[{"data":1,"prerenderedAt":-1},["ShallowReactive",2],{"article-cursor-vs-windsurf-4-tasks-same-prompts-zh":3,"article-related-cursor-vs-windsurf-4-tasks-same-prompts-zh":29,"series-tools-7f6e99a8-3239-4a0a-bfe0-1246975efb76":88},{"id":4,"slug":5,"title":6,"content":7,"summary":8,"source":9,"source_url":10,"author":11,"image_url":12,"cover_image":12,"category":13,"language":14,"translated_content":11,"related_article_id":15,"keywords":16,"key_takeaways":11,"views":26,"created_at":27,"published_at":28,"topic_cluster_id":11},"7f6e99a8-3239-4a0a-bfe0-1246975efb76","cursor-vs-windsurf-4-tasks-same-prompts-zh","Cursor 對 Windsurf：四個任務實測","\u003Cp>Cursor 和 Windsurf 都主打 AI 寫程式。\u003Ca href=\"https:\u002F\u002Fwww.cursor.com\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">Cursor\u003C\u002Fa> 目前官方網站直接把自己放在 AI code editor 這條線上。\u003Ca href=\"https:\u002F\u002Fwindsurf.com\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">Windsurf\u003C\u002Fa> 也很直接，主打 agent 式編輯體驗。\u003C\u002Fp>\u003Cp>問題是，速度很容易量。真正麻煩的是，產出的程式碼能不能貼近既有專案。還有，它能不能直接進 PR，不用你再修一堆細節。\u003C\u002Fp>\u003Cp>這篇實測用 4 個相同任務，比的是同一份 prompt。結果很明顯。\u003Ca href=\"\u002Fnews\u002Fcursor-3-unified-workspace-agents-zh\">Curs\u003C\u002Fa>or 比較會貼著 codebase 走。Windsurf 比較敢自己找路。講白了，兩者差在工作風格，不只是快慢。\u003C\u002Fp>\u003Ch2>測了什麼，為什麼重要\u003C\u002Fh2>\u003Cp>這次比較用了 4 個任務。第一個是 REST API endpoint，包含 auth 和 validation。第二個是多檔案 service refactor。第三個是根據 production logs 做 debugging。第四個是 React component，還要處理 edge cases。\u003C\u002Fp>\n\u003Cfigure class=\"my-6\">\u003Cimg src=\"https:\u002F\u002Fxxdpdyhzhpamafnrdkyq.supabase.co\u002Fstorage\u002Fv1\u002Fobject\u002Fpublic\u002Fcovers\u002Finline-1775271829042-t3ac.png\" alt=\"Cursor 對 Windsurf：四個任務實測\" class=\"rounded-xl w-full\" loading=\"lazy\" \u002F>\u003C\u002Ffigure>\n\u003Cp>測試環境是 Node.js 與 TypeScript 後端。前端是 React。這種 stack 很常見。台灣很多團隊就是這樣切。不是玩具專案，也不是 demo code。\u003C\u002Fp>\u003Cp>這很重要。因為 AI 工具在乾淨環境裡都很會演。函式能跑，不代表能合併。它可能少了 error format。可能沒照 service layer。也可能沒跟你現有的 test setup 對齊。\u003C\u002Fp>\u003Cp>原始比較來自 \u003Ca href=\"https:\u002F\u002Fwww.getautonoma.com\u002Fblog\u002Fcursor-vs-windsurf\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">Autonoma 的 Cursor vs Windsurf test\u003C\u002Fa>。結論很直白。Cursor 在需要 codebase context 的任務上比較穩。Windsurf 在需要自己找檔案時比較積極。\u003C\u002Fp>\u003Cul>\u003Cli>4 個任務都用同樣 prompt 跑一次\u003C\u002Fli>\u003Cli>測試場景是 Node.js、TypeScript、React\u003C\u002Fli>\u003Cli>評分重點是正確性、清理成本、codebase fit\u003C\u002Fli>\u003Cli>兩邊的 testing 品質都不算漂亮\u003C\u002Fli>\u003C\u002Ful>\u003Ch2>Cursor 的強項：上下文對味\u003C\u002Fh2>\u003Cp>\u003Ca href=\"\u002Fnews\u002Fcursor-3-autonomous-agents-platform-update-zh\">Curs\u003C\u002Fa>or 的優勢是 context 控制。