如何使用Windsurf執行AI寫程式碼

想象一下，在人工智慧的指導下，您可以毫不費力地將自己的編碼想法變成現實。Codeium 的 Windsurf 透過簡化編碼、除錯和最佳化，將軟體開發變成一個流暢、直觀的過程。Windsurf 編輯器透過程式碼補全工具和智慧整合開發環境功能提高工作效率，幫助你完善程式碼，在問題出現之前就加以解決。它不僅是一個編輯器，還是一個 AI 驅動的創意助手，讓編碼更快、更高效。在本文中，我們將探索 Windsurf，學習如何設定它，並嘗試一些實踐任務，體驗它如何幫助進行 Vibe 編碼。

什麼是Vibe編碼？

Vibe 編碼（Vibe Coding）是一種輕鬆的人工智慧輔助開發。你專注於解決問題，而人工智慧則處理重複的編碼任務。您只需描述自己的需求，而無需手動編寫每一行程式碼。然後，人工智慧會即時生成、完善和最佳化。

什麼是Windsurf編輯器？

Windsurf 編輯器由 Codeium 開發。它是一個人工智慧驅動的整合開發環境（IDE），旨在增強編碼能力。它將先進的人工智慧功能直接整合到開發工作流程中。

Windsurf如何加強Vibe編碼

以下是 Windsurf 如何促進Vibe編碼：

• 人工智慧驅動開發：提供主動的程式碼建議和除錯，而不會打斷你的工作流程。
• 級聯人工智慧聊天：瞭解檔案間的關係，實現智慧的多檔案程式碼編輯。
• 超級完整和內聯人工智慧：預測意圖並在需要時精確完善程式碼。
• 多模式功能：將影像轉換為程式碼，並提取即時網路資料以解決問題。
• 本地索引和記憶體：掃描整個專案以獲取上下文相關的建議，並在不同會話中保留相關知識。
• 人工智慧驅動的終端和除錯：在整合開發環境中自主修復錯誤並執行程式碼。
• 自定義規則和模式：強制執行編碼風格，並提供從完全自主到手動控制的自動化級別。
• 效能與隱私：針對低延遲人工智慧響應進行了最佳化，同時確保資料安全。

推薦閱讀： 如何使用 Cursor AI 執行 Vibe 編碼

現在，讓我們設定 Windsurf 並探索一些實踐專案。

設定Windsurf

在使用 Windsurf 進行人工智慧驅動的編碼之前，請確保您的環境設定正確無誤。這一步將幫助你毫不費力地實現無縫編碼、即時除錯和人工智慧輔助。

安裝Windsurf的步驟

請按照以下步驟確保無縫安裝和設定體驗。

步驟 1. 下載安裝程式

訪問 Windsurf 官方網站，選擇你的作業系統，下載適用於 Windows、macOS 或 Linux 的安裝程式。

• Windows 和 macOS：對於 Windows 和 macOS，只需開啟下載的安裝程式檔案，並按照螢幕上的說明操作即可。
• Linux：複製命令並在終端執行，下載並在系統中安裝 Windsurf 編輯器。

步驟 2. 執行安裝

• 開啟下載的檔案，按照安裝嚮導進行操作。
• 選擇安裝首選項，如建立桌面快捷方式或將 Windsurf 整合到系統的 PATH 中以便命令列訪問。

步驟 3. 初始設定和配置

• 如果您是從 VS Code 或 Cursor 遷移過來的，請匯入現有設定以實現無縫過渡。

• 或者，選擇預設設定進行簡潔設定，或者選擇 VS Code 風格、Vim 模式和適合你工作流程的顏色主題。

步驟 4. 登入並解鎖功能

• 建立 Codeium 賬戶或登入以啟用雲功能、人工智慧輔助和個性化編碼體驗。

• 嘗試使用 AI Flows、Cascade 和 Supercomplete 來最佳化你的整合開發環境。開啟資料夾，開始高效編碼。

Windsurf編輯器定價方案

Windsurf 編輯器為個人和團隊提供靈活的定價，從免費到企業解決方案，實現無縫的人工智慧驅動開發。

• 免費計劃包括 14 天專業版試用、50 個獎勵使用者提示點數和每月 5 次慢速高階請求。但不允許購買額外點數。
• 專業計劃（15 美元/月）提供 500 個使用者提示和 1,500 個流量動作點數。它提供對 Cascade Base 和更大機型的優先訪問權。每 300 個點數可獲得 10 美元的額外點數。
• 它還為高階使用者提供專業終極計劃，價格為 60 美元/月，包括無限量使用者提示點數和 3,000 個流量動作點數。它還提供更快的人工智慧響應。可按每 400 個信用點 10 美元的價格購買額外的信用點。

