cursor使用

以下是关于 Cursor 的相关信息： Models 模型： 使用光标聊天、Ctrl/⌘K 和终端 Ctrl/⌘K，您可以轻松在您选择的不同模型之间切换。 在 AI 输入框下方有下拉列表，允许您选择要使用的模型。默认情况下，Cursor 已准备好使用的模型有：、cursorsmall。cursorsmall 是 Cursor 的自定义模型，不如 GPT4 智能，但速度更快，用户可无限制访问。您还可以在 Cursor Settings>Models>Model Names 下添加其他模型。 Ignore Files 忽略文件： 要忽略包含在 Cursor 功能（如中的文件，可在项目根目录中使用.cursorignore 文件，其工作方式与.gitignore 对 git 的工作方式相同。.cursorignore 遵循.gitignore，如果已有.gitignore，默认情况下将忽略相关文件。若要忽略其他文件，可添加到.cursorignore 文件中。 融资情况：我们组建了出色的初始团队，共同构建了包括 SOTA 次级编辑预测模型、数十亿个文件检索系统以及通过推测推理进行快速代码重写的系统。最后，我们从 Andreessen Horowitz、Thrive Capital、OpenAI、Jeff Dean、Noam Brown 以及 Stripe、Github、Ramp、Perplexity 和 OpenAI 的创始人以及许多其他出色的公司筹集了 6000 万美元的 A 轮融资。

要将 Dify 的 API 接入微信小程序，您可以参考以下内容： 1. GitHub 上的相关项目：https://github.com/zhayujie/chatgptonwechat 和 https://github.com/hanfangyuan4396/difyonwechat 。 2. API 扩展说明：https://docs.dify.ai/zhhans/guides/extension/apibasedextension ，但 0.8.3 版本可能不再使用（使用时可能需要自行修改或提交 PR）。 3. 接入企业微信的步骤： 创建聊天助手应用：在 Dify 平台创建基础编排聊天助手应用，获取 API 密钥和 API 服务器地址。 下载 Dify on WeChat 项目：下载并安装依赖。 填写配置文件：在项目根目录创建 config.json 文件，填写 API 密钥和服务器地址。 把基础编排聊天助手接入微信：快速启动测试，扫码登录，进行对话测试，可以选择源码部署或 Docker 部署。 把工作流编排聊天助手接入微信：创建知识库，导入知识库文件，创建工作流编排聊天助手应用，设置知识检索节点和 LLM 节点，发布更新并访问 API。 把 Agent 应用接入微信：创建 Agent 应用，设置对话模型和添加工具，生成 API 密钥，填写配置文件，启动程序并进行测试。更多内容请访问原文：https://docs.dify.ai/v/zhhans/learnmore/usecases/difyonwechat

对于编程纯小白，如果想使用 Cursor 之类的 AI 软件进行编程实现自己的想法，需要具备以下编程或计算机方面的基础知识： 1. 下载 Cursor：访问 https://www.cursor.com/ 进行下载。 2. 注册账号：可以使用自己的邮箱（如 google、github、163、qq 邮箱）直接登录，接受二维码登录。 3. 安装中文包插件。 4. 在设置中进行 Rule for AI 配置。 5. 清晰表达需求：例如做一个贪吃蛇游戏，在网页中玩。需要明确游戏的规则和逻辑，如游戏界面是在矩形网格上进行，玩家控制蛇的移动方向（上、下、左、右），游戏界面上会随机出现食物，蛇吃到食物身体增长，存在撞墙或撞自己的死亡条件，吃到食物可得分，游戏难度会递增，游戏结束时能看到得分等。 对于纯小白，如果需求远比 AI 直出的内容复杂，无法一次性直出，那就需要耐下性子，在 AI 的帮助下一步一步来，并在这个过程中学会一点点编程。