你把相關檔案、helper、規則丟給它，它通常會照著走。對已經有規範的專案，這點很實用。\u003C\u002Fp>\u003Cp>在 REST endpoint 任務裡，\u003Ca href=\"\u002Fnews\u002Fcursor-3-agent-interface-update-zh\">Curs\u003C\u002Fa>or 沿用既有 auth middleware。它也照專案原本的 Zod validation 寫。錯誤回傳格式也跟其他 API 一致。這些看起來都很細，但 review 時就是這些細節最花時間。\u003C\u002Fp>\u003Cp>如果 error key 不一致，reviewer 會問。若它跳過 service layer，PR 也容易被打回。說真的，很多 AI code 的問題不是不能跑，是不夠像你們團隊會寫的東西。\u003C\u002Fp>\u003Cp>在多檔案 refactor 上，Cursor 也表現得比較整齊。只要把 controller、service pattern、DI 設定放進 context，它就能補出新 service file。controller 也會跟著改。router import 也有補上。\u003C\u002Fp>\u003Cp>這種 diff 比較乾淨。reviewer 比較能看行為，而不是先幫 AI 收尾。對忙到爆的團隊來說，這差很多。\u003C\u002Fp>\u003Cp>但 Cursor 也不是魔法。你給的 context 不夠，它還是會產出很泛的東西。它比較吃團隊紀律。你如果有寫明規則，它會更像樣。像 \u003Ca href=\"https:\u002F\u002Fdocs.cursor.com\u002Fcontext\u002Frules\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">Cursor rules\u003C\u002Fa> 這種設定，就很適合拿來鎖風格。\u003C\u002Fp>\u003Cul>\u003Cli>對齊既有 auth middleware\u003C\u002Fli>\u003Cli>保留 Zod 驗證習慣\u003C\u002Fli>\u003Cli>沒有亂拆 service layer\u003C\u002Fli>\u003Cli>refactor 的 diff 最乾淨\u003C\u002Fli>\u003C\u002Ful>\u003Ch2>Windsurf 的強項：自己找路\u003C\u002Fh2>\u003Cp>Windsurf 走的是另一條路。它的 Cascade agent 會自己找相關檔案。你不用一個一個手動塞 context。對不熟專案的人，這很省事。\u003C\u002Fp>\n\u003Cfigure class=\"my-6\">\u003Cimg src=\"https:\u002F\u002Fxxdpdyhzhpamafnrdkyq.supabase.co\u002Fstorage\u002Fv1\u002Fobject\u002Fpublic\u002Fcovers\u002Finline-1775271839693-fiqd.png\" alt=\"Cursor 對 Windsurf：四個任務實測\" class=\"rounded-xl w-full\" loading=\"lazy\" \u002F>\u003C\u002Ffigure>\n\u003Cp>在 debugging 任務裡，Windsurf 做了一件 Cursor 沒做的事。它往下多看了一段，順手抓到另一個 null-check 問題。這種額外掃描有時候很有價值。尤其 bug 不是單點 typo，而是整段邏輯有共通問題時。\u003C\u002Fp>\u003Cp>但它也比較容易做出「能用，但不完全像你們家」的結果。endpoint 任務裡，它用了不同的 error response shape。它沒照 Zod 慣例。它還直接呼叫 model，而不是走 service layer。\u003C\u002Fp>\u003Cp>這些選擇不一定會把 app 弄壞。可是它會增加 cleanup work。你原本想省 20 分鐘，最後可能多花 30 分鐘修樣式。\u003C\u002Fp>\u003Cp>在大一點的 refactor 上，這個差異更明顯。Windsurf 找得到 controller 和 service 檔案，這點很強。可是它漏掉一個 unit test。那個 test 還在 mock 舊的 internal method。程式改了，測試壞了，人就得補最後一段。\u003C\u002Fp>\u003Cblockquote>“The best code is not the code that looks clever. It is the code that the next person can understand and trust.” — Kent Beck，\u003Ca href=\"https:\u002F\u002Ftwitter.com\u002Fkentbeck\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">X\u003C\u002Fa>\u003C\u002Fblockquote>\u003Ch2>四個任務的實際差異\u003C\u002Fh2>\u003Cp>把結果拆開看，差異很清楚。endpoint 任務看出 style drift。refactor 任務看出 test coverage 缺口。debugging 任務看出它會不會多看一層。React component 任務則看 edge cases 處理得怎樣。\u003C\u002Fp>\u003Cp>Cursor 比較保守，也比較一致。