Installimise hetkest tundus Windsurf tuttav, kuid erinev. Tuttav, kuna see näeb välja ja käitub sarnaselt VS Code’ile, ning erinev, kuna AI (nimega Cascade) on alati kohal, juhendades töövoogu.
See tähendab, et õige asemel, et hüpata ChatGPT, Stack Overflow ja VS Code’i vahel, saad redaktori, mis mõistab su projekti, soovitab muudatusi, parandab vigu ja genereerib kontekstitundlikke mitme faili muudatusi.
Selles Windsurf.ai koodiredaktori ülevaates jagan oma praktilist kogemust, ehitades reaalse Django rakenduse.
Mis on Windsurf AI?
Erinevalt traditsioonilistest IDE-dest või lihtsatest automaattäitmise tööriistadest on see kujundatud nii, et mõistab kogu sinu koodibaasi, ennustab su kavatsusi ja aitab hoida su fookust kodeerimisel.
Windsurf.ai tuum on Cascade, selle intelligentsne agent, mis lõpetab koodiread, mõtleb mitu sammu ette, refaktoreerib mitmes failis, parandab vigu, genereerib dokumentatsiooni ja isegi käivitab terminalikäsklusi vastavalt vajadusele. Koos Windsurf Tab’iga saad ühe klahvivajutusega käivitada võimsaid toiminguid, alates sõltuvuste importimisest kuni funktsioonide kiire loomise ja integreerimisega.
Kes peaks Windsurf.ai kasutama?
Windsurf on loodud:
- Individuaalarendajatele ja vabakutselistele, kes soovivad projektid kiiresti valmida AI-abiga.
- Väikeettevõtetele ja agentuuridele, kes peavad maksimeerima tootlikkust ilma suuri arendusmeeskondi palkamata.
- Suurettevõtetele, kes haldavad keerukaid rakendusi, kus on kriitilise tähtsusega ühtsus, koostöö ja kiirus.
Windsurf AI plusse ja miinuseid
- Koodikeskne lähenemine ilma vendor lock-in’ita
- Automatiseeritud lintimine ja vigade parandamine sisseehitatud
- Kontekstitundlik silumine proaktiivsete soovitustega
- PostgreSQL ja REST Framework sujuv integreerimine
- Muudetav, tootmiskõlbulik kood täieliku kontrolli tagamiseks
- Hot reloading kiirendab testimis- ja silumisringe
- Puutetundliku ja lohistatava visuaalse redaktori puudumine
- Algajatel künnis kõrgem
- Mõned manuaalsed parandused siiski vajalikud
Windsurf funktsioonid
- AI-agent Cascade sügava kontekstitundlikkusega
- Mitme faili redigeerimine koherentsete soovitustega
- Reaalajas koostöö inimeste ja AI vahel
- Intelligentne indeksimine semantilise koodi mõistmiseks
- Tab-klahv toimingute ja navigeerimise jaoks
- Automatiseeritud lintimise tuvastus ja vigade parandamine
- Kohandatavad MCP tööriistad ja serverid
- Piltide lohistamine koodi genereerimiseks
- Terminali integreerimine AI juhendatud käsklustega
- Jätka tööd salvestatud kontekstiga
- Turbo-režiim käskluste auto-käivitamiseks
- Ehitatud mälu koodibaasi ja töövoo jaoks
Kuidas Windsurf töötab?
Paljud AI-rakenduse ehitajad põhinevad no-code või lohista-lahenda liidestel, kus sisestad prompti ja saad lihtsa rakendi prototüübi.
Windsurf on aga:
- Eesmärgipõhine AI-IDE: tööriist on kujundatud kui AI integreeritud arenduskeskkond, mis tundub pigem VS Code’i või JetBrainsi kui visuaalse ehitajana.
- Tootlikkust suurendav: eesmärk on töötada arendajatega koos (mitte asendada kodeerimist), aidates mõista kogu koodibaasi ja hallata korduvaid või boilerplate ülesandeid, et hoida fookust.
- Praktiline lähenemine: Windsurf’i kasutamine nõuab aktiivset kodeerimist. Sa ei kliki lihtsalt nuppu ja saa rakendust; seadistad projektid, kirjutad koodi ja teed reaalajas koostööd Cascade’iga.
