摘要： 2026年了，如果你还在一行一行手敲基础 CRUD 代码，那你已经被时代甩在身后了。
今天，我将把目前地表最强的开发工作流：Cursor编辑器 + DeepSeek 大模型 毫无保留地分享给你。无论你是零基础小白，还是想接私活搞钱的老鸟，看完这篇教程，你都能在 1 小时内从零构建并跑通一个包含前后端+数据库的完整全栈项目！
（本文纯实战干货，全程无充值套路，建议先收藏再跟着操作！）
一、 为什么是 Cursor + DeepSeek？
- Cursor： 目前公认碾压 VSCode 的 AI 代码编辑器。它的核心杀手锏是 Composer（全局代码生成） ，它可以一次性帮你创建文件、修改多个文件的代码，而不是让你复制粘贴。
- DeepSeek： 国产大模型之光（V3/R1版本）。编码能力与 GPT-4o 不相上下，但 API 价格便宜得令人发指（几毛钱能写上万行代码），而且国内网络直连，无需魔法！
我们今天的目标： 动动嘴皮子，让 AI 帮我们写一个**「极简个人看板（包含天气查询 + 待办事项全栈增删改查）」**。前端 React，后端 Python FastAPI，数据库 SQLite。
二、 第一阶段：环境与武器配置（耗时 10 分钟）
1. 下载安装 Cursor
前往官网 cursor.com/ 下载安装。它是基于 VSCode 二次开发的，所以你原来的快捷键、插件全都可以一键无缝迁移，没有任何学习成本。
2. 获取 DeepSeek API Key
- 打开 DeepSeek 开放平台：platform.deepseek.com/
- 注册登录后，点击左侧的**「API keys」**，创建一个新的 Key（注意：生成后立刻复制保存，只会显示一次！ ）。
- 充值 5 块钱进去（相信我，5块钱足够你写几个月的代码了）。
3. 将 DeepSeek 接入 Cursor（核心避坑）
很多小白不知道怎么在 Cursor 里用第三方模型，跟着我配：
- 打开 Cursor，点击右上角的齿轮 ⚙️ 进入 Settings。
- 找到 Models 选项卡。
- 关闭除了 claude-3.5-sonnet 等必须要用的模型之外的其他开关。
- 在 OpenAI API Key 处，填入你刚才复制的 DeepSeek API Key。
- 点击 Override OpenAI Base URL，填入：api.deepseek.com
- 在最上方的 Add Model 中，手动输入 deepseek-chat 或 deepseek-reasoner 并添加。
(配置完成后，你在 Cursor 里调用 DeepSeek，消耗的就是你自己的超低价额度，再也不用花 20 美金去订阅国外的会员了！)
三、 第二阶段：见证奇迹的 Composer 生成（耗时 20 分钟）
现在，新建一个空文件夹，取名 ai-dashboard，用 Cursor 打开它。
按下 Cursor 的灵魂快捷键：Ctrl + I（Mac 是 Cmd + I），呼出 Composer 窗口。这就是你的“全栈外包小弟”。
1. 喂给 AI 的“神级 Prompt（提示词）”
不要只对 AI 说“帮我写个网站”。要规定好技术栈和架构。将以下 Prompt 直接复制到 Composer 的对话框中，并按下回车：
Prompt：
“你现在是一个资深全栈工程师。请帮我在当前目录下初始化一个个人看板项目。
需求如下：
- 前端：使用 React + Vite + TailwindCSS，建在 frontend 目录下。包含一个美观的待办事项 UI。
- 后端：使用 Python FastAPI，建在 backend 目录下。使用 SQLite 作为数据库。
- 接口：实现 Todo 的增删改查（CRUD）接口，并解决跨域（CORS）问题。
- 请一步步帮我创建目录结构、写入依赖文件（package.json 和 requirements.txt），并完成所有核心代码。”
2. 让子弹飞一会儿
按下回车后，你会看到 Cursor 疯狂地在左侧自动创建文件夹、创建文件、写入代码。
你唯一要做的，就是静静看着它表演，等它写完后，点击全部 Accept（接受所有更改）。
四、 第三阶段：跑通全栈项目（耗时 15 分钟）
AI 写完代码后，会告诉你如何运行。这里我们实操一遍。
1. 启动 Python 后端
打开 Cursor 内部终端（Ctrl + ~），进入 backend 目录：
codeBash
downloadcontent_copy
expand_less
cd backend
# 安装依赖
pip install fastapi uvicorn sqlalchemy
# 启动后端服务
uvicorn main:app --reload
看到 Uvicorn running on http://127.0.0.1:8000，说明后端数据库和接口已经完美运行！
2. 启动 React 前端
再开一个新的终端窗口，进入 frontend 目录：
codeBash
downloadcontent_copy
expand_less
cd frontend
# 安装前端依赖
npm install
# 启动前端页面
npm run dev
打开浏览器，访问 http://localhost:5173。
Boom！一个带有现代 TailwindUI 风格的待办事项面板就已经展现在你面前了！你可以在上面自由添加、删除任务，刷新页面数据也不会丢失（因为 AI 已经帮你存进了 SQLite 数据库）。
五、 第四阶段：给项目加点料（耗时 15 分钟）
如果你觉得只有 Todo 列表太单调，我们可以继续让 AI 加功能。
用鼠标选中前端的 App.jsx 代码，按下 Ctrl + K（代码行内修改快捷键），输入：
“在待办列表的上方，帮我加一个天气展示卡片。使用一个免费的天气 API 接口（如 wttr.in），并用美观的 UI 展示当前城市的温度和天气图标。”
Cursor 会自动将新的代码插入到现有的组件中，并以红绿相间的形式（Diff视图）展示给你。你只需按下 Ctrl + Enter 接受修改。
切回浏览器，你会发现页面上已经多出了一个天气卡片！
六、 总结与心得：未来属于“超级个体”
仅仅 1 个小时，我们没有手动写一行核心逻辑，就完成了一个包含现代前端、Python后端、本地数据库的全栈项目。