• 團隊計劃（35 美元/使用者/月）包括每個使用者 300 個使用者提示和 1,200 個流程操作點數。它允許團隊範圍內的積分池，並提供組織分析。
• 團隊終極計劃（90 美元/使用者/月）增強了這一功能，每個使用者擁有無限量的使用者提示信用點數和 2,500 個流量操作信用點數。它還包括更高的索引限制。
• 企業可以選擇企業計劃，該計劃提供自定義定價和內部部署。它包括增強的安全性、專用模型微調和專家培訓。

Windsurf的實踐專案：構建、分析和視覺化

在本實踐部分，我們將探索 Windsurf 如何在實際專案中提高編碼效率。從遊戲開發到資料分析和演算法視覺化，這些練習將展示 Windsurf 的人工智慧驅動能力。透過這些實踐應用，你將看到 Windsurf 如何協助生成程式碼、除錯和與檔案無縫互動。

對於每項任務，我都會列出我的觀察結果，指出任何問題，並建議如何透過後續提示來解決這些問題。然後，我們將看到最終的實現，並對結果進行評估。

任務 1：構建吃豆人遊戲

目標：開發一款互動式吃豆人遊戲，玩家要在迷宮中穿梭，同時躲避幽靈。

提示詞：Create a Pacman game using Python.

觀察：

• 看不到吃豆人的嘴巴。
• 所有幽靈沒有同時移動。
• 遊戲速度太快。

後續改進提示詞：The mouth of Pac-Man was not visible.Adjust the speed to make gameplay smoother.Ensure all ghosts move simultaneously.Introduce levels for progressive difficulty.

最終效果

結果

• 遊戲現在有了更好的視覺效果。
• 多個幽靈同時移動，提高了遊戲難度。
• 調整了速度，使遊戲更具可玩性。
• 部分圖形元素仍需進一步完善。

最終概述

根據反覆提示，遊戲得到了明顯改善。人工智慧理解了修改內容，並相應地調整了程式碼。雖然有些改進（如吃豆人嘴巴的可見度）沒有完全實現，但整體遊戲體驗得到了提升。還可以透過提供更精確的提示進行進一步修改。

任務 2：Titanic資料集 – 探索性資料分析 (EDA)

目標： 建立互動式視覺化，對 Titanic 資料集進行探索性資料分析（EDA）。

提示詞：Create an interactive visualization to do EDA on the Titanic dataset.

觀察：

• 全域性規則集 Dash 和 Plotly 用於互動式視覺化，預設使用 Python，除非另有說明。本任務使用了 Dash 和 Plotly。

最終效果

結果

• 儀表盤成功地將泰坦尼克號資料集中的關鍵資訊視覺化。
• 預設圖表根據性別顯示存活率。
• 使用者可以動態過濾資料，例如按乘客等級或年齡組過濾。
• 該儀表板還提供了對年齡和人口統計等生存因素的洞察。

最終概述

人工智慧代理在幾分鐘內就高效地建立了一個互動式視覺化儀表板，而人工編碼則需要更長的時間。自動化方法還確保了正確的資料集檢索和視覺化增強。該應用程式提供了基於各種因素的存活率方面的寶貴見解，並允許動態資料探索。

任務 3：梯度下降視覺化

目標：建立互動式視覺化演示 U 型曲線的梯度下降收斂過程。

提示詞：Create an interactive visualization to demonstrate gradient descent convergence in a U-shaped curve.

觀察結果：

• 一些互動元素無法執行，如調整學習率、迭代次數等。
• 點選“Run Simulation”按鈕後，應用程式無法正常執行。

後續改進提示詞：

Ensure interactive elements like learning rates and iterations function properly, and fix issues with the ‘Run Simulation’ button.

最終效果

結果

• 視覺化系統成功地展示了具有多種學習率的梯度下降過程。
• 使用者可以修改學習率等引數。
• U 型曲線有效地展示了不同學習率對收斂的影響。
• 一些互動元素，如選擇特定的學習率，仍需要改進。

結果概述

人工智慧生成的互動式視覺化為梯度下降分析提供了一個強有力的起點。雖然仍存在一些互動性問題，但該應用程式有效地說明了不同的學習率如何影響收斂。進一步的改進可以增強使用者互動性和視覺化的清晰度。

任務 4：使用Windsurf進行檔案分析

目標：使用 Windsurf 分析與 RAG 系統有關的檔案。

提示詞：Analyze the file RAG system for query.