Windsurf 比較會探索，有時候也真的比較有幫助。你如果重視 first pass 就貼近 house style，Cursor 比較安全。你如果希望工具自己巡一圈附近檔案，Windsurf 比較敢做事。\u003C\u002Fp>\u003Cp>這裡可以直接看幾個數字感受一下。兩個工具的 Pro 價格都在每月 20 美元上下。價差幾乎沒有。也就是說，這不是預算題目，是工作流題目。\u003C\u002Fp>\u003Cp>另外，Windsurf 的 editor 支援比較廣。若你的團隊常用 JetBrains IDE，這點就有差。Cursor 比較有主見。Windsurf 比較像到處都能插一下。\u003C\u002Fp>\u003Cul>\u003Cli>\u003Ca href=\"https:\u002F\u002Fwww.cursor.com\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">Cursor\u003C\u002Fa> 的 API 形狀更貼近原專案\u003C\u002Fli>\u003Cli>\u003Ca href=\"https:\u002F\u002Fwindsurf.com\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">Windsurf\u003C\u002Fa> 在 debugging 時會多找附近問題\u003C\u002Fli>\u003Cli>\u003Ca href=\"https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fcognition-ai\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">Cognition\u003C\u002Fa> 收購 Windsurf，金額約 2.5 億美元\u003C\u002Fli>\u003Cli>Cursor 的公開規模傳聞到 200 萬以上使用者\u003C\u002Fli>\u003Cli>兩者 Pro 價格都接近每月 20 美元\u003C\u002Fli>\u003C\u002Ful>\u003Cp>這些數字放一起看，就很清楚。兩邊不是誰便宜誰貴，而是誰比較合你的團隊流程。這才是重點。\u003C\u002Fp>\u003Ch2>對團隊來說，差別在哪\u003C\u002Fh2>\u003Cp>如果你的 codebase 已經有固定慣例，Cursor 比較好拉進軌道。它吃 explicit context。這對重視一致性的團隊很友善。像 service、test、UI component 的寫法一致，review 就會省很多力。\u003C\u002Fp>\u003Cp>如果你想要 agent 自己多跑幾步，Windsurf 比較有趣。它會找相關檔案，也會試著補旁邊的 bug。問題是，你要花更多時間 review。這不是壞事，只是成本轉到別的地方。\u003C\u002Fp>\u003Cp>兩者都還有一個共同問題：testing。這次比較裡，測試品質都不夠穩。它們可以很快生 code。可是不能穩定證明 code 在真實情境下能過。\u003C\u002Fp>\u003Cp>這就是為什麼 verification layer 很重要。像 \u003Ca href=\"https:\u002F\u002Fwww.getautonoma.com\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">Autonoma\u003C\u002Fa> 這類工具，重點不是幫你寫更多，而是幫你看得更準。對團隊來說，這通常比再多一段 code 還有價值。\u003C\u002Fp>\u003Cp>我自己的判斷很直接。你如果想少一點 review surprise，Cursor 比較適合當預設。你如果想要更主動的 file discovery，而且能接受 cleanup，Windsurf 比較有戲。\u003C\u002Fp>\u003Ch2>這場比較放到產業裡怎麼看\u003C\u002Fh2>\u003Cp>AI IDE 這一波，其實是在搶兩件事。第一是開發者的注意力。第二是進入日常工作流的入口。誰先卡住編輯器，誰就比較容易卡住整個流程。\u003C\u002Fp>\u003Cp>Cursor 的策略比較像「先把品質做穩」。Windsurf 比較像「先把 agent 感拉滿」。這兩條路都合理。只是適合的人不同。成熟團隊通常偏前者。喜歡探索的團隊，會對後者比較有感。\u003C\u002Fp>\u003Cp>我覺得接下來的競爭，不會只看誰會寫 code。會看誰能更少改動就進 PR。也會看誰能把 testing、context、review 這三件事串得更順。這才是開發者真正在意的地方。\u003C\u002Fp>\u003Ch2>結論：先選工作流，再選工具\u003C\u002Fh2>\u003Cp>如果你的團隊規範很硬，先試 Cursor。把 rules、service pattern、測試慣例都餵進去。你會比較容易拿到能合併的 diff。\u003C\u002Fp>\u003Cp>如果你們常處理陌生區塊，或常要 agent 幫忙找附近問題，試 Windsurf。只是要先接受一件事：它常常會多做一點，也常常要你多修一點。\u003C\u002Fp>\u003Cp>我的預測很簡單。接下來一年，AI IDE 的勝負不會只看生成速度。會看誰能讓 PR 評審少講 3 句話。你如果現在就在選，先問自己一句：你要的是更快寫完，還是更快合併？