PyTorch量化壓縮API：優化深度學習模型的關鍵技術
根據域名自動分組瀏覽器 Tab：
功能包含：用戶管理、卡密管理、卡密統計
相對于其他工具，Cursor 有這些更好用的功能：
當然，我覺得最好用的還是 Composer。
我們使用其他工具時，需要通過聊天得到一段一段的新功能代碼，然后分別創建文件，粘貼代碼。
雖然一個一個確認讓人更放心，但是功能復雜的情況下涉及文件過多，就會耗時耗力。
Composer 它可以幫助我們快速地、有序地創建多個文件，以滿足我們的要求，效率將大大提升。
詳情請查看:Cursor vs GitHub Copilot、通義靈碼，誰才是真正的王者
講解具體案例之前，我們先了解下工具怎么注冊和使用的。
安裝和使用前，請自備 魔法 ！
教程包含：
詳情請查看:有了 Cursor 后，真沒理由說不會寫代碼了
適用人群：沒有編程基礎的小伙伴
備注：案例比較簡單，大家仔細閱讀 AI 回答的結果即可。
去年 9 月，我用 ChatGPT 編寫過自己的第一個 Chrome 插件：任何人都可以利用ChatGPT開發自己的谷歌插件
我們來將 ChatGPT 和 今天的 Cursor 做個對比。
當時做了兩個案例，第一個：分割圖片為四等份。 第二個：自動分組瀏覽器 Tab。
主要為了快速分割 Midjourney 生成的圖片四等份。
當時和 ChatGPT 對話，加上創建文件和部署插件，前前后后花了 15 分鐘左右吧，我們來看看 Cursor 的能力。
使用 Cursor 編寫代碼，加上部署和演示，總共也就一分鐘多一點，速度非常快。
Cursor 提示詞：
請你幫我開發一個谷歌插件，用于將用戶上傳的圖片，平均切分為4張圖片，并自動下載到本地電腦上。注意使用 manifest v3 版本開發, 注意按鈕中文編碼的問題。主要為了解決以下痛點：
這個案例讓我感觸頗深。
去年 9 月做這個案例時，我與 AI 對話、調試、糾錯、部署，花了 2 個多小時。
而這次，用 Cursor 不到五分鐘就搞定了，沒有做任何糾錯，效率提高了二十多倍。
我突然想到：一年前， 2 個多小時，我是怎么忍得下來的。
AI 的進步，用一句話來形容：“AI 一天，人間一年”。
Cursor 提示詞：
# 角色:
你是一位資深程序員，能夠熟練開發google瀏覽器插件。
# 目的:
我需要開發一個插件，用于將google瀏覽器的tab自動分組, 根據配置的域名自動分組。通過插件,如果用戶打開過多的瀏覽器tab, 這樣看著會比較混亂. 自動分組后, 會顯得更加整潔和干凈.
# 功能：
1. 點擊插件, 可以輸出需要設置的域名, 分組名稱, 和分組的顏色, 顏色有(Blue、Red、Grey、Yellow、Green)
2. 點擊保存后, 頁面消失,顯示“保存成功”
3. 當在瀏覽器打開對應域名的鏈接, 后臺將自動根據分組名稱,和顏色, 進行分組.
