Cursor与DeepSeek实战对比：AI编程工具在SpringBoot开发中的效率评测

前言

在GitHub上看到有人声称使用Cursor在3小时内完成了原本需要2天的工作，这不禁让人好奇其真实效果。为了验证这些AI编程工具的实际能力，我花费两周时间深度体验了Cursor与DeepSeek，并将结合具体的开发场景分享真实的使用感受。

一、工具选择背景

最初我长期使用GitHub Copilot，后来了解到Cursor具备更强的项目上下文理解能力，便开始尝试。而DeepSeek则因其对中文的良好支持以及完全免费的特性吸引了我。

我的使用历程：

• 2023年初：开始使用GitHub Copilot
• 2023年底：试用Cursor
• 2024年初：深度体验DeepSeek
• 当前：组合使用Cursor与DeepSeek

二、Cursor深度体验：强大的代码生成与理解

Cursor的编辑器界面与VS Code高度相似，几乎没有学习成本。其核心优势在于对项目整体上下文的深度理解。

2.1 实战：生成用户注册功能

在一个已有的Spring Boot项目中，我通过添加注释来测试其代码生成能力。

// TODO: 实现用户注册功能，需要验证邮箱格式，密码强度，并发送激活邮件

按下 Ctrl+K 后，Cursor不仅理解了需求，还自动生成了完整的Controller、Service、DTO及验证逻辑。

生成的Controller示例：

@RestController
@RequestMapping("/api/users")
public class UserController {

    @Autowired
    private UserService userService;

    @PostMapping("/register")
    public ResponseEntity<ApiResponse<UserDTO>> register(@RequestBody @Valid RegisterRequest request) {
        try {
            UserDTO user = userService.register(request);
            return ResponseEntity.ok(ApiResponse.success(user));
        } catch (EmailAlreadyExistsException e) {
            return ResponseEntity.badRequest()
                .body(ApiResponse.error("邮箱已被注册"));
        } catch (InvalidEmailFormatException e) {
            return ResponseEntity.badRequest()
                .body(ApiResponse.error("邮箱格式不正确"));
        }
    }
}

生成的DTO验证逻辑：

public class RegisterRequest {
    @NotBlank(message = "用户名不能为空")
    @Size(min = 3, max = 20, message = "用户名长度必须在3-20之间")
    private String username;

    @NotBlank(message = "邮箱不能为空")
    @Email(message = "邮箱格式不正确")
    private String email;

    @NotBlank(message = "密码不能为空")
    @Pattern(regexp = "^(?=.*[a-z])(?=.*[A-Z])(?=.*\\d)[a-zA-Z\\d@$!%*?&]{8,}$", 
             message = "密码必须包含大小写字母和数字，长度至少8位")
    private String password;
    // getter/setter 省略...
}

感受：生成的代码结构完整，考虑了异常处理、验证逻辑，风格也与项目现有代码保持一致，框架搭建效率极高。

2.2 出色的项目级重构能力

Cursor能理解整个项目的结构和命名习惯。例如，在重构一个老项目以统一Service类命名规范时，只需给出指令：“帮我统一这个项目的命名规范，所有Service类都用驼峰命名，变量名用小写开头”，它便能自动修改类名并更新大部分引用，极大节省了手工调整的时间。

2.3 优缺点总结

优点：

1. 上下文理解强：能基于整个项目生成风格一致的代码。
2. 代码质量高：生成的代码常包含完善的异常处理和清晰的注释。
3. 重构能力强：适合进行项目级的代码结构调整。

缺点：

1. 偶尔过度设计：可能会生成一些不必要的抽象层。
2. 复杂逻辑理解有限：对于非常复杂的业务规则，生成代码可能需要较多人工调整。

三、DeepSeek深度体验：卓越的代码审查与设计

DeepSeek最突出的优势在于其强大的代码审查、优化建议能力，并且在数据库设计方面表现专业，更重要的是它完全免费。

3.1 实战：优化性能瓶颈代码

面对一段存在N+1查询问题的性能低下代码，DeepSeek能精准定位问题并提供优化方案。

原始有问题的代码：

public List<UserDTO> getUserList() {
    List<User> users = userRepository.findAll(); // 获取所有用户
    List<UserDTO> result = new ArrayList<>();
    for (User user : users) {
        // N+1查询问题：对每个用户单独查询订单
        List<Order> orders = orderRepository.findByUserId(user.getId());
        user.setOrders(orders);
        result.add(convertToDTO(user));
    }
    return result;
}

DeepSeek的优化建议：

// 优化后：使用JOIN FETCH一次性查询
public List<UserDTO> getUserList() {
    List<User> users = userRepository.findAllWithOrders(); // 自定义方法
    return users.stream()
        .map(this::convertToDTO)
        .collect(Collectors.toList());
}

// Repository层建议添加的方法
@Query("SELECT DISTINCT u FROM User u LEFT JOIN FETCH u.orders")
List<User> findAllWithOrders();

感受：DeepSeek不仅能指出性能问题，还能提供可直接落地的优化代码，在代码审查和性能调优方面堪比经验丰富的技术专家。

3.2 专业的数据库设计能力

让DeepSeek设计一个电商系统的数据库，其产出令人印象深刻。它考虑了表关联、索引优化、字段快照（如订单商品信息）等细节，设计方案非常接近生产标准。

部分表结构设计示例：

-- 商品表（考虑到了价格、库存、销量及状态）
CREATE TABLE `products` (
  `id` BIGINT PRIMARY KEY AUTO_INCREMENT,
  `category_id` INT NOT NULL,
  `name` VARCHAR(200) NOT NULL,
  `price` DECIMAL(10,2) NOT NULL,
  `stock` INT DEFAULT 0,
  `sales_count` INT DEFAULT 0,
  `status` TINYINT DEFAULT 1 COMMENT '1-上架，2-下架',
  `created_at` DATETIME DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP,
  `updated_at` DATETIME DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP ON UPDATE CURRENT_TIMESTAMP,
  INDEX `idx_category_id` (`category_id`),
  INDEX `idx_status` (`status`),
  FOREIGN KEY (`category_id`) REFERENCES `categories`(`id`)
) COMMENT='商品表';

