cursor AI它真的是非常强大。 今天讲下如何使用它，搭配deepseek api接口，来生成一个智能客服系统。这是最终的效果。
首先cursor需要登录后才能使用。登录之后有两周的免费试用期。我们在窗口的右侧填写智能客服的需求。
帮我实现一个网页智能客服。详细要求如下：
1.生成一个html页面，用户通过该页面上的对话框和智能客服进行对话;
2.该智能客服后端集成deepseekv3模型，采用深度求索官网的api接:
3.该智能客服的后端使用java语言，支持 springboot2.0；
4.客户端Html页面同服务器端的交互，采用基于http的sse进行交互;
5.智能客户程序开启对话交互时，会自动读取程序根目录下的faq.txt 文档，
基于该文档内容作为上下文，进行对话交互。faq中是总结的常见问题及答案;
请根据上述要求生成前后端代码。
好，我们看到这里它已经开始自动生成代码了。它会自动生成JAVA的项目结构包括pom文件、以及JAVA代码和程序配置文件。
同时我们看到他这里还贴心生成了faq。常见问题列表，这个就很贴心了，我们可以直接基于这些问题进行提问。
最后在生成结束时，他会告诉我们如何运行这个程序。
首先要填写DeepSeek的api-key。
然后要使用maven进行构建。 这个需要当前电脑安装JAVA环境和maven。
我们把环境准备好之后，就可以在cmd中执行构建和运行.
打开cmd 进入到f盘，我们当前的项目文件下: F:\git\test\
先后运行下面两条指令：
mvn clean package
java -jar target\customer-service-bot-0.0.1-SNAPSHOT.jar
看运行效果：我们在浏览器中输入访问地址。 localhost:8080
我们这里问第一个问题。这里看到他回答正常。
然后再问第二个问题，你们客服电话多少？诶，这里就出问题了，回答不完整。
那怎么解决呢？
我们在右侧的对话框中把现象描述给他，让cursor帮我们修改代码。
代码重新修改完成后，我们点击右下方的accept all。
然后我们重新构建代码，重新运行。
这时候我们再问他客服电话多少，可以看到他的回答是完整的了。
该智能客服demo已经开源，github搜索：
Buid-WebCustomerChatAgent-With-Cursor 就能找到。
