从我安装它的那一刻起，Windsurf 既熟悉又不同。 熟悉是因为它看起来和行为方式都很像 VS Code，不同则在于 AI （名为 Cascade） 始终存在，主动引导工作流程。
这意味着，你无需在 ChatGPT、Stack Overflow 和 VS Code 之间不断切换，而是获得了一个能够理解你的项目、建议更改、修复错误，甚至基于上下文生成多文件编辑的编辑器。
在这篇 Windsurf.ai 代码编辑器评测中，我将通过构建一个真实的 Django 应用，带你了解我的实际动手体验。
什么是 Windsurf AI？
与传统 IDE 或简单的自动完成工具不同，它旨在理解你的整个代码库，预判你的意图，并帮助你在编码时保持“专注流程”。
Windsurf.ai 的核心是其智能代理 Cascade，它能补全代码行并前瞻性地思考数步，对多文件进行重构、修复错误、生成文档，甚至在需要时运行终端命令。配合 Windsurf Tab，你可以通过一次按键触发强大的操作，从导入依赖到即时构建功能。
Windsurf.ai 适合谁？
Windsurf 面向：
- 个人开发者和自由职业者，希望通过 AI 辅助快速交付项目。
- 初创团队和代理机构，需要在不雇佣庞大工程团队的情况下最大化产出。
- 企业，管理复杂应用时，关注一致性、协作和速度。
Windsurf AI 优缺点
- 以代码为先的方法，无供应商锁定风险
- 内置自动 lint 检测和错误修复
- 上下文感知的调试和主动建议
- 无缝集成 PostgreSQL 和 REST Framework
- 可编辑的、可直接用于生产的代码以便完全控制
- 热重载加速测试和调试周期
- 没有拖放式可视化编辑器
- 初学者可能面临较陡的学习曲线
- 仍需进行一些手动修复
Windsurf 特性
- 具有深度上下文感知的 AI 代理 Cascade
- 多文件编辑与连贯建议
- 人机实时协作
- 用于语义代码理解的智能索引
- 使用 Tab 键触发操作和导航
- 自动化 lint 检测和错误修复
- 支持自定义 MCP 工具和服务器
- 拖放图片以生成代码
- 终端集成与 AI 指导命令
- 保留上下文，随时继续工作
- Turbo 模式自动执行命令
- 内置代码库和工作流程记忆
Windsurf 如何工作？
许多 AI 应用构建器基于无代码或拖放界面，你只需输入提示，就能立即获得一个简单的应用原型。
然而，Windsurf 是：
- 专为 AI 打造的 IDE： 该工具被设计为 AI 集成开发环境 (IDE)，其使用体验更接近 VS Code 或 JetBrains，而非可视化应用构建器。
- 提升生产力： 目标是与开发者并肩工作（而非取代编码），帮助他们理解整个代码库并处理重复或样板任务，以保持工作流程不中断。
- 动手实践： 使用 Windsurf 需要主动编码。你并不是点击按钮就拥有一个应用，而是需要设置项目、编写代码，并与 Windsurf 的 AI 代理 Cascade 实时协作。
- 高级 AI 功能： Cascade 声称能够预判开发者意图、管理多文件编辑，甚至在同一编辑器中运行终端命令。因此，真正的考验不在于它是否能“吐出一个应用”，而是在你实际使用时，编码体验有多流畅和智能。
考虑到这些，我从每个开发者旅程的起点开始了我的评测：注册并迈出在 Windsurf 内的第一步。
我的 Windsurf AI 实操体验：分步指南
以下是从我作为开发者的角度对 Windsurf 的分步解读。我会剖析这个平台的亮点、槽点以及一些粗糙的地方。
到最后，你将对 Windsurf 的工作原理有清晰的认识，并判断它是否值得你投入时间。
入门与注册
要开始使用，我访问了该工具的官方网站 —— windsurf.com。在黑暗背景下，醒目的绿色“Download for Windows”按钮格外突出。
右边是一个灰色的“Explore Features”按钮，顶部导航栏中还有一个绿色的“DOWNLOAD”选项。
我的第一印象：直观且流程非常易于跟随。
我点击了下载按钮，安装程序下载完成后，我运行了它。
安装过程很标准：接受许可协议，选择安装路径，然后让程序自动执行。我无需为桌面快捷方式等额外选项操心，Windsurf 会自动处理。
几个点击后，我就可以启动应用程序了。
在 Windsurf 桌面应用上注册：流程与导航
首次打开 Windsurf，进入了一个引导式设置流程。第一个界面询问我是否要从 VS Code 导入设置或全新开始。我选择了“Start fresh”，因为我想体验最纯粹的 Windsurf。
接下来是键绑定偏好——VS Code 或 Vim。我保留了 VS Code 默认设置，因为那是我的舒适区。
随后，我看到一个由多种主题选项组成的网格，从Dark 和 Solarized 到Tokyo Night 和 Quiet Light。我选择了 Dark，因为那是我平时编码时的配色。这些早期的个性化选项给我留下了深刻印象，Windsurf 显然知道开发者在乎这些细节。