- Täiustatud AI-võimed: Cascade väidab, et suudab ennustada arendaja kavatsusi, hallata mitme faili muudatusi ja isegi käivitada terminalikäsklusi ühes redaktoris. Seega tegelik test ei ole see, kas suudab “rakendust välja oksendada”, vaid kui sujuv ja intelligentne kodeerimiskogemus on, kui sellega päriselt töötad.
Selle teadmisega alustan oma ülevaadet täpselt sellest, kust iga arendaja teekond algab: registreerumisest ja esimestest sammudest Windsurf’is.
Minu praktiline kogemus Windsurf AI-ga: samm-sammuline juhend
Siin on samm-sammuline ülevaade Windsurf’ist minu arendaja vaatenurgast. Jagame platvormi tipud, täpid ja mõrad.
Lõpus on sul selge ettekujutus sellest, kuidas Windsurf töötab ja kas tasub aega investeerida.
Esimesed sammud ja registreerumine
Alustasin, külastades tööriista ametlikku veebilehte – windsurf.com. Seal paistis silma suur roheline “Download for Windows” nupp tumedal taustal.
Paremal kõrval oli hall “Explore Features” nupp ja ülemises navis veel üks roheline “DOWNLOAD” nupp.
Minu esimene mõte: Lihtne ja loogiline protsess.
Klõpsasin nupul, laadsin alla installeri ja käivitasin selle.
Protsess oli standardne: nõustu litsentsiga, vali installikataloog, lase installil toimuda. Ma ei pidanud ekstra valikuid tegema – Windsurf lisas otseteed automaatselt.
Mõne klikiga olin valmis rakendust käivitama.
Registreerumine Windsurf’i töölauarakenduses: protsess ja navigeerimine
Esimene avamine tõi ette juhendatud sisseseadmisvoo. Esimesel ekraanil küsiti, kas importida sätted VS Code’ist või alustada värskelt. Valisin “Start fresh”, et kogeda puhtalt Windsurf’i.
Seejärel valiti kiirklahvid – VS Code või Vim. Jäin VS Code vaikeseadetega, sest see on mu mugavustsoon.
Peale seda pakuti valikutest teemade vahel: Dark ja Solarized kuni Tokyo Night ja Quiet Light. Valisin Dark, nagu tavaliselt kodeerides. Need varased personaliseerimisvõimalused olid läbimõeldud – Windsurf teab, et arendajad hoolivad neist detailidest.
Viimane samm oli autentimine. Ekraanil ilmus teade: “Authentication grants free access to Windsurf’s AI features.” Mul oli võimalus luua konto e-posti abil või sisselogida Google’i või GitHubiga. Kartust krediitkaardiandmete järele ei olnud – suur pluss.
Valisin Sign up with GitHub, läksin läbi OAuth autoriseerimise ja paar sekundi pärast olin tagasi rakenduses sõbraliku tervitusega.
Peamine ekraan näitas “Getting started with Windsurf” kontrollnimekirja, nuppe Open Folder, Generate a New Project, Clone Repository ja paremal suurt paneeli, mis tutvustas Cascade Code – Windsurf’i AI mootorit.
Märgin veel, et olekuribal all vasakul seisis: “Surf’s up! You have 15 days remaining in your Windsurf Pro trial” ja paremal: “Ask anything (Ctrl + I)” powered by Claude Sonnet 4. Selge, läbipaistev ja ilma varjatud tingimusteta.
Minu esimese rakenduse ehitamine Windsurf AI abil
Et Windsurfi proovile panna, otsustasin luua Django-põhise isikliku finantsülevaate rakenduse. See polnud süütu “Hello World”, vaid vajas autentimist, PostgreSQL-i andmebaasi, REST API-d Django REST Frameworkiga, TailwindCSS-i kujunduseks ja kasutajaliidest graafikute ja toimingutega.
Teisisõnu, piisavalt keeruline, et testida AI suutlikkust nii backendi kui frontendi komplekssuse käitlemisel.
- Prompt’i seadistamine
Kui klõpsasin töölaual nuppu “Generate a New Project”, küsis Windsurf kirjeldust, mida soovin. Siit algab võlu. Selle asemel, et ise virtuaalse keskkonna seadistada, installida sõltuvusi ja kõike kokku ühendada, kirjutasin lihtsalt:
Loo uus Django projekt nimega finance_dashboard.
Sea see üles Django REST Frameworki, PostgreSQL-i ja TailwindCSS integratsiooniga frontendi mallides.
