重塑软件：AI时代的Windsurf

针对Anthropic的Dario提出的“软件和编码已死”的言论，Anshul持不同意见。他认为，回顾技术历史，每次进步都伴随着更多开发者的出现。软件开发的核心在于“知道要构建什么”和“知道如何构建”，而AI将极大地加速“构建”和“如何构建”的过程，但“要构建什么”的核心问题依然存在。

软件是一种价值创造活动，而非价值捕获活动。AI的普及将带来更多的软件，因为企业总有无限的需求等待被满足。

AI正在打破软件工程中的知识孤岛。资深工程师不再需要花费大量时间回答初级工程师的“如何构建”问题，因为AI可以帮助暴露现有知识并编码最佳实践。未来的对话将更多地聚焦于“应该构建什么”和“为什么这样构建”，而非具体的实现细节。

Anshul与许多CIO交流后发现，如果开发者的效率提高30%，他们会将这些时间投入到积压已久的项目中，而不是裁员。大多数将软件视为业务差异化工具的公司，会选择创造更多软件，而非减少开发者数量。

优秀的开发者并非死记硬背最新C++标准的人，而是真正理解业务问题、懂得如何解决问题、并能利用新标准约束更高效地扩展解决方案的人。这些核心技能依然至关重要，也是计算机科学教育的重点。Anshul预测，未来会有更多人成为开发者，他们将更专注于解决这些高层次的问题。

“Vibe Coding”这个词在3个月前还不存在，现在却带有一丝负面含义，暗示开发者不理解代码。但Anshul认为，它意味着能够“自动驾驶”式地编码，在几分钟内从零到原型，这非常棒。

“Vibe Coding”让以前从未想过自己能构建软件的人（如产品经理）也能参与到原型构建中。这并非“玷污”软件工程的神圣性，而是像数据科学的演变一样，成为开发者工具箱中的又一个强大工具。Windsurf编辑器是首个正式发布的“代理式IDE”，它让资深工程师也能受益于AI的行动能力。

Windsurf的最终目标是利用AI加速软件开发生命周期的每一个环节。SDLC包含数百项任务，并非都由开发者完成。Windsurf不断评估“所有有用任务”与“AI能可靠完成的任务”之间的交集，并最大化这个交集。

AI应用对鲁棒性（可靠性）的要求差异巨大。例如，代码自动补全即使出错，用户只需继续输入即可，鲁棒性门槛很低。但对于AI自动生成的Pull Request（PR）描述，如果第一次就出错，用户和评审者将永远对其失去信任，鲁棒性门槛极高。

正是这种对鲁棒性门槛的深刻理解，定义了Windsurf的产品路线图。他们有些想法已酝酿多年但尚未成熟，而像Windsurf编辑器这样的产品，一旦发现基础模型能力达到要求，就能在短短8周内迅速推出。

面对Anthropic的Claude和OpenAI的ASWE等基础模型提供商也推出代理式编码环境的竞争，Windsurf如何保持竞争力？

• 技术栈： Windsurf不仅利用所有前沿的基础模型，还大量使用任务特定模型。他们作为一家“基础设施公司”，在内部构建了大量系统，用于训练自己的模型、构建上下文感知引擎以理解现有代码库，这些都是大规模基础设施问题。
• 数据护城河： Windsurf拥有独特的数据优势。在过去四个月中，已有超过100万开发者使用其IDE。他们不仅能看到用户是否接受或拒绝AI的建议，还能看到用户在接受后做了哪些修改。这种“真实偏好数据”是ChatGPT等通用模型无法获得的，因为它发生在最终的工作产品中。
• 垂直应用信念： Windsurf始终坚信，一个完全垂直整合的应用程序才能真正驱动价值。

Anshul认为，公司是否需要更多融资和招聘更多开发者，取决于其“抱负”。如果目标是实现数十亿美元的ARR（年度经常性收入），那么拥有数百人的团队是合理的。对于将技术视为差异化优势的公司，他们不会裁员，而是会利用AI工具做更多的事情，以实现更大的抱负。

即使AI让代码生成变得更容易，CI/CD（持续集成/持续部署）和SAT（静态应用测试）等现有工具和流程也绝不能被移除，反而变得更加重要。糟糕的代码一直存在，AI只是加速了代码的生成。Windsurf在产品设计上，例如通过Fork Visual Studio Code创建自己的IDE，就是为了让开发者能在IDE内直接审查AI生成的代码，适应新的工作流，从而最大程度地降低风险。