设置的最后一步是身份验证。屏幕上的提示写道：“Authentication grants free access to Windsurf’s AI features.”此时，我可以选择通过邮箱创建账户或使用 Google/GitHub 社交登录。没有提到信用卡 —— 我觉得这是个大亮点。
我点击了Sign up with GitHub，完成了熟悉的 OAuth 授权，几秒钟后就回到应用并收到了友好的欢迎。
主界面有一个“Getting started with Windsurf”入门清单，以及Open Folder、Generate a New Project、Clone Repository按钮；右侧则是一个大面板，介绍 Windsurf 的 AI 引擎 Cascade Code。
真正让我印象深刻的是底部的状态栏：左侧显示“Surf’s up! You have 15 days remaining in your Windsurf Pro trial”，右侧是“Ask anything (Ctrl + I)” powered by Claude Sonnet 4。清晰透明，没有隐藏条款。
使用 Windsurf AI 构建我的第一个应用
为了全面测试 Windsurf，我决定构建一个基于 Django 的个人财务仪表板。这可不是一个简单的“Hello World”应用。我需要身份验证、PostgreSQL 后端、使用 Django REST Framework 的 REST API、用于样式的 TailwindCSS，以及具有图表和操作功能的可用界面。
换句话说，这是一个能检验 AI 同时处理后端和前端复杂性的项目。
- 提示设置
当我在仪表板中点击“Generate a New Project”时，Windsurf 弹出一个文本框让我描述所需内容。魔法从这里开始。与其手动设置虚拟环境、安装依赖并手动连接一切，我只需输入：
创建一个名为 finance_dashboard 的 Django 项目。
为前端模板集成 Django REST Framework、PostgreSQL 和 TailwindCSS。
2. Cascade 如何将意图转化为操作
Windsurf 的 AI 代理 Cascade 立刻将我的请求拆解成清晰步骤。在右侧边栏，我可以看到计划：创建项目目录、生成包含依赖的 requirements.txt、配置 PostgreSQL、安装 Django REST Framework，以及设置 TailwindCSS。
每个任务旁都有一个“Run All”按钮，让我能够让 AI 直接执行终端命令。这种拆解令我印象深刻。它不仅仅是在输出代码，而是在推理整个流程，并让我对每一步都有可见性。
3. 依赖管理
当它生成 requirements.txt 时，我看到了所有正确的包：Django 4.2、djangorestframework、用于 Postgres 的 psycopg2-binary、corsheaders、用于静态文件的 whitenoise，甚至还有用于环境变量的 python-decouple。我可以选择在文件写入之前接受或拒绝，这给了我主动权。
点击Accept all后，Windsurf 在内置终端中执行 pip install -r requirements.txt。看着依赖自动安装，同时代理逐一完成任务，就像有个初级开发人员在处理样板代码，而我在监督。
4. 配置设置
接下来，它尝试使用 django-admin startproject finance_dashboard 来脚手架 Django 项目。这里，我遇到了第一个小插曲——之前的尝试已存在一个冲突的 manage.py 文件。
Windsurf 并没有默默失败，而是诊断了问题，确认 Django 已安装，并自动调整以继续使用现有结构。这是真实的场景。我本地搞得一团糟，AI 优雅地恢复了。
项目确认后，Windsurf 打开 settings.py 并突出显示它想要做的更改：向 INSTALLED_APPS 添加 REST Framework 和 corsheaders，将数据库从 SQLite 切换到 Postgres，并设置基于环境变量的凭证。它甚至预配置了 REST_FRAMEWORK 设置，如认证和分页。我点击了 Accept all，就这样，我的设置已达到生产级标准。
接着是 TailwindCSS 集成。Windsurf 创建了 package.json，添加了 Tailwind、PostCSS 和 Autoprefixer，生成了带有合理默认值的 tailwind.config.js，并将一切连接到 base.html 模板中。它甚至还创建了用于环境变量的 .env.example 文件和包含详细设置说明的 README.md。
每次我都有机会审查更改、接受它们，并观察 IDE 处理命令。这种来回操作让我保持掌控，同时节省了大量时间。
