别再到处找了!Cursor AI提示词模板大全来了,附上手指南,效率翻倍!

别再到处找了!Cursor AI提示词模板大全来了,附上手指南,效率翻倍!

明确、结构化的提示词能让AI更好地理解你的需求,生成更准确、专业、贴合实际的代码、文档或建议。

优秀的模板能一次性表达清楚目标、约束和期望结果,减少来回补充说明和反复修改的时间。

提示词用的好,往往会有更好的效果,提高效率,以下是几个通用的Cusrsor提示模板

创建一个用登录静态页面,要求必须有登录、注册、忘记密码功能

初步效果:

1、生成代码模板

用[xx语言]创建[功能xxx],要求: 1. [功能要点xxx] 2. [功能要点xxx] 3. [功能要点xxx] 风格参考:[项目中已有的文件xxx]
    用同样的风格创建一个短信验证码登录页面,要求:1. 使用 相同的语法2. 主页面是账号密码登录和短信验证码登录切换3. 页面 UI 风格和登录页面保持一致4. 注册和忘记密码放在下方作为链接,点击可以调到对应页面风格参考:项目中现在的风格

    2、解释代码模板

    解释以下代码的功能和工作原理: [相关xxx代码] 重点关注: - [关注点xxx] - [关注点xxx]
      解释以下代码的功能和工作原理: 参考@引用的代码片段 重点关注: - 页面跳转 - 登录界面的样式

      3、重构代码模板

      重构以下代码,提高其[性能/可读性/可维护性]: [粘贴需要重构的代码xxx] 重点改进: 1. [改进点xxx] 2. [改进点xxx] 但保持原有的功能不变
        重构以下代码,优化页面的 UI 设计:

        4、调试代码模板

        以下代码出现[错误描述xxx]问题: [粘贴有问题的代码xxx] 错误信息:[粘贴错误信息xxx] 我尝试过:[你已尝试的解决方案xxx] 帮我找出问题并修复

        5、功能扩展模板

        基于现有代码: [xxx代码] 添加[新功能xxx]功能,需要与现有代码风格保持一致
        基于现有代码:添加登录图形验证码功能,需要与现有代码风格保持一致

        最终效果:(经过调试)

        Cursor常用提示词模板:

        ## 1. 代码生成与重构

        使用建议:根据实际需求调整模板内容,必须明确目标、约束、期望

        如何学习大模型 AI ?

        由于新岗位的生产效率,要优于被取代岗位的生产效率,所以实际上整个社会的生产效率是提升的。

        但是具体到个人,只能说是:

        “最先掌握AI的人,将会比较晚掌握AI的人有竞争优势”。

        这句话,放在计算机、互联网、移动互联网的开局时期,都是一样的道理。

        我在一线互联网企业工作十余年里,指导过不少同行后辈。帮助很多人得到了学习和成长。

        我意识到有很多经验和知识值得分享给大家,也可以通过我们的能力和经验解答大家在人工智能学习中的很多困惑,所以在工作繁忙的情况下还是坚持各种整理和分享。但苦于知识传播途径有限,很多互联网行业朋友无法获得正确的资料得到学习提升,故此将并将重要的AI大模型资料包括AI大模型入门学习思维导图、精品AI大模型学习书籍手册、视频教程、实战学习等录播视频免费分享出来。

        这份完整版的大模型 AI 学习和面试资料已经上传ZEEKLOG,朋友们如果需要可以微信扫描下方ZEEKLOG官方认证二维码免费领取【保证100%免费】

        一、大模型风口已至:月薪30K+的AI岗正在批量诞生

        在这里插入图片描述

        2025年大模型应用呈现爆发式增长,根据工信部最新数据:

        国内大模型相关岗位缺口达47万

        初级工程师平均薪资28K(数据来源:BOSS直聘报告)

        70%企业存在"能用模型不会调优"的痛点

        真实案例:某二本机械专业学员,通过4个月系统学习,成功拿到某AI医疗公司大模型优化岗offer,薪资直接翻3倍!

        二、如何学习大模型 AI ?

