直达「 通往AGI之路 」飞书知识库 →
首页/问答列表/问答详情

如何安装Cursor

回答

以下是安装 Cursor 的步骤：

  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登录，包括 google、github、163、qq 等邮箱，也可直接接受二维码登录。
  3. 安装中文包插件。
  4. 对于订阅模式：
    • 普通用户注册后，可以免费体验 14 天的 Pro 版本，拥有高级模型的 500 次对话机会，比如 claude3.5-sonnet、gpt-4o。除此之外，可以无限使用 gpt-4o-mini 和 cursor-small 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。

安装和使用前，请自备魔法。

Mac 用户使用 Command+i 唤醒 Composer，输入提示词后开始创建代码结构。关于其他系统的快捷键，可以从 Cursor>Setting>Keyboard Shortcuts 快捷指令清单中查看。

默认情况下它会安装在用户目录，可根据需要迁移目录。

内容由 AI 大模型生成，请仔细甄别（powered by aily）

参考资料

张梦飞：0编程基础入门Cursor极简使用指南

编程共学直播文档，公众号：Equity AI欢迎关注交流1、下载cursor：https://www.cursor.com/2、注册账号，直接拿自己的邮箱登录。google/github/163/qq邮箱，直接接受二维码登录。3、安装中文包插件4、cursor：[【实测有效】3分钟搞定Cursor无限白嫖Claude-3.5和GPT-4o模型的极简方法，写作或编程均可免费使用！](https://mp.weixin.qq.com/s/Bx08oMA8QkFJUfik_4zkFA)需求：做一个贪吃蛇游戏，在网页中玩。5、在设置中Rule for AI配置6、ctrl/cmd+i输入：帮我做一个贪吃蛇游戏，在网页中玩。[heading3]一、清晰表达需求[content]帮我做一个贪吃蛇游戏，这个游戏的规则和逻辑如下：1.游戏界面：游戏在一个矩形的网格上进行，玩家控制一条蛇。2.蛇的移动：蛇会持续移动，玩家可以通过按键控制蛇的移动方向（上、下、左、右）。3.食物：游戏界面上会随机出现食物，蛇需要吃到食物以增长身体。4.增长：每次蛇吃到食物，它的身体就会增加一节。5.死亡条件：撞墙：蛇的头部撞到游戏界面的边界。撞自己：蛇的头部撞到自己的身体。1.得分：吃到食物可以获得分数，分数通常与吃到的食物数量成正比。2.难度递增：随着游戏的进行，蛇的速度可能会逐渐加快，或者食物出现的频率会降低，增加游戏难度。3.游戏结束：当蛇死亡时，游戏结束，玩家可以看到自己的得分。

熊猫 Jay：AI 编程 Cursor 来了，你没理由说不会写代码了

讲解具体案例之前，我们先了解下工具怎么注册和使用的。安装和使用前，请自备魔法！[heading3]一、工具的注册和安装[content]我们先安装下Cursor。进入Cursor官方：cursor.com，点击Download for Free进行下载。点击下载后的安装文件，按照提示一步一步安装即可。接下来我们需要注册账户，才可以使用Cursor。官方支持三种注册方式：GitHub、谷歌账号、普通邮箱地址。测试下来，发现也支持国内邮箱地址。普通用户注册后，可以免费体验14天的Pro版本，拥有高级模型的500次对话机会，比如claude3.5-sonnet、gpt-4o。除此之外，可以无限使用gpt-4o-mini和cursor-small模型。我们来完整了解下它的订阅模式：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。说实话，价格不低，但是有14天的免费体验时间，这给了我们充足的机会来判断是否需要付费。如果每个月能为我们创造远超过20刀的价值，这个付费就值得～大家见仁见智吧。[heading3]二、全局创建代码结构[content]Mac用户使用Command+i唤醒Composer，输入提示词后开始创建代码结构。用浏览器打开index.html文件，我们看下最初的效果。关于其他系统的快捷键，可以从Cursor>Setting>Keyboard Shortcuts快捷指令清单中查看。

第二天 vs code 安装使用

选择一个云电脑名称（名称不能有空格），操作系统选择Windows推荐选择8c16G的版本选择预装的配置等待配置时间[heading3]安装vscode[content]打开浏览器不登录https://code.visualstudio.com/download点击最前面的Windows开始下载安装点确定就可以，接下来同意协议安装路径要注意，不能放在user目录，因为做镜像的时候，容易被删除修改以后完成[heading3]安装node[content]https://nodejs.org/zh-cn下一步选中同意，下一步不用勾选开始安装安装完成[heading4]设置源[content]打开powershell，按win键以后输入power检查（npm config get registry）[heading4]安装pnpm[heading3]安装git[content]https://git-scm.com/downloads开始安装安装完成[heading3]安装cursor[content]https://www.cursor.com/安装默认设置先跳过默认情况下它会安装在用户目录，迁移一下目录[heading2]发布镜像[content]要在关机状态下才能创建WayToAGI编程共学生成分享码23497821

