從我安裝的那一刻起，Windsurf 讓人感到既熟悉又新奇。 熟悉的是它在外觀和操作上非常類似 VS Code，而新奇的是 AI (名為 Cascade) 始終陪伴，主動引導整個工作流程。
這意味著你不再需要在 ChatGPT、Stack Overflow 和 VS Code 之間來回切換，你將獲得一款能理解整個專案、建議修改、修正錯誤，甚至能生成具備上下文意識的多檔案編輯的編輯器。
在這篇 Windsurf.ai 代碼編輯器評測中，我將帶領你透過構建一個真實的 Django 應用程式，與我一起親身體驗。
什麼是 Windsurf AI？
不同於傳統的 IDE 或簡單的自動補全工具，它被設計成能理解整個程式碼庫、預判你的意圖，並協助你在編碼時保持「心流 (flow)」。
Windsurf.ai 的核心是其智能代理 Cascade，它能補全程式碼、向前預判多個步驟，針對多個檔案進行重構、修復錯誤、生成文件，甚至在需要時執行終端命令。搭配 Windsurf Tab，你只需一個按鍵即可觸發強大功能，從匯入相依套件到即刻構建新功能。
Windsurf.ai 適合誰使用？
Windsurf 適合以下對象：
- 個人開發者與自由工作者，希望利用 AI 協助快速交付專案。
- 新創團隊與代理商，需要在不大幅增加人力的情況下提升產出。
- 企業，其管理的應用程式複雜度高，需要一致性、協作與高速開發。
Windsurf AI 優缺點
- 以程式碼為先、無供應商綁定
- 內建自動化檢查與錯誤修復
- 具上下文意識的即時除錯與主動建議
- 無縫整合 PostgreSQL 與 REST Framework
- 可編輯的生產就緒程式碼，完全掌控
- 熱重載加速測試與除錯週期
- 無拖放式視覺編輯器
- 新手學習曲線較陡峭
- 仍需手動處理部分錯誤
Windsurf 功能
- 具有深度上下文意識的 AI 代理 Cascade
- 多檔案編輯與一致性的建議
- 人與 AI 之間的即時協作
- 語義程式碼理解的智慧索引
- 使用 Tab 鍵觸發操作與導航
- 自動化的程式碼檢查與錯誤修復
- 支援自訂 MCP 工具與伺服器
- 拖放圖片以生成程式碼
- 與終端整合並獲得 AI 指引的命令
- 以儲存的上下文繼續先前工作
- 自動執行命令的 Turbo 模式
- 對程式碼庫與工作流程的內建記憶
Windsurf 如何運作？
許多 AI 應用程式建構器都是建立在無程式碼或拖放介面之上，你只需輸入提示，就能立即獲得簡易的應用程式原型。
然而，Windsurf 是：
- 專為 AI IDE 而生： 這款工具被設計成 AI 整合開發環境 (IDE)，更接近 VS Code 或 JetBrains，而不是視覺化應用程式建構器。
- 提升生產力： 目標是與開發者並肩工作（而非取代編碼），協助他們理解整個程式碼庫並處理重複樣板任務，以維持創作心流。
- 實作導向： 使用 Windsurf 需要主動編碼。你不只是點擊按鈕就獲得一個應用程式。你要建立專案、撰寫程式碼，並與 Windsurf 的 AI 代理 Cascade 進行即時協作。
- 先進的 AI 能力： Cascade 聲稱能預判開發者的意圖、管理多檔案編輯，甚至在單一編輯器中執行終端命令。因此，真正的考驗不在於它是否能「吐出一個應用程式」，而在於你實際使用時，這種編碼體驗是否流暢且智能。
基於以上考量，我的評測正從每位開發者旅程的起點開始：註冊並在 Windsurf 中踏出第一步。
我使用 Windsurf AI 的親身體驗：逐步指南
以下是我作為開發者對 Windsurf 的逐步體驗，我將拆解平台的優點、缺點與不足之處。
在結尾，你將對 Windsurf 的運作方式有清晰認識，並判斷它是否值得投入時間。
開始使用與註冊
要開始，我造訪了該工具的官方網站 – windsurf.com。在深色背景下，有一個醒目的綠色 「Download for Windows」 按鈕。
旁邊則是灰色的 「Explore Features」 按鈕，而在頂部導覽列中，還有另一個綠色的「DOWNLOAD」選項。
我的第一印象： 直觀易懂，操作流程非常簡單。
我點擊了下載按鈕，下載完安裝程式後，便執行它。
安裝過程很標準： 接受授權條款、選擇安裝路徑，然後讓程式自動完成。無需為桌面捷徑等額外選項多做設定，Windsurf 都會自動處理。
幾次點擊之後，我就準備好啟動應用程式了。
在 Windsurf 桌面應用程式中註冊：流程與導覽
首次開啟 Windsurf，呈現的是引導式設定流程。第一個畫面詢問我是否要 從 VS Code 匯入設定 或 全新開始。我選擇了 「全新開始」，因為我想體驗純粹的 Windsurf 配置。
接著是 鍵盤映射偏好 — VS Code 或 Vim。我保留 VS Code 的預設，畢竟那是我的慣用選項。
