cursor tab补全默认依赖联网调用云端ai模型，离线时完全无响应；可切换至本地模型（如ollama的codellama:13b），但语义能力显著下降；网络异常时需检查代理、防火墙、重载窗口或降级为语法补全。
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Cursor Tab补全功能在多数日常编码场景中必须联网才能正常工作，因为默认启用的是云端大模型推理服务——本地无模型、无缓存、无离线 fallback 机制。
默认模式：依赖在线模型
打开 Cursor 后，Tab 补全默认调用远程 AI 模型（如 DeepSeek-Coder-32B 或 Cursor 自研模型），所有语义联想、跨文件分析、类型推断均发生在服务器端。你敲下 Tab 的瞬间，代码片段、AST 结构、项目上下文被加密上传，响应返回后渲染灰色建议。
这一步无法跳过——【未联网时，Tab 键完全不触发任何补全提示】，连基础符号补全（如变量名列表）也不会出现，不是延迟，是彻底静默。
验证方法：拔掉网线或关闭 WiFi，打开任意 Python 文件，输入 from → 按 Tab → 无反应；再连网重试，提示立刻出现。
可选的本地模型方案
如果你已部署本地大模型（如 Ollama 运行的 codellama:13b 或 deepseek-coder:6.7b），可通过以下路径切换：
Settings → Model → Provider → 选择 Local → 在 Model Name 中填入对应模型标识（例如 codellama:13b）→ 点击 Save。
注意：本地模型需提前运行且监听 11434 端口；若填写的模型名不存在或端口不通，Tab 补全会回退到「无响应」状态，不会报错提示。
启用后，from → Tab 将基于本地模型解析，无需外网，但语义联想能力明显弱于云端版本——跨文件调用链识别率下降约 60%，类型兼容性推荐基本失效。
网络异常时的应急处理
第一步：确认系统代理设置是否干扰 Cursor 网络请求。打开 Settings → Network → Proxy → 若启用，尝试设为 System 或 Disabled。
第二步：检查防火墙是否拦截 cursor.exe（Windows）或 Cursor.app（macOS）的出站连接，特别是对 api.cursor.so 域名的访问。
第三步：执行命令 Developer: Reload Window（Cmd+Shift+P 输入执行），强制刷新网络会话。很多用户卡在「已连网但补全不生效」，实际是旧会话 token 失效导致鉴权失败，重载即可恢复。
第四步：若仍失败，在 Settings → Editor → Autocomplete 中临时关闭 Use semantic completions for imports，保留基础语法级补全（仅当前目录文件名），至少能继续写 import 语句。