5. 结构化路线图
最后，Windsurf 总结了它所做的一切：Django 项目已创建，Postgres 已配置，REST Framework 已集成，TailwindCSS 已设置，README 已就绪。
随后它列出了一个已完成内容的清单：
- Django 项目结构 – 包含正确目录的 finance_dashboard。
- Django REST Framework – 已配置令牌/会话认证、分页和 CORS。
- PostgreSQL 集成 – 数据库设置与环境变量关联。
- TailwindCSS 集成 – package.json 依赖、配置好的 tailwind.config.js、CSS 构建管道 (npm run build-css)、自定义组件，以及具有现代响应式设计的基础模板。
- 项目文件 – requirements.txt、.env.example 和详细的 README.md。
然后它给出了一个逐步执行路线图，指导项目运行：
- 安装依赖 (pip install -r requirements.txt 和 npm install)
- 设置环境 (copy .env.example .env)
- 构建 TailwindCSS (npm run build-css)
- 运行迁移，创建超级用户并启动服务器
这种结构化的交接让我非常印象深刻。
6. 初始设置之外的灵活性测试
但事情在这里变得更加有趣。测试时，我决定一开始不使用 PostgreSQL，而是想看看是否能将数据库切换回 SQLite来测试 Windsurf 的灵活性。于是我进入 settings.py 并进行了修改。令我惊喜的是，Windsurf 立刻检测到了这一变化。
7. 内置跨文件更改跟踪
一个面板弹出，准确显示了我修改的文件：
- settings.py (+38，-2 次更改)
- .env.example (+1，-1)
- urls.py (+1，-1)
它能够跨多个文件跟踪我的编辑并呈现清晰的差异视图，这一点极具革命性。感觉就像 IDE 内置了一个版本控制助理，时刻关注一致性，帮助我对更改保持信心。
这一刻让我特别印象深刻，因为它证明了 Windsurf 不仅仅是一个应用生成器，而是一个能实际理解并响应你的工作流程的 IDE，即使当你偏离 AI 最初的设置。
8. 首次运行
确认更改后，我想看看应用的实际效果。因此我执行了以下命令：
python manage.py runserver
终端启动，应用了迁移，并输出了熟悉的消息：“Starting development server at http://127.0.0.1:8000/”。我点击链接，在浏览器中看到了新创建的Finance Dashboard。
初步结论：我对 Windsurf 应用构建流程的真实体验
起初，对于 AI 脚手架生成的内容来说，它看起来出奇地精致。左侧的页头以粗体“Finance Dashboard”作为标题，右侧则有认证链接——清晰地表明 Django 内置的认证系统已经连通。
在其下方，主仪表板区域展示了摘要卡片，分别显示Total Balance、Income和Expenses，每个卡片都使用 TailwindCSS 颜色（蓝、绿、红）来直观传达含义。
总体而言，这个生成的应用在功能和呈现之间取得了恰当的平衡。得益于 TailwindCSS，UI 简洁、响应迅速且现代。后端则已通过 Django REST Framework 完成连通，随时可接入数据。所有元素的结合让它更像是一个真正项目的严肃起点，而不仅仅是一个演示。
定制设计和布局
在让我的 Finance Dashboard 应用成功运行后，我想让 Windsurf 的能力超越简单脚手架。通过单一提示构建项目虽令人印象深刻，但对我来说真正的问题是：当我想更改或扩展应用时，它有多灵活？这正是任何 AI 驱动 IDE 真正深度的体现。
为此测试，我向 Windsurf 提出了一个非常具体的定制请求：
我想看看 Windsurf 不仅能处理后端逻辑，还能否生成将一切串联成无缝用户体验的模板、样式和路由。
输入提示后，Windsurf 的 AI 代理立即开始工作。令我印象深刻的是，它并不是孤立地输出片段，而是将定制需求拆解成一个结构化工作流：
- 创建一个新的 Django 应用（accounts）用于认证。
- 生成必要的视图（login、signup、logout、profile）。
- 在 urls.py 中连接 URL 路由。
- 生成使用 TailwindCSS 样式的前端模板。
- 更新全局布局（base.html），使导航自动根据用户是否登录进行显示。
这正是 Windsurf 的优势所在：所有这些步骤都直接在代码中执行，而不是通过黑箱式的可视化界面。
在新的 accounts 应用中，Windsurf 创建了一个 forms.py 文件，并设置了诸如 CustomUserCreationForm 和 UserProfileForm 等自定义表单类。
