AI工作流使用经验

Windsurf项目上手与IDEA插件推荐
最新推荐文章于 2025-08-23 10:36:54 发布
原创 最新推荐文章于 2025-08-23 10:36:54 发布 · 671 阅读 · 10 ·
CC 4.0 BY-SA版权
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。
文章标签：

#AI工具 #windsurf #AI工作流

Windsurf快速上手项目

  1. 使用AI和相关工具快速理解项目架构和交互流程

以开源LangGraph4j项目为示例: 使用windsurf根据项目输出项目时序图

时序图:

  1. 阅读开源sdk源码, 辅助快速理解官方文档

  1. agent模式编写基础业务代码: 自动检索业务相关代码, 自动编辑多个相关文件, review代码变更后accept变更代码, 后续再到IDEA中进行调试修改.

IDEA插件

IDEA代码补全的插件很多, 但是目前只有通义灵码2.0(AI程序员Beta版)具备tools的模式进行文件编辑形式自动填充代码.

通义灵码

下载安装_通义灵码-阿里云

个人专业版

个人专业版目前是限免, 具备AI程序员功能, 推荐使用.其他AI插件具备的功能基本上都有, 代码补全, 智能问答等.

总体而言没有windsurf和cursor智能, 目前自动编辑文件生成的代码错误率比较高, 基本不可能一次性生成成功, 但是对于简单的增删改查和代码工具可以提升一定的效率.

更倾向于在cursor或windsurf中进行agent模式编辑需求完成后, 再到IDEA中进行review代码.

企业版账号

支持32天试用, 企业标准版可以适用构建自己的知识库, 方便内部的知识问答、工具包调用检索、代码规范等.

示例: 上传一份内部的国际化使用手册

没有使用知识库效果, 最后给出的方案是通过自定义spring中的资源配置达到国际化处理的目的.

使用#teamDoc的方式, 通过RAG形式自动检索了知识库, 快速了解具体需要什么国际化配置.

可以通过添加自定义代码补全知识库来优化补全效果.

