M. le docteur Au cours du week-end, j’ai mis Cursor, Windsurf et Copilot (en VS Code) à l’épreuve en utilisant GPT-5. Testé à la fois dans les scénarios de greenfield (démarrer un projet, comme notre paysage, à partir de zéro) et de brownfield (travailler avec la base de codes existante). Nous nous sommes appuyés sur une approche de développement spec-first (plus à ce sujet ici). Les différences réelles apparaissent dans l'ergonomie du flux de travail, le polissage de l'interface utilisateur et la quantité de maintien dont chaque agent a besoin. Ma recommandation est de jouer avec ces idées vous-même et de choisir votre propre gagnant en fonction de vos goûts et normes d'équipe. Pensez à cela comme un journal de terrain d'un développeur, pas une référence de laboratoire (fenêtre de test: Aug 22–24, 2025). Le prix en un coup d'oeil 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

 Exploration de Greenfield : construisez un projet à partir de zéro avec un spec J'ai demandé à chaque outil de tirer parti de ce (décrivant l'architecture, base MERN stack scaffold) et puis lui a demandé de mettre en œuvre la spécification, itérer et ajuster les tests. Dans mes observations, toutes les spécifications produites par les trois étaient très similaires et tous livrés code de travail. Général-spec.md Sur l'expérience UI / UX, Cursor se sentait le plus professionnel dans les flux / explications, mais une fois refusé de construire automatiquement le projet à partir de spec. J'ai également apprécié comment Cursor montre de manière utile % du contexte consommé ( Contexte complet avec En ce qui concerne la vitesse inline : Bien que rapide, le refactoring en ligne de Copilot est tombé à court de la sortie de Windsurf et de Cursor. ~400k 272k input + 128k output Cursor ≈ Copilot > Windsurf Lors de l'exécution de la spécification, Windsurf a complètement envoyé. Il a créé automatiquement l'ensemble de la structure du projet (dossiers/fichiers) sans aucune invitation supplémentaire. Copilot (VS Code) a principalement montré le contenu des fichiers dans le chat avec des indices de chemin, mais n'a pas immédiatement écrit un arbre sur disque. Pour les tests, les tests générés par Windsurf et Cursor ont passé la première course dans mon échantillon. Copilot a écrit les tests les plus forts avec des limites de ridicule granulaires et une couverture de cas d'avant-garde. Bien que je devais me battre un peu pour les faire passer, les modules auto-contenus ont rendu les échecs immédiatement traçables aux comportements de composants spécifiques. Brownfield exploration : étendre une base de codes héritée Lors de l'exécution locale, Copilot a obtenu le serveur en premier, suivi par Windsurf deuxième et Cursor troisième - bien que notablement, Cursor a créé un nouveau au lieu de trouver le bon, ce qui m'a ralenti. Getting started .env.local Lorsqu'il s'agissait de comprendre le code existant, Windsurf expliquait exceptionnellement bien la base de codes, et le jeu sur le format de réponse / hauts lieux en fit la meilleure expérience de la 3. Codebase explanation (on a demandé à tout le monde d'ajouter une page de détails de l'outil + une comparaison de schémas entre les outils): Tous les trois ont été construits avec succès à partir de Cela a renforcé une leçon importante : plus votre spécification est claire, plus le résultat est concret. New feature par brownfield-spec.md - Subtilité Ici, Windsurf et Cursor l'ont diagnostiqué plus rapidement, tandis que Copilot l'a manqué dans ma course.Il est important de souligner que les commentaires de bug n'ont pas été ajoutés au fichier (ce qui aurait été trop facile ). Bug fix Fiche détaillée de Lazy-init Bug (Le sur plusieurs fichiers): Tous les 3 ont exécuté les étapes et effectué les changements correctement, bien qu'avec des approches différentes. Copilot a besoin de plus d'approbations (par exemple, 7 commandes de terminaux contre Windsurf 3 et Cursor 1), ce qui est excellent pour la prudence mais plus lent pour le flux. Refactor Requête écrite UI & DX détails qui comptent Dans l’ensemble, pour l'intégration terminal/chat. Copilot exécute des commandes en dehors du panneau de discussion, ce qui, malheureusement, brise le fil narratif pour moi. Pendant ce temps, les indicateurs d'apparence et de progrès par défaut de Cursor se sentent les plus cohérents, Windsurf communique ce qui se passe le mieux, et Copilot met les ongles dans le navigateur dans l'IDE et le rendu de marque. Windsurf > Cursor > Copilot Le sentiment de "juste se souvenir" de Windsurf est particulièrement fort pour la mémoire et la rétention de contexte. Cursor y arrive avec des règles / notes mais perd le fil dans de longues sessions, tandis que Copilot maintient les choses plus simples mais par conséquent plus éphémères. On context and memory: Notable touches: Windsurf peut continuer à proposer des changements à l'arrière-plan pendant que vous examinez les diffs en scène - une bonne touche pour maintenir le flux. Le flux d'édition de plusieurs fichiers de Cursor est fort, bien que j'aimerais un coup de pouce quand j'oublie que je suis en mode "Ask" vs. "Agent". Le mode « Demander » de Copilot est parfois par défaut de faire plutôt que d’expliquer ; en outre, le démarrage d’une nouvelle conversation met fin à la session d’édition actuelle. J'ai frappé une boucle infinie avec Copilot (grep malformé); un redémarrage l'a corrigé → mais cela m'a fait me demander: cela aurait pu être résolu sans mon intervention?" Résultats de la mise en œuvre, 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

