DeepSeek智能编程

技术背景

DeepSeek开源之后，让大家意识到了即时是在自己硬件性能一般的本地环境，也能够部署和使用大语言模型，真正实现了大模型的“私有化”。而私有化大模型之后，自然是考虑生产力的私有化。例如，如何使用大模型作为一个工具来进行编程？本文将要介绍两种不同的人工智能编程方法。

Cursor的安装与使用

第一种方法，是使用Cursor来进行编程，是一个跟VSCode很像的IDE，优点是支持了很多模型的api，例如deepseek和o1-mini、o3这些，原生的为人工智能编程而设计。

Cursor安装

首先访问Cursor官网，下载适合自己本地平台的版本。我这里下载的是Windows版本，可以直接安装：

没有太多可以配置的选项：

按照自己的需求进行设置就好了：

Cursor基本使用

打开一个文件夹作为workspace：

创建一个测试py脚本，只需要输入一行注释：

这个时候下面的代码还是灰色的，只需要按一下TAB，就可以插入AI生成的代码：

也可以选择生成一些函数：

这里因为输入的指令可能不是很明确，导致函数没有输出，我们可以要求它输出一个排序之后的列表：

这样就有输出了，然后一样的，点击TAB键，就可以自动填入生成的代码：

甚至还自动生成了两个测试案例，这个对于需要单元测试的项目来说非常的友好。除了可以写代码之外，可以把项目作为输入的知识库，进行Chat，只需要使用快捷键ctrl+L即可：

可以看到这里的代码解读还是比较准确的，即使是作为一个源码阅读的辅助工具也是很棒的。

另外除了使用注释生成代码之外，我们还可以直接用ctrl+K快捷键，弹出代码需求窗口，直接把需求输入，就可以生成代码：

点击这个绿色按钮，代码就填入到光标位置了：

这里因为光标前有一个缩进，所以生成的代码块前默认加了一个缩进，自己根据需求调整下位置就可以了。

小结

Cursor的智能编程体验还是不错的，而且使用远程的API对于本地环境要求也不高。但是有个问题是似乎比较难配置本地的Ollama环境，找了一圈也没有找到相关的文档。所以如果是本地已经部署了Ollama环境的，可以优先查看下面章节要介绍的VSCode插件。

VSCode插件Continue

第二个要介绍的工具是VSCode里面的一个智能编程插件Continue。

安装与配置

直接在VSCode的插件商城里面搜Continue：

点击安装，然后就能在左侧显示一个Continue的图标：

可以在对话选项里面选择添加一个Chat Model：

如果配置了Ollama的环境，会显示出本地的相关模型：

运行前可以查看本地Ollama运行情况：

$ ollama ps
NAME    ID    SIZE    PROCESSOR    UNTIL

随便发送一个问题过去：

再次查看：

$ ollama ps
NAME               ID              SIZE     PROCESSOR    UNTIL
deepseek-r1:14b    ea35dfe18182    12 GB    100% GPU     29 minutes from now

这里就是加载Ollama模型对话成功了。然后就会收到回复：

但是这里只是临时会话的配置，真正要做到DeepSeek智能编程，我们要找到Local with Ollama做一些额外的设置：

点击config file，进行配置，默认是这样的：

或者也可以从continue的设置里面找到配置文件的位置：

按照自己本地模型修改下代码：

这里关于Ollama的请求格式，可以参考其官网文档。

关于Continue插件的快捷键使用方法，点击设置按钮右边的三个点的按钮，可以查看：

接下来开始智能编程。

Continue与DeepSeek

我们可以先输入一个注释：

选中注释：

这里会提示你快捷键该怎么用，例如我们使用ctrl+L快捷键进入Chat模式，并告诉它我们需要生成代码：

点击接受：

新的代码就更新进来了。这次我们选中刚才生成的代码，快捷键使用ctrl+I启用编辑模式，然后告诉他我们要修改的内容：

自动生成的函数效果：

再补充一个Chat模式随机字符串生成的函数（要在对话框里面@你所需要修改的文件）：

chat模式下生成的代码块有一个三角形，可以直接apply到你的python文件中：

测试AI生成代码的本地运行：

$ python3 test_chat.py
s!

小结

这里Continue插件使用的完全是本地Ollama环境中的DeepSeek开源蒸馏模型，可以很好的把本地LLM和Embedding模型应用到人工智能编程中。不过这样虽然隐私性较好，但效率和质量也会受限于本地的硬件条件。

总结概要

本文介绍了两种智能编程的方案，一种是使用Cursor结合远程API形式的智能化自动编程，另一种方案是VSCode插件结合本地部署的Ollama模型来进行智能编程。用户可以根据自己的需求来选择一种合适的交互方案，总体来说智能化、自动化的编程已经近在眼前了。

版权声明

本文首发链接为：https://www.cnblogs.com/dechinphy/p/cursor.html

作者ID：DechinPhy

更多原著文章：https://www.cnblogs.com/dechinphy/

请博主喝咖啡：https://www.cnblogs.com/dechinphy/gallery/image/379634.html

参考链接

1. https://www.5dzone.com/posts/visual-studio-code中continue插件连接ollama的配置方法.html
2. https://github.com/continuedev/continue/issues/3752