其他人在问
如何使用cursor进行编程
以下是关于如何使用 Cursor 进行编程的相关信息： Cursor 旨在让您极其高效，是使用 AI 进行编码的最佳方式。您可以从代码库中获得最佳答案，参考特定文件或文档，一键使用模型中的代码。 它允许您使用指令编写代码，通过简单的提示就能更新整个类或函数。 Cursor 能通过预测您的下一个编辑，让您轻松完成更改。
2025-04-18
怎么使用cursor
以下是关于如何使用 Cursor 的详细介绍： 1. 访问 Cursor 官方网站：您可以通过 https://www.cursor.com/ 下载 Cursor。 2. 注册账号：使用您的邮箱（如 google、github、163、qq 邮箱）直接登录，也可接受二维码登录。 3. 安装中文包插件。 4. 配置相关设置： 在设置中进行 Rule for AI 配置。 按 ctrl/cmd+i 输入需求，例如“帮我做一个贪吃蛇游戏，在网页中玩”。 清晰表达需求，如详细说明游戏规则和逻辑，包括游戏界面、蛇的移动、食物、增长、死亡条件、得分、难度递增和游戏结束等方面。 5. 使用第三方文档： Cursor 附带一组已爬取、索引的第三方文档，可通过@Docs 符号访问。 若要添加自定义文档，可通过@Docs>Add new doc 实现，粘贴所需文档的 URL 后，Cursor 将索引并学习该文档，您即可将其用作上下文。 在 Cursor Settings>Features>Docs 下可管理已添加的自定义文档，进行编辑、删除或添加新文档的操作。 希望以上内容对您有所帮助。
2025-04-18
对于用cursor来开发，有没有好好用prompt来使cursor变得更加好用
以下是关于如何用 prompt 使 Cursor 变得更好用的相关内容： 在 prompt 方面，Devin 有一个特别有帮助的文档（https://docs.devin.ai/learnaboutdevin/prompting），它会教您什么样的 prompt 在与 Devin 沟通时最有效，比如明确定义成功的标准，如跑通某个测试或访问某个链接能对得上等。将同样的原则应用到 Cursor 中，会发现 Cursor 变得聪明很多，能自主验证任务完成情况并进行迭代。 Cursor 在生成单测方面表现出色。相对 GPT 等工具，Cursor 解决了上下文缺失和难以实现增量更新的问题。它可以向量化整个代码仓库，在生成单测代码时能同时提供目标模块及对应的上下游模块代码，生成结果更精确。例如，使用适当的 Prompt 能返回基于 Vitest 的结果，调整成本较小。 Cursor 支持使用.cursorrules 文件设定项目的系统提示词，针对不同语言可设定不同的 Prompt。@AIChain 花生做了一个 Cursor 插件解决提示语管理问题，可选择不同的.cursorrules 文件，还可从 https://cursor.directory/ 和 https://cursorlist.com/ 寻找提示词。此外，还有一个提示语小技巧，给已有的提示语追加上特定规则，可使模型在搜索资源和思考时默认使用英语，回复转换成中文，或更灵活地根据提问语言进行回复。
2025-04-14
怎么使用cursor
以下是关于如何使用 Cursor 的详细介绍： 官方介绍： Cursor 是一款旨在让您极其高效的 AI 代码编辑工具，是使用 AI 进行编码的最佳方式。 您可以通过以下链接查看其实际操作： 它能够读懂您的数据库，从您的代码库中获得最佳答案，或参考特定文件或文档，并且一键使用模型中的代码。您还可以观看相关视频了解： 通过预测您的下一个编辑，让您轻松完成更改。您可以观看 进一步了解。 关于 Docs： Cursor 附带一组第三方文档，已爬取、索引并准备好用作上下文。您可以使用@Docs 符号访问它们。 如果要对尚未提供的自定义文档进行爬网和索引，可以通过@Docs>Add new doc 来实现。粘贴所需文档的 URL 后，将显示以下模式。然后 Cursor 将索引并学习文档，您将能够像任何其他文档一样将其用作上下文。 在 Cursor Settings>Features>Docs 下，您可以管理已添加的文档，包括编辑、删除或添加新文档。 0 编程基础入门极简使用指南： 1. 下载 cursor：https://www.cursor.com/ 2. 注册账号，直接拿自己的邮箱登录，如 google/github/163/qq 邮箱，直接接受二维码登录。 3. 安装中文包插件。 4. 参考相关教程： 5. 在设置中 Rule for AI 配置。 6. 按 ctrl/cmd+i 输入需求，例如：帮我做一个贪吃蛇游戏，在网页中玩。并清晰表达需求，包括游戏界面、蛇的移动、食物、增长、死亡条件、得分、难度递增和游戏结束等规则。