        🔥AI取代的不是人类,而是不会用AI的人!麦肯锡最新报告显示:掌握AI工具的从业者生产效率提升47%,薪资溢价达34%!🚀

        由于新岗位的生产效率,要优于被取代岗位的生产效率,所以实际上整个社会的生产效率是提升的。

        但是具体到个人,只能说是:

        “最先掌握AI的人,将会比较晚掌握AI的人有竞争优势”。

        这句话,放在计算机、互联网、移动互联网的开局时期,都是一样的道理。

        我在一线互联网企业工作十余年里,指导过不少同行后辈。帮助很多人得到了学习和成长。

        我意识到有很多经验和知识值得分享给大家,也可以通过我们的能力和经验解答大家在人工智能学习中的很多困惑,所以在工作繁忙的情况下还是坚持各种整理和分享。但苦于知识传播途径有限,很多互联网行业朋友无法获得正确的资料得到学习提升,故此将并将重要的AI大模型资料包括AI大模型入门学习思维导图、精品AI大模型学习书籍手册、视频教程、实战学习等录播视频免费分享出来。

        1️⃣ 提示词工程:把ChatGPT从玩具变成生产工具
        2️⃣ RAG系统:让大模型精准输出行业知识
        3️⃣ 智能体开发:用AutoGPT打造24小时数字员工

        📦熬了三个大夜整理的《AI进化工具包》送你:
        ✔️ 大厂内部LLM落地手册(含58个真实案例)
        ✔️ 提示词设计模板库(覆盖12大应用场景)
        ✔️ 私藏学习路径图(0基础到项目实战仅需90天)

        在这里插入图片描述


        在这里插入图片描述


        在这里插入图片描述
        在这里插入图片描述


        在这里插入图片描述


        在这里插入图片描述

        第一阶段(10天):初阶应用

        该阶段让大家对大模型 AI有一个最前沿的认识,对大模型 AI 的理解超过 95% 的人,可以在相关讨论时发表高级、不跟风、又接地气的见解,别人只会和 AI 聊天,而你能调教 AI,并能用代码将大模型和业务衔接。

        • 大模型 AI 能干什么?
        • 大模型是怎样获得「智能」的?
        • 用好 AI 的核心心法
        • 大模型应用业务架构
        • 大模型应用技术架构
        • 代码示例:向 GPT-3.5 灌入新知识
        • 提示工程的意义和核心思想
        • Prompt 典型构成
        • 指令调优方法论
        • 思维链和思维树
        • Prompt 攻击和防范

        第二阶段(30天):高阶应用

        该阶段我们正式进入大模型 AI 进阶实战学习,学会构造私有知识库,扩展 AI 的能力。快速开发一个完整的基于 agent 对话机器人。掌握功能最强的大模型开发框架,抓住最新的技术进展,适合 Python 和 JavaScript 程序员。

        • 为什么要做 RAG
        • 搭建一个简单的 ChatPDF
        • 检索的基础概念
        • 什么是向量表示(Embeddings)
        • 向量数据库与向量检索
        • 基于向量检索的 RAG
        • 搭建 RAG 系统的扩展知识
        • 混合检索与 RAG-Fusion 简介
        • 向量模型本地部署

        第三阶段(30天):模型训练

        恭喜你,如果学到这里,你基本可以找到一份大模型 AI相关的工作,自己也能训练 GPT 了!通过微调,训练自己的垂直大模型,能独立训练开源多模态大模型,掌握更多技术方案。

        到此为止,大概2个月的时间。你已经成为了一名“AI小子”。那么你还想往下探索吗?

        • 为什么要做 RAG
        • 什么是模型
        • 什么是模型训练
        • 求解器 & 损失函数简介
        • 小实验2:手写一个简单的神经网络并训练它
        • 什么是训练/预训练/微调/轻量化微调
        • Transformer结构简介
        • 轻量化微调
        • 实验数据集的构建

        第四阶段(20天):商业闭环

        对全球大模型从性能、吞吐量、成本等方面有一定的认知,可以在云端和本地等多种环境下部署大模型,找到适合自己的项目/创业方向,做一名被 AI 武装的产品经理。

        • 硬件选型
        • 带你了解全球大模型
        • 使用国产大模型服务
        • 搭建 OpenAI 代理
        • 热身:基于阿里云 PAI 部署 Stable Diffusion
        • 在本地计算机运行大模型
        • 大模型的私有化部署
        • 基于 vLLM 部署大模型
        • 案例:如何优雅地在阿里云私有部署开源大模型
        • 部署一套开源 LLM 项目
        • 内容安全
        • 互联网信息服务算法备案