其他推荐插件

  • copilot(免费次数限制)
  • fitten(比较推荐, 最近升级之后代码补全的关联效果比较好)
  • codeGPT(开源插件, 支持自定义模型)
AI人工智能代理工作流AI Agent WorkFlow：互动学习在工作流中的角色与方法
AI天才研究院
05-31 1643
1.背景介绍 本文档旨在探讨AI人工智能代理工作流(AI Agent WorkFlow)中互动学习的角色与方法。随着物联网、大数据、云计算等技术的快速发展，智能系统越来越需要具备自主学习和适应环境变化的能力。在这样的背景下，互动学习成为了AI代理工作流中的一个重要组成部分。 2.核心概念与联系
coze工作流-沉浸式历史故事
最新发布
10-17
用户在使用coze工作流时，能够体验到AI带来的智能化辅助，它能根据用户的行为和偏好进行学习，提供更为个性化的服务。例如，在历史故事的创作中，AI可以根据用户以往的喜好，自动推荐相关的历史素材，或是辅助生成新...
AI编程工具全解析——从VS Code插件到独立IDE
携梦问道的博客
04-19 1169
AI编程工具正快速进化，开发者应根据项目需求和个人偏好选择工具。尝试结合插件与独立软件（如VS Code + Cline + Trae）可实现效率最大化！更多案例与配置技巧，可参考文末链接的实战教程。
idea版的cursor：Windsurf Wave 7
weixin_43205145的博客
04-11 1073
本次JetBrains版Cascade的测试版包含与Windsurf编辑器首发时相同的功能：写作模式、聊天模式、经典模式，包含所有你熟悉的Cascade工具，可使用高级AI模型，集成终端，并配有账单信息显示组件。与VSCode不同（其有限的扩展API制约了我们通过插件实现高级智能体验的能力，这促使我们开发了Windsurf编辑器），JetBrains系列提供了更丰富的自定义和配置选项。需要说明的是，Cascade后续新增的MCP、记忆库、规则系统、常驻工具栏、预览部署等功能将在未来更新中陆续加入。
IDEA 好用的ai插件 Windsurf
qq_41375338的博客
08-23 2583
在 IntelliJ IDEA 中，Windsurf 是一款专注于 AI 代码辅助的插件，能够提升开发效率。Windsurf可以用的模型还是很多的，Free的就是免费的，1x表示问一次1消耗1积分，以此类推（个人测试出来的消耗规则）
AI IDE 使用体验及 AI 感受
whereabouts_的博客
02-20 1950
过了一个春节，感觉天塌了。这股浪潮带来的无形压力，与AI"三天一迭代"的进化速度， 不知道自己还能不能保住自己的饭碗，今年的个人主题也变成了 All In AI，让 AI 融入我的工作、生活，让 AI 拯救拯救我，不过 AI 能拯救我吗？还记得 OpenAI 的 ChatGPT 横空出世，尝试之后效果惊艳到无法用语言形容，但是使用过后，问题层出不穷，幻觉呀，胡说呀，让我对这个小机器人的回答也不是十分信任了，今年到目前为止，我的个人感受可能也是这样，效果确实很惊艳，但是，如何用，用在哪，我很迷茫。
【Windsurf】Windsurf：重塑编程未来的AI集成开发环境（IDE）深度解析
后端研发工程师Marion的博客
12-12 9122
Windsurf作为一款新兴的AI辅助编程工具，以其革命性的设计理念和前沿的技术实力，在市场中展现出了强大的竞争力。它不仅在核心技术、功能特性、实际应用场景等方面表现出色，还在与市场上其他同类产品的对比分析中展现出了独特的优势。未来，随着AI技术的不断发展，Windsurf有望进一步提升其智能化水平，为开发者提供更加高效、便捷、直观的编程体验。对于开发者而言，选择适合自己的AI编程工具至关重要。无论是Windsurf还是Cursor，都有其独特的优势和适用场景。
Windsurf：这款全新免费的 AI IDE 击败了Cursor 吗？超强上下文感知 、AI代理和工作流支持
热门推荐
zengxiaojian2的博客
11-18 2万+
AI在整个过程中完全与你同步。Windsurf的创新之处就是它能够在AI与开发者之间建立实时的协同关系，不需要开发者不断向AI提供工作范围的上下文信息，AI可以根据开发者的最新操作，自动获取上下文，保持同步。而到了2024年11月，Windsurf 推出了工作流概念，使得开发者与AI的实时协作更加流畅，AI能够根据开发者的工作调整自己的行为，而无需重新适应工作范围。与此相比，Cursor的Pro计划每月收费20美元，包含500次快速请求，相对来说，Windsurf 的Pro计划更便宜，且提供更多的功能。
