek is to facilitate precise navigation through datasets during operations involving data discovery, cleaning, analysis, and visualization[^1]. The cursor serves multiple roles: - **Data Navigation**: A cursor allows users to traverse large volumes of data efficiently without loading entire datasets into memory at once. - **Real-Time Interaction**: With real-time updates enabled via cursors, changes made to underlying databases are immediately reflected in user interfaces. For implementing this feature effectively, developers often rely on server-side pagination techniques combined with client-side rendering optimizations. Here’s an example demonstrating how one might implement basic cursor functionality using Python alongside MongoDB for database management: ```python from pymongo import MongoClient def fetch_data_with_cursor(cursor_id=None): client = MongoClient('mongodb://localhost:27017/') db = client['example_db'] collection = db['data_collection'] if cursor_id: result = collection.find({'_id': {'$gt': cursor_id}}).limit(10) else: result = collection.find().sort('_id').limit(10) documents = list(result) next_cursor = str(documents[-1]['_id']) if documents else None return { 'documents': documents, 'next_cursor': next_cursor } ``` This code snippet illustrates fetching paginated results from a MongoDB collection based on a given cursor ID or starting fresh when no cursor is specified. This approach ensures efficient handling even with vast amounts of records while maintaining smooth performance characteristics suitable for interactive web applications. --related questions-- 1. How does implementing cursor-based pagination improve application efficiency? 2. What considerations should be taken into account when designing APIs supporting cursor-based interactions? 3. Can other NoSQL databases besides MongoDB support similar cursor mechanisms? If so, which ones? 4. Are there any potential drawbacks associated with utilizing cursors over traditional offset-based methods? 5. In what scenarios would it not make sense to use cursor-based pagination instead of standard approaches?
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