Nuo pat įdiegimo momento Windsurf atrodė pažįstamas, bet kartu ir kitoks. Pažįstamas, nes jis atrodo ir elgiasi panašiai kaip VS Code, o kitoks, nes AI (vadinama Cascade) visada yra šalia, aktyviai nukreipdama darbo eigą.
Tai reiškia, kad vietoj šokinėjimo tarp ChatGPT, Stack Overflow ir VS Code, jūs gaunate redaktorių, kuris supranta jūsų projektą, siūlo pakeitimus, taiso klaidas ir netgi generuoja kelių failų redagavimą atsižvelgdamas į kontekstą.
Šioje Windsurf.ai kodo redaktoriaus apžvalgoje pamėginsiu parodyti savo praktinę patirtį, kuriant tikrą Django programėlę.
Kas yra Windsurf AI?
Skirtingai nei tradicinės IDE ar paprasti automatinio pildymo įrankiai, ji sukurta suprasti visą jūsų kodų bazę, numatyti jūsų ketinimus ir padėti išlikti „flow“ būsenoje programuojant.
Pagrindas Windsurf.ai yra Cascade, intelektualus agentas, kuris pildo kodo eilutes ir galvoja kelis žingsnius į priekį, perrašydamas kodo fragmentus keliuose failuose, taisydamas klaidas, generuodamas dokumentaciją ar netgi vykdydamas terminalo komandas, kai to reikia. Derinant su Windsurf Tab, galite vienu klavišo paspaudimu iškviesti galingas veiksenas – nuo priklausomybių importavimo iki funkcijų kūrimo akimirksniu.
Kam skirtas Windsurf.ai?
Windsurf skirta:
- Individualiems programuotojams ir laisvai samdomiems specialistams, norintiems greitai išleisti projektus naudodami dirbtinį intelektą.
- Startuolių komandoms ir agentūroms, kurioms reikia maksimaliai padidinti produktyvumą be didelės inžinierių komandos.
- Įmonėms, valdančioms sudėtingas programėles, kur svarbūs nuoseklumas, bendradarbiavimas ir greitis.
Windsurf AI privalumai ir trūkumai
- Kodo orientuotas požiūris su jokiais tiekėjo apribojimais
- Automatinis lint tikrinimas ir klaidų taisymas integruotas
- Kontekstinė derinimo pagalba su proaktyviais pasiūlymais
- Sklandi PostgreSQL ir REST Framework integracija
- Redaguojamas, gamybine aplinka paruoštas kodas pilnam valdymui
- Hot reloading spartina testavimą ir derinimo ciklą
- Nėra drag-and-drop vizualaus redaktoriaus
- Pradedantiesiems gali būti statlesnė mokymosi kreivė
- Vis dar reikalingi kai kurie rankiniai pataisymai
Windsurf funkcijos
- AI agentas Cascade su giliu konteksto supratimu
- Kelių failų redagavimas su nuosekliais pasiūlymais
- Realaus laiko bendradarbiavimas tarp žmogaus ir AI
- Išmanus indeksavimas semantiniam kodo supratimui
- Tab klavišas veiksmams ir navigacijai
- Automatinis lint tikrinimas ir klaidų taisymas
- Galimybė prijungti individualius MCP įrankius ir serverius
- Nuvelk ir nuleisk paveikslėlius, kad sugeneruotum kodą
- Terminalo integracija su AI pagalba komandų vykdymui
- Galimybė tęsti darbą su išsaugotu kontekstu
- Turbo režimas automatiškai vykdo komandas
- Įmontuota atmintis apie kodo bazę ir darbo eigą
Kaip veikia Windsurf?
Daugelis AI programėlių kūrėjų grindžiami „no-code“ arba drag-and-drop sąsajomis: įrašai komandą ir akimirksniu gauni paprastą programėlės prototipą.
Tačiau Windsurf yra:
- Specialiai sukurtas AI IDE: Įrankis sukurta kaip dirbtinio intelekto integruota kūrimo aplinka (IDE), kuri labiau primena VS Code ar JetBrains nei vizualų kūrėją.
- Produktyvumo didinimas: Tikslas – dirbti kartu su programuotojais (o ne pakeisti kodavimą), padėti jiems suprasti visą kodo bazę ir valdyti pasikartojančias ar boilerplate užduotis, kad jie liktų „flow“ būsenoje.
