PM 加速開發：ChatGPT 到 Cursor 再到 Windsurf 的體驗比較
我是技術背景出身的產品經理，十年前曾是一名寫 Objective-C 的 iOS 工程師。近年來，我利用零碎時間，結合 AI 工具，進行產品發想與概念驗證，並打造一些功能型網站。自 2024 年 6 月起，我的體驗大致可分為三個階段，以下是我的學習與心得分享。
第一階段：ChatGPT 助力，但流程繁瑣
最早是用 ChatGPT 協助產 Code，我一筆一筆貼到我的程式碼下。我要詢問怎麼改動的話，也要將程式碼貼回 ChatGPT，在大量的複製貼上等待的過程，非常慢跟耗時，瀏覽器也會隨著大量的文檔開始變慢。這時候，我從不會到能做出一個聊天機器人網頁，大概花一個禮拜。我也是在這個階段學會了如何用 Vercel 快速部署架站，還有基本的 Git 指令。遇到一點問題常常會卡關很久，要邊做邊學。
第二階段：Claude 加速開發流程
Claude 的推出大大加速了這個流程。因為 Claude 可以同時處理多個檔案，我將整個程式碼檔案貼給它進行修改，再將結果貼回我的開發環境執行。如果遇到錯誤，將錯誤訊息與檔案再度交給 Claude 通常能精準解決問題。這種流程比第一階段快了許多，讓我在三天內就能完成一個概念驗證網站。貼檔案的便利性大大提升了開發速度，但依然需要頻繁切換工具。
第三階段：Cursor 帶來流暢的開發體驗
再一次被顛覆。一開始因為要下載一個新的 IDE 介面，有點排斥，直到 Twitter 討論度大增之後才開始嘗試。Cursor 的一大優勢是無需再進行繁瑣的複製貼上操作，我可以直接在其 IDE 環境中下指令並修改檔案，大幅節省時間。借助 Cursor，我能在一天內完成簡單功能網站的開發。
Cursor 的強項在於對檔案結構的理解能力。它可以根據需求快速優化和開發，並參考資料夾內的相關檔案，讓開發流程更加高效。然而，它有時需要重新索引檔案，且偶爾會修改錯誤的檔案，這些小問題需要額外處理。整體而言，Cursor 非常適合對技術開發有一定了解的人，它讓我既能保持掌控感，又能依賴 AI 處理繁瑣任務。
評估我所花的時間大概可以分成三類：
- 想需求：想清楚攥寫需求文件或是下 Prompt
- 等他產 Code：AI 產 code 到可執行的過程
- 修改到可執行：跑 AI 產的 Code 看本地是否可執行，也有可能是 AI 改錯以後，需要改回來到可動的時間
- 學習：發現自己不知道的事情，並且學習後再嘗試，通常伴隨著回去調整需求文件，否則複雜度上升時，會做不出來最終可動個東西。
現在最花時間和最不可控的，我認為應該是 3 跟 4。
Windsurf 改善了 Cursor 的哪一部分？
感受下來是再省下了2與部分的 3。「AI 產 code 到可執行的過程」和「修改到可執行的過程」。但是我在 Cursor 花最多的時間已經不是這個類型，所以沒有感受到大量超越 Cursor 的地方，不過他可以執行 Terminal 自己檢查噴的錯誤後，自己進行修改，我覺得這點蠻方便的。它的特點是讓使用者只需設定方向，剩下的細節由 AI 主導，很有「當老闆」的感覺，非常適合需要不管細節、效率驅動的工作場景。想像他是開更快的車，但控制好它會更難，更需要明確的技術架構想法、UI文件等等。
以下是經歷三個階段後的比較總結：
- 如果你需要一位能主動引導、快速交付完整解決方案的助手，Windsurf 是你的首選。需求如果 Scope 太大，你有機率會做不出東西，或不會用 Git 改爆時修改不回來。
- 如果你偏向技術開發，或者未來是以 Production 為目標，並希望與 AI 平分責任，Cursor 是理想的技術夥伴。非常適合對開發文件和技術開發有一定了解的人，能讓你享受到較高的掌控感，同時依靠它處理繁瑣的技術任務。
- 如果你追求一個廣泛適用的 AI 夥伴，ChatGPT 具備很好的通用性。可以連網，所以部分我會用它來做產品策略、產品規格或是一點點市場分析。
隨著每個月的變化這麼劇烈，AI 工具的能力也不斷進步，選擇適合的工具，關鍵還是在於是否能最大化你現在的效率與創造力。趕緊開始試試看吧！