2. Kuidas Cascade tõlgendab kavatsust tegevusteks
Kohe murdis Windsurf’i AI agent Cascade minu soovi mitmeks etapiks. Paremas külgribas nägin plaani: luua projektikataloog, genereerida requirements.txt, konfigureerida PostgreSQL, installida Django REST Framework ja seadistada TailwindCSS.
Iga ülesande juures oli “Run All” nupp, et lasta AI-l terminalikäsklusi otse käivitada. See lahknevus muljet avaldas – AI ei oksendanud lihtsalt koodi, vaid mõtles protsessist läbi ja andis selge ülevaate igast sammust.
3. Sõltuvuste haldus
requirements.txt genereerides nägin kõiki õigeid pakette: Django 4.2, djangorestframework, psycopg2-binary Postgres’i jaoks, corsheaders, whitenoise staatiliste failide teenindamiseks ja python-decouple keskkonnamuutujate halduseks. Minul oli võimalus faili ‘Accept or Reject‘ enne salvestamist üle vaadata, mis andis mulle kontrolli.
Pärast Accept all klõpsu jooksis Windsurf pip install -r requirements.txt integreeritud terminalis. Sõltuvuste installimist jälgides ja AI agenti samme linnukestega kinnitades tundsin end nagu juhendaksin nooremarendajat, hoides samal ajal juhte enda käes.
4. Konfiguratsiooniseaded
Seejärel püüdis AI käivitada:
django-admin startproject finance_dashboard
Siin tabasin esimest kitsaskohta – haldurs.py fail oli juba olemas varasemast katsetusest.
Tavaliselt jääks see käsklus ebaõnnestuma ja ma peaksin ise lahenduse leidma. Kuid Windsurf tuvastas vea, kontrollis Django olemasolu ja kohandas protsessi, jätkates olemasoleva struktuuri pealt.
Kui projekt oli kinnitatud, avas Windsurf settings.py ja tõstatas soovitused: lisada REST Framework ja corsheaders INSTALLED_APPS-sse, vahetada andmebaas SQLite’ilt Postgres’ile ning seadistada keskkonnamuutujad. AI konfigureeris ka REST_FRAMEWORK seaded nagu autentimine ja pagineerimine. Klõpsasin Accept all ja minu seaded olid kohe tootmistasemel.
TailwindCSS integratsiooni jaoks lõi Windsurf package.json, lisas Tailwind, PostCSS ja Autoprefixer, genereeris tailwind.config.js mõistlike vaikeseadetega ja ühendas selle base.html malliga. See lõi ka .env.example faili keskkonnamuutujate näidiste jaoks ning README.md üksikasjaliku juhendiga.
Iga sammu juures sain üle vaadata muudatused, neid kinnitada ja jälgida, kuidas IDE käske täidab. See vastastikune protsess hoidis mind kontrolli all, säästes samal ajal hulga aega.
5. Struktureeritud tegevusplaan
Lõpuks võttis Windsurf kokku kõik tehtu: Django projekt loodud, Postgres konfigureeritud, REST Framework integreeritud, TailwindCSS seadistatud ja README valmis.
Kui AI lõpetas projekti algatamise, ei jätnud see mind hätta. Agent andis kokkuvõtte tehtud sammudest ja järgmistest tegevustest:
Siis esitas ta kontrollnimekirja:
- Django projektistruktuur – finance_dashboard õigete kataloogidega
- Django REST Framework – seadistatud token-/sessioonautentimise, pagineerimise ja CORS-iga
- PostgreSQL integratsioon – andmebaasepingud keskkonnamuutujate kaudu
- TailwindCSS integratsioon – package.json, tailwind.config.js, npm run build-css töövoog, kohandatud komponendid ja baasmall modernse responsiivse disainiga
- Projektifailid – requirements.txt, .env.example ja üksikasjalik README.md
Ja seejärel samm-sammult juhendi, kuidas projekti käivitada:
- Installi sõltuvused (pip install -r requirements.txt ja npm install)
- Seadista keskkond (copy .env.example .env)
- Compileeri TailwindCSS (npm run build-css)
- Käivita migratsioonid, loo superkasutaja ja alusta serverit
See struktureeritud üleandmine avaldas mulle muljet.