-- 订单明细表（保存商品快照，防止后续商品信息变更影响历史订单）
CREATE TABLE `order_items` (
  `id` BIGINT PRIMARY KEY AUTO_INCREMENT,
  `order_id` BIGINT NOT NULL,
  `product_id` BIGINT NOT NULL,
  `product_name` VARCHAR(200) NOT NULL COMMENT '商品名称（快照）',
  `price` DECIMAL(10,2) NOT NULL COMMENT '单价（快照）',
  `quantity` INT NOT NULL,
  `subtotal` DECIMAL(10,2) NOT NULL,
  FOREIGN KEY (`order_id`) REFERENCES `orders`(`id`) ON DELETE CASCADE
) COMMENT='订单明细表';

3.3 深度的代码审查

将一段未分页、手动转换DTO的接口代码提交给DeepSeek审查，它能从性能、代码质量、安全性等多角度给出具体意见，并输出优化后的代码，建议使用分页、MapStruct工具等最佳实践。

四、横向对比与使用场景建议

4.1 功能对比

功能	Cursor	DeepSeek	评价
代码生成	⭐⭐⭐⭐⭐	⭐⭐⭐⭐	Cursor的上下文理解使其生成更贴合项目
代码审查	⭐⭐⭐	⭐⭐⭐⭐⭐	DeepSeek审查更细致，建议更具体
数据库设计	⭐⭐⭐	⭐⭐⭐⭐⭐	DeepSeek表现出专业水准
中文理解	⭐⭐⭐	⭐⭐⭐⭐⭐	DeepSeek优势明显
项目上下文	⭐⭐⭐⭐⭐	⭐⭐⭐	Cursor的核心优势
价格	付费	免费	DeepSeek性价比极高

4.2 最佳实践：组合使用方案

经过实践，我总结出一套高效的组合工作流，特别适合Java和SpringBoot项目开发：

1. 数据库设计：使用DeepSeek 设计出初步的表结构。
2. 实体与仓库生成：将DDL语句提供给Cursor，让其生成对应的JPA Entity和Repository接口代码。
3. 业务逻辑构建：在Cursor中通过注释描述需求，生成Service和Controller的代码框架。
4. 代码审查优化：将Cursor生成的代码交给DeepSeek 进行审查，获取性能、安全方面的优化建议（如添加缓存、限流等）。
5. 集成测试与调整：人工进行最终测试和微调，确保业务逻辑准确。

这套流程结合了Cursor的快速生成能力和DeepSeek的深度分析能力，能显著提升后端模块的开发效率与代码质量。

五、实战案例：AI辅助开发用户管理模块

5.1 需求概述

开发一个完整的用户管理模块，包含注册、登录（JWT）、信息管理、密码修改及分页查询等功能。

5.2 Cursor生成代码框架

通过编写简单的注释，Cursor快速生成了结构清晰的Controller和Service层骨架代码，涵盖了所有API端点及基本的业务逻辑。

5.3 DeepSeek进行安全与性能增强

将生成的代码提交给DeepSeek审查后，它指出了原代码在安全（密码修改无限流）和性能（列表查询无缓存）上的隐患，并提供了增强代码。

DeepSeek优化的密码修改方法（增加限流与时间限制）：

@RateLimiter(key = "changePassword", limit = 5, window = 300) // 5分钟内最多尝试5次
public void changePassword(Long id, ChangePasswordRequest request) {
    User user = userRepository.findById(id).orElseThrow(...);

    // 检查24小时内是否已修改过密码
    if (user.getPasswordUpdatedAt() != null && 
        Duration.between(user.getPasswordUpdatedAt(), LocalDateTime.now()).toHours() < 24) {
        throw new BusinessException("24小时内只能修改一次密码");
    }
    // ... 其余逻辑
    // 修改成功后，清除相关缓存
    cacheManager.evict("user", id.toString());
}

六、注意事项与使用建议

6.1 避免的“坑”

• Cursor：可能生成“过度设计”的代码；对极度复杂的业务规则理解可能不准确。
• DeepSeek：免费版有使用频率限制；作为对话模型，其单次对话的“项目上下文”有限。

6.2 核心建议

1. 明确需求：向AI描述任务时，应尽可能提供详细的技术栈和业务背景。
2. 分步进行：将大任务拆解为小步骤，分步生成和审查，质量更可控。
3. 必须人工审查：永远不要不经测试和审查就直接使用AI生成的代码，需确保其符合业务逻辑和项目规范。
4. 保持自身能力：AI是强大的辅助工具，但架构设计、核心业务逻辑梳理等关键能力仍需开发者自己掌握。

总结

通过深度体验，Cursor在集成开发环境中的智能代码生成和重构能力突出，适合作为日常人工智能辅助编程的主力工具；而DeepSeek凭借其出色的代码审查、优化建议和数据库设计能力，且完全免费，是进行代码质量提升和技术方案咨询的绝佳补充。二者组合使用，能够有效应对从设计到开发、再到优化的全流程，切实提升开发效率与代码质量。然而，工具的本质是辅助，开发者的核心判断与设计能力仍是不可替代的关键。