Windsurfが新機能を発表しました！
バージョン1.8.2でワークフロー機能を導入しました。ワークフロー自体は新しいものではなく、difyやcozeなどの製品はかなり以前からワークフロー機能を提供しており、それがこれらの製品の最大の特長の一つでもあります。しかし、Windsurfのワークフローは、従来のドラッグ＆ドロップによるインタラクションとは形態が大きく異なります。自然言語でワークフローを定義し、開発IDEと深く統合されています。筆者は、この形式がモデル能力の進化の結果であり、ワークフローのより高度な形態であると考えています。これは、これまで人気があった様々なオーケストレーションツールや自動化スクリプトにとって、前進の方向性を示すと同時に、覆される大きな挑戦となるでしょう。
Windsurf Workflowsとは？
Windsurf Workflows機能は、ユーザーがWindsurfのコアAIエンジンであるCascadeに繰り返しタスクを実行させるための一連のステップを定義できるようにします。
主な特長は以下の通りです：
構造化されたステップシーケンス：Workflowsを使用すると、各ステップレベルで明確なプロンプトを定義でき、複雑なタスクを一連の相互に関連するサブタスクまたはアクションに分解できます。これは、Windsurfが既存の「Rules」（プロンプトレベルで永続的かつ再利用可能な文脈ガイドを提供する）の概念を受け継いでいますが、Workflowsはこの概念をタスク全体の「軌跡」レベルにまで拡張しています。
Markdown定義：Workflowの作成は非常に簡単です。Windsurfインターフェースの「Customize」->「Workflows」->「+Workflow」から新規作成し、テキスト（Markdown形式）で一連のステップ、タイトル、説明を記述するだけです。これらのWorkflowファイルは、プロジェクトリポジトリの .windsurf/workflows/ ディレクトリに保存され、チームでの共有やバージョン管理が容易になります。
便利な呼び出し：保存後、Cascade内でスラッシュコマンド /[workflow-name] を介して直接実行できます。
AI支援生成：ユーザーはCascadeにWorkflowsの生成を直接依頼することもできます！これは、特定のCLIツールを用いた多段階操作が関わるシナリオで特に効率的です。
組み込みのエラー処理：Windsurf Workflowsは、実行中のエラー処理さえ可能です。例えば、フォーマットステップが失敗した場合、エラーメッセージを読み込み、修正を試み、再度実行します。
このように、Workflowsは非常に豊富な潜在的な応用シナリオを持っています。日常的な繰り返し作業で、これまでRunbook（操作マニュアル）に基づいて手動で実行したり、自動化オーケストレーションツールを通じて完了したりする必要があったことが、質問するだけで可能になります。MCPと連携することで、これまで時間と労力がかかっていた多くの作業を簡単に実現できます。
Difyなどのアプリケーションオーケストレーションツールに対する潜在的な「次元削減攻撃」
これを見て、現在の主流であるdify、fastgptなどを代表とするAIアプリケーションオーケストレーションツールを思い起こさずにはいられません。これらは視覚的なドラッグ＆ドロップによる方法で大規模モデルアプリケーションを構築することを主眼としており、開発の敷居を大幅に下げ、モデル能力と実際のニーズとの間の隔たりを埋めてきました。
ワークフローのオーケストレーションは、モデル能力と生産ニーズのバランスを取るための現在最善の妥協案です。オーケストレーションを通じて、オープンな領域、複雑な多段階の問題を複数のサブ問題に分解して個別に解決できます。モデルが使える場合はモデルを使い、使えない場合はワークフローを使い、さらには「Human in Loop」方式を採用することで、ワークフロー全体をホワイトボックス化し、大規模モデルの能力を閉じた問題内に限定することで、大規模モデルの制御性を高め、アプリケーション全体の解釈可能性と堅牢性を向上させています。このような考え方は業界内で共通認識となっています。
一方で、ワークフローが過渡的な手段であると言う理由は、モデル能力が徐々に強化されるにつれて、これまで処理が困難だった多くの問題が解決されるようになるからです。また、このようなコンポーネントの組み合わせ方は、ある程度「フランケンシュタインの怪物」の出現につながり、システム全体の安定性は比較的低下します。
しかし、Windsurf Workflowsの登場により、かつての「小甜甜」（可愛らしい存在）は「牛夫人」（古臭い存在）になろうとしています。前者に比べて、Windsurf Workflowsは以下の利点を持っています。