2025-04-13
运营同学怎么使用cursor
运营同学使用 Cursor 可以参考以下内容： 1. 检查使用情况：可以在页面上检查，也可在 Cursor 应用程序中的 Cursor Settings>General>Account 下，专业用户按“Manage Subscription”，商业用户按“Manage”。游标使用情况会根据订阅开始日期每月重置一次。 2. 入门步骤： 下载 Cursor：https://www.cursor.com/ 注册账号，可用邮箱如 google/github/163/qq 邮箱，直接接受二维码登录。 安装中文包插件 参考相关链接： 在设置中 Rule for AI 配置，按 ctrl/cmd+i 输入需求。 3. 例如做一个贪吃蛇游戏在网页中玩的需求，要清晰表达需求，包括游戏界面、蛇的移动、食物、增长、死亡条件、得分、难度递增和游戏结束等方面的规则和逻辑。 4. Windows 系统用户在 Cursor 中配置时一定记得要用"cmd","/c"。输入相关提示词可获得执行结果和提取结果。但请注意请勿恶意爬取网页信息。
2025-04-11
有没有连接cursor和firebase的MCP
以下是关于连接 Cursor 和 Firebase 的 MCP 的相关内容： 1. 搭建本地 MCP： 明确说明需要实现的功能。 从核心功能开始，跑通之后再叠加额外功能。 Claude 思考后写下代码，在命令行 cmd 里运行服务器 python 文件，转到项目文件目录下运行。 将服务器接入到 Cursor 里，打开 Cursor 右上角设置/MCP，点击添加，配置文件 mcp.json，输入代码以安装服务器或以开发者模式安装，配置好后按 ctrl + S 保存。 回到设置界面，查看是否连接成功，未成功可点击刷新。 提问测试是否成功调用 MCP 工具。 2. MCP 前置准备工作（保姆级教程）： 配置 MCP 客户端软件任选一个客户端软件配置即可，大致分为四步： 填入大模型 API 密钥。 找到 MCP 配置界面。 填入 MCP Server 对应的 json 脚本。 使用 MCP 。 配置 Cherry Studio（推荐）：使用 2025 年 4 月发布的 1.1.17 版本，配置大模型 API，填入之前准备好的 AiHubMix 的 API 密钥，配置 MCP 。 配置 Cursor（推荐）：若 Cursor Pro 在免费试用期，配置大模型 API 这一步可以不做；若不在免费试用期，可氪金或填入之前准备好的 AiHubMix 的 API 密钥，配置 MCP Server，填入 MCP Server 的 json 并保存，回到 Cursor 的 MCP 配置页面，等待几秒钟，多点几次蓝色框里的按钮，直到绿灯亮起，并显示出所有 MCP 工具，使用 MCP 时 Ctrl + Shift + L 新建对话，将模式设置为 Agent 。 配置 Claude Desktop：用文本编辑器打开 claude_desktop_config.json 文件，填入 MCP Server 对应的 json 文件，保存，重启 Claude Desktop 并查看 MCP Server 连接状态。 3. 从 0 开始开发第一个 MCP 服务： Cursor 和 Windsurf 不断更新，MCP 开发教程也在进化。 适合想快速入门 MCP、对 AI 开发感兴趣但没编程基础、不想写代码但想做开发的人群。 预计动手时间仅需 15 分钟。 可以开发实现加法运算等功能的 MCP Server，通过 MCP 让 AI 使用查询实时天气、联网搜索最新信息、调用私人数据库等强大工具，还能分享提示词。
2025-04-10
trae 推荐安装那个版本的 vscode插件
