dr ; dr Am Wochenende habe ich Cursor, Windsurf und Copilot (in VS Code) mit GPT-5 getestet. Testet sowohl in Greenfield (Start eines Projekts, wie unsere Landschaft, von Grund auf) als auch in Brownfield-Szenarien (Arbeiten mit der bestehenden Codebase). Wir haben uns auf einen Spec-First-Entwicklungsansatz (mehr dazu hier) verlassen. Die wirklichen Unterschiede zeigen sich in der Ergonomie des Workflows, der Benutzeroberfläche und der Menge an Handhaltung, die jeder Agent benötigt. Meine Empfehlung ist, mit diesen IDEs selbst zu spielen und Ihren eigenen Gewinner basierend auf Ihrem Geschmack und Teamnormen auszuwählen. Denken Sie daran, dies als Feldjournal von einem Entwickler, nicht als Labor-Benchmark (Testfenster: Aug 22–24, 2025). Preise auf einen Blick Plan	 Cursor Windsurf Copilot (VS Code)
 Free 2-week trial; includes leading models	 Infinite completions; 25 chat requests; includes leading models	 50 requests; leading models not included
 Pro $20 monthly → metered (≈$20 of API/agent usage). $200 tier gives ~20× usage across OpenAI/Claude/Gemini	 $15 monthly → ≈500 prompts on leading models	 $10 → 300 premium req (includes leadings models); $39 → 1500 premium req
 Model Notes	 Access to OpenAI/Claude/Gemini on higher tier	 At test time, no major Anthropic models	 Uses GitHub model routing; neat model comparison view

 Plan	 Cursor Windsurf Copilot (VS Code)
 Free 2-week trial; includes leading models	 Infinite completions; 25 chat requests; includes leading models	 50 requests; leading models not included
 Pro $20 monthly → metered (≈$20 of API/agent usage). $200 tier gives ~20× usage across OpenAI/Claude/Gemini	 $15 monthly → ≈500 prompts on leading models	 $10 → 300 premium req (includes leadings models); $39 → 1500 premium req
 Model Notes	 Access to OpenAI/Claude/Gemini on higher tier	 At test time, no major Anthropic models	 Uses GitHub model routing; neat model comparison view