Coze工作流详细使用手册
08-18
Coze工作流使用手册详细介绍了如何使用该工作流平台，包括工作流的介绍、节点功能、对话流与工作流的区别和特点，以及如何设置开始节点和结束节点等，帮助用户快速学习并应用Coze工作流，完成复杂的任务编排操作。...
ComfyUI工作流-SDXL Refiner工作流-下载立即使用
03-02
在当今的数字时代，人工智能已经渗透到各个领域，并且在图形生成、图像编辑等视觉相关领域取得了显著的进展。特别是深度学习模型在艺术创作和图像处理中的应用，正在成为专业人士和爱好者所追求的新技术。在众多相关...
人工智能基于Dify的自动化AI智能体工作流设计：从零构建具备多模态处理与自我进化能力的生产级智能系统
09-20
内容概要：本文详细介绍了如何使用Dify平台从零开始构建一个自动化AI智能体，涵盖智能体的整体架构设计、环境搭建、核心功能实现、工作流配置、容器化部署及生产运维全流程。文章通过完整的代码示例和配置文件，展示...
Windsurf 使用案例 从0到1 创建一个项目(二)
weixin_47178227的博客
04-11 2029
上一篇文章我们配置完Windsurf的基础设置后,就要开始正式使用windsurf进行编程,一下项目若想从0-1开发,最重要的是项目文档,因此我们要给出一份项目背景让Ai充当我们的项目经理,让它对我们的项目来进行整体设计。
巧合！微软刚“卡脖子”Cursor，JetBrains/IntelliJ 迎来最强 AI 助手 Windsurf
surfirst的博客
04-15 2584
微软刚限制 Cursor，Windsurf 就携其王牌 AI 智能体 Cascade 反击，空降 JetBrains 全家桶！IntelliJ、PyCharm 用户迎来顶级 AI 体验。这波操作意味着什么？深度解读 Wave 7 更新，看 AI 编码助手格局如何变天，更有 GPT-4.1 限免福利！
Windsurf 使用案例 从0到1 创建一个项目(三)
weixin_47178227的博客
05-04 535
上次的文章,我们让Windsurf 帮我们生成了每日的工作计划和任务,同时让它对这些任务进行分析其中的技术难点和解决方案,就如下图所示这是让windsurf给我们生成的每日工作计划表,我们可以通过这个文档,让ai 去作为这个项目的开发者,我们可以尝试输入让它去编写前三天的任务,我们首先输入以下这段命令。
Windsurf：超越 Cursor 的下一代 AI 编辑器
奇舞周刊
11-25 5747
在 AI 编程领域，不管是IDE编辑器还是IDE插件，出了很多的产品，比如全球爆火的 Cursor，微软的 Copilot，还有国产的 豆包MarsCode 等等，效果都很不错。今天向大家推荐一款可以平替Cursor的AI编辑器Windsurf。Windsurf是由Codeium团队开发的一款新型AI编程助手，旨在通过深度集成AI技术提升开发者的编码效率。它不仅在上下文理解、工具链...
Windsurf 与 Cursor：哪个是更好的 AI 代码编辑器？
阿信AI实验室
01-04 6185
和。两者都声称可以加速您的编码体验，但哪一个更适合您？我对两者都进行了深入评估，以下是我的发现。Cursor 的新代理模式可以跨多个文件生成代码、运行命令并自动找出所需的上下文（无需手动明确添加文件）。与 Cursor 相比，Windsurf 的用户界面通常更简洁。感觉就像比较苹果产品和微软产品一样——这些小细节确实让 Windsurf 感觉更精致。Windsurf 的 Cascade 功能——原始的 AI IDE 代理，可以自动填充上下文、运行命令等。而且 Windsurf 更便宜。
工作流框架-LangGraph
m0_59164304的博客
07-18 5132
LangGraph 是由 LangChain 团队开发的一个开源框架，旨在帮助开发者构建基于大型语言模型（LLM）的复杂、有状态、多主体的应用。它通过将工作流表示为图结构（graph），提供了更高的灵活性和控制能力，特别适合需要循环逻辑、状态管理以及多主体协作的场景，比如智能代理（agent）和多代理工作流。
