Cursor助力Java开发，零基础入门到精通，收藏这篇就够了
视频讲解
这篇文章来教大家如何使用Cursor来开发Java，开始之前先来回答一个问题：Cursor是基于VSCODE二开的，可以用来写Java吗？
答案是可以的，就我使用了一段时间来说，虽然不如IDEA那么顺手，但它的Ai功能完全掩盖其它的不足。
一、Cursor的安装
直接去官网下载： https://www.cursor.com ， 交互什么的和vscode一样（毕竟是基于vscode二开的）
导入Java项目，会提示安装一些Java扩展。下面是一些基本的插件（按照提示就会安装，MybatisX看个人需求）
- Extension Pack for Java
- Debugger for Java
- Language Support for Java™ by Red Hat
- Maven for Java
- Project Manager for Java
- Test Runner for Java
- IntelliJ IDEA Keybindings保证大部分快捷键和IDEA一样
- MybatisX可以在Mapper的接口和XML之间跳转
默认的主题颜色可能对大部分人来说太绚丽了，有些刺眼，可以在这里选择适合自己的主题颜色
Cursor默认的文件结构是一层一层的，和IDEA有点区别。通过设置可以让目录结构和IDEA一样
可以把「JAVA PROJECTS」 拖到侧边栏，这样更符合IDEA的习惯，启动项目，就算完成了Cursor的安装了
注：可以用Cursor和IDEA同时打开一个项目，Cursor默认会选择好maven和jdk，如果没有的话，可以在IDEA里面按照之前的方式设置一下，Cursor也会同步修改好的
Cursor 的侧边栏有2个窗口，CHAT 和 COMPOSER，开发代码的时候直接无脑选择 COMPOSER就行
- CHAT 就理解成一个聊天对话框，你问它答
- COMPOSER 是一个权限很大的CHAT，比如你让它写一个代码，它可以直接生成文件写好代码，对于它生成的代码，可以选择接受或拒绝
COMPOSER 还有 normal/agent 模式，agent 可以执行命令，比如你告诉它「提交代码」，它就可以 卡卡执行git add .git commit等，权限很大，用的时候要谨慎
开发
不要把Ai当成一个傻子，更不要把它当成上帝，而是把它当作一个人。当你和别人沟通的时候，你要说出背景和问题，有了清晰的背景和清晰的问题，别人才可以很好的给你答案。
对于写代码来说，背景就是「整个代码库」，问题就是指令，比如「为xx接口，新增一个xx字段的>查询条件」
Cursor的强大在于它可以很好的理解代码库，当你在 在 Composer 里面 @Codebase 它就理解了整个代码库，是真的理解了，不再是之前IDEA里面的插件一样含糊其词的理解。既如此那么在使用Cursor只剩下一个问题了：「描述问题，下达指令」
对于后端的代码，无非就是各种增删改查，我们要做的就是任务拆分，拆分成一个个可执行的小指令，发给Cursor让它去写代码。
千万不要觉得你的需求特殊，你的需求很复杂，再高的楼也是一砖一瓦堆砌起来的，复杂的需求最多就是涉及到的接口多，仅此而已，它只是多而不是难。
案例一
产品需求：为某个列表新增两个时间查询
需求工时： 0.5天
需求分析，需要被查询的2个字段，字段A数据库是时间，字段B数据库是日期，前端产品要求传递日期范围
那么就要在Controller的Query里面新增4个日期的接受字段，传递到Service的时候字段A相关的要转成时间，同时在XML里面加上对应的查询
三次对话完成了这个需求
| 对话 | 输入内容 |
|---|---|
| 1 | @Codebase @DmsPatientPackageController.java 需要对 findPatientPackageWithPage 新增 created 和 expiryDate的范围查询， created前端传递的是日期格式，数据库是时间格式，需要在 @DmsPatientPackageViewServiceImpl.java 进行转换， |
| 2 | @Codebase 1、我习惯让开始叫From，结束叫To， 2、日期转成时间的时候开始要是00:00:00，结束要是 23:59:59， 3、你需要帮我完善SQL对这几个字段的处理 @PatientPackageMapper.xml |
| 3 | @Codebase createdTo 改为 createdDateTo，createdFrom 改为 createdDateFrom， createdBeginTime 改为 createdFrom， createdEndTime 改为 createdTo，expiryBeginDate 改为 expiryDateFrom，expiryEndDate 改为 expiryDateTo |
在第一次对话的时候，从Controller到Xml 的代码就写完了，后面的都是简单的调优了。你没看错，它就是可以这么好的理解代码库。
案例二
当然你会觉得上面这个案例很简单，但本质上每一个复杂的需求，都会被拆分成很多个小的模块，整体复杂，具体一定不复杂，我们拆好之后就可以让Cursor去写代码了。
再比如，你可以看 视频中的这个案例，整个小系统的前后端全部都是Cursor生成的。并不是每一个都需要拆分成那么明确，你只需要需求明确就好了，比如下面在生成这个系统的时候我的一些对话。
| 需求 | 描述 |
|---|---|