- 若打開新鏈接時,沒有分組,則創建分組
- 若打開新鏈接時,已經存在相同域名的分組, 則自動合并
# 注意:
1. 注意使用 manifest v3 版本開發。
2. 注意中文編碼的問題。除了前面兩個插件，前幾天過中秋，我趁著假期開發了一套“漢語新解”谷歌插件。
其中，90%的代碼都是通過 Cursor 完成的。
開發思路很簡單，我把開發思路和使用方式都寫在這篇文章里了：免費還超快，我用 Cursor 做的“漢語新解”插件開源了
此外，我開源了代碼，還將這款插件上架到了谷歌商店，大家如果感興趣，可以試一試。
開源代碼地址：https://github.com/jaylpp/chinese-insight，有幫助的話，記得 Star 一下，謝謝。
適用人群：沒有編程基礎，但足夠耐心的小伙伴
備注：需求相對于 初階案例 更復雜一些，如果沒有編程基礎，則需要足夠的耐心，有編程思維會更好。建議按照文章推薦的方法論操作。
最近一直在研究智能體怎么變現的問題，除了做教程，將智能體作為產品出售是個不錯的選擇。
玩過智能體的小伙伴都清楚，無論是國內還是國外，大多數智能體平臺都存在著一些問題：
面對這些問題，排除一些為愛發電的大佬，很多普通人結合多年的行業方法論，個人精心鉆研和打磨出來的智能體，他們基本上不可能免費開放出來。
那么優秀的智能體就會很難被市場所發現。其實，最重要的問題就是：如何商業化？
除了背負著巨大的風險設計一整套商業化產品之外，我們怎么樣找到一個最小化的商業模式。
我覺得最簡單的模式就是卡密驗證的方式了 — 用戶輸入卡密來使用智能體，或者是核心插件。
接下來我們利用最近大火的 Cursor 做一套卡密系統。
用戶故事是什么呢？
用戶故事的目的在于確保開發團隊能夠理解用戶需求，并從用戶角度設計和開發功能。
其常規模板為：“作為[角色]，我希望[活動]，以便[理由]。”
為何在這一步需要寫用戶故事呢？
主要有三點作用：
接下來，我來演示下如何在 Cursor 里生成 MVP 的用戶故事（用其他 AI 功能生成也可以）。
1、點擊 Cursor 后，選擇提前創建的一個文件夾。
2、創建需求文檔，輸入簡短的需求描述，讓 AI 幫助我們生成用戶故事。
可以看到 Cursor 為我們生成了用戶故事，我們按照實際情況接受并修改即可。
1、輸入?command + i?喚起?composer，基于用戶故事，生成代碼結構，點擊回車。建議使用?claude-3.5-sonnet, 目前代碼生成能力最強的模型。
2、自動生成代碼后，只有點擊 Accept all 才會生效。
建議最好閱讀一下 AI 的輸出結果，看看它是否理解清楚了我們的意圖，再點擊接受，避免頻繁修改。
仔細閱讀后，發現漏掉了一些文件。
3、讓 AI 自行檢查并補充遺漏的文件。
補充文件完成，點擊?Accept all。
根據 AI 的回答，我們發現只生成了后端 API，缺少前端界面，我們要求 AI 補充頁面。
向下滑動，根據 AI 回答的測試方式執行命令即可。
這里第一步提到需確保后端服務器正在運行。然后，我們根據上一步 AI 的回復去啟動后端服務。
出錯了，別著急。記得規范糾錯時的提問方式，然后告訴 AI 即可。
提問方式：在【xxxx】位置，做了【xxxx】動作，出現了【xxxx】錯誤，預期是【xxxx】
主要是因為 Python 使用的依賴包存在沖突導致的。我們不需要深究，按照 AI 的回復一步一步執行。
當出現下圖中的標記時，則代表運行成功了。
接下來我們右擊選擇?New Terminal?創建一個命令行去啟動前端服務。
使用 cd 命令，進入 frontend 目錄。再運行啟動命令。
cd 命名的介紹，可以進入 六、加餐 章節查看。
打開瀏覽器，訪問對應的 URL。終于等到你，我的卡密管理系統。
emmmmm……有點簡陋，不過沒關系。我們先簡單驗證下功能，后面再考慮優化。
輸入 AI 提供的賬號密碼，進入維護界面。
我們先調試下“新增卡密”。調試前，記得在瀏覽器打開 F12，進入瀏覽器控制臺。
如果無法進入，可以自行搜索下如何進入對應的瀏覽器控制臺。