Windsurf：超越 Cursor 的下一代 AI 编程助手
ljl3937的专栏
11-19 9914
好不容易才把 Cursor 玩明白，今天就又发现了一款目前为止比 Cursor 还好用的 IDE，那就是 Windsurf。通过一个实际的项目重构案例，我将向大家展示 Windsurf 的强大之处。它不仅是一个工具，更是你的编程搭档，能够理解你的意图，预测你的需求，并帮助你更好地完成工作。Windsurf 最让我惊艳的是它的上下文理解能力。在整个重构过程中，它不仅记住了项目的所有重要信息，还能根据之前的操作推断下一步该做什么。相比之下，Cursor 虽然也有类似功能，但工具之间的协作没有这么流畅。
拥抱AI flow全自动编程时代！
JavaEdge全是干货的技术号
12-05 1025
点击下方“JavaEdge”，选择“设为星标”第一时间关注技术干货！免责声明~任何文章不要过度深思！万事万物都经不起审视，因为世上没有同样的成长环境，也没有同样的认知水平，更「没有适用于所有人的解决方案」；不要急着评判文章列出的观点，只需代入其中，适度审视一番自己即可，能「跳脱出来从外人的角度看看现在的自己处在什么样的阶段」才不为俗人。怎么想、怎么做，全在乎自己「不断实践中寻找适合自己的大道」3...
ai智能体本地工作流使用
07-16
<think>首先，用户的问题是基于之前的引用，但引用是关于AI智能体工作流的。用户说：“我想用户意图是了解如何在本地环境中使用AI智能体的工作流。请问如何配置和运行AI智能体的本地工作流”。所以，我需要根据提供的引用，回答如何配置和运行AI智能体的本地工作流。 关键引用： - 引用[1]：提到了在智能体的思考路径中描述场景下调用工作流，并通过模拟用户需求指令测试工作流。 - 引用[2]：讨论了如何在Docker上部署Dify，结合知识库，搭建AI智能体和工作流。 - 引用[3]：区分了AI Agent和AI Workflow。 - 引用[4]：提到了工作流异步运行，设置后智能体对话不依赖工作流运行结果。 - 引用[5]：描述了人工智能代理工作流是一种分布式智能系统架构。 用户意图明确：如何在本地环境中配置和运行AI智能体的工作流。引用[2]是最相关的，因为它详细描述了在Docker上部署Dify来搭建本地AI智能体和工作流。 我的回答需要： - 使用中文。 - 结构清晰，逐步解决问题。 - 确保真实可靠（基于引用）。 - 在行内数学表达式使用$...$，独立公式使用$$...$$（但问题似乎不涉及数学公式，所以可能不需要）。 - 在引用的段落末尾添加引用标识，如[^1]。 - 生成相关问题。 回答结构： 1. **介绍**：简要解释AI智能体工作流及其在本地环境中的重要性。 2. **配置步骤**：基于引用[2]，详细说明如何在本地配置AI智能体工作流，包括部署Dify、安装模型等。 3. **运行步骤**：解释如何运行和测试工作流，参考引用[1]和[4]。 4. **应用场景**：简要提到应用场景，基于引用[3]和[5]。 5. **生成相关问题**：在最后添加相关问题。 确保回答真实可靠：基于引用内容。引用[2]提供了具体步骤，所以我应该依赖它。 添加引用标识：例如，在提到配置步骤时，引用[2]。 现在，规划内容： - **步骤1：部署Dify**：使用Docker在本地部署Dify。引用[2]提到在Windows系统或群晖NAS上部署。 - **步骤2：安装模型**：使用Ollama安装文本嵌入模型。 - **步骤3：搭建知识库**：创建本地知识库。 - **步骤4：配置智能体和工作流**：在Dify中配置智能体，添加工作流，设置思考路径。 - **运行工作流**：模拟用户指令测试工作流；可以设置异步运行。 最后，生成相关问题。 完整回答： - 开头：解释意图。 - 主体：逐步指导。 - 结尾：相关问题。</think>### 如何在本地环境中配置和运行AI智能体的工作流 在本地环境中配置和运行AI智能体的工作流，可以让您在不依赖云服务的情况下，实现任务自动化、智能决策和分布式控制。基于引用内容，我将逐步指导您完成整个过程。核心工具是 **Dify**（一个开源AI应用平台），它支持本地部署、知识库集成和工作流编排。以下是详细步骤，确保真实可靠，基于引用[^2]的实践指南。 #### 步骤1: 部署Dify平台到本地环境 Dify是一个开源平台，用于构建和运行AI智能体工作流。您需要通过Docker在本地部署它。