在 Trae 中安装 VS Code 插件可以通过以下方式： 1. 从 Trae 的插件市场安装： 在左侧导航栏中，点击插件市场图标，界面左侧显示插件市场面板。 搜索您想要的插件并在未安装列表中将其选中，界面上显示该插件的详情窗口，展示该插件的详细说明、变更日志等信息。 点击安装，Trae 开始安装该插件。安装完成后，该插件会出现在已安装列表中。 2. 从 VS Code 的插件市场安装： 前往。 搜索您想要的插件，例如：Pylance。 在搜索结果中，点击您所需的插件，您会前往该插件的详情页。 在详情页中，点击 Version History。 结合插件页的 URL 和 Version History 中的信息，提取出以下信息（以 Pylance 为例）： itemName：URL Query 中的 itemName 字段，如截图中的 mspython.vscodepylance，并将小数点（.）前后的内容分成以下两个字段： fieldA：mspython fieldB：vscodepylance version：如截图中的 2025.1.102 使用提取出来的 3 个字段的值替换下方 URL 中的同名字段。 在浏览器中输入修改后的 URL，然后按下回车键，浏览器开始下载该插件。 下载完成后，返回 Trae 并打开插件市场。 将下载的.vsix 文件拖拽至插件市场面板中，Trae 开始自动安装该插件。安装完成后，该插件会出现在已安装列表中。 此外，如果 VS Code 插件市场中某个版本的插件依赖了新版 VS Code 中的某些接口，则可能会导致该插件与 Trae 不兼容。您可以查看该插件的 Version History，然后下载该插件的历史版本。 管理插件还包括禁用插件和卸载插件： 1. 禁用插件： 在 Trae 中，打开插件市场。 在已安装列表中，找到需禁用的插件。 鼠标悬浮至列表中的插件，然后点击设置>禁用。或点击该插件以打开其详情窗口，然后点击禁用。 2. 卸载插件： 在 Trae 中，打开插件市场。 在已安装列表中，找到需卸载的插件。 鼠标悬浮至该插件，然后点击卸载。或点击该插件以打开其详情窗口，然后点击卸载。
2025-04-19
comfyui如何本地安装
以下是在本地安装 ComfyUI 的详细步骤： 安装方式有两种，分别是安装到本地和安装到云端。本部分主要介绍本地安装方法。 本地安装方法： 1. 命令行安装： 这是普适性最强的方法，安装后二次遇到问题的概率相对较低，但对于不熟悉命令行以及代码的用户来说，可能会有一定的门槛。 ComfyUI 的源码地址在：https://github.com/comfyanonymous/ComfyUI ，安装方法写在了 Readme 中。您也可以按照 Readme 文档进行操作。 如果会 Git 请在 Terminal 运行以下代码： 如果不会用 Git，推荐使用 Github 的客户端（https://desktop.github.com/）拉代码。 下载并安装好 Github Desktop 后，打开该应用。 然后打开 ComfyUI 的 Github 页面（https://github.com/comfyanonymous/ComfyUI），点击右上角的绿色按钮，并点击菜单里的「Open with GitHub Desktop」，此时浏览器会弹出是否要打开 GitHub Desktop，点击「是」。 GitHub Desktop 会让您选择一个保存位置，按需调整，然后点击确定。看到下方特定界面，意味着完成了代码同步。 2. 安装包安装： 这种方法安装比较简单，下载就能用。 ComfyUI 的官方安装包：目前仅支持 Windows 系统，且显卡必须是 Nivida。下载地址是：https://github.com/comfyanonymous/ComfyUI/releases ，只需下载最新的版本，解压就能使用。 安装完成后： 1. 节点存放目录：comfyUI 的节点包括后面安装的拓展节点都存放在本目录下：D:\\COMFYUI\\ComfyUI_windows_portable\\ComfyUI\\custom_nodes 2. 模型存放目录： 大模型：D:\\COMFYUI\\ComfyUI_windows_portable\\ComfyUI\\models\\checkpoints Lora：D:\\COMFYUI\\ComfyUI_windows_portable\\ComfyUI\\models\\loras Vae：D:\\COMFYUI\\ComfyUI_windows_portable\\ComfyUI\\models\\vae 3. 模型共用：已经安装了 SDWebUI 的同学可以通过修改文件路径和 WebUI 共用一套模型即可，这样就不用重复下载模型了。找到您已经安装好的 ComfyUI 目录文件下的 extra_model_paths.yaml.example 文件，将后缀.example 删除，然后右键用记事本打开。 希望以上内容对您有所帮助。
2025-04-10
python环境安装