然後，我看到一個 主題選項 的格狀列表，從 Dark 與 Solarized 到 Tokyo Night 與 Quiet Light。我選擇了 Dark，因為那是我平時編碼時使用的主題。這些早期的個人化選項讓我感到貼心，Windsurf 顯然了解開發者對細節的重視。
設定的最後一步是驗證。畫面上顯示：「驗證可免費使用 Windsurf 的 AI 功能。」 此時，我可以 以 email 建立帳號或使用 Google/GitHub 的社交帳號登入。沒有信用卡的提及——對我來說是個很大的加分。
我點擊了 使用 GitHub 註冊，進行熟悉的 OAuth 授權流程，幾秒鐘後我就回到應用程式，收到了友好的歡迎訊息。
主畫面有一個 「開始使用 Windsurf」 清單，以及 開啟資料夾、產生新專案、或 複製 Git 儲存庫 的按鈕；右側則是一個介紹 Windsurf AI 引擎 Cascade Code 的大面板。
最引人注目的是底部的 狀態列：左側顯示 「Surf’s up! 你的 Windsurf Pro 試用剩餘 15 天」，右側顯示 「問我任何事 (Ctrl + I)」由Claude Sonnet 4 提供技術支援。清晰透明，沒有隱藏的條款。
使用 Windsurf AI 建立我的第一個應用程式
為了嚴格測試 Windsurf，我決定建立一個基於 Django 的個人理財儀表板。這可不是一個簡單的「Hello World」。我需要驗證功能、PostgreSQL 後端、透過 Django REST Framework 建立 REST API、使用 TailwindCSS 美化前端模板，並打造一個具有圖表與互動功能的可用介面。
換句話說，我想要測試 AI 在處理後端與前端複雜度方面的能力。
- 設定提示 (Prompt Setup)
當我在儀表板中點擊 「Generate a New Project」 時，Windsurf 彈出一個文字框，讓我描述需求。這正是魔法開始的地方。我不需要手動建立虛擬環境、安裝相依套件並手動串接，只要簡單輸入：
建立一個名為 finance_dashboard 的新 Django 專案。
為前端模板整合 Django REST Framework、PostgreSQL 與 TailwindCSS。
2. Cascade 如何將意圖轉化為操作
立刻，Windsurf 的 AI 代理 Cascade 將我的需求拆解成明確步驟。在右側邊欄，我可以看到計畫流程：建立專案目錄、產生包含相依套件的 requirements.txt、設定 PostgreSQL、安裝 Django REST Framework，以及設定 TailwindCSS。
每個任務旁都有一個 「Run All」 按鈕，可讓我直接讓 AI 在終端中執行相關命令。這種細緻的拆解讓我印象深刻。它不只是吐出程式碼，而是在推理整個流程，並讓我對每個步驟都有清晰的掌握。
3. 套件管理
當它生成 requirements.txt 時，我看到所有正確的套件：Django 4.2、djangorestframework、psycopg2-binary（用於 Postgres）、corsheaders、whitenoise（用於靜態文件），甚至還有 python-decouple（用於環境變數）。我可以在檔案寫入之前選擇「接受 (Accept) 或拒絕 (Reject)」，這讓我對專案有更多控制權。
點擊 Accept all 後，Windsurf 在整合式終端中執行 pip install -r requirements.txt。看著套件自動安裝，而 AI 代理一步步完成任務，就像有位初階開發者在處理樣板程式碼，而我只需監督。
4. 設定檔配置
接著，它試圖使用 django-admin startproject finance_dashboard 來快速建立專案。在這裡，我遇到第一個問題——因為我在先前嘗試中已有 manage.py 檔案而產生衝突。
正常情況下，命令會失敗並顯示錯誤訊息，但 Windsurf 立即診斷問題，確認已安裝 Django，並調整流程以適應現有結構。這是一個真實的開發場景：我本地搞亂了，AI 卻優雅地自動復原。
一旦專案結構確認無誤，Windsurf 打開 settings.py，並將它想要修改的部分標示出來：在 INSTALLED_APPS 中加入 REST Framework 與 corsheaders、把資料庫從 SQLite 換成 Postgres，並使用環境變數來管理憑證。它甚至預先配置了 REST_FRAMEWORK 的設定，如認證與分頁。點擊 Accept all 後，這些生產級的設定就被寫入我的設定檔。