以下是关键操作： - **下载和安装Docker**：确保您的本地系统（如Windows或Linux）已安装Docker。Docker提供容器化环境，简化部署。 - **部署Dify容器**：使用Docker命令拉取并运行Dify镜像。引用[^2]提到，在Windows系统或群晖NAS上部署时，需执行类似以下命令： ```bash docker run -d --name dify -p 80:80 -v /path/to/data:/data dify/dify:latest ``` 这里，`-p 80:80` 将容器端口映射到本地80端口，`-v` 参数指定数据卷路径以持久化存储。部署后，访问 `http://localhost` 即可进入Dify管理界面[^2]。 - **验证部署**：登录Dify后，创建初始管理员账户。确保平台运行正常，为后续配置打好基础。 #### 步骤2: 安装文本嵌入模型和知识库 工作流依赖AI模型处理任务。引用[^2]建议使用 **Ollama** 安装本地模型，避免网络依赖： - **安装Ollama**：Ollama是一个轻量级工具，用于本地运行开源大模型（如LLaMA或DeepSeek）。下载Ollama并安装到本地系统。 - **加载文本嵌入模型**：运行Ollama命令下载并启动模型。例如： ```bash ollama run deepseek-embedding ``` 此模型用于知识库的文本嵌入，支持语义搜索和推理。 - **搭建本地知识库**：在Dify中创建知识库，上传本地文件（如PDF、TXT）。Dify会自动使用Ollama模型索引内容，实现RAG（检索增强生成）功能。这能让工作流基于您的私有数据运行[^2]。 #### 步骤3: 配置智能体和工作流 在Dify中，智能体（AI Agent）代表单个AI实体，工作流（Workflow）是多个智能体的协作流程。引用[^1]强调，需在智能体的“高级配置”中定义工作流： - **创建智能体**：在Dify界面，添加一个新智能体。指定其角色（如“客服助手”或“数据分析师”），并连接本地知识库。 - **添加工作流**： - 在智能体的“思考路径”中，描述触发工作流的场景。例如：“当用户查询订单状态时，调用工作流处理”。这确保工作流只在特定条件下激活[^1]。 - 设计工作流步骤：Dify提供可视化编辑器。添加多个节点，如： - **输入节点**：接收用户指令（如“查询库存”）。 - **处理节点**：调用本地模型执行任务（如使用Ollama模型分析数据）。 - **输出节点**：返回结果（如生成报告）。 - 设置工作流属性：支持同步或异步运行。引用[^4]提到，异步运行可避免阻塞对话；设置后，工作流在后台执行，智能体先返回预设回复（如“处理中，请稍候”），完成后推送最终结果。这提升用户体验。 #### 步骤4: 运行和测试工作流 配置完成后，模拟真实场景测试工作流： - **模拟用户指令**：在Dify的“测试”界面，输入需求指令（如“帮我分析销售数据”）。工作流会自动触发，并显示每个节点的执行日志。 - **验证结果**：检查输出是否准确。例如，工作流可能调用知识库检索数据，再经模型处理生成响应。引用[^1]建议多次测试以优化思考路径。 - **调试和优化**：如果工作流失败，查看日志调整节点逻辑。引用[^4]的异步模式可测试高并发场景。 #### 应用场景和最佳实践 - **应用场景**：本地工作流适用于隐私敏感任务，如智能家居控制（引用[^5]的分布式代理）、企业内部自动化（如文档处理或客户支持）。引用[^3]指出，AI Agent注重个体智能，工作流强调协作，两者融合可提升效率。 - **最佳实践**： - **安全性**：本地部署避免数据泄露，适合处理敏感信息。 - **性能监控**：使用Docker工具监控容器资源，确保工作流稳定。 - **扩展性**：随着需求增加，添加更多智能体节点，构建复杂工作流。 通过以上步骤，您可以在本地环境中高效配置和运行AI智能体工作流。整个过程基于开源工具，成本低且可控。如果您遇到问题，参考Dify官方文档或社区资源[^2]。
评论
成就一亿技术人!
拼手气红包6.0元
还能输入1000个字符
 
红包 添加红包
表情包 插入表情
表情包 代码片
 条评论被折叠 查看
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值