 Greenfield Exploration: Erstellen Sie ein Projekt von Grund auf mit einer Spezifikation Ich habe jedes Tool aufgefordert, dieses zu nutzen (Architektur beschreiben, grundlegende MERN-Stack-Schachtel) und dann bat sie, die Spezifikation zu implementieren, zu iterieren und Tests anzupassen. Greenfield-spec.md zu sehen Auf der UI / UX-Erfahrung fühlte sich Cursor am professionellsten in den Flow / Erklärungen, weigerte sich aber einmal, das Projekt von Spec zu automatisieren. Ich habe auch geschätzt, wie Cursor nützlich zeigt % des verbrauchten Kontexts ( Vollständiger Kontext mit Was die Inline-Geschwindigkeit angeht: Obwohl schnell, Copilots in-line refactoring fiel kurz Windsurf und Cursor Ausgabe. ~400k 272k input + 128k output Cursor ≈ Copilot > Windsurf Beim Ausführen der Spezifikation ging Windsurf voll send. Es erstellte die gesamte Projektstruktur automatisch (Folder/Dateien) ohne zusätzliche Aufforderung. Windsurfs Chat-Panel machte es einfach zu unterscheiden Modell "denken", Kommando laufen und Probleme. Copilot (VS Code) zeigte hauptsächlich Dateinhalte im Chat mit Path-Tipps, schrieb aber nicht sofort einen On-Disk-Baum. Für die Tests bestanden die von Windsurf und Cursor erzeugten Tests auf dem ersten Lauf in meiner Probe. Copilot schrieb die stärksten Tests mit granulären Spottgrenzen und Edge-Case-Abdeckung. Obwohl ich ein wenig kämpfen musste, um sie zu passieren, machten die selbst enthaltenen Module Fehler sofort nachverfolgbar auf bestimmte Komponentenverhaltensweisen. Brownfield Exploration: Erweiterung einer Legacy-Codebase : Bei der lokalen Ausführung erhielt Copilot den Server zuerst, gefolgt von Windsurf zweit und Cursor dritt - obwohl Cursor eine neue statt den richtigen zu finden, der mich verlangsamte. Getting started .env.local Wenn es um das Verständnis des bestehenden Codes ging, erklärte Windsurf die Codebasis außergewöhnlich gut, und das Spiel auf dem Reaktionsformat / Highlights machte es die beste Erfahrung der 3. Das sagte, Cursor und Copilot konnten auch den veralteten Code effektiv lesen und erklären. Codebase explanation (Alles aufgefordert, eine Tool-Details-Seite + Schema-Vergleich zwischen den Tools hinzuzufügen): Alle drei wurden erfolgreich aus dem Dies bestätigte eine wichtige Lektion: Je klarer Ihre Spezifikation, desto konkreter ist das Ergebnis. New feature Bräutigam-spec.md (ein subtiler Hier haben Windsurf und Cursor es schneller diagnostiziert, während Copilot es in meinem Lauf verpasst hat. Bug fix Posts Tagged lazy-init bug (in der Über mehrere Dateien): Alle 3 führten die Schritte aus und führten die Änderungen ordnungsgemäß durch, obwohl mit unterschiedlichen Ansätzen. Copilot benötigte mehr Genehmigungen (z. B. 7 Terminal-Anrufe gegen Windsurf's 3 und Cursor's 1), was großartig für Vorsicht ist, aber langsamer für den Fluss. Refactor Geschriebener Antrag UI & DX Details, die zählen im Allgemeinen, für die Terminal-/Chat-Integration. Copilot führt Befehle außerhalb des Chat-Panels aus, was für mich leider den Erzählstreifen bricht. In der Zwischenzeit fühlen sich Cursors Standard-Look und Progress-Indikatoren am kohärentesten, Windsurf kommuniziert am besten, und Copilot nagelt Browser-in-IDE und Markdown-Rendering. Windsurf > Cursor > Copilot Windsurf's "just remembers" Gefühl ist besonders stark für Gedächtnis und Kontextbewahrung. Cursor kommt dort mit Regeln / Notizen, verliert aber den Faden in langen Sitzungen, während Copilot die Dinge einfacher, aber folglich effemerer hält. On context and memory: Notable touches: Windsurf kann weiterhin Änderungen im Hintergrund vorschlagen, während Sie abgebildete Diffs überprüfen - eine nette Note für die Aufrechterhaltung des Flusses. Der Multi-Datei-Bearbeitungsfluss von Cursor ist stark, obwohl ich einen Schub lieben würde, wenn ich vergesse, dass ich im "Ask" vs. "Agent" -Modus bin. Copilots "Ask" -Modus ist manchmal standardmäßig zu tun, anstatt zu erklären; Darüber hinaus beendet das Starten eines neuen Chats die aktuelle Bearbeitungs-Sitzung. Ich traf eine unendliche Schleife mit Copilot (malformierter Griff); ein Neustart fixierte es → aber es machte mich fragen: Könnte dies ohne meine Intervention gelöst worden sein?" Implementierungsergebnisse, Key Takeaways Area	 Cursor Windsurf	 Copilot (VS Code)
 Greenfield build	 Slick flow; solid structure + tests; once refused auto-build from spec; fastest inline suggestions	 Auto-creates full project structure without asking; a tad slower inline; very clear terminal/steps UI	 Shows file contents in chat (not a physical tree); browser panel inside IDE is great
 Brownfield (legacy repo) Explained codebase clearly; struggled with .env.local → server late to run	 Strong codebase explainer; second to run server	 First to run server locally
 Tests	 Good structure; passed on first try in my runs	 
Good; clear logs; steady	 Strongest test focus, but took longer to make them pass initially
 Agent behavior	 Feels “aware” of when you want to build vs. converse; good multi-file edits	 “Cascade” style workflow; keeps context/memory better; keeps working while you review	 Tends to “do things” even for simple Q&A; more human-in-the-loop approvals
 Context & memory	 Explicit rules/files help; shows context usage %	 Best seamless memory/continuity in practice	 Session model simpler; starting a new chat ends current edit session
 Chat/Terminal UI	 Polished; good progress plan UI	 Best separation of agent thoughts, commands, highlights	 Terminal not inside chat; markdown paste turns into beautiful request formatting
 Speed (inline)	 Fastest Slightly slower	 Similar to Cursor
 Frustrations - Inline could be faster	 no possibility of multiple chats, no terminal in-chat, in-line sometimes struggles to capture intent
 Neat bits	 shows % of token limit; custom retrievals	 Smart UI hints and file logos in chat; background work while you review	 In-IDE browser; pretty markdown once pasted in request

 Area	 Cursor Windsurf	 Copilot (VS Code)
 Greenfield build	 Slick flow; solid structure + tests; once refused auto-build from spec; fastest inline suggestions	 Auto-creates full project structure without asking; a tad slower inline; very clear terminal/steps UI	 Shows file contents in chat (not a physical tree); browser panel inside IDE is great
 Brownfield (legacy repo) Explained codebase clearly; struggled with .env.local → server late to run	 Strong codebase explainer; second to run server	 First to run server locally
 Tests	 Good structure; passed on first try in my runs	 
Good; clear logs; steady	 Strongest test focus, but took longer to make them pass initially
 Agent behavior	 Feels “aware” of when you want to build vs. converse; good multi-file edits	 “Cascade” style workflow; keeps context/memory better; keeps working while you review	 Tends to “do things” even for simple Q&A; more human-in-the-loop approvals
 Context & memory	 Explicit rules/files help; shows context usage %	 Best seamless memory/continuity in practice	 Session model simpler; starting a new chat ends current edit session
 Chat/Terminal UI	 Polished; good progress plan UI	 Best separation of agent thoughts, commands, highlights	 Terminal not inside chat; markdown paste turns into beautiful request formatting
 Speed (inline)	 Fastest Slightly slower	 Similar to Cursor
 Frustrations - Inline could be faster	 no possibility of multiple chats, no terminal in-chat, in-line sometimes struggles to capture intent
 Neat bits	 shows % of token limit; custom retrievals	 Smart UI hints and file logos in chat; background work while you review	 In-IDE browser; pretty markdown once pasted in request