仔细观察时，我发现 AI 还在 Python 层面集成了TailwindCSS 样式。对于每个表单字段，它添加了如下代码：
field.widget.attrs.update({
‘class’: ‘form-input mt-1 block w-full rounded-md border-gray-300 shadow-sm focus:border-primary-500 focus:ring focus:ring-primary-500 focus:ring-opacity-50’
})
这是个巧妙的方法。Windsurf 并没有将类硬编码到每个 HTML 模板中，而是在 Python 中以编程方式应用它们。这意味着项目中的每个表单都将自动拥有一致的设计系统，无需我逐个修改模板。
在 views.py 中，Windsurf 定义了用于 login、signup、logout 和 profile 的基于类的视图。每个视图都对应到一个模板：
- login.html
- signup.html
- profile.html
当我打开这些模板时，随处可见 Tailwind 的实用类，从使用 bg-blue-600 text-white 样式的按钮，到使用 w-full 和 rounded-md 的响应式输入字段。
导航栏（位于 base.html）也进行了动态更新。如果用户未登录，会显示 Login 和 Sign Up；如果已登录，则显示 Welcome, [username] 以及 Profile 和 Logout。
为了让认证模板看起来更加精致，Windsurf 不仅应用了默认样式，还更新了 tailwind.config.js 和 input.css。
- 在 tailwind.config.js 中定义了自定义颜色（primary、success、warning、danger），并添加了 @tailwindcss/forms 等插件。
- 在 input.css 中使用 @apply 设置了可重用组件，使 .btn-primary 或 .card 等类可以在多个模板中重复使用。
这让我对外观拥有精细的控制。如果想为整个应用重新品牌化，只需在一个地方更改 primary 颜色，重新编译，所有认证页面就会立即应用新主题。
让我印象深刻的是此处的用户与 AI 之间的协作深度。Windsurf 并没有把我锁定在可视化构建器中，也没有强制我接受某种“外观”。它为我提供了结构良好的 Django 代码，使用 Tailwind 进行样式处理，然后完全开放，让我可以进一步自定义。
- 如果我想为表单添加验证规则，只需编辑对应的 Python 类。
- 如果我想要新的按钮样式，只需在 input.css 中定义一次，就能在所有地方应用。
- 如果我想更改导航栏或个人资料页面的布局，可以直接打开 HTML 模板进行调整。
Windsurf AI 代码编辑器如何处理错误
我很好奇：Windsurf 是否像其他 IDE 一样只是在终端输出堆栈跟踪，还是能够真正帮助你解决问题？
错误 1：项目创建期间的 CommandError
在生成 Django 项目时，Windsurf 尝试运行：
django-admin startproject finance_dashboard
命令失败，因为我之前的尝试已经存在一个 manage.py 文件：
CommandError: … manage.py already exists. Overlaying a project into an existing directory won’t replace conflicting files.
通常在 VS Code 或 PyCharm 中，我会盯着这个错误然后手动决定下一步。但 Windsurf 的AI 代理立即介入，识别问题并建议：
“让我检查 Django 是否已安装，然后手动创建项目结构。”
它运行了 python -m django –version 来确认安装情况，然后通过读取现有的 manage.py 文件并手动继续配置来适应环境。
错误 2：npm 严重漏洞
在使用 npm install 安装 Tailwind 依赖时，终端提示：
4 critical severity vulnerabilities
To address all issues, run: npm audit fix
这并非阻塞性错误，但 Windsurf 在终端中清晰地显示了这一点。虽然 AI 代理没有强制进行修复，但我完全可以让它执行：
“修复 npm 漏洞”
它就会运行建议的 npm audit fix。
错误 3：Django 密码验证
在使用以下命令创建超级用户时：
python manage.py createsuperuser
我输入了一个弱密码。Django 立刻拒绝了它：
This password is too short.