以下是关于下载和使用 Cursor 的详细步骤： 1. 下载 Cursor： 访问 Cursor 官网：https://www.cursor.com/ ，点击“Download”进行下载。 2. 注册账号： 可以使用自己的邮箱登录，包括 Google、GitHub、163、QQ 等邮箱，直接接受二维码登录。 3. 安装中文包插件（如有需要）。 4. 了解订阅模式： 普通用户注册后，可免费体验 14 天的 Pro 版本，拥有高级模型的 500 次对话机会，如 claude3.5sonnet、gpt4o，还可无限使用 gpt4omini 和 cursorsmall 模型。 免费用户一共可以使用 2000 次普通模型的问答。 Pro 模式：20 刀/月，500 次高级模型问答，不限次普通模型问答。 Business 模式：40 刀/月，全部不限制次数。 5. 在设置中进行相关配置（如 Rule for AI 配置）。 6. 对于不同系统的操作： Mac 用户使用 Command+i 唤醒 Composer，输入提示词后开始创建代码结构。其他系统的快捷键，可以从 Cursor>Setting>Keyboard Shortcuts 快捷指令清单中查看。

.cursorrules 是 Cursor 中的一个特殊文件，需放在打开文件夹的根目录。它具有以下重要作用： 1. 改变 Cursor 对于后台 LLM 的 prompt：文件中的所有内容都会作为 prompt 的一部分发给后端的 AI，如 GPT 或 Claude，为定制化带来极大灵活性。例如，可以把计划的内容放在这个文件里，让 Cursor 在对话时获取最新版计划，还能在文件中给予更详细的指令。 2. 实现闭环：Cursor 会自动读取该文件内容了解最新动态，经过思考后将更新后的进度和下一步计划写回文件。 3. 支持更多工具的使用：由于可以通过.cursorrules 直接控制给 Cursor 的 prompt，且 Cursor 有运行命令的能力，可事先在文件中向它介绍工具用法，使其学会使用工具完成任务。例如，对于网页浏览和搜索工具，可在文件中进行相关设置和说明。 4. 规范代码生成：就像给助手的“整理指南”，提前把编码规则、项目结构、注意事项写在这个文件里，AI 会自动按照要求写代码，避免生成混乱的代码。

当使用 Cursor 做网页采集文章插件总是报错时，您可以参考以下内容： 1. 技术架构方面： 采用前后端分离架构，后端基于 Coze 工作流构建业务逻辑，前端为 Chrome 浏览器插件，提供轻量级交互界面。 2. 工作流搭建方面： 配置核心组件，包括插件大模型、工作流总览、大模型节点提示词、输出节点 markdown 排版（注意 markdown 里图片的渲染格式），注意输出图片的变量用的是 contentUrl。 3. 可视化界面和 chrome 插件开发方面： 使用 Cursor 开发时，要有架构思维，懂得如何向 AI 描述想要的东西，在实践中学习。 对于 Coze 关键数据，要获取授权令牌（Token），掌握工作流调用方法。查看 Coze 的 api 开发文档，查看执行工作流的实例，需要两个关键参数，即令牌密钥和工作流开发代码。在工作流界面获取工作流 id，让 Cursor 根据相关内容写一个调用 Coze 工作流的服务，注意声明入参为 article_url 以及让 Cursor 注意中文编码。 4. 报错处理方面： 如果报错、解析结果不对，可以点击 Raw Response，查看报错或者返回值，再根据返回值调整配置输出参数。 希望以上内容对您有所帮助。

以下是对您提出的生涯规划领域垂直大模型产品的可行性分析和发展规划，并为项目取名为“生涯智途”。 可行性分析： 1. 需求广泛：帮助人们进行职业规划是一个普遍存在的需求，涵盖了各个年龄段和职业阶段的人群。 2. 数据可用性：可以通过各种渠道收集大量与职业相关的数据，包括行业报告、职位描述、人才需求等。 3. 技术支持：当前大模型技术的发展为实现这样的产品提供了可能，能够处理和分析大量复杂的数据。 发展规划： 1. 数据收集与整理：广泛收集各类职业数据，建立丰富的数据库，确保数据的准确性和完整性。 2. 模型训练与优化：利用收集到的数据进行模型训练，不断优化模型，提高预测和推荐的准确性。 3. 功能开发： 个性化测评：开发能够准确评估用户天赋、兴趣、优势的功能模块。 精准推荐：根据用户的特点，提供个性化的行业和职业推荐，并详细介绍职业的工作内容和核心能力要求。 持续学习与更新：随着行业变化，及时更新数据和模型，以提供最新的职业信息。 4. 用户体验优化：设计简洁、易用的界面，提供良好的用户交互体验。 5. 市场推广：通过线上线下多种渠道进行推广，提高产品的知名度和用户覆盖面。 希望以上分析和规划对您有所帮助。