 Also ... wer sollte was benutzen? Alle drei Erfahrungen reiten auf VS Code - Windsurf und Cursor sind Forks; Copilot läuft innerhalb von VS Code. Das bedeutet, dass Kapazitätsdeltas subtil sein können: dieselben Tastaturen, ähnliche Modelle, ähnliche APIs. Die Differenzierung erscheint in Mikro-Interaktionen, wie der Agent plant, wie viel es erklärt, wie die Terminal / Chat-Schleife fließt und wie gut die Benutzeroberfläche Ihnen hilft, orientiert zu bleiben. Wenn Sie einen Kieferfall erwarten, Orders-of-Größenunterschied, das war nicht meine Erfahrung. Das heißt, ich fand heraus, dass jede IDE je nach Ihrem Verwendungsfall in Gebrauch kommen kann. Cursor → Sie kümmern sich um polierte, enge Multi-Datei-Edits und ein Gefühl, dass der Agent versteht, wann man ausführt vs. chat. Großartig für Leute, die Struktur und Geschwindigkeit im täglichen Fluss wollen. Windsurf → Sie schätzen Kontextbewahrung und eine Workflow-First-UI, die erzählt, was passiert. Starke Auswahl für größere Codebasen, in denen "den Thread nicht verlieren" der Schlüssel ist. Copilot (VS Code) → Sie wollen Vertrauen und mehr menschliche Vibe. Unternehmensteams, die bereits im Microsoft/GitHub-Ökosystem sind, werden sich wie zu Hause fühlen. Ich denke, dass dies für Teamführer oder ICs in GitHub-standardisierten Organismen geeignet ist, die vertrauenswürdige Standard- und Governance bevorzugen. Es ist wichtig zu beachten, dass diese Übung mit mehreren Einschränkungen kommt, einschließlich (und nicht beschränkt auf) die Komplexität der Builds, die Testabdeckung, die Größe der Codebasis usw. Deshalb empfehle ich, mit diesen Tools selbst zu experimentieren: Sie möchten diejenige wählen, die am besten Ihren (oder Ihren Teams) Bedürfnissen entspricht. Schließlich ist der aktuelle Status quo nur ephemeral. Jede IDE kann Verteidigungsfähigkeit mit der Geschwindigkeit entwickeln, mit der sie ihre Features liefern. Cursors eigene In-line-Edits als Beispiel wurden intern entwickelt und wurden während dieses Experiments deutlich empfunden. Es wird interessant sein, das Tempo der Feature-Veröffentlichungen dieser drei Tools zu beobachten. Wenn ich mit Ingenieuren spreche, leitet sich der Konsens zu Cursor, der stärkere Ausführungsfähigkeiten demonstriert, während Copilot im Vergleich langsamer erscheint. In der Zwischenzeit können wir angesichts der jüngsten tumulten Windsurf-Akquisition und der begleitenden Führungsänderungen eine Verschiebung in seiner Release-Kadenz sehen. Abschließende Gedanken: Eine fehlende spec-driven Funktion Trotz ihrer Fähigkeiten umfasst keines dieser IDEs die spec-driven Entwicklung als erstklassiger Bürger (im Gegensatz zur jüngsten Veröffentlichung von der ) Kiro Während sie aus Spezifikationen generieren und arbeiten können, bleibt der Workflow eher gebündelt als nativ - Sie fügen Ihre Spezifikationen immer noch manuell hinzu, verlieren den Nachweis, welcher Code welche Anforderungen implementiert, und fehlen formelle Überprüfungen, dass Implementierungen den Spezifikationen entsprechen. Die Qualität der Test- und Mock-Generierung variiert stark je nachdem, wie schnell Sie sind, ohne einen systematischen Ansatz für Abdeckung oder Edge-Fälle.Die Lücken werden noch deutlicher: keine Auditwege für KI-generierte Codeänderungen, keine Kostenassignation pro Entwickler oder Projekt und keine Integration mit bestehenden Governance-Workflows. Diese Tools fehlen Team-weite Konsistenz Durchsetzung - jeder Entwickler KI-Assistent lernt verschiedene Muster und schafft Stil-Drift über die Codebasis. Dies weist auf eine nicht triviale Gelegenheit für Next-Gener IDEs hin, wo Spezifikationen nicht nur Dokumentation, sondern ausführbare Verträge sind, wo KI-Agenten organisatorische Standards verstehen und bewahren und wo generierter Code mit Herkunft und Rechenschaftspflicht kommt. Landschaft, der Leitfaden für das AI-Entwicklungsökosystem.

Dieses Audio ist in der Originalsprache der Geschichte produziert!

Die richtige AI-IDE für Ihr Team auswählen: Cursor vs. Windsurf vs. Copilot

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