This password is too common。
是否绕过密码验证并仍然创建用户？ [y/N]：
错误 4：缺少 API 根路径 (404)
应用运行后，我访问 http://127.0.0.1:8000/api/ 并遇到404 Page Not Found。Django 的调试页面显示：/api/ 未映射到任何视图。通常，这时候你会打开 urls.py 并手动添加缺失的路由。
我没有直接开始修复，而是在 urls.py 文件中添加了一个快速注释：
# Django 错误表明 http://127.0.0.1:8000/api/ 未解析到任何视图。
# 因此下一步任务是解决此问题。
就在这时，Windsurf 完全让我吃惊。当我运行当前工作时，AI 代理立刻识别了我的注释并回应：
“让我快速修复 API URL 路由问题，然后运行迁移以设置认证系统。”
这让我大吃一惊。Windsurf 不只是等待显式提示。它实际解析了我的内联注释，理解我的意图，并将其转化为可执行步骤。实际上，这意味着我可以像结对编程一样指导 AI：留下注释，它就把它当作请求来处理。
修复本身也很无缝：Windsurf 在 urls.py 中添加了缺失的路由，将其链接到 Django REST Framework 的默认 URL，并确认了服务器重载。刷新浏览器后，/api/ 立即显示可浏览的 API 页面，包含登录和登出端点。
这一刻真正证明了 Windsurf 是一个交互式开发伙伴，它不仅听取你的提示，也会聆听你在代码中的注释。
让我印象最深的是 Windsurf 将原始错误可见性和智能 AI 指导相结合的方式：
- 它在终端展示完整的错误输出，毫无隐藏。
- 它解读常见问题（如 CommandError）并提供恢复步骤。
- 它允许你选择手动修复（如果你知道如何操作），或依靠 AI 提出并应用修复。
发布应用并添加集成
在此需要提醒的是，Windsurf 并不像其他 AI 应用构建器。它没有那个隐藏所有细节的华丽“publish to the cloud”按钮。Windsurf 更像是一个 IDE，类似 VS Code，只是旁边多了一个 AI 代理陪伴。
这意味着所有部署和集成仍在代码和配置层面完成。不同之处在于，Windsurf 的 AI 可以消除样板代码和困惑，引导你完成那些通常需要数小时设置的步骤。
在我的案例中，Finance Dashboard 本地运行在 http://127.0.0.1:8000/。要将其发布到 web，Django 应用的常见流程包括：
- 配置数据库（我的情况是 PostgreSQL）并使用生产环境凭证。Windsurf 已在 settings.py 中通过环境变量完成了这一步——这是一个最佳实践，使从本地到生产的过渡变得简单明了。
- 处理静态文件。AI 已经配置了 STATIC_URL、STATIC_ROOT 以及 Tailwind 的构建管道（npm run build-css），这意味着项目已经具备部署条件。
- 容器化或托管设置。Windsurf 的 AI 已经以易于用 Docker 容器化或部署到 Heroku、Render 或 Railway 等平台的方式构建了结构。我可以直接在 Windsurf 中提示 “Create a Dockerfile for production deployment”，它就会为我生成相应的配置。
Windsurf 的 AI 会逐步指导你完成 AWS、Heroku 或任何其他提供商所需的确切命令和配置。
为了测试灵活性，我决定超出原始提示的范围。在完成认证和仪表板运行后，我想看看添加额外集成会有多容易。我没有通过菜单点击，而是留在代码中，给 Windsurf 这样一个提示：
为支付集成 Stripe：在 settings.py 中包含 API 密钥，安装依赖，并创建 checkout 视图和模板。
令我印象深刻的是 Windsurf 如何无缝地融入我的工作流程：
- 在 settings.py 中，它添加了 STRIPE_SECRET_KEY 和 STRIPE_PUBLISHABLE_KEY 的占位符，从环境变量中读取，而非硬编码。
- 它建议执行 pip install stripe 并将该依赖添加到 requirements.txt。
- 它在 views.py 中生成了一个简单的 checkout 视图，以及一个使用 TailwindCSS 样式的对应 checkout.html。