よりネイティブな開発者体験：
Text-as-Code：WorkflowsはMarkdownで定義され、バージョン管理（Gitなど）に自然に適しており、コードレビューやチームコラボレーションが容易です。すべてをコード化することに慣れている開発者にとって、GUIインターフェースでのドラッグ＆ドロップ設定よりも魅力的です。
IDE/エディタ統合：Windsurf自体は、エディタやIDEと深く統合されたツールであるようです。これにより、開発者は最も慣れた環境でWorkflowsを定義・呼び出しでき、独立したオーケストレーションプラットフォームに切り替える必要がありません。この「コンテキスト切り替えなし」の体験は、効率を大幅に向上させます。
軽量性と高頻度シナリオへの適合：
多くの開発者の日常的な自動化ニーズ（デプロイ、ログチェック、コードフォーマット、PR補助など）は、フル機能のスタンドアロンオーケストレーションプラットフォームを必要としない場合があります。Windsurf Workflowsが提供する軽量で迅速な定義・呼び出し方法は、このような高頻度だが比較的シンプルな自動化シナリオにちょうど適合します。
CLIツールチェーンの自動化において、Windsurf WorkflowsのAI生成能力と直接実行能力は、DifyなどのプラットフォームでAPI呼び出しやコードノードを設定するよりも直接的かもしれません。
AI主導のフロー自己作成：
DifyなどのツールもAIを利用しますが、それらはオーケストレーションプロセスにおける「実行ノード」（LLMの呼び出しなど）としての側面が強いです。Windsurf Workflowsはさらに一歩進み、AI（Cascade）はプロセスを実行するだけでなく、プロセス自体の作成と最適化を支援できます。このメタレベルのAI応用は、その独自の利点です。
「補助ツール」から「ワークフローの中核」への潜在的な変革：
従来のランブックやスクリプトは孤立していることが多く、手動でのトリガーや他のシステムとの統合が必要でした。Windsurf Workflowsはこれらのプロセスを開発者のコアツールチェーンに直接組み込み、自然言語インタラクション（スラッシュコマンド、AI生成）を介して、動的でインテリジェントな「生きているドキュメント」と「自動化アシスタント」に変えます。
製品ポジショニングとユーザーグループのマッチング
Windsurf Workflow自体がプログラミングIDEの一部であり、開発者にとってはその作業習慣に合致し、コード、環境、バージョンをうまく管理できます。一方、ドラッグ＆ドロップアプリケーション開発プラットフォームには、長らく業務担当者が使いこなせず、開発者が使いたがらないという中途半端な問題が存在しました。実際の業務の深い部分に入ると、分解・再構築を余儀なくされ、ハイコードの状態に戻ることが多いです。
結論
Windsurfは二番手の位置にありますが、その製品革新性は際立っています。まずCascadeモード（Agent）があり、次にMCPとの全面連携、そして今回のWorkflows機能はWindsurfのもう一つの大きな革新であり、これはプログラミングツールの方向性をリードするでしょう。ある観点から見ると、最近流行しているmanusのような汎用エージェント製品は、このモデルのラッパーに過ぎません。
同時に、業界の技術開発の観点から見ると、大規模モデル能力に基づいたこのネイティブなワークフロー方式は、従来のドラッグ＆ドロップワークフローに対する次元削減的な攻撃です。もちろん、Difyのような製品は、過去のモデル能力の空白期間に多くのユーザーと能力を蓄積してきました。この挑戦に直面して、筆者は二つの方向性で発展できると考えています。下方へ、蓄積されたものを活かして原子能力提供者としての地位を確立し、開発者に統合される力を与える。上方へ、この考え方を迅速に取り入れて能力を補強し、より上位のユーザー（業務担当者）に対して、より敷居の低いAIアプリケーション構築ツールを提供する。
総じて言えば、モデル能力が継続的に強化される中で、プラットフォームツール開発者にとって、いかに飲み込まれないかは、考えなければならないことです。
別の角度から見ると、プラットフォームツール開発者は方向転換し、別の道を模索し、新たな世界を切り開くべきでしょうか？興味のある方はグループで議論しましょう。
参考：https://docs.windsurf.com/windsurf/cascade/workflows#workflows
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