| 排行榜接口 | @Codebase @OrderController.java 在订单里面加一个排行榜接口。在 @OrderViewServiceImpl.java 的实现中，先获取非【终止】，近一年的全部订单，再从订单里面找出前5名的菜单，返回的字段：菜单id、菜单名称、点击次数 |
| 让它帮我格式化数据 | @Codebase 在fm_menu里面加了一个字段side_dish，格式是[{"sideDishId": 5, "quantity": 1}, {"sideDishId": 2, "quantity": 0.2}]，sideDishId是@SideDish.java里面的id，帮我完成这个字段的添加，且在@MenuBO.java和@MenuVO.java里面返回一个字段，List<String> sideDishs，里面是拼接好的结果，比如sideDishId=5的name是菜苔，结果就是菜苔 1把。 |
核心逻辑就是对话，讲清楚你的需求，如果它生成的不对，再反馈给它改就好了。其实这并不复杂，只要尝试用它做几个简单的小需求就找到感觉了。
建议
- 虽然可以直接用Cursor全部的开发，但体验不是很好，最重要的是当它改了代码，删除的是红色，新增的是绿色，在check代码的时候很难受。我现在都是用Cursor写代码，然后IDEA来check代码。同时打开一个项目切换一下并不麻烦，在IDEA里面看到的都是修改后的代码，check起来一目了然
- Ai是会犯错的，check代码很重要，当写完一个小的功能建议提交代码，不然写的多了后面想要会滚什么的相当麻烦
- 最最最最重要的就是先下载尝试
这是小红书上一位Java工程师辞职两次的真实经历
可以看出Java如今的就业大环境确实差强人意，那如何拯救现在的Java行业呢？
当然是与新兴技术结合起来，发挥Java最大的作用，提升自己的优势，现如今发展最好的趋势莫过于今年deepseek带火的大模型技术，
Java与大模型结合的技术优势
推理环节的核心地位
大模型训练依赖Python生态的高性能计算资源，而Java在推理阶段（模型部署、性能优化、系统集成）具有独特优势。其“编写一次，处处运行”的特性，使其能无缝集成到微服务、分布式系统等企业级架构中，高效处理高并发请求。例如，某电商平台通过Java构建的大模型API网关，支撑每日千万级请求的稳定运行，响应时间缩短50%。生态成熟与性能稳定
Java拥有Spring Boot、Spring Cloud等成熟框架，可快速实现服务注册、负载均衡、熔断降级等生产级能力。JVM的垃圾回收机制和即时编译技术，使其在长连接、高并发场景下表现优于脚本语言。例如，某金融系统采用Java实现大模型推理服务，系统可用率长期保持99.99%以上。兼容性与工程化能力
Java与现有业务系统的兼容性极强，可降低大模型落地的集成成本。例如，某制造企业通过Java将大模型与ERP系统对接，实现生产流程的智能优化，故障率降低30%。同时，Java在代码规范、测试流程、版本管理等方面的积累，能大幅降低大模型项目的研发成本和维护难度。
因此捕获AI，掌握技术是关键，让AI成为我们最便利的工具.
一定要把现有的技术和大模型结合起来，而不是抛弃你们现有技术！掌握AI能力的Java工程师比纯Java岗要吃香的多。
即使现在裁员、降薪、团队解散的比比皆是……但后续的趋势一定是AI应用落地！大模型方向才是实现职业升级、提升薪资待遇的绝佳机遇！
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一、2025最新大模型学习路线
一个明确的学习路线可以帮助新人了解从哪里开始，按照什么顺序学习，以及需要掌握哪些知识点。大模型领域涉及的知识点非常广泛，没有明确的学习路线可能会导致新人感到迷茫，不知道应该专注于哪些内容。
我们把学习路线分成L1到L4四个阶段，一步步带你从入门到进阶，从理论到实战。
L1级别:AI大模型时代的华丽登场
L1阶段：我们会去了解大模型的基础知识，以及大模型在各个行业的应用和分析；学习理解大模型的核心原理，关键技术，以及大模型应用场景；通过理论原理结合多个项目实战，从提示工程基础到提示工程进阶，掌握Prompt提示工程。
L2级别：AI大模型RAG应用开发工程
L2阶段是我们的AI大模型RAG应用开发工程，我们会去学习RAG检索增强生成：包括Naive RAG、Advanced-RAG以及RAG性能评估，还有GraphRAG在内的多个RAG热门项目的分析。
L3级别：大模型Agent应用架构进阶实践
L3阶段：大模型Agent应用架构进阶实现，我们会去学习LangChain、 LIamaIndex框架，也会学习到AutoGPT、 MetaGPT等多Agent系统，打造我们自己的Agent智能体；同时还可以学习到包括Coze、Dify在内的可视化工具的使用。
L4级别：大模型微调与私有化部署
L4阶段：大模型的微调和私有化部署，我们会更加深入的探讨Transformer架构，学习大模型的微调技术，利用DeepSpeed、Lamam Factory等工具快速进行模型微调；并通过Ollama、vLLM等推理部署框架，实现模型的快速部署。
整个大模型学习路线L1主要是对大模型的理论基础、生态以及提示词他的一个学习掌握；而L3 L4更多的是通过项目实战来掌握大模型的应用开发，针对以上大模型的学习路线我们也整理了对应的学习视频教程，和配套的学习资料。
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