谷歌的Firebase Studio能否超越Cursor或者Windsurf?

将 Firebase Studio 视为您在云中的副驾驶。这是一个智能、代理式的工作空间，在这里，构建、测试和启动应用程序不再是一件苦差事，而更像是一种创造性的流程。无论你是在勾画下一个大创意，还是在微调实时数据库，Firebase（谷歌提供）都会成为你可靠、直观的合作伙伴。有趣的是，Firebase 并不总是谷歌的一部分。它于 2014 年被谷歌收购，此后逐渐发展成为谷歌云生态系统的核心支柱。

开发人员经常问的一个问题是：Firebase 是免费的吗？Firebase 是免费的吗？

答案是 是的，在一定程度上是免费的。

它提供了一个慷慨的免费层，并随着应用程序的扩展提供基于使用量的升级。本文将探讨 Firebase 的功能和局限性，并将其与 Windsurf 和 Cursor AI 等 Firebase 顶级替代品进行比较，后者更侧重于人工智能辅助编码。

什么是Firebase Studio？

Firebase Studio 是谷歌推出的基于云的开发环境，旨在简化构建、测试、部署和管理全栈应用程序（尤其是包含人工智能的应用程序）的流程。它完全在网络浏览器中运行，无需复杂的本地设置，可从任何有网络连接的设备上访问。

Firebase Studio 的主要功能

• 简化编码工作流程：利用集成在 Firebase 中的 Gemini 辅助工具创建和测试代码。轻松处理常见的开发任务，包括调试、测试、重构、解释和记录代码。
• 增强现有应用程序：从本地计算机或资源库（GitHub、GitLab、Bitbucket）引入代码库。为你喜欢的技术堆栈设计和共享团队模板。
• 创建全栈体验：开发和修改所有应用程序组件，从人工智能模型、代理和 RAG 系统到用户界面、业务逻辑和数据库。将应用程序接口（API）和微服务等工具无缝集成到人工智能应用程序中。
• 使用熟悉的工具工作：要自定义工作区，请导入您的特定配置，包括系统工具、扩展和环境变量。然后，从 Open VSX Registry 访问庞大的扩展库。
• 灵活的部署选项：您可以使用内置的 Firebase 后端服务和 Google Cloud Run 集成在云中启动您的应用程序，也可以将其部署在您的基础架构上。

Firebase Studio 目前处于预览阶段。它为用户提供三个免费工作区，用户还可以通过加入谷歌开发者计划来扩展工作区数量。虽然基础服务是免费的，但使用某些集成服务（如 Firebase App Hosting）或超出 Gemini API 的免费配额可能需要云计费账户，并产生费用。

如何访问Firebase Studio？

所需时间 2 分钟

要访问 Google Firebase Studio，请按照以下步骤操作：

1. 转到 Firebase 控制台

访问 Firebase Studio 。向下滚动一点，点击 “立即试用 Firebase Studio”。

2. 创建或选择一个项目

如果你是 Firebase 的新用户，你需要创建一个项目。如果已有项目，请从仪表板中选择一个。

3. 浏览 Firebase 控制台

进入项目后，你会看到 Firebase 控制台（有时也称为 Firebase Studio），左侧边栏上有各种 Firebase 服务的导航选项：– Authentication– Firestore Database– Realtime Database– Storage– Hosting– Functions– Machine Learning

4. 设置项目

按照要使用的各项服务的设置说明进行操作。

5. 连接您的应用程序

按照控制台中提供的配置说明为您的平台（Web、iOS、Android）使用 Firebase SDK。

有关开始使用 Firebase Studio 的进一步指导，请参阅官方文档。

行动中的Firebase Studio

现在，我们将探讨 Firebase Studio 可以大大提高开发效率的三个核心领域：

• 构建 SpendWise 应用程序
• 构建 MapMinds 应用程序
• ML 应用程序

通过其强大的内置功能和人工智能，开发人员可以实现工作流程自动化，减少设置时间，并专注于开发可扩展的智能应用程序。下面让我们详细讨论各个领域。

任务 1：构建SpendWise应用程序

提示：“A budgeting and expense tracking app with customizable spending categories, detailed charts, and budget goals. The app allows users to categorize their expenses from necessities to lifestyle choices, offering a clear overview of their financial habits. It provides interactive graphs and pie charts to break down spending patterns and helps set monthly budget goals with easy tracking.”

任务点评

使用 Firebase Studio 构建的 SpendWise 应用程序在生成功能性预算工具方面表现出色，只需最少的手动输入。它能有效地对支出进行分类，设定预算目标，并提供清晰的可视化效果（柱状图、折线图、饼状图），还能按日、周、月进行筛选。它的一个主要优势是能够自动纠正初始错误，从而简化开发过程。不过，它在用户界面定制、大型数据集的性能优化，以及添加经常性支出或收入跟踪等功能以获得更完整的预算体验等方面还有待改进。

任务 2：构建MapMinds应用程序

提示：“An App That Turns a Theme or Topic Into a Mindmap.”

任务点评

使用 Firebase Studio 构建的 MapMinds 应用程序很难实现其核心功能。它不是一个清晰的思维导图，而是以平面圆形布局显示相关概念，缺乏结构和深度。用户界面的设计也很糟糕，导致交互困难。总体而言，它需要在逻辑和视觉呈现方面进行重大改进，才能有效实现其目的。

任务 3：ML应用程序

提示：“Build a Machine Learning model that will classify whether a person have diabetes or not.”