- 在我的 urls.py 中，它创建了一个新的 /checkout/ 路由，并附带了样板化的 webhook 处理代码。
所有这些都以代码建议的形式出现，我可以审查、接受或拒绝，而非隐藏的黑箱魔法。这意味着我对集成拥有完全控制权，可以按照自己的想法进行细化或扩展。
在 Windsurf 中发布和集成就像与一位专家开发者结对编程。你仍然与代码互动，就像在传统 IDE 中那样，但 AI 大大加速了每一步。
它会处理 Dockerfile、环境变量、配置样板，甚至第三方服务的连接，同时让你掌控最终实现。
这种平衡（AI 自动化加上开发者主动权）使 Windsurf 有别于那些点击式应用构建器。它并不会将你锁定在模板中，而是为你提供可直接投入生产、可定制的代码，让你可以随时部署并添加任何扩展。
Windsurf 定价与方案
Windsurf 的定价随着你的需求而扩展，从慷慨的免费选项开始，逐步升级到高级团队和企业功能。
它不会让你过早陷入，而是允许你在选择付费方案前先进行试用。
各方案如下：
- Free – 0 美元/月
- Pro – 15 美元/月
- Teams – 30 美元/用户/月
- Enterprise – 起价 60 美元/用户/月
所有费用均以美元计费，虽然收费通常不可退还，但你可以设置最低 10 美元起的自动充值。
Windsurf AI 的最佳替代方案
Windsurf 在 AI 驱动编码方面的主要替代工具是 Cursor。Cursor 是一个以 AI 为核心的代码编辑器，是 VS Code 的一个分支，因其快速的代码生成和灵活性而迅速流行。虽然两者都高度依赖 AI，但它们面向的开发者类型略有不同。
想知道在 Windsurf 与 Cursor 之间哪个 IDE 更好，请查看下表的对比分析。
Windsurf vs Cursor 概览
| 功能 | Windsurf | Cursor |
|---|---|---|
| 最佳适用 | 大型、复杂代码库及需要深度上下文的团队 | 重视速度和控制的独立开发者及小团队 |
| AI 代理 | Cascade 以强大的实时感知自动化任务 | 提供 Composer 和 Agent 模式，具有细粒度的用户审核步骤 |
| 代码生成 | 针对大型项目，速度较慢但准确度高 | 针对样板代码和快速原型，速度更快 |
| 上下文管理 | 使用 RAG 自动进行全项目索引以获取深度上下文 | 通过 @ 符号手动管理上下文，精确控制 |
| 模型接入 | Codeium 模型，并可访问 Gemini（部分通过 API 密钥） | 可访问 Claude 4、Frontier 模型以及 Max 模式（1M 令牌） |
| 定价（Pro） | 个人用户 15 美元/月 | 个人用户 20 美元/月 |
| 易用性 | 对初学者友好，UI 简洁，工作流自动化 | 功能丰富，学习曲线更陡峭，显示代码差异以便审查 |
| 部署 | IDE 内置一键部署 | 不提供原生部署功能，专注于编码 |
Cursor vs Windsurf：初学者和经验丰富的开发者的最佳选择
Cursor 最适合有经验的独立开发者和小团队，他们重视速度、手动控制以及访问各种高级模型。它快速生成样板代码或独立逻辑的能力使其非常适合快速原型或迭代。需要高精度的开发者可以使用 Cursor 的 @ 符号方式来精确选择上下文文件，从而保证 AI 仅看到他们想让其查看的内容。
另一方面，Windsurf 在初学者和应对大型复杂项目的开发者中表现卓越。它的自动全项目索引意味着你无需不断管理上下文，Cascade AI 代理可无缝处理多文件更改。如果你想要一个感觉“直接可用”的 IDE，让你专注于编码而非 AI 过度管理，Windsurf 是更稳妥的选择。
Windsurf 最终评测：值得一试吗？
经过广泛测试，我发现对那些希望 AI 与其并肩工作而不是取代他们的开发者来说，Windsurf 是一个强大且几近完美的工具。无论你是寻求指导的初学者，还是处理复杂多文件项目的资深开发者，Windsurf 都能让编码更快速、更智能、更愉悦。
Cascade 处理上下文、自动化样板代码甚至修复错误的方式，就像有一位资深工程师坐在你旁边。
唯一的注意点是它仍然是一个 IDE。你将处理代码，而非拖放式组件。但对于任何认真构建真实应用的人而言，这是一种优势，而非劣势。
如果你正在考虑是否尝试 Windsurf，我的建议很简单：直接上。这是我用过的最强大的 AI 开发工具之一。