6. Jooksvalt paindlikkus setup-ist kaugemale
Aga siis muutus asi veel huvitavamaks. Testimiseks tahtsin kasutada alguses SQLite’i, mitte PostgreSQL’i. Läksin settings.py-sse ja tegin vahetuse. Windsurf avastas selle vahetuse koheselt.
7. Sisseehitatud muudatuste jälgimine mitmes failis
Ilmus paneel, mis näitas mu muudatusi:
- settings.py (+38, -2)
- .env.example (+1, -1)
- urls.py (+1, -1)
See diffinäit tõestas, et Windsurf mõistab ja reageerib sinu töövoole, isegi kui muudatused pole AI esialgses setup’is tehtud.
8. Esimene käivitamine
Käivitasin:
python manage.py runserver
Terminal rakendas migratsioonid ja kuvaski teate: “Starting development server at http://127.0.0.1:8000/”. Klikkides lingil nägin brauseris värsket Finance Dashboard.
Esialgne hinnang: minu aus arvamus Windsurf’i rakendi loomise protsessist
Alguses nägi UI üllatavalt lihvitud välja, mitte pelgalt AI abil genereeritud demo. Header näitas vasakul tiitlit “Finance Dashboard” ja paremal autentimislinke – selge märk, et Django auth oli juba sisse löödud.
Peamine ülevaate ala kattis kokkuvõtukaardid: Total Balance, Income ja Expenses, igal oma TailwindCSS värviga (sinine, roheline, punane) selge tähendusrikkuse edastamiseks.
Kokkuvõttes tundus, et see balansseerib funktsionaalsuse ja presentatsiooni vahepeal. UI puhas, responsiivne ja modernne tänu TailwindCSS-ile. Backend oli Django REST Frameworkiga valmis andmed vastu võtma. Kõik koos tundus nagu tõsine lähtepunkt päris projekti jaoks, mitte tavaline näidisrakendus.
Disaini ja paigutuse kohandamine
Pärast Finance Dashboard’i käivitamist tahtsin Windsurfi paindlikkust testida – kuidas käitub, kui soovin rakendust muuta või laiendada?
Esitasin spetsiifilise palve:
Soovisin näha, kas AI suudab katta nii backendi loogika kui ka mallid, stiilid ja routing, et terve kasutajakogemus toimiks sujuvalt.
Prompti järel asus Cascade tööle, murdes kohanduse struktureeritud töövoogudeks:
- Loo uus Django rakendus (accounts) auth jaoks.
- Genereeri vajalikke vaateid (login, signup, logout, profile).
- Lisa URL reeglid urls.py-sse.
- Genereeri frontendi mallid TailwindCSS-iga stiilitud.
- Uuenda base.html navigeeritavus, kuvamaks sisse- või logitud kasutajale vastavaid linke.
Accounts rakenduses lõi AI forms.py ja määras forme klassid nagu CustomUserCreationForm ja UserProfileForm. Märkasin, et AI rakendas TailwindCSS klassid otse Pythonis, uuendades field.widget.attrs, et tagada ühtne disain üle projekti.
views.py-sse lisati klassipõhised vaated, igaüks oma malliga:
- login.html
- signup.html
- profile.html
Mallid sisaldasid Tailwind utility-klasse (bg-blue-600, text-white, w-full, rounded-md jne). Navibaari base.html-ile lisati dünaamiline kuvamine: kui ei ole sisse logitud, näitab Login ja Sign Up, vastasel juhul tervitab kasutajat ja kuvab Profile ning Logout.
AI uuendas tailwind.config.js ja input.css, lisades kohandatud värvid (primary, success, warning, danger) ja @tailwindcss/forms pluginad. input.css-is defineeriti @apply abil korduvad komponendid (.btn-primary, .card), võimaldades kogu projektis ühtset stiili.
See andis sügava kontrolli ilme ja tunde üle. Kui soovin ümber brändida, piisab primaarvärvi muutmisest ühes kohas ja ümberkompileerimisest.
- Lisada vormidele täiendavaid valideerimise reegleid Pythonis.
- Loo uusi nupustiile input.css-is.
- Muuda navibaari või profiililehe paigutust HTML mallides.
Kuidas Windsurf AI koodiredaktor vigu käsitleb
Tahsin teada: kas Windsurf lihtsalt kuvab stack trace’i või aitab ka lahendusi leida?
