再见Cursor! Cline+DeepSeek-V3 双雄组合引爆AI编程| 最强配置方案+代码实例

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。

初识DeepSeek V3：一匹黑马的崛起

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。

Cline：让VSCode秒变AI编程助手

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:

/ 关键配置项

{

  "API Provider": "OpenAI Compatible", // 选择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密钥

  "Model ID": "deepseek-chat" // 使用的模型

}

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"。

真实案例分享：Python自动化脚本开发

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 os

import pandas as pd

import matplotlib.pyplot as plt

def 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。

前端开发也不在话下

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。

写在最后

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-dev
• DeepSeek官网: https://www.deepseek.com/
• Cline项目主页: https://github.com/cline/cline

文章来自于“字节笔记本”，作者“songyatech”。