谷歌的Firebase Studio能否超越Cursor或者Windsurf?

將 Firebase Studio 視為您在雲中的副駕駛。這是一個智慧、代理式的工作空間，在這裡，構建、測試和啟動應用程式不再是一件苦差事，而更像是一種創造性的流程。無論你是在勾畫下一個大創意，還是在微調即時資料庫，Firebase（谷歌提供）都會成為你可靠、直觀的合作伙伴。有趣的是，Firebase 並不總是谷歌的一部分。它於 2014 年被谷歌收購，此後逐漸發展成為谷歌雲生態系統的核心支柱。

開發人員經常問的一個問題是：Firebase 是免費的嗎？Firebase 是免費的嗎？

答案是 是的，在一定程度上是免費的。

它提供了一個慷慨的免費層，並隨著應用程式的擴充套件提供基於使用量的升級。本文將探討 Firebase 的功能和侷限性，並將其與 Windsurf 和 Cursor AI 等 Firebase 頂級替代品進行比較，後者更側重於人工智慧輔助編碼。

什麼是Firebase Studio？

Firebase Studio 是谷歌推出的基於雲的開發環境，旨在簡化構建、測試、部署和管理全棧應用程式（尤其是包含人工智慧的應用程式）的流程。它完全在網路瀏覽器中執行，無需複雜的本地設定，可從任何有網路連線的裝置上訪問。

Firebase Studio 的主要功能

• 簡化編碼工作流程：利用整合在 Firebase 中的 Gemini 輔助工具建立和測試程式碼。輕鬆處理常見的開發任務，包括除錯、測試、重構、解釋和記錄程式碼。
• 增強現有應用程式：從本地計算機或資源庫（GitHub、GitLab、Bitbucket）引入程式碼庫。為你喜歡的技術堆疊設計和共享團隊模板。
• 建立全棧體驗：開發和修改所有應用程式元件，從人工智慧模型、代理和 RAG 系統到使用者介面、業務邏輯和資料庫。將應用程式介面（API）和微服務等工具無縫整合到人工智慧應用程式中。
• 使用熟悉的工具工作：要自定義工作區，請匯入您的特定配置，包括系統工具、擴充套件和環境變數。然後，從 Open VSX Registry 訪問龐大的擴充套件庫。
• 靈活的部署選項：您可以使用內建的 Firebase 後端服務和 Google Cloud Run 整合在雲中啟動您的應用程式，也可以將其部署在您的基礎架構上。

Firebase Studio 目前處於預覽階段。它為使用者提供三個免費工作區，使用者還可以透過加入谷歌開發者計劃來擴充套件工作區數量。雖然基礎服務是免費的，但使用某些整合服務（如 Firebase App Hosting）或超出 Gemini API 的免費配額可能需要雲計費賬戶，併產生費用。

如何訪問Firebase Studio？

所需時間 2 分鐘

要訪問 Google Firebase Studio，請按照以下步驟操作：

1. 轉到 Firebase 控制檯

訪問 Firebase Studio 。向下滾動一點，點選 “立即試用 Firebase Studio”。

2. 建立或選擇一個專案

如果你是 Firebase 的新使用者，你需要建立一個專案。如果已有專案，請從儀表板中選擇一個。

3. 瀏覽 Firebase 控制檯

進入專案後，你會看到 Firebase 控制檯（有時也稱為 Firebase Studio），左側邊欄上有各種 Firebase 服務的導航選項：– Authentication– Firestore Database– Realtime Database– Storage– Hosting– Functions– Machine Learning

4. 設定專案

按照要使用的各項服務的設定說明進行操作。

5. 連線您的應用程式

按照控制檯中提供的配置說明為您的平臺（Web、iOS、Android）使用 Firebase SDK。

有關開始使用 Firebase Studio 的進一步指導，請參閱官方文件。

行動中的Firebase Studio

現在，我們將探討 Firebase Studio 可以大大提高開發效率的三個核心領域：

• 構建 SpendWise 應用程式
• 構建 MapMinds 應用程式
• ML 應用程式

透過其強大的內建功能和人工智慧，開發人員可以實現工作流程自動化，減少設定時間，並專注於開發可擴充套件的智慧應用程式。下面讓我們詳細討論各個領域。

任務 1：構建SpendWise應用程式

提示：“A budgeting and expense tracking app with customizable spending categories, detailed charts, and budget goals. The app allows users to categorize their expenses from necessities to lifestyle choices, offering a clear overview of their financial habits. It provides interactive graphs and pie charts to break down spending patterns and helps set monthly budget goals with easy tracking.”