接著進行 TailwindCSS 的整合。Windsurf 建立了 package.json，加入 Tailwind、PostCSS 與 Autoprefixer，並生成帶有合理預設值的 tailwind.config.js，再把這些整合到 base.html 範本裡。它甚至建立了一個 .env.example 檔案用於環境變數，以及一份含詳細安裝與執行說明的 README.md。
5. 結構化流程總攬
最後，Windsurf 總結了所有已完成的工作：已創建 Django 專案、已配置 Postgres、已整合 REST Framework、已設定 TailwindCSS，以及完成 README。
它接著列出已完成的核對清單：
- Django 專案架構 – finance_dashboard 含正確目錄結構。
- Django REST Framework – 已配置 token/session 認證、分頁與 CORS。
- PostgreSQL 整合 – 資料庫設定已綁定環境變數。
- TailwindCSS 整合 – package.json 依賴、已設定 tailwind.config.js、CSS 建置流程 (npm run build-css)、自訂元件，以及具有響應式設計的 base 模板。
- 專案檔案 – requirements.txt、.env.example 與詳細的 README.md。
接著，它給出了讓專案可以執行的分步流程：
- 安裝依賴 (pip install -r requirements.txt 與 npm install)
- 設定環境 (copy .env.example .env)
- 建置 TailwindCSS (npm run build-css)
- 執行遷移、建立 superuser，並啟動伺服器
6. 初始設定之外的彈性測試
但事情在這裡變得更有趣。我測試了要先不要使用 PostgreSQL，而改用 SQLite，看看 Windsurf 的彈性如何。因此，我直接在 settings.py 中做了切換。令我驚豔的是，Windsurf 立刻偵測到了變更。
7. 內建跨檔案變更追蹤
一個面板跳出，告訴我哪些檔案被修改了：
- settings.py (+38, -2)
- .env.example (+1, -1)
- urls.py (+1, -1)
這種追蹤跨多個檔案的 diff 功能非常關鍵。就像在 IDE 內置了一個版本控制助理，時刻關注一致性，並協助我對更動保持信心。
8. 首次執行
確認變更後，我想看看應用程式的實際運行效果。於是我執行了：
python manage.py runserver
終端機啟動伺服器，套用遷移，顯示熟悉的訊息：「Starting development server at http://127.0.0.1:8000/」。我點擊連結，在瀏覽器中看到嶄新的 Finance Dashboard。
初步結論：我對 Windsurf 建置流程的真實感受
一開始，對於一個由 AI 快速生成的專案，成品竟然如此精緻讓人驚訝。頁首 (header) 左側以醒目的 「Finance Dashboard」 為標題，右側則擺放驗證相關連結——這明顯顯示 Django 內建的認證系統已被整合進去。
在此之下，主要儀表板區域 展示了三張摘要卡片，分別顯示 Total Balance、Income 以及 Expenses，並以 TailwindCSS 的藍、綠、紅配色來即時傳達資訊。
總體而言，這個 AI 生成的應用程式在 功能性和呈現面 之間取得了恰到好處的平衡。介面乾淨、回應迅速且現代化，這都歸功於 TailwindCSS；後端則已透過 Django REST Framework 準備好處理資料。這一切結合在一起，讓人覺得它是個值得持續開發的真正專案起點，而不只是個示範範例。
自訂設計與版面
在讓我的理財儀表板應用程式運行起來後，我想要讓 Windsurf 發揮更多彈性。單純從提示生成專案很了不起，但對我而言最重要的是：當我想更改或擴充應用程式時，它的靈活度如何？這才是真正能展現 AI IDE 深度的時刻。
為此，我給 Windsurf 一個非常具體的自訂需求：
我想看看 Windsurf 是否能同時處理後端邏輯，並針對範本、樣式與路由做出完整的生成，將所有元件整合為無縫的使用者體驗。
一輸入提示，Windsurf 的 AI 代理立刻開始作業。令我印象深刻的是，它沒有僅僅輸出單一片段，而是將自訂需求拆解成結構化流程：
- 建立新的 Django 應用程式 (accounts)，專責處理驗證。
- 生成所需的 View（login、signup、logout、profile）。
- 在 urls.py 接線路由。
- 生成前端範本，並以 TailwindCSS 進行樣式設計。