- Praktinis požiūris: Naudoti Windsurf reikia aktyviai programuojant. Tu ne tik paspaudi mygtuką ir gauni programėlę. Tu nustatai projektus, rašai kodą ir realiu laiku bendradarbiauji su Windsurf AI agentu, Cascade.
- Pažangios AI galimybės: Cascade teigia, kad numato programuotojo ketinimus, valdo kelių failų pakeitimus ir net gali vykdyti terminalo komandas viename redaktoriuje. Todėl tikrasis testas – ne ar jis gali „spjauti programėlę“, bet kaip sklandžiai ir protingai veikia kodavimo patirtis, kai dirbi su juo.
Turėdamas tai omenyje, pradėjau savo apžvalgą ten, kur kiekvieno programuotojo kelionė prasideda: registracija ir pirmieji žingsniai Windsurf aplinkoje.
Mano praktinė patirtis su Windsurf AI: žingsnis po žingsnio
Štai žingsnis po žingsnio, kaip atrodė mano patirtis su Windsurf, iš programuotojo perspektyvos. Apžvelgsiu pakilimus, nuosmukius ir trapius vietas platformoje.
Pabaigoje turėsite aiškų vaizdą, kaip veikia Windsurf ir ar verta jam skirti savo laiką.
Pradžia ir registracija
Norėdamas pradėti, apsilankiau oficialiame įrankio tinklalapyje – windsurf.com. Čia dominuoja ryškus žalias mygtukas „Download for Windows”, išsiskiriantis tamsiame fone.
Šalia jo – pilkas mygtukas „Explore Features”, o viršutiniame meniu dar vienas žalias „DOWNLOAD” variantas.
Mano pirmas įspūdis: Viskas paprasta ir aišku – lengva sekti procesą.
Spustelėjau atsisiuntimo mygtuką, ir kai installeris baigėsi, paleidau jį.
Procesas buvo standartinis: sutikti su licencija, pasirinkti diegimo kelią, leisti jam daryti savo darbą. Neturėjau rūpintis papildomomis parinktimis, pavyzdžiui, stalviršio nuorodomis – Windsurf pasirūpino tuo automatiškai.
Po kelių spustelėjimų buvau pasiruošęs paleisti programą.
Registracija Windsurf darbalaukio programoje: procesas ir navigacija
Pirmą kartą atidaręs Windsurf patekau į vedlį. Pirmame ekrane klausiama, ar nori importuoti nustatymus iš VS Code ar pradėti nuo nulio. Pasirinkau „Start fresh”, nes norėjau grynos Windsurf patirties.
Toliau – klavišo trumpinių parinktys – VS Code ar Vim. Likau prie VS Code numatytųjų, nes tai mano komforto zona.
Po to pasirodė temų galerija – nuo Dark ir Solarized iki Tokyo Night ir Quiet Light. Pasirinkau Dark, nes paprastai dirbu tamsiame režime. Šios ankstyvos personalizacijos parinktys man pasirodė labai naudingos – Windsurf supranta, kad programuotojai vertina smulkmenas.
Paskutinis žingsnis – autentifikacija. Ekrane buvo pranešimas: „Authentication grants free access to Windsurf’s AI features.” Turėjau galimybę sukurti paskyrą el. paštu arba prisijungti per Google ar GitHub. Kreditinės kortelės duomenų nereikėjo – tai didelis pliusas.
Spustelėjau Sign up with GitHub, atlikau įprastą OAuth autorizaciją ir per kelias sekundes buvau atgal programoje su draugišku pasveikinimu.
Pagrindiniame lange buvo „Getting started with Windsurf” kontrolinis sąrašas, mygtukai Open Folder, Generate a New Project arba Clone Repository, o dešinėje – didelis langas, pristatantis Cascade Code, Windsurf AI variklį.
Ypatingai išsiskyrė būsenos juosta apačioje: kairėje – „Surf’s up! You have 15 days remaining in your Windsurf Pro trial”, o dešinėje – „Ask anything (Ctrl + I)” powered by Claude Sonnet 4. Skaidru ir be paslėptų sąlygų.
Pirmoji programėlė su Windsurf AI
Norėdamas išbandyti Windsurf pajėgumus, nusprendžiau sukurti Django pagrindu veikiantį asmeninį finansų valdymo skydelį. Tai nebuvo paprasta „Hello World”. Norėjau autentifikacijos, PostgreSQL duomenų bazės, REST API su Django REST Framework, TailwindCSS stilistikos ir naudojamos sąsajos su grafiškais elementais bei funkcijomis.