任務點評

使用 Firebase Studio 構建的 SpendWise 應用程式在生成功能性預算工具方面表現出色，只需最少的手動輸入。它能有效地對支出進行分類，設定預算目標，並提供清晰的視覺化效果（柱狀圖、折線圖、餅狀圖），還能按日、周、月進行篩選。它的一個主要優勢是能夠自動糾正初始錯誤，從而簡化開發過程。不過，它在使用者介面定製、大型資料集的效能最佳化，以及新增經常性支出或收入跟蹤等功能以獲得更完整的預算體驗等方面還有待改進。

任務 2：構建MapMinds應用程式

提示：“An App That Turns a Theme or Topic Into a Mindmap.”

任務點評

使用 Firebase Studio 構建的 MapMinds 應用程式很難實現其核心功能。它不是一個清晰的思維導圖，而是以平面圓形佈局顯示相關概念，缺乏結構和深度。使用者介面的設計也很糟糕，導致互動困難。總體而言，它需要在邏輯和視覺呈現方面進行重大改進，才能有效實現其目的。

任務 3：ML應用程式

提示：“Build a Machine Learning model that will classify whether a person have diabetes or not.”

任務點評

使用 Firebase Studio 構建的 ML 應用程式具有良好的使用者介面，提供了簡潔而友好的使用者介面。然而，其預測糖尿病風險的核心功能並不可靠。對於相同的輸入資料，模型輸出的風險百分比不一致且看似隨機，這表明模型訓練或整合存在問題。雖然設計合理，但預測邏輯還需要大力改進，才能使應用程式在實際場景中值得信賴和使用。

總體分析

對於像 SpendWise 這樣結構簡單的應用程式，Firebase Studio 表現出色。它建立的預算工具功能強大，圖表清晰，資料處理可靠。該平臺能自動修復初始錯誤，顯示出強大的低程式碼支援。使用者介面和過濾器執行流暢。對於簡單的使用案例，Firebase Studio 既高效又使用者友好。

但是，在處理 MapMinds 和 ML Applications 等應用程式中的複雜邏輯時，它就顯得力不從心了。MapMinds 缺乏適當的思維導圖結構，使用者介面也很糟糕。ML 應用程式給出的預測是隨機的，因此並不可靠。這些任務暴露了 Firebase 在處理視覺複雜性和模型整合方面的侷限性。

Firebase的主要應用

Firebase 是一個綜合性平臺，可用於移動和網路開發中的許多應用。它內建的一系列工具可幫助開發人員有效地開發、執行和擴充套件應用程式。主要應用和使用領域包括

• 基於雲的開發：從任何裝置訪問功能齊全的開發環境，具有無縫同步和部署功能。
• 人工智慧編碼輔助：利用整合到 Firebase 中的 Gemini 模型，提供智慧程式碼建議、多模態提示，並使用應用程式原型代理等工具快速建立應用程式原型。
• 靈活的專案整合：匯入現有資源庫並自定義工作區，以適應您的技術堆疊和工作流程。
• 框架和語言支援：使用 Go、Java、.NET、Python、Android、Flutter 等流行語言和框架以及 React、Angular 和 Vue.js 等網路技術進行構建。
• 內建測試工具：利用內建模擬器、測試套件和除錯工具簡化開發和質量保證。
• 即時協作：與團隊成員即時協作，即時共享程式碼、預覽和工作流。
• 深度 Firebase 整合：透過 Genkit，輕鬆連線 Firebase 服務，以獲得託管、資料庫、分析、人工智慧工作流和基於 RAG 的系統。