- 更新全域佈局 (base.html)，讓導覽列根據使用者登入狀態動態顯示。
在新的 accounts 應用程式中，Windsurf 建立了 forms.py，並設定了自訂表單類別，如 CustomUserCreationForm 與 UserProfileForm。
當我仔細查看時，發現 AI 還在 Python 層面整合了 TailwindCSS 樣式。它對每個表單欄位加上如下程式，為元素設定一致的設計系統：
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’
})
這是一個巧妙的做法。它不是在每個 HTML 範本裡硬寫 class，而是在 Python 層面動態套用，確保整個專案的表單擁有一致的樣式，省去手動編輯每個範本的麻煩。
在 views.py，Windsurf 定義了多個基於類別的 View（class-based views），對應到下列範本：
- login.html
- signup.html
- profile.html
打開這些範本，我發現 Tailwind 的實用工具類別隨處可見，從 bg-blue-600 text-white 的按鈕樣式，到 w-full 與 rounded-md 的響應式輸入欄位。
在 base.html 中，導覽列也已動態更新：使用者未登入時顯示 Login 與 Sign Up；登入後則顯示 Welcome, [username] 以及 Profile 與 Logout。
為了讓驗證範本更顯精緻，Windsurf 不僅放入預設樣式，還更新了 tailwind.config.js 與 input.css。
- 在 tailwind.config.js 中，定義了自訂顏色 (primary、success、warning、danger)，並新增插件如 @tailwindcss/forms。
- 在 input.css 中，使用 @apply 設定可重複使用的元件類別，例如 .btn-primary 或 .card，方便在多個範本中使用。
這賦予我微調外觀與風格的細節控制權。如果想為整個應用程式重新品牌化，我只要在一處更改 primary 顏色、重新編譯，就能立即在所有驗證頁面上套用新的主題。
在這裡最讓我讚嘆的是，用戶與 AI 之間可達到的深度協作。Windsurf 不會限制我在視覺化建構器中選擇某種「預設外觀」，而是提供結構良好的 Django 程式碼，以 Tailwind 進行樣式，然後敞開大門，讓我自由精細自訂。
- 如果我想為表單加入驗證規則，只要編輯 Python 類別即可。
- 想要新的按鈕樣式，可在 input.css 中定義一次，並在多個範本中重複使用。
- 要更改導覽列或個人資料頁的佈局，只需打開 HTML 範本並直接調整。
Windsurf AI 程式碼編輯器如何處理錯誤
我很好奇：Windsurf 會否僅像其他 IDE 一樣在終端丟出堆疊追蹤（stack trace），還是會真正協助你解決問題？
錯誤 1：專案建立期間的 CommandError
在生成 Django 專案時，Windsurf 嘗試執行：
django-admin startproject finance_dashboard
命令失敗，因為我已有一個 manage.py 檔案：
CommandError: … manage.py already exists. Overlaying a project into an existing directory won’t replace conflicting files.
在 VS Code 或 PyCharm 中，通常你只能盯著錯誤想辦法手動解決。但 Windsurf 的AI 代理立即介入，識別問題，並建議：
「讓我先確認 Django 是否安裝，然後手動建立專案結構。」
它執行 python -m django –version 以確認安裝狀態，接著讀取現有的 manage.py，並手動繼續設定流程。
錯誤 2：npm 發現重大漏洞
在使用 npm install 安裝 Tailwind 相關相依時，終端顯示：
4 critical severity vulnerabilities
To address all issues, run: npm audit fix
這不會阻斷流程，但 Windsurf 清楚地將它顯示在終端。若我提出請求：
「修復 npm 漏洞」
它就會自動執行 npm audit fix。
錯誤 3：Django 密碼驗證
在使用 python manage.py createsuperuser 建立超級使用者時，我輸入了一個弱密碼。Django 立即拒絕：
This password is too short.