任务点评

使用 Firebase Studio 构建的 ML 应用程序具有良好的用户界面，提供了简洁而友好的用户界面。然而，其预测糖尿病风险的核心功能并不可靠。对于相同的输入数据，模型输出的风险百分比不一致且看似随机，这表明模型训练或集成存在问题。虽然设计合理，但预测逻辑还需要大力改进，才能使应用程序在实际场景中值得信赖和使用。

总体分析

对于像 SpendWise 这样结构简单的应用程序，Firebase Studio 表现出色。它创建的预算工具功能强大，图表清晰，数据处理可靠。该平台能自动修复初始错误，显示出强大的低代码支持。用户界面和过滤器运行流畅。对于简单的使用案例，Firebase Studio 既高效又用户友好。

但是，在处理 MapMinds 和 ML Applications 等应用程序中的复杂逻辑时，它就显得力不从心了。MapMinds 缺乏适当的思维导图结构，用户界面也很糟糕。ML 应用程序给出的预测是随机的，因此并不可靠。这些任务暴露了 Firebase 在处理视觉复杂性和模型集成方面的局限性。

Firebase的主要应用

Firebase 是一个综合性平台，可用于移动和网络开发中的许多应用。它内置的一系列工具可帮助开发人员有效地开发、运行和扩展应用程序。主要应用和使用领域包括

• 基于云的开发：从任何设备访问功能齐全的开发环境，具有无缝同步和部署功能。
• 人工智能编码辅助：利用集成到 Firebase 中的 Gemini 模型，提供智能代码建议、多模态提示，并使用应用程序原型代理等工具快速创建应用程序原型。
• 灵活的项目集成：导入现有资源库并自定义工作区，以适应您的技术堆栈和工作流程。
• 框架和语言支持：使用 Go、Java、.NET、Python、Android、Flutter 等流行语言和框架以及 React、Angular 和 Vue.js 等网络技术进行构建。
• 内置测试工具：利用内置模拟器、测试套件和调试工具简化开发和质量保证。
• 实时协作：与团队成员实时协作，即时共享代码、预览和工作流。
• 深度 Firebase 集成：通过 Genkit，轻松连接 Firebase 服务，以获得托管、数据库、分析、人工智能工作流和基于 RAG 的系统。

未来影响

Firebase Studio 提供了一个强大的云环境，支持人工智能并易于集成 Firebase。然而，不一致的代码生成、有限的调试和较浅的框架支持是它的不足之处。为了提高可靠性，使其适合生产就绪的人工智能应用程序，未来的升级可能包括：

强大的人工智能代码生成和调试

• 当前的挑战：人工智能生成的代码不连贯，有时功能性不强，有时容易出错。
• 未来重点：提高 Gemini 的上下文理解和调试能力。整合实时内衬、错误诊断和自动修复建议，使代码更易于生产。

可靠的多模式原型开发

• 当前挑战：虽然使用自然语言和图像进行应用程序原型开发很有前景，但在全栈部署中往往缺乏可靠性。
• 未来重点：通过更好地调整视觉输入（图纸/用户界面模型）和生成的代码结构，加强多模态提示解释。

更强大的框架专用工具

• 当前的挑战：存在对 React 或 Flutter 等框架的通用支持，但缺乏深度集成（如项目脚手架、路由、组件重用）。
• 未来重点：提供框架感知模板、上下文人工智能建议，以及根据所选技术栈量身定制的更智能的代码片段。

一致的部署管道

• 当前挑战：用户在部署到 Firebase Hosting 时会遇到构建失败或不清晰的错误。
• 未来重点：提供清晰的构建日志、自动修复和具有备用选项或测试环境的指导性部署管道。

协作和版本控制

• 当前的挑战：实时协作还处于早期阶段；缺乏先进的团队工作流程。
• 未来重点：启用实时代码审查、结对编程和集成的 Git 工作流，以实现协作构建。

Firebase vs Cursor vs Windsurf

在本节中，我们将比较 Firebase、Windsurf 和 Cursor AI。这些工具支持后端开发和人工智能辅助编码，各自为现代开发人员提供了独特的优势。

小结

Firebase、Cursor AI 和 Windsurf 支持开发流程的不同部分。Firebase 在后端开发方面实力雄厚。它提供实时数据库、托管和快速部署，是构建 MVP 和可扩展应用程序的理想选择。SpendWise 等任务显示了 Firebase 在后台和流畅的用户界面处理方面的优势。

另一方面，Cursor AI 和 Windsurf 专注于编码帮助。它们可以在 VS Code 等代码编辑器中工作。Cursor 可以帮助将自然语言转化为代码。Windsurf 可提供智能建议并理解大型代码库。Firebase 并不是这些工具的更好版本。它是对这些工具的补充，只负责后台工作，而非代码协助。

常见问题

Q1. Firebase 能否取代 Cursor AI 或 Windsurf？

A. 不能，Firebase 专注于后台服务，而 Cursor AI 和 Windsurf 则是为人工智能辅助编码而设计的。它们的用途不同，最好一起使用。

Q2. 哪个更适合构建完整的应用程序？Firebase、Cursor AI 还是 Windsurf？

A. Firebase 更适合构建和部署完整的应用程序，特别是有实时数据和后台需求的应用程序。Cursor AI 和 Windsurf 更适合高效地编写和改进代码。

Q3. Firebase 适合机器学习任务吗？

A. Firebase 并不适合复杂的 ML 任务。它可以存储和提供模型，但缺乏原生的 ML 工具。ML 任务最好在 TensorFlow 或 PyTorch 等专用环境中处理。

Q4. 哪种工具更适合初学者？

A. Firebase 对初学者的应用程序开发很友好。Cursor AI 易于使用自然语言编码。Windsurf 可能需要熟悉一些代码才能充分发挥作用。

Q5. Cursor AI 或 Windsurf 能否像 Firebase 一样部署应用程序？

A. 不，Cursor AI 和 Windsurf 协助编写代码，但不提供托管或后台服务。Firebase 负责部署、数据库和身份验证。