\u003C\u002Fp>","同樣四個任務、同樣 prompts，Cursor 比較貼近既有 codebase；Windsurf 速度快，但常要多修幾輪。","www.getautonoma.com","https:\u002F\u002Fwww.getautonoma.com\u002Fblog\u002Fcursor-vs-windsurf",null,"https:\u002F\u002Fxxdpdyhzhpamafnrdkyq.supabase.co\u002Fstorage\u002Fv1\u002Fobject\u002Fpublic\u002Fcovers\u002Finline-1775271829042-t3ac.png","tools","zh","e181ed6b-5ee9-4072-824f-8f3066426b81",[17,18,19,20,21,22,23,24,25],"Cursor","Windsurf","AI IDE","LLM","TypeScript","React","Node.js","code review","AI coding",4,"2026-04-04T03:03:33.86349+00:00","2026-04-04T03:03:33.763+00:00",{"tags":30,"relatedLang":47,"relatedPosts":51},[31,33,35,37,39,41,43,45],{"name":18,"slug":32},"windsurf",{"name":23,"slug":34},"nodejs",{"name":17,"slug":36},"cursor",{"name":21,"slug":38},"typescript",{"name":20,"slug":40},"llm",{"name":19,"slug":42},"ai-ide",{"name":24,"slug":44},"code-review",{"name":25,"slug":46},"ai-coding",{"id":15,"slug":48,"title":49,"language":50},"cursor-vs-windsurf-4-tasks-same-prompts-en","Cursor vs Windsurf: 4 Tasks, Same Prompts","en",[52,58,64,70,76,82],{"id":53,"slug":54,"title":55,"cover_image":56,"image_url":56,"created_at":57,"category":13},"d3ec03a8-a805-4a21-9826-72a74a72b625","databricks-model-serving-llm-deploy-guide-zh","Databricks Model Serving 讓 LLM 部署變簡單","https:\u002F\u002Fxxdpdyhzhpamafnrdkyq.supabase.co\u002Fstorage\u002Fv1\u002Fobject\u002Fpublic\u002Fcovers\u002Finline-1780525998117-7ur8.png","2026-06-03T22:32:51.005996+00:00",{"id":59,"slug":60,"title":61,"cover_image":62,"image_url":62,"created_at":63,"category":13},"4dd225a8-bf6c-4768-a486-a27956c7033d","opencode-digitalocean-model-freedom-zh","OpenCode+DigitalOcean 讓你切換模型","https:\u002F\u002Fxxdpdyhzhpamafnrdkyq.supabase.co\u002Fstorage\u002Fv1\u002Fobject\u002Fpublic\u002Fcovers\u002Finline-1780525116428-1q7g.png","2026-06-03T22:18:06.969758+00:00",{"id":65,"slug":66,"title":67,"cover_image":68,"image_url":68,"created_at":69,"category":13},"4bdcf208-fb80-484e-b4b6-06af035a6df1","modulate-aws-voice-chats-into-signals-zh","Modulate 用 AWS 把語音聊天做成訊號","https:\u002F\u002Fxxdpdyhzhpamafnrdkyq.supabase.co\u002Fstorage\u002Fv1\u002Fobject\u002Fpublic\u002Fcovers\u002Finline-1780519733892-rxue.png","2026-06-03T20:48:22.697917+00:00",{"id":71,"slug":72,"title":73,"cover_image":74,"image_url":74,"created_at":75,"category":13},"f44a28d3-2305-43de-b5fa-21217d561054","amazon-rekognition-content-moderation-filter-zh","Amazon Rekognition把審核變成過濾器","https:\u002F\u002Fxxdpdyhzhpamafnrdkyq.supabase.co\u002Fstorage\u002Fv1\u002Fobject\u002Fpublic\u002Fcovers\u002Finline-1780517005409-bxfc.png","2026-06-03T20:02:57.634353+00:00",{"id":77,"slug":78,"title":79,"cover_image":80,"image_url":80,"created_at":81,"category":13},"80f6f40b-3217-45e4-acff-7b2f6d261779","codex-workspace-limits-tell-you-why-zh","Codex 