發現不少問題：
我們逐個要求 AI 進行修復。
接受代碼后，程序會自動重啟，我們刷新下頁面，發現第一個問題已經解決。
這一步的優化已經完成，雖然還存在瑕疵，但是不必糾結，先完成再完美。
接下來去修復生成卡密的問題。
這一步修復成功。
接下來測試下?編輯卡密，發現沒有效果，測試時控制臺出錯了。
我們可以按照同樣的思路修復其他問題。
修復成功。
還存在不少問題，比如表格的顯示內容、統計信息的正確性以及頁面美觀度等。
我就不重復演示啦，大家可自行發揮～
在這里，我優化了統計信息的內容，還增加了一張餅狀圖來展示數據。
此外，我簡單測試了其他功能，發現一切就緒后，再優化 UI。
如果第一次優化后的結果不滿意的話，可以繼續要求優化。最終效果如下：
當然，有很多地方值得優化，比如頁面的美觀度和卡密的復雜度等都需要進一步改進。
對了，卡密生成后如何使用也需要我們規劃一下。
可以請 Cursor 告訴我們如何將卡密接入接口中，并為我們設計一套方案。大家可以自行嘗試一下。
最后，為了確保功能的準確性，我們可以請 AI 幫忙設計一套測試用例。
進入文檔后，Mac 用戶可以通過?Command + K?喚醒 AI，讓它根據用戶故事為我們生成測試用例。
我們需要逐個驗證每個測試用例，檢查功能是否遺漏、是否存在 Bug。
最終，你擁有了自己的第一個卡密系統。
是不是很有成就感～
在【xxxx】位置，做了【xxxx】動作，出現了【xxxx】錯誤，預期是【xxxx】
比如：我在編輯卡密頁面修改了積分后點擊保存，瀏覽器控制臺出現了錯誤”””xxxxxxx”””，我期望保存成功，且表格自動刷新。
學會向 AI 提供線索非常重要，這直接影響我們能否快速修復問題。
大家在 Cursor 中可能會遇到切換到某個文件夾下執行命名的情況。
我們可以使用 Cursor 的菜單 Open in intergrated Terminal 直接切換到對應目錄：
除此之外，更方便的肯定是 cd 命令啦。
請允許我偷個懶，畢竟 Kimi 解釋的更加全面，不了解該命令的小伙伴可以看下。
過去，我們在微信機器人教程 0 基礎如何打造你的微信機器人？：0 基礎如何打造你的微信機器人？
這篇文章介紹過怎么在 linux 環境安裝 Python，以及什么是 Python 虛擬環境。
Python 的虛擬環境是一個獨立的 Python 運行空間，用于隔離不同項目的依賴庫，避免與系統的 python 版本形成沖突。
關于 Python，這個教程無論是在安裝方面，還是在編程基礎方面，都對每個知識點進行了通俗易懂的講解，非常適合沒有基礎的新手。
強烈推薦大家在 AI 時代掌握一門編程語言，首選無疑是 Python。
推薦教程地址：https://www.bilibili.com/video/BV1944y1x7SW/?spm_id_from=333.999.0.0&vd_source=e998bb2b9b446572cd19539682ad9dd4
分享個 Cursor 提示詞網站：https://cursor.directory/
網站里有大量網友實踐后上傳的提示詞，可供我們學習和參考。
親身體驗后，不得不承認 Cursor 確實稱得上當前最強 AI 編程工具。
但, 誰能想到，在與科技巨頭的激烈競爭中脫穎而出的 Cursor，竟是一支僅有 12 人的小團隊?
翻閱他們的博客，我們能感受到他們雄心勃勃的愿景:打造一款讓編程更輕松、愉悅、有趣的工具，助力全球開發者聚焦更宏大的問題。
可以看得出來，他們滿懷希望，干勁十足，用創新思維撬動了整個行業，一躍成為領跑者。
除了工具本身，Cursor 團隊的崛起更值得我們學習。這個只有 12 人的小團隊，竟然可以和眾多大廠的 PK 中脫穎而出。
不禁讓我想起齊白石大師的至理名言：“學我者生，似我者死”。
一味的模仿只是重復別人的步伐，創新性模仿才有機會追上，甚至超越～
希望有所幫助。
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