使用Cline+deepseek实现VsCode自动化编程，吃着火锅就把代码写完了

最近整天在搞AI编程，但Cursor收费有点贵啊，每月50次请求就得掏钱了。我就想整点便宜的，结果发现VScode+cline+DeepSeek这套组合挺香。DeepSeek模型新出的，训练成本低还能跟chatgpt五五开，关键是在代码方面特别牛。

API价格也便宜，500万tokens才10块钱，新用户还送10块。

配置过程

先去DeepSeek官网注册一个账号，创建API key，把key复制下来备用。

VScode就不多说了，大家肯定都装好了。我们这次主要玩Python代码生成。

VSCode里装个cline插件，搜一下就能找到，install完事。装好后左下角会冒出个笑嘻嘻的机器人头像，就是cline。

点开这个小机器人，找到Settings，把API Provider改成Deepseek，然后把刚才复制的API Key粘贴进去。

搞定！就这么简单，VSCode+cline+Deepseek组合拳就配置完了。来试试让AI帮咱写代码。

代码生成实战

新建个test.py文件，啥也不写。

点击cline，在左边的指令窗口输入："新增一个main方法"。Cline就开始调用DeepSeek的API生成代码了，还挺快。

温馨提示：可以勾选Auto-approve的几个选项，这样cline就能自动读写文件，不用你手动确认了，省事。

看看生成的代码：

def main():
    print("Hello, World!")

if __name__ == "__main__":
    main()

DeepSeek还贴心地加了句"Hello, World!"，真是有内味了。

来点难的，再输入指令："增加一个方法，计算一个数组的平均值"。

马上就生成了全套代码，还在main里造了个测试数据，调用计算方法打印结果，一条龙服务啊。

import numpy as np

def calculate_average(arr):
    return np.mean(arr)

def main():
    data = [1, 2, 3, 4, 5]
    average = calculate_average(data)
    print(f"The average of {data} is: {average}")

if __name__ == "__main__":
    main()

我觉得这方法还不够简洁，想用numpy，就输入"用numpy"。cline先提醒我要安装numpy包，我回了句"已经装好了"，它就满意地去生成代码了。

看看优化后的代码：

import numpy as np

def calculate_average(arr):
    return np.mean(arr)

def main():
    data = np.array([1, 2, 3, 4, 5])
    average = calculate_average(data)
    print(f"The average of {data} is: {average}")

if __name__ == "__main__":
    main()

再来个数组排序方法，输入"再增加一个数组排序方法，正序排列"。

DeepSeek这次直接用了numpy的sort方法，挺聪明。

import numpy as np

def calculate_average(arr):
    return np.mean(arr)

def sort_array(arr):
    return np.sort(arr)

def main():
    data = np.array([5, 2, 8, 1, 9, 3])
    print(f"Original array: {data}")
    
    sorted_data = sort_array(data)
    print(f"Sorted array: {sorted_data}")
    
    average = calculate_average(data)
    print(f"The average of the original array is: {average}")

if __name__ == "__main__":
    main()

最后再来个高难度的，输入"给方法都加上注释"：

import numpy as np

def calculate_average(arr):
    """
    计算给定数组的平均值
    
    参数:
    arr (numpy.ndarray): 输入的数组
    
    返回:
    float: 数组的平均值
    """
    return np.mean(arr)

def sort_array(arr):
    """
    对给定数组进行正序排列
    
    参数:
    arr (numpy.ndarray): 输入的数组
    
    返回:
    numpy.ndarray: 排序后的数组
    """
    return np.sort(arr)

def main():
    """
    主函数，用于演示calculate_average和sort_array函数的使用
    """
    data = np.array([5, 2, 8, 1, 9, 3])
    print(f"Original array: {data}")
    
    sorted_data = sort_array(data)
    print(f"Sorted array: {sorted_data}")
    
    average = calculate_average(data)
    print(f"The average of the original array is: {average}")

if __name__ == "__main__":
    main()

这么一通操作下来，API token也就花了几分钱。随着大模型的发展和竞争，以后肯定会越来越便宜。

整个过程就像跟个编程小助手聊天似的，你说个大概，它就给你整出代码来。方法名、变量名起的也挺讲究。这不就是边吃火锅边写代码的节奏嘛？以后摸鱼时间又多了，美滋滋~