最終效果

結果

• Windsurf 快速處理了檔案，並提供了結構化的概覽，沒有出現任何問題。
• 它無需人工干預，就能有效分析程式碼並提取關鍵資訊。

任務 5：財務RAG系統 – 查詢財務報表

目標：使用 LangChain、CrewAI 和 ChromaDB 開發一個視覺化 RAG 應用程式，以查詢上傳的財務報表（如年度報告）。

提示詞：Create a visual RAG application using LangChain, CrewAI, and ChromaDB to query uploaded financial statements.

觀察結果：

• LangChain 和 CrewAI 之間出現了版本衝突。
• 檢索機制需要微調，以改進文件查詢。
• 向量資料庫設定需要調整，以最佳化相似性搜尋。
• 檔案處理器需要修改，以便動態處理不同的檔案格式。

後續改進提示詞：

“Resolve the version conflict between LangChain and CrewAI by updating dependencies.Fine-tune the retrieval mechanism for better document querying.Adjust the vector database setup to optimize similarity searches.Modify the document processor to handle different file formats dynamically.”

最終效果

結果

• 該系統成功處理並儲存了財務檔案，以供檢索。
• 使用者可以查詢系統，從上傳的年度報告中提取相關資訊。
• 應用程式可動態確定檔案型別，並應用適當的處理技術。
• 儘管在安裝初期遇到了挑戰，但該系統為進一步改進奠定了堅實的基礎。

結果概覽

人工智慧生成的解決方案提供了一個結構合理、模組化的基於 RAG 的應用程式。儘管最初執行時遇到了依賴性和版本問題，但與 Windsurf 的幾次迭代幫助解決了這些問題。生成的模板程式碼大大加快了開發速度。改進設定後，系統成功地處理了財務報告。它展示了使用強大的文件處理管道進行查詢和提取有意義見解的能力。

WindSurf上機練習的主要收穫

• 全域性規則功能：WinSurf 包括一個全域性規則功能，作為一種管理機制，確保不同人工智慧模型之間互動的一致性、合規性和效率。該功能有助於保持統一的響應並簡化操作。
• 支援多個 LLM：WinSurf 允許整合多個 LLM，使使用者能夠根據自己的需要選擇模型。
• 登入即送點數：新使用者登入後可獲得 50 個免費信用點數，以便試用最新的 LLM。每種模式都有特定的信用點數成本，使用者可根據自己的需求最佳化使用。
• 隱私與安全：WinSurf 透過實施安全資料處理和訪問控制來確保使用者資料隱私。使用者的互動不會儲存在會話之外，敏感資訊也會受到加密保護。

小結

Windsurf 正在徹底改變開發人員與人工智慧協作的方式，使編碼更加互動、流暢和智慧。藉助 Cascade AI Chat、Supercomplete 和多模態功能，它提供的不僅是協助，還有協作。開發人員可以專注於創新，而人工智慧則負責雜務，加速遊戲開發、資料分析和演算法視覺化。隨著人工智慧驅動的開發不斷發展，Windsurf 正在改變遊戲規則，在這裡，你可以貢獻創意，人工智慧可以協助你將創意變為現實。

常見問題

Q1. Windsurf 是什麼，它對編碼有什麼幫助？

A. Windsurf 是一個人工智慧驅動的整合開發環境，它能透過人工智慧驅動的建議、除錯、多檔案編輯以及 Cascade AI Chat 和 Supercomplete 等互動工具改進編碼。

Q2. Windsurf 與其他人工智慧編碼助手有什麼不同？

A. Windsurf 提供多模式功能、即時人工智慧協作和本地專案索引，使其比傳統助手更直觀、反應更快。

Q3. 我能在 Windsurf 中使用多個 LLM 嗎？

A. 可以！Windsurf 支援多個 LLM，允許您為每項任務選擇最佳模型，以最佳化效能。

Q4. Windsurf 中的免費信用點數如何使用？

A. 註冊時您將獲得 50 個免費信用點數。每種型號的信用點數成本不同，因此您可以據此管理使用情況。

Q5. Windsurf 如何確保隱私和資料安全？

A. Windsurf不會將你的程式碼儲存在會話之外。它使用加密和安全訪問控制來保護使用者資料。

Q6. 我可以用 Windsurf 建立什麼樣的專案？

A. Windsurf 支援遊戲開發、資料視覺化、基於 RAG 的應用程式、人工智慧模型微調以及跨領域的演算法分析。

Q7. Windsurf 相容 VS Code 等其他整合開發環境嗎？

A. 相容！您可以匯入 VS Code 設定，也可以使用 Windsurf 的人工智慧開發環境重新開始。