 Alors... qui devrait utiliser quoi ? Toutes les trois expériences roulent sur VS Code - Windsurf et Cursor sont des forks; Copilot fonctionne à l'intérieur de VS Code. Cela signifie que les deltas de capacité peuvent être subtils: les mêmes clavier, modèles similaires, API similaires. La différenciation apparaît dans les micro-interactions, comme la façon dont l'agent planifie, combien il explique, comment la boucle terminal / chat coule, et à quel point l'interface utilisateur vous aide à rester orienté. Si vous attendez une différence de mâchoire, d'ordre de taille, ce n'était pas mon expérience. À mon avis, les petits détails du produit et les moments de plaisir sont ce que votre conducteur quotidien choisit. Cela dit, j'ai découvert que chaque IDE peut être utilisé en fonction de votre cas d'utilisation. Cursor → Vous vous souciez des éditions multi-fichiers polies, serrées et un sentiment que l'agent comprend quand exécuter vs. chat. Excellent pour les gens qui veulent la structure et la vitesse dans le flux quotidien. Windsurf → Vous appréciez la rétention de contexte et une interface utilisateur de premier plan qui raconte ce qui se passe. Un choix solide pour les bases de codes plus grandes où "ne pas perdre le fil" est la clé. Je peux voir un personnel, un ingénieur principal ou un maintenance travaillant dans un repo de grande taille / longue durée tirant parti de Windsurf. Copilot (VS Code) → Vous voulez la confiance et plus de vibe humain-in-the-loop. les équipes d'entreprise déjà dans l'écosystème Microsoft / GitHub se sentiront à la maison. Je pense que cela convient aux leaders d'équipe ou aux IC dans les organismes standardisés GitHub, qui préfèrent la défaut de confiance et la gouvernance. Il est important de noter que cet exercice comporte plusieurs limites, notamment (et non limité à) la complexité des constructions, la couverture des tests, la taille de la base de codes, etc. C'est pourquoi je vous recommande d'expérimenter avec ces outils vous-même: vous voudrez choisir celui qui correspond le mieux à vos besoins (ou à ceux de votre équipe). Enfin, le statu quo actuel est seulement éphémère. Chaque IDE peut développer une défensibilité en fonction de la rapidité avec laquelle ils livrent leurs fonctionnalités. Les éditions en ligne de Cursor ont été développées en interne et ont été clairement ressenties tout au long de cette expérience. Il sera intéressant d'observer le rythme des sorties de fonctionnalités de ces trois outils. Lorsque je parle avec les ingénieurs, le consensus s'incline vers Cursor démontrant des capacités d'exécution plus fortes, tandis que Copilot semble être plus lent en comparaison. Pendant ce temps, compte tenu de l'acquisition tumultueuse récente de Windsurf et des changements de leadership qui l'accompagnent, nous pouvons voir un Pensées de clôture: une fonctionnalité spec-driven manquante Malgré leurs capacités, aucun de ces IDE n’adopte pleinement le développement axé sur les spécifications en tant que citoyen de première classe (à la différence de la récente sortie de ) de Kiro Bien qu'ils puissent générer et travailler à partir de spécifications, le flux de travail reste bolted-on plutôt que natif - vous ajoutez toujours manuellement vos spécifications, perdant la trace de laquelle le code met en œuvre quelles exigences, et manquant de vérification formelle que les implémentations correspondent aux spécifications. La qualité de la génération de tests et de simulations varie considérablement en fonction de la rapidité, sans approche systématique de la couverture ou des cas d'avantage.Les lacunes deviennent encore plus flagrantes: pas de pistes d'audit pour les changements de code générés par l'IA, pas d'attribution de coûts par développeur ou projet et pas d'intégration avec les flux de travail de gouvernance existants. Ces outils manquent d'application de la cohérence à l'échelle de l'équipe - l'assistant AI de chaque développeur apprend des modèles différents, créant une dérive de style à travers la base de code. Cela indique une opportunité non triviale pour les ides de nouvelle génération où les spécifications ne sont pas seulement une documentation mais des contrats exécutables, où les agents d'IA comprennent et préservent les normes organisationnelles et où le code généré est accompagné de provenance et de responsabilité. Le paysage, le guide de l’écosystème de développement de l’IA.

Cet audio est produit dans la langue originale de l'histoire !

Choisir le bon IDE d'IA pour votre équipe: Cursor vs. Windsurf vs. Copilot

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