        学习是一个过程,只要学习就会有挑战。天道酬勤,你越努力,就会成为越优秀的自己。

        如果你能在15天内完成所有的任务,那你堪称天才。然而,如果你能完成 60-70% 的内容,你就已经开始具备成为一名大模型 AI 的正确特征了。

        这份完整版的大模型 AI 学习资料已经上传ZEEKLOG,朋友们如果需要可以微信扫描下方ZEEKLOG官方认证二维码免费领取【保证100%免费
        在这里插入图片描述

        Read more

        Shannon:让 AI 替你当黑客,自动找出 Web 应用的真实漏洞

        Shannon:让 AI 替你当黑客,自动找出 Web 应用的真实漏洞

        Shannon:让 AI 替你当黑客,自动找出 Web 应用的真实漏洞 你的代码每天都在更新,但渗透测试一年只做一次?Shannon 来填补这 364 天的安全空白。 了解 Shannon Shannon 是一个全自动 AI 渗透测试工具,由 Keygraph 团队开源(AGPL-3.0 协议)。它不是传统的漏洞扫描器——它模拟真正的黑客行为,自主分析你的源代码,操控浏览器执行真实攻击,最终交付一份的渗透测试报告。 在 XBOW 基准测试中,Shannon Lite 取得了 96.15% 的成功率。GitHub 上已获得 10.6k Star,是近期安全领域最受关注的开源项目之一。 运行原理 Shannon 模拟人类渗透测试人员的工作方法,采用多智能体架构,分四个阶段执行:

        深入探讨Web应用开发:从前端到后端的全栈实践

        深入探讨Web应用开发:从前端到后端的全栈实践

        目录   引言 1. Web应用开发的基本架构 2. 前端开发技术 HTML、CSS 和 JavaScript 前端框架与库 响应式设计与移动优先 3. 后端开发技术 Node.js(JavaScript后端) Python(Flask和Django) Ruby on Rails Java(Spring Boot) 4. 数据库选择与管理 关系型数据库(SQL) 非关系型数据库(NoSQL) 5. API设计与开发 RESTful API GraphQL 6. 测试与调试 单元测试 集成测试与E2E测试 7. 部署与运维 云服务平台 容器化与Docker CI/CD(持续集成与持续交付) 监控与日志 弹性伸缩与负载均衡 8.

        【Python 爬虫】Playwright 多浏览器并发实战:Chromium/Firefox/WebKit 性能对比与优化

        1. 为什么你需要多浏览器并发爬虫? 如果你只用过单浏览器爬虫,可能会觉得“一个浏览器不就够了吗?”。我以前也是这么想的,直到在一个真实项目里踩了坑。当时我需要从几个大型电商网站抓取价格数据,一开始只用 Chromium,跑得挺快。但没过多久,网站的反爬机制就启动了,不仅速度变慢,还频繁弹出验证码。更头疼的是,我发现有些页面在 Firefox 上渲染出来的商品列表结构,和 Chromium 里看到的不太一样,导致我写好的定位器失效了。 这就是单浏览器的局限性:容易被识别、兼容性有盲区、性能瓶颈单一。而 Playwright 原生支持 Chromium、Firefox 和 WebKit 三大引擎,这不仅仅是“多一个选择”,而是给了我们一套组合拳。你可以把爬虫任务想象成一支特种部队:Chromium 像突击手,速度最快,生态工具最全;Firefox 像侦察兵,在某些反爬策略下更隐蔽;WebKit 则像特工,能模拟 Safari

        【Java Web学习 | 第五篇】CSS(4) -盒子模型

        【Java Web学习 | 第五篇】CSS(4) -盒子模型

        🌈个人主页: Hygge_Code🔥热门专栏:从0开始学习Java | Linux学习| 计算机网络💫个人格言: “既然选择了远方,便不顾风雨兼程” 文章目录 * CSS盒子模型🥝 * 1. 什么是CSS盒子模型? * 2. 边框(border):盒子的"外衣"🍋‍🟩 * 边框的基本属性 * 单边边框设置 * 边框对盒子大小的影响 * 表格细线边框 * 3. 内边距(padding):内容与边框的缓冲带🍋‍🟩 * 内边距的基本用法 * 内边距对盒子大小的影响 * 内边距的实用技巧 * 内边距不影响盒子大小的特殊情况 * 4. 外边距(margin):盒子之间的距离🍋‍🟩 * 外边距的基本用法 * 外边距的典型应用:水平居中 * 外边距合并问题 * 清除默认内外边距🐦‍🔥 * 综合代码演示 * CSS美化三剑客:圆角边框、盒子阴影与文字阴影🥝 * 1. 圆角边框(border-radius):告别生