Kitaip tariant, kažko, kas tikrai išbandytų AI gebėjimą tvarkyti tiek backend, tiek frontend sudėtingumą.
- Prašymo paruošimas
Spustelėjęs “Generate a New Project” skydelyje, gavau tekstinį lauką, kuriame reikėjo aprašyti norimą projektą. Čia prasideda magija. Vietoj to, kad rankiniu būdu kurtum virtualią aplinką, instaliuotum priklausomybes ir jungtum viską, aš parašiau:
Sukurti naują Django projektą pavadinimu finance_dashboard.
Integruoti Django REST Framework, PostgreSQL ir TailwindCSS frontend šablonams.
2. Kaip Cascade verčia ketinimą į veiksmus
Iškart Windsurf AI agentas, Cascade, suskirstė mano prašymą į atskirus žingsnius. Šoniniame skydelyje pamačiau planą: sukurti projekto katalogą, generuoti requirements.txt su priklausomybėmis, konfigūruoti PostgreSQL, instaliuoti Django REST Framework ir TailwindCSS.
Kiekvienai užduočiai buvo “Run All” mygtukas, tad galėjau leisti AI vykdyti terminalo komandas automatiškai. Tai nustebino – AI bent jau rodė procesą ir suteikė prieigą prie visų veiksmų, o ne tik generavo kodą.
3. Priklausomybių valdymas
Generavus requirements.txt, radau visus tinkamus paketus: Django 4.2, djangorestframework, psycopg2-binary Postgres’ui, corsheaders, whitenoise statiniams failams ir python-decouple aplinkos kintamiesiems. Turėjau galimybę ‘Accept arba Reject‘ failą prieš įrašant – tai suteikė visišką kontrolę.
Spustelėjęs Accept all, Windsurf paleido pip install -r requirements.txt integruotame terminale. Stebėti, kaip priklausomybės instaliuojamos automatiškai, o AI agentas pažymi užduotis kaip atliktas, buvo tarsi turėti jaunesnį programuotoją, kuris rūpinasi boilerplate, o aš prižiūriu.
4. Konfigūracijos nustatymai
Tada AI agentas bandė paleisti:
django-admin startproject finance_dashboard
Tačiau radome konfliktą – manage.py jau egzistavo iš ankstesnio bandymo.
Vietoj klaidos Windsurf diagnozavo problemą, patikrino Django versiją (python -m django –version) ir toliau suskaldė užduotį rankiniu būdu pagal esamą struktūrą. Tai buvo iš karto realus atvejis – pats pridariau chaoso, o AI agentas susitvarkė sklandžiai.
Kai projektas patvirtintas, Windsurf redaguoja settings.py:
- Prideda REST Framework ir corsheaders prie INSTALLED_APPS
- Keičia duomenų bazę iš SQLite į Postgres su aplinkos kintamaisiais
- Prideda REST_FRAMEWORK nustatymus autentifikacijai ir puslapiavimui
Spustelėjęs Accept all, turėjau paruoštą gamybinę konfigūraciją vienu paspaudimu.
Po to – TailwindCSS integracija. Windsurf sugeneravo package.json, pridėjo Tailwind, PostCSS, Autoprefixer, sukūrė tailwind.config.js su prasmingomis numatytomis reikšmėmis ir susiejo viską su base.html. Jis taip pat sukūrė .env.example ir išsamią README.md.
Kiekvieną kartą galėjau peržiūrėti pokyčius, priimti juos ir stebėti, kaip IDE vykdo komandas. Tai leido man išlikti kontrolėje ir sutaupė daugybę laiko.
5. Struktūruotas gairių planas
Po scaffold’inimo Windsurf pateikė santrauką:
- Django projekto struktūra – finance_dashboard su tinkamais katalogais
- Django REST Framework – sukonfigūruota su token/session autentifikacija, puslapiavimu, CORS
- PostgreSQL integracija – duomenų bazės nustatymai per aplinkos kintamuosius
- TailwindCSS integracija – package.json, tailwind.config.js, npm run build-css, komponentai, base.html
- Projekto failai – requirements.txt, .env.example, README.md
Toliau – žingsniai paleisti projektą:
- Instaliuoti priklausomybes (pip install -r requirements.txt ir npm install)
- Nustatyti aplinką (copy .env.example .env)
- Sukompiliuoti TailwindCSS (npm run build-css)
- Paleisti migracijas, sukurti supervartotoją ir paleisti serverį
6. Testavimas už pradinio nustatymo ribų
Norėjau pamatyti, kaip lengvai galiu grįžti prie SQLite vietoje PostgreSQL. Pakeičiau settings.py, ir Windsurf tai akimirksniu aptiko.