Viga 1: CommandError projektiloome ajal
Kui AI jooksutas:
django-admin startproject finance_dashboard
siis ilmus:
CommandError: manage.py already exists…
Windsurf’i AI-agent reageeris: “Kontrollin Django versiooni ja loon struktuuri käsitsi.” Jooksutas python -m django –version ja kohandas setup’i olemasoleva failiga jatkamiseks.
Viga 2: npm kriitilised haavatavused
npm install’i käigus kuvatud hoiatus:
4 critical severity vulnerabilities
Windsurf selgelt näitas infot ja oleksin võinud paluda AI-l käivitada npm audit fix.
Viga 3: Django parooli valideerimine
python manage.py createsuperuser ajal keelati liiga nõrk parool:
This password is too short. This password is too common.
Windsurf lubas jätta see protsess terminalis loomulikult käiku.
Viga 4: Puuduv API juuri (404)
Määratud http://127.0.0.1:8000/api/ andis 404. Tavaliselt avaks urls.py ja lisaks käsitsi reegli.
Sain idee: lisasin kommentaari urls.py-sse:
# Fix: lisa /api/ reegel urls.py-sse
Windsurf tabas mu kommentaarist üleskutse, pakus “Las ma parandan API routing vea ja käivitan migratsioonid” ja lahendas reegli urls.py-s. Värskendades brauserit nägin kohe browsable API lehte.
See moment näitas, et Windsurf on interaktiivne arenduse kaaslane, kes loeb su kommentaare ja muudab need toiminguteks.
- Näitab viga tervikuna terminalis.
- Tuvastab levinud probleemid ja pakub lahendusi.
- Võimaldab valida, kas parandad ise või lased AI-l teha ettepanekuid.
Rakenduse avaldamine ja integratsioonide lisamine
Pea meeles, Windsurf ei ole punkt-click “publish to cloud” tööriist. See on IDE, nagu VS Code, aga AI agentiga kõrval.
See tähendab, et iga deploy ja integratsioon toimub koodi ja konfiguratsiooni tasandil. Erinevus on selles, et Windsurf juhendab boilerplate’i ja seab sammud selgelt ette.
Minu Finance Dashboard jooksis lokaalselt http://127.0.0.1:8000/. Tootmisse minekuks on tavapärane:
- Andmebaasi seadistus tootmiseks – Postgres keskkonnamuutujatega, mis Windsurf oli juba settings.py-sse paigutanud.
- Staafil failide teenindus – AI oli seadistanud STATIC_URL, STATIC_ROOT ja npm run build-css, muutes projekti deploy-valmis.
- Containeriseerimine või hosting – AI struktuur oli konteineriseerimiseks Dockeriga ja deploy-ks Heroku, Render, Railway jne. Näiteks “Create a Dockerfile for production deployment” prompti peale genereerib AI sobiva Dockerfile’i.
Windsurf’i AI juhendab samm-sammult deploy protsessi AWS, Heroku vms.
Soovisin testida integratsioonide lisamist – Stripe maksete lisamist:
Add Stripe integration for payments: include API keys in settings.py, install dependencies, and create a checkout view and template.
Windsurf lisas settings.py-sse keskkonnamuutujad STRIPE_SECRET_KEY ja STRIPE_PUBLISHABLE_KEY, lisas stripe pip-sse requirements.txt-sse, genereeris checkout vaate ja mallid TailwindCSS-iga, ja moodsad URL-reeglid checkouti jaoks.
Kõik tuli koodisoovitustena, mida võisin üle vaadata ja kinnitada. See tagas täieliku kontrolli integratsiooni üle.
Windsurf tundub nagu pair-programming koos kogenud arendajaga. Sa tegeled koodiga nagu traditsioonilises IDE-s, aga AI kiirendab kõiki samme: Docker, keskkonnamuutujad, konfiguratsioon ja kolmanda osapoole teenuste ühendamine.
See AI automatiseerimine + arendaja autoriteet eristab Windsurfi pelgalt lohistamise ehitajatest. Sa saad tootmiskõlbuliku, kohandatava koodi, mida paigutad kuhu iganes ja laiendad mis tahes lahendustega.
Windsurf hinnad ja plaanid
Windsurf’i hinnastamine skaleerub vastavalt vajadustele, alustades heldest tasuta valikust ja liikudes edasi proffide ja ettevõttete tasemele.
Tasumata plaan võimaldab enne tasulisele üleminekut katsetada.