This password is too common.
Bypass password validation and create user anyway? [y/N]:
錯誤 4：API 根路徑遺失 (404)
應用程式啟動後，我瀏覽 http://127.0.0.1:8000/api/，結果看到 404 頁面不存在。Django 的除錯頁面清楚指出：/api/ 無對應的路由。通常，你得打開 urls.py 並手動新增映射。
不過，這次我在 urls.py 檔案裡加入了以下註解：
# Django error shows that http://127.0.0.1:8000/api/ doesn’t resolve to any view.
# So for the next task, we will resolve this issue.
令人驚訝的是，一執行「Run current work」，AI 代理立即解析我的註解，並回應：
「讓我快速修正 API 路由問題，然後執行遷移以完成驗證系統的設定。」
這讓我大開眼界。Windsurf 不僅等待明確的提示，還能讀取程式碼內的註解，並將它們視為可執行任務。實際上，這就像我在與 AI 進行對寫式(pair-programming)合作：我寫下註解，AI 隨即執行。
修復過程十分順利：Windsurf 在 urls.py 中新增缺失的路由，並連接 Django REST Framework 的預設 API，再確認伺服器自動重載。重新整理瀏覽器後，/api/ 立刻顯示可瀏覽的 API 頁面，包含登入與登出端點。
讓我印象最深的是，Windsurf 在呈現錯誤細節與提供智慧指引之間取得了巧妙平衡：
- 它 於終端完整顯示錯誤輸出，沒有隱藏任何資訊。
- 它 能辨識常見問題（如 CommandError）並提供恢復步驟。
- 它讓你可以選擇手動修復（若你熟悉解法），或依賴 AI 建議並套用修正。
發布應用程式與新增整合
值得提醒的是，Windsurf 不同於其他 AI 應用建構器。它沒有那種光鮮的「一鍵部署到雲端」按鈕，而是一款 IDE，更像 VS Code，只是有位 AI 代理陪伴你左右。
這意味著所有佈署與整合工作仍在程式碼與設定層面進行。不同之處在於，Windsurf 的 AI 會替你處理繁瑣的樣板，並引導你完成通常耗時的設定步驟。
就以我的理財儀表板為例，它在本機運行於 http://127.0.0.1:8000/。要將它發佈到網路上，通常需要：
- 設定資料庫（我的情況是 PostgreSQL），並替生產環境配置憑證。Windsurf 已在 settings.py 中使用環境變數設定，這種最佳實踐讓本機到生產環境的轉換更為輕鬆。
- 處理靜態檔案。AI 已經在 STATIC_URL、STATIC_ROOT 以及 Tailwind 的建置流程 (npm run build-css) 完成配置，意味著專案已具備部署就緒的基礎。
- 容器化或主機設定。Windsurf 的 AI 已經以易於容器化的方式組織專案，可輕鬆撰寫 Dockerfile，或部署至 Heroku、Render、Railway 等平台。你只需提示：「為生產佈署創建 Dockerfile」，AI 就會為你生成相應設定。
Windsurf 的 AI 會一步步引導你完成 AWS、Heroku 或其他供應商所需的命令與設定。
為了測試靈活度，除了原本的提示外，我還嘗試新增其他整合。無須跳出視窗，只要在程式碼中輸入提示，例如：
Add Stripe integration for payments: include API keys in settings.py, install dependencies, and create a checkout view and template.
