写在开头的话

我们在上一篇文章中尝试了国产的腾讯的CodeBuddy搭配深度求索的DeepSeek-V3进行贪吃蛇游戏开发。

虽然能够正确的完成开发内容，但是过程有一些曲折。

用DeepSeek-R1对话模式完成开发虽然能够一次开发零BUG可运行，实现了完美的经典贪吃蛇游戏，但是不便于代码维护。

可以说国内的产品已经基本具备了国外同类产品的功能，但是先进性上仍然有一定差距。

本篇文章，我们使用目前最流行的免费AI代码助手Windsurf尝试进行贪吃蛇开发，来体验一下是什么样的效果。

注：本章源代码可从CSDN资源页下载：【免费】简单的贪吃蛇小游戏源代码资源-CSDN下载

常见的AI编程插件/平台

与Codebuddy类似，国内外的常见AI代码助手都有哪些呢？

平台/插件	开发企业	​核心优势​	​适用场景​	​免费情况​
Codeium	Codeium Inc.（前身为Exafunction）	高速补全 + 开源库匹配	多语言项目、教育研究	基础版免费
GitHub Copilot	Microsoft（整合 OpenAI 技术）	无缝生态集成 + 企业级安全与合规 + 性能与个性化	多语言项目、教育研究、跨行业	试用后需订阅
通义灵码	阿里云与通义实验室联合开发	中文优化 + 云服务集成	中文项目、企业开发	基础版免费
Tabnine	Tabnine Technologies Ltd	本地隐私保护 + 低内存占用	保密项目、低配设备	基础版免费
Bito AI	Bito（由ChatGPT团队核心成员开发）	聊天交互 + 自动化错误处理	调试、重构	完全免费
CodeGeeX	清华大学知识工程实验室（与智谱AI、北京智源研究院合作）	代码翻译 + 多语言覆盖	跨语言开发、教学	完全免费
Qoder	阿里巴巴（由阿里巴巴云团队，特别是新加坡团队开发）	强大的上下文理解+Repo Wiki+智能记忆系统+Quest模式（AI自主研发）+多模型智能路由	快速原型开发+遗留项目维护与理解+复杂任务自动化+团队知识管理	目前处于免费使用阶段，未来会推出付费版。

Windsurf

Windsurf （原名 Codeium ）是由 Codeium 团队（现统一品牌为 Windsurf） 开发的一款AI 编程助手插件，旨在通过深度集成 AI 技术提升开发者的编码效率。其核心定位是 “将智能体（Agent）能力无缝嵌入开发者熟悉的 IDE 环境”，支持主流开发工具（如 VS Code、JetBrains 全家桶等），提供实时代码补全、重构、搜索及复杂任务自动化等功能。

公司背景与定位

• 开发企业

Windsurf 由 Exafunction Inc.（原 Codeium）开发，成立于 2021 年，总部位于美国加州山景城。2025 年 5 月，OpenAI 曾以 30 亿美元 发起收购，后因故终止；同年 7 月，核心团队加入谷歌 DeepMind，知识产权被 Cognition AI 收购。

• 产品定位

作为 AI 驱动的集成开发环境（IDE），Windsurf 深度融合 AI 代理（Agent）能力，重新定义“人机协作编程”。其核心目标是 将软件开发效率提升 99%，通过自动化处理重复性任务，让开发者专注于高阶逻辑设。

核心功能解析⚙️

Flows 协作模式

• 双模态协作：

  • Copilot 模式：实时代码补全、错误检测（如语法纠错）。

  • Agent 模式：自主执行多步骤任务（如跨文件重构、依赖安装、API 集成）。

  • AI 根据开发者操作动态切换模式，实现“思维同步”

• 应用场景：

  • 大型项目迁移时，AI 自动更新关联文件引用；新手通过自然语言指令生成完整功能模块。

Cascade 智能体系统

• 深度上下文感知

  • 通过优化的 RAG（检索增强生成）技术，理解项目结构、跨文件依赖及编码规范，减少“幻觉”建议。

• 自然语言命令

  • 支持指令如 “创建登录函数（Python）+ 单元测试”，AI 生成代码框架并同步文档。

• 工具链集成

  • 直接执行终端命令（如 npm install）、Web 搜索、图片解析（需集成 MCP 服务）。

增强开发工具链

• Supercomplete 超级补全：

  • 预测完整代码块（如函数 + 参数 + 文档），超越单词级补全。

• 多文件编辑：

  • 修改函数参数时，自动更新所有调用文件，避免遗漏。

• 可视化调试：

  • 粘贴错误日志 → AI 分析原因 + 提供修复代码（如优化 Python 循环性能）。

1. 企业级安全与部署

• 完全自托管

支持本地部署（气隙环境）或私有云，符合 SOC 2 Type 2 等安全标准，保障代码隐私与合规性。

• 混合模型架构

轻量自研模型处理基础任务，复杂场景调用外部大模型（如 GPT-4.1），平衡性能与成本。

两款主要产品

Windsurf Editor和Windsuf Plugins是Windsurf的两款主要产品。Windsurf Editor：AI 原生集成开发环境，Windsurf Plugin：轻量级 IDE 插件。推荐使用原生集成开发环境。