以下是 Python 环境安装的步骤： 1. 点击电脑“系统”，直接输入“cmd”，点击回车，打开命令窗口。 2. 在命令窗口中，粘贴入以下代码，确认是否有 Python 和 pip。 3. 两步命令输入完，核对一下： 如果有的话，会分别显示出版本号。那么可以跳过“安装环境这一步，直接到“二、部署项目”。 如果没有的话，需要进行安装。 4. 安装 Python： 对于 Windows 系统，可以点击以下链接下载安装包： （有小伙伴说下载不了，可去公众号【Equity AI】回复“HOOK”获取下载地址：https://www.wenshushu.cn/f/ec5s5x1xo3c） 对于 Mac 系统，可以点击以下链接下载安装包： 5. 安装注意： 安装时务必勾选"Add Python to PATH"选项。 建议使用默认安装路径。 6. 安装完成后，关闭窗口，再次运行之前的两行命令确认是否安装成功。
2025-04-08
学习python为什么要安装pandas，juptyer
学习 Python 安装 pandas 和 Jupyter 的原因如下： 数据处理基础：pandas 是 Python 的核心数据分析支持库，提供了快速、灵活、明确的数据结构，旨在简单、直观地处理关系型、标记型数据。在数据处理中，如读取数据（pd.read_csv）等操作都依赖于 pandas 库。 开发环境：Jupyter Notebook 是一种交互式的编程环境，非常适合进行数据分析和探索性编程。它可以让您逐段运行代码，方便查看中间结果，并且能够将代码、文本和图像等内容整合在一个文档中，有助于更好地理解和展示数据分析的过程和结果。代码也适合在其他 IDE（如 PyCharm、VS Code）中运行。 在一些实践项目中，如基于泰坦尼克号数据集绘制堆叠柱状图及搭建预测模型、用 Kaggle 的天气数据集绘制气温趋势折线图与月降雨天数柱状组合图、鸢尾花数据多维分布探索与交互可视化实践等，都需要 Python 基础与环境配置，包括通过 pip 安装 pandas 库，以及在 Jupyter Notebook 或其他 IDE 中运行代码。
2025-04-08
trae如何安装
以下是 Trae 的安装步骤： 1. 由于 Trae AI 官网部署在海外，且其本身需要使用海外的大模型，所以需要通过 VPN 等方式科学上网。 2. 在官网（https://www.trae.ai/download）直接点击下载，Trae 会自动识别您的电脑芯片。 3. 下载完成后，如果是 Mac 系统，将左侧的 Trae 应用拖动到右侧的文件夹内；如果是 Windows 系统，双击 Trae 图标，即可完成安装。 4. 安装完成后，点击图标启动，进行以下简单设置： 选择主题背景和默认语言，可选择中文。 对于提供的 Cursor、VS Code 等其他 AI 编程工具的配置和插件迁移，如果是第一次使用类似工具，可直接点“Skip”选项。 对于不理解意思的设置，直接点“Skip”选项。 5. 选择合适的登录方式，登录方式包括 Google 账号登录、Github 账号登录、邮箱登录。如果没有账号，可新注册一个账号。推荐有余力的用户访问 Github 官网（https://github.com/）注册。 注意：Trae 仅在部分地区可用，可能需要开启科学上网。登录完之后，若出现“App Unavailable”提示，可能是所在地区不可用，此时需要开启科学上网。网页登录成功之后可以把科学上网关掉。
2025-04-08
linux下安装 anythingLLM
以下是在 Linux 下安装 AnythingLLM 的相关指导： 1. 安装地址：https://useanything.com/download 。 2. 安装完成后会进入配置页面，主要分为三步： 第一步：选择大模型。 第二步：选择文本嵌入模型。 第三步：选择向量数据库。 3. AnythingLLM 中有 Workspace 的概念，可以创建自己独有的 Workspace 与其他项目数据进行隔离。 首先创建一个工作空间。 上传文档并且在工作空间中进行文本嵌入。 选择对话模式，提供了 Chat 模式（大模型会根据自己的训练数据和上传的文档数据综合给出答案）和 Query 模式（大模型仅仅会依靠文档中的数据给出答案）。 4. 完成上述配置后，即可与大模型进行对话。 此外，在 GitHubDaily 开源项目列表 2023 年复盘的 AIGC 部分中，也有关于 AnythingLLM 的介绍： 是一个可打造成企业内部知识库的私人专属 GPT！可以将任何文档、资源或内容转换为大语言模型（LLM）知识库，使得在对话过程中可引用到里面的内容。 本文的思路来源于视频号博主黄益贺，作者按照他的视频进行了实操，并附加了一些关于 RAG 的额外知识。
2025-03-27