摘要：说实话,刚开始听说DeepSeek V3的时候,我是持观望态度的。毕竟市面上Claude、OpenAI这些大模型已经很强了。但实际体验后,真的被香到了！怎么在Cursor中使用最强开源模型DeepSeek-V3?百万 tokens 只要1毛!
还在为每个月20美元的cursor订阅费发愁吗？还在担心代码被上传到国外服务器？今天给大家介绍一个既省钱又安全的神器组合 - Cline+DeepSeek V3。
作为一名经常和AI工具打交道的开发者,我最近被这个组合深深圈粉了。
不妨跟着我一起来体验下它的魅力。
说实话,刚开始听说DeepSeek V3的时候,我是持观望态度的。毕竟市面上Claude、OpenAI这些大模型已经很强了。但实际体验后,真的被香到了！怎么在Cursor中使用最强开源模型DeepSeek-V3?百万 tokens 只要1毛!
这家伙不仅懂算法,写代码也是一把好手。比如前几天我拿它和Claude 3.5 做了个简单对比,用同样的提示词生成一段数据处理代码。
DeepSeek/V3在代码任务完成率上拿到了40%的好成绩,格式使用准确率更是高达90%。
我还用 Deepseek 做了一个浏览器插件，响应速度和准确率非常之高。用 Curor和 Deepseek 30分钟写了一个 Chrome 浏览器智能 AI文摘工具
虽然在某些场景下还比不上OpenAI的o1模型,但考虑到价格优势(我们待会细说),这个差距完全可以接受。
说到Cline,它就像是给VSCode装上了一个智能小助手。不用切换编辑器,直接在VSCode里就能和AI对话、生成代码、自动修复bug,简直不要太爽！
不过要用好这个组合,配置很关键。我来手把手教大家:
首先要在VSCode里安装Cline插件:
或者打开VSCode,按Ctrl+P调出命令面板,输入:
ext install saoudrizwan.claude-dev装好后还需要一些配置。点击VSCode左侧的Cline图标(长得像个机器人的东东),在设置页面中:
找到对应的API Provider: 一定记得是OpenAl Compatible 不是吧OpenAI! 别看错了!
对了,你可以在下方自定义提示词，比如如果想让AI用中文回答,可以加上"请使用中文回答"。
光说不练假把式,我们来看个具体案例。前几天我需要写个Python脚本,用来批量处理Excel文件并生成数据报表。以前这种任务至少要折腾半天,但用了这个组合后轻松很多。
我直接在VSCode里向AI描述需求:
# 需要一个脚本实现以下功能:# 1. 读取指定文件夹下所有Excel文件# 2. 提取每个文件的销售数据,计算月度统计# 3. 生成汇总报表并可视化⚠️ 把能勾选的都给勾选上:不然没有编辑能力!
cline和 cursor 一样自动执行工作流:
并在本地完成代码的编写:
DeepSeek V3给出的完整方案(部分代码如下):
import osimport pandas as pdimport matplotlib.pyplot as pltdef process_excel_files(folder_path): """ 处理指定文件夹下的所有Excel文件 """ # 获取所有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 # 初始化数据存储 all_data = # 处理每个文件 for file in excel_files: file_path = os.path.join(folder_path, file) try: # TODO: 根据实际数据结构读取数据 df = pd.read_excel(file_path) # TODO: 处理数据并添加到all_data all_data.append(df) except Exception as e: print(f"处理文件 {file} 时出错: {str(e)}") if all_data: # 合并所有数据 combined_df = pd.concat(all_data) # TODO: 根据实际需求进行月度统计 # monthly_stats = combined_df.groupby('Month').sum # TODO: 生成可视化图表 # plt.figure(figsize=(10, 6)) # monthly_stats.plot(kind='bar') # plt.title('月度销售统计') # plt.xlabel('月份') # plt.ylabel('销售额') # plt.show # TODO: 生成汇总报表 # report_path = os.path.join(folder_path, 'sales_report.xlsx') # monthly_stats.to_excel(report_path) # print(f"报表已生成: {report_path}")if __name__ == "__main__": # TODO: 请提供Excel文件夹路径 folder_path = "path/to/excel/files" process_excel_files(folder_path)整个过程相当丝滑,Cline帮我自动创建了文件并安装了所需的依赖包。甚至以前要手动pip install的步骤,它都帮我搞定了。而且当我想调整图表样式时,只要在对话框里说明需求,它就能智能地修改代码。
别以为它只会写Python,前端开发也是把好手。比如最近在做一个仿小红书的Vue项目,需要一个1:1还原。我只需要向它描述界面需求:
// 描述界面需求- 页面标题: "小红书瀑布流"- 页面结构: 小红书瀑布流展示图文形式- 功能展示: 支持下拉刷新它立马就给出了一个完整的Vue组件,包含了所有所需功能。最神奇的是,它不光生成代码,还会自动处理组件之间的关系,帮我解决可能出现的冲突。
开发成本大降80%说到最爽的部分 - 成本。我算了下,用这套组合每天高强度coding 8小时,一个月下来API调用费用也就20来块钱。而且服务器在国内,速度贼快,不用担心科学网络问题。
当然,它也有一些小缺点。比如在处理图片相关的任务时还不够智能,有时候需要配合其他工具。但瑕不掩瑜,对于大多数开发场景来说,这个组合已经足够好用了。
其实选择开发工具就像谈恋爱,重要的是找到适合自己的。
如果你也在寻找一个经济实惠、性能可靠的AI编程助手,不妨试试这个组合。
毕竟省下的那20美元,够请自己喝好多杯奶茶了
想要自己尝试的同学,可以通过以下链接获取相关资源:
Cline插件: https://marketplace.visualstudio.com/items?itemName=saoudrizwan.claude-devDeepSeek官网: https://www.deepseek.com/Cline项目主页: https://github.com/cline/cline本文，完。觉得本篇文章不错的，记得随手点个赞、收藏和转发三连，感谢感谢~如果想第一时间收到推送，请记得关注我们⭐~
来源：AIGC研究社