未來影響

Firebase Studio 提供了一個強大的雲環境，支援人工智慧並易於整合 Firebase。然而，不一致的程式碼生成、有限的除錯和較淺的框架支援是它的不足之處。為了提高可靠性，使其適合生產就緒的人工智慧應用程式，未來的升級可能包括：

強大的人工智慧程式碼生成和除錯

• 當前的挑戰：人工智慧生成的程式碼不連貫，有時功能性不強，有時容易出錯。
• 未來重點：提高 Gemini 的上下文理解和除錯能力。整合即時內襯、錯誤診斷和自動修復建議，使程式碼更易於生產。

可靠的多模式原型開發

• 當前挑戰：雖然使用自然語言和影像進行應用程式原型開發很有前景，但在全棧部署中往往缺乏可靠性。
• 未來重點：透過更好地調整視覺輸入（圖紙/使用者介面模型）和生成的程式碼結構，加強多模態提示解釋。

更強大的框架專用工具

• 當前的挑戰：存在對 React 或 Flutter 等框架的通用支援，但缺乏深度整合（如專案腳手架、路由、元件重用）。
• 未來重點：提供框架感知模板、上下文人工智慧建議，以及根據所選技術棧量身定製的更智慧的程式碼片段。

一致的部署管道

• 當前挑戰：使用者在部署到 Firebase Hosting 時會遇到構建失敗或不清晰的錯誤。
• 未來重點：提供清晰的構建日誌、自動修復和具有備用選項或測試環境的指導性部署管道。

協作和版本控制

• 當前的挑戰：即時協作還處於早期階段；缺乏先進的團隊工作流程。
• 未來重點：啟用即時程式碼審查、結對程式設計和整合的 Git 工作流，以實現協作構建。

Firebase vs Cursor vs Windsurf

在本節中，我們將比較 Firebase、Windsurf 和 Cursor AI。這些工具支援後端開發和人工智慧輔助編碼，各自為現代開發人員提供了獨特的優勢。

小結

Firebase、Cursor AI 和 Windsurf 支援開發流程的不同部分。Firebase 在後端開發方面實力雄厚。它提供即時資料庫、託管和快速部署，是構建 MVP 和可擴充套件應用程式的理想選擇。SpendWise 等任務顯示了 Firebase 在後臺和流暢的使用者介面處理方面的優勢。

另一方面，Cursor AI 和 Windsurf 專注於編碼幫助。它們可以在 VS Code 等程式碼編輯器中工作。Cursor 可以幫助將自然語言轉化為程式碼。Windsurf 可提供智慧建議並理解大型程式碼庫。Firebase 並不是這些工具的更好版本。它是對這些工具的補充，只負責後臺工作，而非程式碼協助。

常見問題

Q1. Firebase 能否取代 Cursor AI 或 Windsurf？

A. 不能，Firebase 專注於後臺服務，而 Cursor AI 和 Windsurf 則是為人工智慧輔助編碼而設計的。它們的用途不同，最好一起使用。

Q2. 哪個更適合構建完整的應用程式？Firebase、Cursor AI 還是 Windsurf？

A. Firebase 更適合構建和部署完整的應用程式，特別是有即時資料和後臺需求的應用程式。Cursor AI 和 Windsurf 更適合高效地編寫和改進程式碼。

Q3. Firebase 適合機器學習任務嗎？

A. Firebase 並不適合複雜的 ML 任務。它可以儲存和提供模型，但缺乏原生的 ML 工具。ML 任務最好在 TensorFlow 或 PyTorch 等專用環境中處理。

Q4. 哪種工具更適合初學者？

A. Firebase 對初學者的應用程式開發很友好。Cursor AI 易於使用自然語言編碼。Windsurf 可能需要熟悉一些程式碼才能充分發揮作用。

Q5. Cursor AI 或 Windsurf 能否像 Firebase 一樣部署應用程式？

A. 不，Cursor AI 和 Windsurf 協助編寫程式碼，但不提供託管或後臺服務。Firebase 負責部署、資料庫和身份驗證。