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Windsurf：基于AI Agent的开发范式实践（新建项目篇）

发布日期：2025-03-25 06:53:17 浏览次数： 1548 来源：弓长先生的杂货铺

AI辅助编码工具越来越好用，这两天突然冒出一个想法：既然工具已经支持Agent模式，那是否可以更进一步，突破其“辅助”定位，让它真正成为可独立完成编码任务的Agent？如果这个模式可行，那么对我们当前的工作流程会有什么影响？

我本人历经开发模式的数次变更，从瀑布模型到敏捷开发、极限编程（XP）再到测试驱动开发（TDD），深切的感受到每一次模式更迭带来的深刻影响。

恰好手边有这款工具，我打算在Agent驱动的开发范式（Principle）上做一次尝试。

这次实践会分多次完成，内容涵盖新建项目、扩展功能、重构代码等常见场景。每次实践完我会把过程和结果发出来，最后会给出总结。

这是第一篇：新建项目。

实践思路如下：

编写详细的规格说明书 (Specification)：指示Windsurf在Agent模式下，严格按照规格说明书的步骤执行编码任务。
规格说明书的设计：规格说明书需兼顾传统项目验收标准与AI Agent的特殊需求。

传统内容：项目名称、项目描述、功能描述等。
Agent特定内容：依赖文档、任务描述等，以便AI工具理解和执行。

其中，规格说明书包含以下关键内容：

项目描述：除传统项目目标外，需明确指定编程语言、代码结构等关键信息，以指导Agent的编码行为。

功能描述：清晰罗列待实现的功能要点。
依赖文档：
详细说明项目依赖的第三方接口，务必提供接口文档地址、调用示例等信息，降低Agent理解和集成的难度。
任务描述
：不仅要涵盖功能实现本身，更要着重强调代码的二次检查、自动化验证、以及最终报告生成等环节，确保项目质量和可追溯性。

我编写了agent-spec.md规格说明书，设定Windsurf在Agent模式下，使用Python语言开发一个网页摘要生成应用。该应用需实现以下核心功能：

网页内容抓取：采用Jina框架实现。
摘要生成：利用DeepSeek模型完成。

用户可以通过命令行方式调用该应用，例如执行下述命令即可生成指定网页的摘要。

python3 main.py https://mp.weixin.qq.com/s/Dz66qW87xg1KlFo68SAThw

agent-spec.md内容如下：

# 项目名称Article Summary Agent## 项目描述这是一个用python开发的Agent，用来调用jina.ai的接口获取网页内容，并通过deepseek接口生成摘要。## 功能描述1. 调用jina.ai的接口获取网页内容2. 通过deepseek接口生成摘要3. 将原始网页内容和摘要内容保存为markdown格式文件## 依赖文档1. jina.ai的接口文档：https://docs.jina.ai2. jina.ai的python调用请求样例：请求：```pythonimport requests  url = "https://r.jina.ai/https://example.com" headers = { "Authorization": "Bearer jina_b434949a2c0b43e1801226649697c9704JCEyyMpBDwNkgGAmBqUGZrKaaPJ" }  response = requests.get(url, headers=headers)  print(response.text) ```应答：Title: Example DomainURL Source: https://example.com/Markdown Content:This domain is for use in illustrative examples in documents. You may use this domain in literature without prior coordination or asking for permission.[More information...](https://www.iana.org/domains/example)3. deepseek的接口文档：https://api-docs.deepseek.com/zh-cn/guides/reasoning_model4. deepseek的调用样例：```pythonfrom openai import OpenAIclient = OpenAI(api_key="<DeepSeek API Key>", base_url="https://api.deepseek.com")messages = [{"role": "user", "content": "9.11 and 9.8, which is greater?"}]response = client.chat.completions.create(    model="deepseek-reasoner",    messages=messages)reasoning_content = response.choices[0].message.reasoning_contentcontent = response.choices[0].message.content```## 任务描述1. 主程序启动命令中，目标url为必填参数2. 实现功能- 1. 调用jina.ai的接口获取网页内容- 2. 通过deepseek接口生成摘要- 3. 将原始网页内容和摘要内容保存为markdown格式文件- 4. jina.ai和deepseek的key放在配置文件中- 5. deepseek的提示词放在配置文件中3. 再次检查以上功能是否已经实现4. 验证实现5. 生成报告

实践结果令人惊喜。Windsurf结合Claude 3.7 Sonnet模型，仅凭一次Agent模式运行，便成功完成了整个应用的独立开发，且交付物完全可用。本次开发仅消耗1个User Prompt Credit，成本约为0.15元人民币，执行耗时几乎可以忽略不计。

最终交付物包括：

1. 实现报告