以下是使用 AI 进行 PPT 生成的方法： 1. 利用闪击： 访问国内网站 https://ppt.isheji.com/?code=ysslhaqllp&as=invite ，无需魔法。 选择模板。 将准备的大纲转换成适配闪击的语法，可参考官方使用指南：https://zhuanlan.zhihu.com/p/607583650 。 点击文本转 PPT，并在提示框中选择确定，得到转换后的 PPT。 可在线编辑，但导出有会员限制。 2. 以爱设计为例： 导入大纲到工具生成 PPT，其他工具操作方式大同小异，基本基于 Markdown 语法的内容来完成 PPT 生成。 优化整体结构，按照公司要求自行优化字体、图片等元素，针对下载后的 PPT 可删改内容。 3. 结合 GPT4、WPS AI 和 chatPPT： 先让 GPT4 生成 PPT 大纲。 把大纲导入到 WPS 当中，启用 WPS AI 一键生成 PPT。 让 chatPPT 添加一些动画。 手动修改细节，如字体、事实性错误等。

在动漫制作中使用 AI 辅助工作，大致流程如下： 1. 面临时间和金钱的双重压力，需找到适合的制作捷径。AI 目前主要是辅助工具，负责搞定图和片，其他部分仍依赖人工。 2. 效率至关重要。和视频相关的所有内容、资料都记录在飞书文档里。 3. 分工方面，有人负责前期的内容构思和脚本编写，有人主要负责图片、视频生成和视频剪辑。 4. Midjourney 提示词围绕皮克斯、迪士尼、3D 风格来写，例如："a small white Chiense dragon,anthropomorphic,Smile with surprise,wearing a school uniform,looking at a blurry gift box in the foreground,super closeup shot,camera focus on his face,3D render,Unreal Engine,Pixar 3D style,blurry classroom scene,bright sunshinear 16:9niji 6"，重点是"a small white Chiense dragon,anthropomorphic,3D render,Unreal Engine,Pixar 3D style"，尺寸比例 16:9，模型选择 niji 6，其他根据需求调整。 5. 动画制作主要使用 Runway，因其控制笔刷有优势。

以下两款 AI 可以实现参考一张柱状图，使用您提供的数据生成同样的柱状图： 1. PandasAI：这是让 Pandas DataFrame“学会说人话”的工具，在 GitHub 已收获 5.4k+星。它并非 Pandas 的替代品，而是将 Pandas 转换为“聊天机器人”，用户可以以 Pandas DataFrame 的形式提出有关数据的问题，它会以自然语言、表格或者图表等形式进行回答。目前仅支持 GPT 模型，OpenAI API key 需自备。例如，输入“pandas_ai.run”，即可生成相关柱状图。链接：https://github.com/gventuri/pandasai 2. DataSquirrel：这是一款自动进行数据清理并可视化执行过程的数据分析工具，能帮助用户在无需公式、宏或代码的情况下快速将原始数据转化为可使用的分析/报告。目前平台提供的用例涵盖了 B2B 电子商务、人力资源、财务会计和调查数据分析行业。平台符合 GDPR/PDPA 标准。链接：https://datasquirrel.ai/