讓工作區限額錯誤說人話","https:\u002F\u002Fxxdpdyhzhpamafnrdkyq.supabase.co\u002Fstorage\u002Fv1\u002Fobject\u002Fpublic\u002Fcovers\u002Finline-1780514293711-ltqa.png","2026-06-03T19:17:41.340056+00:00",{"id":83,"slug":84,"title":85,"cover_image":86,"image_url":86,"created_at":87,"category":13},"daa3d568-4bc5-4f29-aa64-225928ace9b4","book-2-turns-sneaker-drop-into-merch-zh","Book 2 把球鞋發售變成周邊系統","https:\u002F\u002Fxxdpdyhzhpamafnrdkyq.supabase.co\u002Fstorage\u002Fv1\u002Fobject\u002Fpublic\u002Fcovers\u002Finline-1780513400116-8jeh.png","2026-06-03T19:02:49.03795+00:00",[89,94,99,104,109,114,119,124,129,134],{"id":90,"slug":91,"title":92,"created_at":93},"855cd52f-6fab-46cc-a7c1-42195e8a0de4","surepath-real-time-mcp-policy-controls-zh","SurePath 推出即時 MCP 政策控管","2026-03-26T07:57:40.77233+00:00",{"id":95,"slug":96,"title":97,"created_at":98},"9b19ab54-edef-4dbd-9ce4-a51e4bae4ebb","mcp-in-2026-the-ai-tool-layer-teams-use-zh","2026 年 MCP：團隊真的在用的 AI 工具層","2026-03-26T08:01:46.589694+00:00",{"id":100,"slug":101,"title":102,"created_at":103},"af9c46c3-7a28-410b-9f04-32b3de30a68c","prompting-in-2026-what-actually-works-zh","2026 提示工程，真正有用的是什麼","2026-03-26T08:08:12.453028+00:00",{"id":105,"slug":106,"title":107,"created_at":108},"05553086-6ed0-4758-81fd-6cab24b575e0","garry-tan-open-sources-claude-code-toolkit-zh","Garry Tan 開源 Claude Code 工具包","2026-03-26T08:26:20.068737+00:00",{"id":110,"slug":111,"title":112,"created_at":113},"042a73a2-18a2-433d-9e8f-9802b9559aac","github-ai-projects-to-watch-in-2026-zh","2026 必看 20 個 GitHub AI 專案","2026-03-26T08:28:09.619964+00:00",{"id":115,"slug":116,"title":117,"created_at":118},"a5f94120-ac0d-4483-9a8b-63590071ac6a","claude-code-vs-cursor-2026-zh","Claude Code 與 Cursor 深度對比：202…","2026-03-26T13:27:14.279193+00:00",{"id":120,"slug":121,"title":122,"created_at":123},"0975afa1-e0c7-4130-a20d-d890eaed995e","practical-github-guide-learning-ml-2026-zh","2026 機器學習入門 GitHub 實用指南","2026-03-27T01:16:49.712576+00:00",{"id":125,"slug":126,"title":127,"created_at":128},"bfdb467a-290f-4a80-b3a9-6f081afb6dff","aiml-2026-student-ai-ml-lab-repo-review-zh","AIML-2026：像課綱的學生實驗 Repo","2026-03-27T01:21:51.467798+00:00",{"id":130,"slug":131,"title":132,"created_at":133},"80cabc3e-09fc-4ff5-8f07-b8d68f5ae545","ai-trending-github-repos-and-research-feeds-zh","AI Trending：把 AI 資源收成一張表","2026-03-27T01:31:35.262183+00:00",{"id":135,"slug":136,"title":137,"created_at":138},"3ce6e6e2-bac5-463e-9f8d-45caabcc61f7","awesome-ai-for-science-research-tools-map-zh","AI 科研工具清單，開始像地圖了","2026-03-27T01:46:50.521945+00:00"]