7. Įmontuotas pakeitimų sekimas keliuose failuose
Atsirado skydelis su mano pakeitimais:
- settings.py (+38, -2)
- .env.example (+1, -1)
- urls.py (+1, -1)
Tai jautėsi kaip turėti versijų valdymo asistentą integruotoje IDE – visos mano redakcijos buvo akimirksniu matomos.
8. Pirmasis paleidimas
Paleidau:
python manage.py runserver
Terminalas rodė migracijas, ir štai – “Starting development server at http://127.0.0.1:8000/”. Spustelėjau nuorodą, ir naršyklėje pasitiko Finance Dashboard.
Ankstyvas verdiktas: mano sąžininga nuomonė apie Windsurf programėlių kūrimo procesą
Sugeneruota programėlė atrodė stilinga. Antraštėje kairėje – „Finance Dashboard“, dešinėje – prisijungimo nuorodos, kas rodo, kad Django auth jau veikia.
Žemiau – santraukos kortelės „Total Balance“, „Income“, „Expenses“ su TailwindCSS spalvomis (mėlyna, žalia, raudona), aiškiai perteikiančiomis reikšmę.
Bendras įspūdis: programa randa pusiausvyrą tarp funkcionalumo ir dizaino. Sąsaja šiokia tokia, reaguoja responsyviai, backend’as veikia su REST Framework ir laukia duomenų. Atrodė rimtas starto taškas realiam projektui, ne vien tik demo.
Dizaino ir išdėstymo pritaikymas
Norėjau išbandyti, kaip lankstus Windsurf, kai norisi detaliai keisti programėlės dizainą ir funkcijas.
Windsurf agentas suskaldė tai į veiksmus:
- Sukurti naują Django aplikaciją (accounts) autentifikacijai.
- Generuoti views (login, signup, logout, profile).
- Prijungti URL maršrutus į urls.py.
- Generuoti šablonus su TailwindCSS.
- Atnaujinti globalų maketą (base.html), kad navigacija keistųsi pagal prisijungimo būseną.
- accounts/apps/forms.py – CustomUserCreationForm, UserProfileForm su TailwindCSS klasėmis pritaikytomis Python lygyje.
- views.py – klasėmis grįsti login, signup, logout, profile.
- templates/login.html, signup.html, profile.html – su utličių klasėmis.
Navigacijos juosta base.html dinamiškai rodo prisijungimo būseną. TailwindCSS klasės buvo pildomos programiškai, formoms pritaikant `` ir `
Pakeitimus tailwind.config.js ir input.css suteikė opcijas:
- Pridėti `primary`, `success`, `warning`, `danger` spalvų rinkinius tailwind.config.js
- Naudoti `@apply` kuriant `.btn-primary`, `.card` komponentus input.css
Kaip Windsurf AI kodo redaktorius tvarko klaidas
Ar Windsurf tiesiog parodo klaidą, ar tikrai padeda ją spręsti?
Klaida 1: CommandError projektuojant
AI agentas iškart reagavo:
„Patikrinsiu Django versiją ir sukursiu projekto struktūrą rankiniu būdu.”
Klaida 2: npm kritinės spragos
Terminalas pranešė apie 4 kritines spragas:
„To address all issues, run: npm audit fix”
Klaida 3: Django slaptažodžio reikalavimai
`createsuperuser` komanda atmetė silpną slaptažodį. Windsurf tai paliko natūraliai, bet terminale viskas vyko vientisai.
Klaida 4: 404 nerastas API root
Komentare urls.py aš parašiau:
# 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.
AI agentas iškart reagavo:
„Pridėsiu trūkstamą /api/ maršrutą ir paleisiu migracijas.”
Taisymas pridėjo REST Framework URL ir iškart atstatė browsable API.
Programėlės publikavimas ir integracijų pridėjimas
Windsurf nėra „point-and-click“ app builder – tai IDE, kurią valdote kodu, bet su AI pagalba.
Diegimo žingsniai Django programėlėje:
- Gamybinės DB konfigūracija – aplinkos kintamieji settings.py
- Statinių failų tvarkymas – STATIC_URL, STATIC_ROOT, npm run build-css
- Containerizacija ar hostingo paruošimas – paklauskite „Create a Dockerfile for production”
Norėdamas išbandyti, įtraukiau Stripe:
Add Stripe integration for payments: include API keys in settings.py, install dependencies, and create a checkout view and template.