以下是关于 DeepSeek 使用的一些小技巧： 1. 高阶能力调用： 文风转换矩阵：包括作家风格移植（如“用鲁迅杂文风格写职场 PUA 现象”）、文体杂交（如“将产品说明书改写成《史记》列传格式”）、学术口语化（如“把这篇论文摘要翻译成菜市场大妈能听懂的话”）。 领域穿透技术。 2. 场景化实战策略：包括商业决策支持、创意内容生成、技术方案论证。 3. 效能增强技巧： 对话记忆管理：如上下文锚定（“记住当前讨论的芯片型号是麒麟 9010”）、信息回溯（“请复述之前确认的三个设计原则”）、焦点重置（“回到最初讨论的供应链问题”）。 输出质量控制：针对不同问题类型进行修正，如过度抽象（“请具体说明第三步操作中的温度控制参数”）、信息过载（“用电梯演讲格式重新组织结论”）、风格偏移（“回归商务报告语气，删除比喻修辞”）。 4. 特殊场景解决方案： 长文本创作：如分段接力法（“先完成故事大纲→逐章扩展→最后进行伏笔校验”）、逻辑粘合剂（“确保新章节与前文的三处细节呼应”）。 敏感内容处理：如概念脱敏法（“用经济学原理类比说明网络审查机制”）、场景移植法（“假设在火星殖民地讨论该议题”）。 5. 通用于任何大模型的提示词针对性技巧： 身份定位技巧：目的是让 AI 理解您的背景和专业水平，例如“作为一名刚入职的电商运营，需要为天猫美妆店铺制定 618 活动方案”。 场景描述技巧：提供具体的应用场景和限制条件，例如“为新上市的儿童智能手表写一篇朋友圈文案，目标用户是 25 35 岁的年轻父母，预算 3000 以内，需强调安全定位功能”。 结构化输出技巧：指定具体的输出格式和内容结构，例如“请用表格对比 2024 年 Q1 特斯拉、比亚迪的销量数据，包含以下维度：月度销量、同比增长、市场份额，并在表格下方总结三个关键发现”。 分步骤提问技巧：将复杂问题拆解为可管理的小任务，例如“请分三步指导新手做美食短视频：前期准备：需要哪些设备和技能 拍摄阶段：关键场景和机位选择 后期制作：剪辑节奏和音乐配合建议”。 反馈优化技巧：通过追问获得更精准的答案。 深度思考引导技巧：获得更深入的分析和见解。 6. 万能提示词：您是一名顶尖的提示词优化专家，请按以下步骤优化下方提示： 分析原提示的模糊性、冗余项和潜在歧义。 基于，重构提示结构（可参考 CRISPE/BROKE 框架）。 生成 3 个优化版本，并解释每版的改进逻辑。 7. 如果官网的搜索不能用，一直崩溃，可以用火山的满血版，在视频的最后 10 分钟左右有手把手教程。 8. 关于 DeepSeek 的论文解读，有直播视频回放和相关论文下载，如。

DeepSeek 的使用说明如下： 功能：能进行自然语言理解与分析、编程、绘图，如 SVG、MA Max 图表、react 图表等。 使用优势：可以用更少的词让模型做更多事，思维发散，能给出创意思路和高级内容。 存在问题：思维链长不易控制，可能输出看不懂或胡编乱造的内容，增加纠错成本。 审核方法：可以用其他大模型来解读 DP 模型给出的内容。 使用建议：使用时要有自己的思维雏形，多看思考过程，避免被模型冲刷原有认知。 使用场景：包括阅读、育儿、写作、随意交流等方面。 生成单词：输入单词主题、图片风格、单词数量，选择 deepseekr1 模型，可生成指定数量的单词数组，以数组方式输出，包括单词、中文、美式音标、英文句子及其中文翻译。提示词方面，作为专业的单词生成助手，要围绕用户输入主题挖掘相关英语单词，仅输出相关内容，并以规定的数组形式呈现。 产品情况：Deep Research 是基于 AI 模型的产品，使用 GPT4o、o3 等推理模型，结合 UI 交互、搜索引擎等。DeepSeek 只是品牌名，需要搭配具体模型，如 DeepSeek V3（类 GPT4o）和 DeepSeek R1（类 OpenAI o1）。