讓我讚嘆的是，Windsurf 完全融入我的開發流程：
- 在 settings.py 中新增 STRIPE_SECRET_KEY 與 STRIPE_PUBLISHABLE_KEY 的環境變數佔位符，避免硬編碼。
- 它建議執行 pip install stripe，並將相依加入 requirements.txt。
- 在 views.py 生成簡易的結帳 (checkout) View 及 TailwindCSS 樣式的 checkout.html。
- 在 urls.py 新增 /checkout/ 路由，並包含 Webhook 處理樣板。
所有這些都以程式碼建議的方式出現，我可以審查、接受或拒絕，而非黑箱操作。這讓我對最終實現擁有完全掌控與可微調的彈性。
在 Windsurf 中發布與整合就像與一位資深工程師進行結對編程 (pair-programming)。你依舊直接操作程式碼，就像在傳統 IDE 一樣，但 AI 加速了所有步驟。它幫你處理 Dockerfile、環境變數、設定樣板，甚至第三方服務的串接，同時保留你對實作細節的最終決定權。
Windsurf 定價與方案
Windsurf 的定價會隨需求擴展，從慷慨的免費方案開始，並進一步提供團隊與企業級進階功能。
它不會在一開始就將你鎖定，讓你有機會在付費之前先行試用與評估。
以下是各方案的細分：
- 免費 – $0/月
- Pro – $15/月
- Teams – $30/使用者/月
- Enterprise – 起價 $60/使用者/月
最適合 Windsurf AI 的替代方案
主要可作為 Windsurf AI 替代方案的是 Cursor。Cursor 是一款以 AI 為核心的程式碼編輯器，基於 VS Code 分支開發，並以其快速的程式碼生成與靈活度迅速獲得關注。兩者都高度倚重 AI，但針對的開發者類型略有不同。
要比較 Windsurf vs. Cursor 哪款 IDE 更適合你，可參考以下分析表格。
Windsurf vs Cursor Overview
| 特性 | Windsurf | Cursor |
|---|---|---|
| 適合對象 | 需管理大型且複雜程式碼庫，以及需要深入上下文的團隊 | 重視速度與掌控力的獨立開發者與小型團隊 |
| AI 代理 | Cascade 以強大的即時上下文意識自動執行任務 | Composer 與 Agent 模式，提供可供使用者細部審視的步驟 |
| 程式碼生成功能 | 較慢，但對大型專案具有高度準確性 | 更快，適合生成樣板程式碼與快速原型 |
| 上下文管理 | 使用檢索擴充生成 (RAG) 自動執行全專案索引以獲取深入上下文 | 透過 @ 符號手動管理上下文，以提高精準度 |
| 模型存取 | Codeium 模型，並可使用 Gemini（部分需 API 金鑰） | 可使用 Claude 4、前沿模型，以及 Max Mode (1M 令牌) |
| 定價 (Pro) | 個人方案 $15/月 | 個人方案 $20/月 |
| 使用難易度 | 對初學者友好、介面簡潔、自動化流程 | 功能豐富、學習曲線較陡，會顯示程式碼 diff 以供審閱 |
| 部署功能 | 內建一鍵部署功能 | 無原生部署功能，專注於程式碼編寫 |
Cursor vs Windsurf：初學者與資深開發者的最佳選擇
若你是有經驗的獨立開發者與小型團隊，重視速度與手動掌控，Cursor 更適合。它能快速生成樣板或單獨邏輯，非常適合快速原型或迭代。開發者可使用 Cursor 的 @ 符號方法精確選取上下文，確保 AI 僅能存取所需程式碼。
Windsurf 則更適合初學者以及需處理大型複雜專案的開發者。它可自動執行全專案索引，不需你持續管理上下文；同時，Cascade AI 代理無縫處理多檔案變更，讓你只專注於程式撰寫，而非 AI 的微調。若你想要一款「開箱即用」的 IDE，同時保有對程式碼的完全掌控，Windsurf 無疑是更安全的選擇。
最終結論：Windsurf 值得一試嗎？
經過詳盡測試，我發現 Windsurf 是一款強大且幾乎完美的工具，它能讓 AI 與開發者並肩作戰，而非取而代之。無論你是想要指引的初學者，或是處理複雜多檔案專案的資深開發者，Windsurf 都能讓編程更快、更智能、更有趣。
Cascade 在上下文處理、自動化樣板、甚至錯誤修復方面的表現，就像有一位資深工程師坐在你身旁。
唯一要注意的是，它仍是一款 IDE，你將以程式碼作為互動介面，而非拖放式元件。但對於任何認真想要打造真實應用程式的人來說，這正是它的優勢，而非缺點。
如果你在考慮是否要嘗試 Windsurf，我的建議很簡單：立即動手試試。這是我親身使用過最強大的 AI 開發工具之一。