AI agentas:
- settings.py: STRIPE_SECRET_KEY, STRIPE_PUBLISHABLE_KEY iš aplinkos kintamųjų
- requirements.txt: pridėtas `stripe` pip paketas
- views.py: checkout view ir checkout.html TailwindCSS
- urls.py: /checkout/ maršrutas su webhook boilerplate
Windsurf kainodara ir planai
Windsurf kainos:
- Free – 0 €/mėn
- Pro – 15 €/mėn
- Teams – 30 €/vartotoją/mėn
- Enterprise – nuo 60 €/vartotoją/mėn
Mokėjimai USD, grąžinimai neįprasti, galima nustatyti automatinį kredito papildymą nuo 10 €.
Geriausia Windsurf AI alternatyva
Alternatyva – Cursor. AI pirmasis kodo redaktorius, sukurtas iš VS Code forko. Abu įrankiai stipriai remiasi AI, bet turi skirtingus fokusus.
Windsurf vs Cursor apžvalga
| Funkcija | Windsurf | Cursor |
|---|---|---|
| Geriausia kam | Didelėms, sudėtingoms kodų bazėms ir komandoms, kurioms reikia gilaus konteksto | Vieniems programuotojams ir mažoms komandoms, kurie vertina greitį ir kontrolę |
| AI agentas | Cascade automatizuoja užduotis su stipriu realaus laiko supratimu | Composer ir Agent Mode su detaliais žingsniais peržiūrėti |
| Kodo generavimas | Lėtesnis, bet labai tikslus dideliems projektams | Greitesnis boilerplate’ui ir greitam prototipavimui |
| Konteksto valdymas | Automatinis projektinis indeksavimas su RAG giliam supratimui | Rankinis kontekstas su @ simboliu tikslumui |
| Modelių prieiga | Codeium modeliai ir prieiga prie Gemini (kai kurie per API raktą) | Prieiga prie Claude 4, frontier modelių ir Max Mode (1M tokenų) |
| Kainodara (Pro) | 15 $/mėn asmenims | 20 $/mėn asmenims |
| Naudojimo paprastumas | Pradedantiesiems draugiškas, minimalus UI, automatizuotos darbo eigos | Daug funkcijų, statlesnė mokymosi kreivė, rodo kodo diff peržiūrai |
| Diegimas | Vieno paspaudimo diegimas integruotas IDE | Nėra natūralaus diegimo, orientuotas tik į kodavimą |
Cursor vs Windsurf: geriausias pasirinkimas pradedantiesiems ir patyrusiems
Cursor tinka patyrusiems vienišiams programuotojams ir mažoms komandoms, kurie vertina greitį, rankinę kontrolę ir platų premium modelių pasirinkimą. Jis greitai generuoja boilerplate ir atskirą logiką, puikiai tinka prototipavimui. @ simbolio konteksto valdymas užtikrina, kad AI mato tik tai, ką leidote.
Windsurf išsiskiria pradedantiesiems ir programuotojams, dirbantiems su dideliais, kompleksiškais projektais. Automatinis indeksavimas nereikalauja rankinio konteksto valdymo, o Cascade agentas sklandžiai tvarko kelių failų pakeitimus. Jei norite IDE, kuris „tiesiog veikia“, leidžiant susitelkti į kodą, ne AI valdymą, Windsurf – idealus pasirinkimas.
Galutinis verdiktas apie Windsurf: ar verta bandyti?
Išsamiai išbandęs Windsurf, radau, kad jis galingas ir beveik tobulas įrankis programuotojams, kurie nori, kad AI dirbtų kartu su jais, o ne juos pakeistų. Pradedantiesiems jis suteikia vadovavimą, patyrusiems – spartina darbą su sudėtingais kelių failų projektais. Windsurf daro kodavimą greitesnį, protingesnį ir malonesnį.
Cascade gebėjimas valdyti kontekstą, automatizuoti boilerplate ir taisyti klaidas primena vyresnįjį inžinierių šalia jūsų.
Vienintelė sąlyga – tai vis dar IDE, dirbate su kodu, o ne drag-and-drop elementais. Tačiau rimtai norintiems kurti tikras programėles tai – jėga, ne trūkumas.
Jei svarstote, ar verta išbandyti Windsurf, mano patarimas paprastas: darykite tai. Tai vienas pajėgiausių AI kūrimo įrankių, su kuriais man teko dirbti.
