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64.33MB · 2025-09-13
AI编程的赛道真是卷啊，Cursor才没火多久，下一个大杀器又叒来了！一边划着帆板冲浪一边编程的时代来临了！Windsurf Editor 是由 Codeium 推出的下一代 AI 驱动的集成开发环境（IDE），旨在让开发者保持“心流”状态。这款编辑器不仅整合了 Codeium 的所有功能，还引入了全新的 AI 交互模式和工具，提供了前所未有的开发体验。本文将全面介绍 Windsurf 的核心特点、使用方法及其实际应用场景的深度测试。
Windsurf Editor 的设计初衷是实现开发者与 AI 的无缝协作，其功能特点可以总结为以下几个方面：
下图是官网对Flows模式的精彩解读，可以看到左侧是人类的输入，右侧是AI的工作和反馈。其核心是AI和人类共享工作空间，AI可以接到任务自主工作，当需要人类介入的时候，会寻求人类的反馈，或者当察觉到人类需要帮助的时候，主动提供帮助。
Cascade就是Windsurf用来实现Flows模式的AI对话框，如下图，点击右上角的Cascade按钮就能打开Cascade，用法和Cursor的Composer类似，很容易上手。
这个Supercomplete我认为和Windsurf的AI实时上下文感知密切相关，只不过Cascade是在AI的对话框自动完成任务，Supercomplete是辅助人类在代码编辑窗口自动完成任务，让Flows模式实现的更加完整。
⌘+⇧+P, Windows/Linux: Ctrl+Shift+P），用户可以快速访问 Windsurf 的各种功能。Cmd + I），用户可以快速生成或重构代码，提高开发效率。下图就是Windsurf的登陆界面，左侧是主要的快捷键，右侧就是Cascade的初始对话框。
多文件编辑：通过 Cascade 的多文件编辑功能，用户可以在大型项目中轻松进行跨文件操作。
实时协作：Windsurf 能够实时感知用户的操作，自动同步更改并提供一致的建议。
Agent工作模式切换：支持Write或者Chat模式，区别就是是否允许Windsurf修改文件。
模型切换：目前因为需要支持Agent模式，所以只提供Claude 3.5 Sonnet，GPT4o和Cascade Base，我试过Cascade Base，应该是Windsurf团队自己训练的模型，编程能力一般，估计是作为备用选项，平时使用主要还是Claude 3.5 Sonnet和GPT4o。
上下文提示和图片粘贴：除了常见的文件，代码和目录当做Context，主要就是利用多模态能力给模型提供视觉反馈。
工具检测与安装：Cascade 能自动检测用户项目所需的工具和包，并提供安装选项。
文件修改展示工具条：如果用户想检查不同的修改，可以点击文件修改展示工具条一一查看修改的部分。
Codelenses 支持：通过单击界面上的 Codelenses，用户可以快速理解或重构代码。
一体化 AI 设置：所有 AI 功能的设置均可通过状态栏快速访问，方便用户根据需求开启或关闭特定功能。
下图展示了常用的高级功能，包括Codelense支持，文件修改展示工具条，模型切换，Agent工作模式切换，图片粘贴，上下文提示。
下图右下角就是Windsurf的一体化AI设置区，非常便捷。
AI Agent和传统的编程辅助工具不一样主要体现在工具的使用，所以我先询问了一下Windsurf：你可以使用哪些tools？下图是它的回答。这些工具包括编程常用的操作：文件搜索，代码库搜索，查看文件，读写文件，执行shell命令等等，不过我还没看到类似Cline那样的自动检测运行结果的工具，网页搜索也没有，所以估计解决复杂问题的时候，还是需要人类给他提供程序运行截图和参考文档。
还是来测测我们经典的扫雷游戏，一句话需求：设计一个网页版的扫雷游戏。对Windsurf没有难度，有Sonnet加持，轻松过关。下图是游戏的界面，重启游戏按钮，游戏时间，剩余地雷数目，三级难度，emoji的旗标和地雷，不同颜色的周围地雷数全部都实现了，完美！
再来个五子棋人机对弈游戏，也是一句话需求：设计一个网页版的五子棋人机对弈游戏。也没有难度，轻松搞定。和机器对弈了几把，觉得算是人类初级新手的水平。