​维度​	​Windsurf Editor​	​Windsurf Plugin​
​形态​	独立 IDE（基于 VS Code 定制）	IDE 插件（嵌入现有开发环境）
​核心功能​	Flows 模式 + Cascade 系统 + 多文件编辑	Tab 补全 + Chat 交互 + 指令编程
​AI 能力​	支持 Agent 独立执行复杂任务	侧重实时协作与补全
​适用场景​	中大型项目、跨文件重构、原型开发	轻量级开发、团队协作、快速调试
​部署要求​	需独立安装（支持 macOS/Win/Linux）	插件市场一键安装
​企业级特性​	自托管、政府认证（FedRAMP High）	混合云部署、SOC 2 合规

贪吃蛇开发初探

安装好Windsurf Editor之后，我们创建一个空的工程目录，接下来选择GPT-5（low reasoning）版本的大模型。

在目录中输入非常简单的提示词：

基于phaser编写一个经典贪吃蛇游戏。

GPT-5思考了6s，给出了如下步骤：

我将先创建一个简单的任务清单来组织实现步骤，然后检查你的工作区目录以确定需要创建哪些文件和结构。接着我会创建一个使用 Phaser 3 的静态网页项目（无需构建工具），包括 index.html 和 src/ 下的游戏代码文件。Updated Todo List6 items

• 确认工作区目录内容，决定文件结构

• 创建 index.html 并引入 Phaser CDN

• 创建 src/main.js 初始化 Phaser 游戏

• 创建 src/scenes/PlayScene.js（包含蛇、食物、得分、碰撞与重开）

• 创建 src/objects/Snake.js（蛇的移动与增长逻辑）

• 创建 README.md 提供运行说明

确认工作区目录内容，决定文件结构

我将先查看你的工作区目录 \Snake_Game2 的当前文件结构，以便决定要创建哪些文件。

Analyzed \Snake_Game2。

我将创建一个使用 Phaser 3 的静态网页项目骨架，并添加核心游戏逻辑文件。这样你可以直接用本地静态服务器运行游戏。接下来我会依次创建以下文件：

• index.html

• src/main.js

• src/scenes/PlayScene.js

• src/objects/Snake.js

• README.md

创建 index.html 并引入 Phaser CDN。

根据cascade智能体编写的代码，先对index.html进行了基本的编写（添加42行代码），添加了基于CDN的Phaser引入（后续更改成本地引入）；创建了canvas的样式类型；声明游戏画布区域，引入game.js脚本。

创建 src/main.js 初始化 Phaser 游戏

我将继续创建游戏的核心代码文件：src/main.js、src/scenes/PlayScene.js 与 src/objects/Snake.js，以及 README.md，以便你直接在浏览器中运行贪吃蛇游戏。

Cascade对main.js进行了编写，添加了30行代码。

创建 src/scenes/PlayScene.js（包含蛇、食物、得分、碰撞与重开）

我将继续实现游戏逻辑：创建 src/scenes/PlayScene.js 和 src/objects/Snake.js（蛇移动、吃食物、碰撞、暂停/重开），并添加 README.md 说明如何运行。随后我会更新待办清单的状态。

对PlayScene.js游戏主Scene进行编写，添加了155行代码。

创建 src/objects/Snake.js（蛇的移动与增长逻辑）

我将创建剩余的核心文件 src/objects/Snake.js 与 README.md，以完成游戏逻辑与运行说明。

对Snake.js文件进行编写，完善游戏逻辑添加了98行代码。

创建 README.md 提供运行说明

我将创建 README.md，提供本地运行说明和可配置项。随后更新任务清单的完成状态。

最后对README.md添加了43行，添加了必要的说明。

总结，已创建的贪吃蛇游戏（Phaser 3）

我已在你的工作区 e:\phaser3_workspace\Snake_Game2/ 创建完整的静态网页项目，可直接用本地静态服务器运行：

• index.html：引入 Phaser CDN，挂载画布与样式

• src/main.js：初始化游戏、配置网格与步进速度

• src/scenes/PlayScene.js：场景循环、吃食物、得分、暂停/重开、胜负判定

• src/objects/Snake.js：蛇的移动、增长、渲染、身体碰撞检测

• README.md：运行与配置说明

操作：

• 方向键移动

• 空格暂停/继续

• R 重开

运行结果

最后的结果可以说，我们没有费任何力气就完成了基础的“贪吃蛇”游戏的开发。

这个体验真的太好了。在这个框架下，我觉得，在完全零基础的条件下，只要会进行测试，使用AI完成独立游戏开发工作！

附件：

【免费】简单的贪吃蛇小游戏源代码资源-CSDN下载