還在為每個月20美元的Cursor訂閱費發(fā)愁嗎？還在擔心代碼被上傳到國外服務器？今天給大家介紹一個既省錢又安全的神器組合 - Cline+DeepSeek V3。
作為一名經(jīng)常和AI工具打交道的開發(fā)者,我最近被這個組合深深圈粉了。
不妨跟著我一起來體驗下它的魅力。
說實話,剛開始聽說DeepSeek V3的時候,我是持觀望態(tài)度的。畢竟市面上Claude、OpenAI這些大模型已經(jīng)很強了。但實際體驗后,真的被香到了！怎么在Cursor中使用最強開源模型DeepSeek-V3?百萬 tokens 只要1毛!
這家伙不僅懂算法,寫代碼也是一把好手。比如前幾天我拿它和Claude 3.5 做了個簡單對比,用同樣的提示詞生成一段數(shù)據(jù)處理代碼。
DeepSeek/V3在代碼任務完成率上拿到了40%的好成績,格式使用準確率更是高達90%。
我還用 Deepseek 做了一個瀏覽器插件，響應速度和準確率非常之高。用 Curor和 Deepseek 30分鐘寫了一個 Chrome 瀏覽器智能 AI文摘工具
雖然在某些場景下還比不上OpenAI的o1模型,但考慮到價格優(yōu)勢(我們待會細說),這個差距完全可以接受。
說到Cline,它就像是給VSCode裝上了一個智能小助手。不用切換編輯器,直接在VSCode里就能和AI對話、生成代碼、自動修復bug,簡直不要太爽！
不過要用好這個組合,配置很關鍵。我來手把手教大家:
首先要在VSCode里安裝Cline插件:
或者打開VSCode,按Ctrl+P調(diào)出命令面板,輸入:
ext install saoudrizwan.claude-dev裝好后還需要一些配置。點擊VSCode左側(cè)的Cline圖標(長得像個機器人的東東),在設置頁面中:
// 關鍵配置項
{
'API Provider': 'OpenAI Compatible', // 選擇OpenAI兼容模式
'Base URL': 'https://api.deepseek.com', // DeepSeek的API地址
'API Key': 'your_api_key_here', // 你的DeepSeek API密鑰
'Model ID': 'deepseek-chat' // 使用的模型
}找到對應的API Provider: 一定記得是OpenAl Compatible 不是吧OpenAI! 別看錯了!
對了,你可以在下方自定義提示詞，比如如果想讓AI用中文回答,可以加上'請使用中文回答'。
光說不練假把式,我們來看個具體案例。前幾天我需要寫個Python腳本,用來批量處理Excel文件并生成數(shù)據(jù)報表。以前這種任務至少要折騰半天,但用了這個組合后輕松很多。
我直接在VSCode里向AI描述需求:
# 需要一個腳本實現(xiàn)以下功能:
# 1. 讀取指定文件夾下所有Excel文件
# 2. 提取每個文件的銷售數(shù)據(jù),計算月度統(tǒng)計
# 3. 生成匯總報表并可視化?? 把能勾選的都給勾選上:不然沒有編輯能力!
cline和 cursor 一樣自動執(zhí)行工作流:
并在本地完成代碼的編寫:
DeepSeek V3給出的完整方案(部分代碼如下):
import os
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
def process_excel_files(folder_path):
'''
處理指定文件夾下的所有Excel文件
'''
# 獲取所有Excel文件
excel_files = [f for f in os.listdir(folder_path) if f.endswith('.xlsx')]
if not excel_files:
print('未找到Excel文件')
return
# 初始化數(shù)據(jù)存儲
all_data = []
# 處理每個文件
for file in excel_files:
file_path = os.path.join(folder_path, file)
try:
# TODO: 根據(jù)實際數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)讀取數(shù)據(jù)
df = pd.read_excel(file_path)
# TODO: 處理數(shù)據(jù)并添加到all_data
all_data.append(df)
except Exception as e:
print(f'處理文件 {file} 時出錯: {str(e)}')
if all_data:
# 合并所有數(shù)據(jù)
combined_df = pd.concat(all_data)
# TODO: 根據(jù)實際需求進行月度統(tǒng)計
# monthly_stats = combined_df.groupby('Month').sum()
# TODO: 生成可視化圖表
# plt.figure(figsize=(10, 6))
# monthly_stats.plot(kind='bar')
# plt.title('月度銷售統(tǒng)計')
# plt.xlabel('月份')
# plt.ylabel('銷售額')
# plt.show()
# TODO: 生成匯總報表
# report_path = os.path.join(folder_path, 'sales_report.xlsx')
# monthly_stats.to_excel(report_path)
# print(f'報表已生成: {report_path}')
if __name__ == '__main__':
# TODO: 請?zhí)峁〦xcel文件夾路徑
folder_path = 'path/to/excel/files'
process_excel_files(folder_path)整個過程相當絲滑,Cline幫我自動創(chuàng)建了文件并安裝了所需的依賴包。甚至以前要手動pip install的步驟,它都幫我搞定了。而且當我想調(diào)整圖表樣式時,只要在對話框里說明需求,它就能智能地修改代碼。
別以為它只會寫Python,前端開發(fā)也是把好手。比如最近在做一個仿小紅書的Vue項目,需要一個1:1還原。我只需要向它描述界面需求:
// 描述界面需求
- 頁面標題: '小紅書瀑布流'
- 頁面結(jié)構(gòu): 小紅書瀑布流展示圖文形式
- 功能展示: 支持下拉刷新 它立馬就給出了一個完整的Vue組件,包含了所有所需功能。最神奇的是,它不光生成代碼,還會自動處理組件之間的關系,幫我解決可能出現(xiàn)的沖突。
說到最爽的部分 - 成本。我算了下,用這套組合每天高強度coding 8小時,一個月下來API調(diào)用費用也就20來塊錢。而且服務器在國內(nèi),速度賊快,不用擔心科學網(wǎng)絡問題。
當然,它也有一些小缺點。比如在處理圖片相關的任務時還不夠智能,有時候需要配合其他工具。但瑕不掩瑜,對于大多數(shù)開發(fā)場景來說,這個組合已經(jīng)足夠好用了。
其實選擇開發(fā)工具就像談戀愛,重要的是找到適合自己的。
如果你也在尋找一個經(jīng)濟實惠、性能可靠的AI編程助手,不妨試試這個組合。
畢竟省下的那20美元,夠請自己喝好多杯奶茶了
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