因为是人机对弈，所以我好奇它给AI设计的什么算法，就询问了一下：你的AI对手用的什么策略？Windsurf也给我耐心的解答了，指出了目前算法的优势和局限性，赞一个！
在这个五子棋游戏中，AI使用的是一个基于评分的贪心策略（Greedy Strategy with Position Evaluation）。让我详细解释一下AI的决策过程：
主要策略函数：
findBestMove() - 遍历所有空位，找到得分最高的位置
evaluatePosition() - 评估某个位置的分数
getDirectionalScore() - 计算在某个方向上的连子得分
评分机制：
AI会评估棋盘上每个空位的分数，包括：
进攻得分：在该位置下白子（AI）能形成的威胁
防守得分：在该位置下黑子（玩家）能形成的威胁
AI的进攻得分权重是防守得分的2倍（score += this.getDirectionalScore(row, col, 2) * 2）
具体的评分标准：
- 五连：100000分（必胜）
- 活四（两端未被封堵）：10000分
- 冲四（一端被封堵）：1000分
- 活三（两端未被封堵）：1000分
- 眠三（一端被封堵）：100分
- 活二（两端未被封堵）：100分
- 眠二（一端被封堵）：10分
方向检测：
AI在评估每个位置时会检查四个方向：
水平 [0, 1]
垂直 [1, 0]
右斜 [1, 1]
左斜 [1, -1]
这个AI策略的优点：
计算速度快，每步决策时间短
能够同时考虑进攻和防守
能识别并优先处理紧急威胁
局限性：
没有使用高级的博弈树搜索（如极大极小算法或Alpha-Beta剪枝）
不能预测多步后的局面
可能会错过一些复杂的战术机会
如果要提升AI的水平，可以考虑以下改进：
实现极大极小算法（Minimax）配合Alpha-Beta剪枝
添加开局库和必胜局面库
使用蒙特卡洛树搜索（MCTS）
引入机器学习模型来评估局面
你觉得AI的水平如何？如果觉得太强或太弱，我们可以调整评分权重来改变AI的难度。
为了进一步测试Windsurf使用工具的能力，我把之前在Monica平台创建的五子棋React组件制品下载下来给Windsurf参考，希望它给这个React组件搭建一个开发环境。因为React组件运行需要环境，但是下载的只是一个tsx格式的组件源代码，而且该组件调用了shadcn/ui前端组件库，在Monica平台自然是支持，但是到本地环境，就什么都还没有建立，需要Windsurf自己读取文件内容进行判断，所以整个过程是有一定难度的。
我的一句话需求是：@Advanced Gomoku Game.tsx 是一个react组件，为这个组件创建一个react项目，使用vite，将该组件移植进去。Windsurf仍然是一轮对话完成任务！这个任务我之前用Cursor都折腾了半天！Flows模式确实很牛！下面的截图就是Windsurf执行这个任务的整个流程，它查看了代码，创建了项目，安装了项目依赖，配置了CSS，最后让我启动服务器。
一轮下来，创建和安装了多个文件，效率相当高！下图显示了整个项目的结构，这只是Windsurf一轮交互的结果。不得不说，以后我要依靠Agent来编程了，太省时省力了！
最后再提一下Windsurf的成本优势，我之前一直在用Codeium的插件，也是对个人用户一直免费，支持的平台还挺多的，比如Jupyter Notebook也能支持。Windsurf的个人免费选项也可以体验Flows模式和Cascade的Read-Only模式，当然官方也和Cursor一样，支持15天的全功能试用，专业版也才10美金一个月，哈哈，我要开始计划从Cursor切换到Windsurf了，降本增效是永远的主题！
啰啰嗦嗦码了这么多字，不得不说，Windsurf Editor 绝对是一款革命性的 IDE，凭借其创新的 AI 协作模式和强大的功能，为开发者提供了前所未有的开发体验。从代码生成到问题调试，从单文件编辑到跨文件协作，Windsurf 的能力覆盖了开发工作的各个方面。对于希望提高生产力的开发者来说，Windsurf 是一个值得尝试的工具。我也会持续跟进这个IDE的未来更新，期待更多炸裂的功能。
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