Plaanid:
- Free – $0/kuu
- Pro – $15/kuu
- Teams – $30/kasutaja/kuu
- Enterprise – alates $60/kasutaja/kuu
Maksmine USD, tasud üldiselt tagastamatud, automaatsed krediidi täiendused alates $10.
Parim alternatiiv Windsurf AI-le
Peamine alternatiiv Windsurfile AI-kodeerimisel on Cursor. Cursor on AI-eelkõige koodiredaktor, VS Code fork, mis on populaarsust kogunud kiire koodiloomega ja paindlikkusega. Kuigi mõlemad tuginevad tugevalt AI-le, sihivad nad veidi erinevaid arendajaid.
Et teada, milline IDE on parem – Windsurf vs Cursor – vaata võrdlustabelit allpool.
Windsurf vs Cursor ülevaade
| Funktsioon | Windsurf | Cursor |
|---|---|---|
| Sobib kõige paremini | Suured, keerukad koodibaasid ja tiimid, kes vajavad sügavat konteksti | Üksik arendajad ja väikesed tiimid, kes hindavad kiirust ja kontrolli |
| AI agent | Cascade automatiseerib ülesandeid tugeva reaalajas teadlikkusega | Composer ja Agent Mode kasutaja ülevaatlike sammudega |
| Koodi genereerimine | Aeglasem, kuid väga täpne suurte projektide jaoks | Kiirem boilerplate ja prototüüpimise jaoks |
| Konteksti haldus | Automaatne projektipõhine indekseerimine RAG abil sügava konteksti jaoks | Manuaalne kontekst @ sümbolite abil täpsuse tagamiseks |
| Mudelite juurdepääs | Codeium mudelid ja juurdepääs Gemini’le (mõnedele API võtmest) | Juurdepääs Claude 4-le, frontier mudelid ja Max Mode (1M tokenit) |
| Hind (Pro) | $15/kuu individuaalidele | $20/kuu individuaalidele |
| Kasutusmugavus | Algajasõbralik, minimaalne UI, automatiseeritud töövood | Rohke funktsionaalsus, kõrgem õppimiskõver, diffe näidatakse ülevaatamiseks |
| Deploy | Ühe klõpsuga deploy IDE-s | Pole sisseehitatud deploy’d, keskendub puhtalt kodeerimisele |
Cursor vs Windsurf: parim valik algajatele ja kogenud arendajatele
Cursor sobib kogenud üksikutele arendajatele ja väikestele tiimidele, kes hindavad kiirust, manuaalset kontrolli ja juurdepääsu paljudele tasulistele mudelitele. Selle võime kiirelt genereerida boilerplate’i või isoleeritud loogikat teeb selle suurepäraseks prototüüpimiseks ja iteratsioonideks. Arendajad, kes soovivad täpsust, saavad Cursor’i @-sümboliga konteksti piirata, tagades, et AI näeb ainult valitud faile.
Windsurf paistab silma algajate ja komplekssete projektidega tegelevate arendajate jaoks. Selle automaatne kogu projekti konteksti indekseerimine tähendab, et sa ei pea konteksti käsitsi juhtima, ning Cascade AI agent hoolitseb mitme faili muudatuste eest sujuvalt. Kui otsid IDE’d, mis “lihtsalt töötab” ja hoiab fookuse kodeerimisel, on Windsurf turvalisem valik.
Lõpuhinne Windsurf’ile: kas tasub proovida?
Pärast ulatuslikku testimist leidsin, et Windsurf on võimas ja peaaegu täiuslik tööriist arendajatele, kes soovivad AI-d koosendajana, mitte asendajana. Kui oled algaja, kes vajab juhendamist, või kogenud arendaja, kes töötab keerukate mitme faili projektidega, muudab Windsurf kodeerimise kiiremaks, nutikamaks ja nauditavamaks.
Cascade’i konteksti käsitlemine, boilerplate’i automatiseerimine ja vigade parandamine tundub nagu kogenud inseneri kaasaskutsumine.
Ainus caveat on, et tegemist on IDE-ga – sa töötad koodiga, mitte lohistatavate vidinatega. Aga neile, kes tõsiselt päris rakendusi ehitavad, on see eelis, mitte puudus.
Kui kaalud Windsurf’i proovimist, siis minu nõuanne on lihtne: proovi julgelt. See on üks võimekamaid AI arendustööriistu, mida olen kasutanud.
