अपने टीम के लिए सही एआईई आईडीई चुनना: Cursor vs. Windsurf vs. Copilot

पीएचडी डॉ सप्ताहांत के दौरान, मैंने Cursor, Windsurf, और Copilot (वीएस कोड में) को GPT-5 का उपयोग करके परीक्षण करने के लिए रखा। ग्रीनफील्ड दोनों में परीक्षण किया गया (हमारे परिदृश्य की तरह एक परियोजना शुरू करना, शून्य से) और ब्राउनफील्ड परिदृश्य (आधुनिक कोडबेस के साथ काम करना)। हमने एक Spec-First विकास दृष्टिकोण (यहां इसके बारे में अधिक) में झुक लिया। सभी 3 आईडीए ने काम किया. वास्तविक मतभेद कार्य प्रवाह, यूआई पॉलिश, और प्रत्येक एजेंट को कितना हाथ पकड़ने की आवश्यकता है में दिखाई देते हैं। मेरी सिफारिश यह है कि आप स्वयं इन आईडीई के साथ खेलते हैं और अपने स्वाद और टीम मानदंडों के आधार पर अपने स्वयं के विजेता चुनते हैं। इसे एक डेवलपर्स से एक फील्ड जर्नल के रूप में सोचें, एक प्रयोगशाला संदर्भ नहीं (टेस्ट विंडो: Aug 22–24, 2025)। एक नज़र में कीमत 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 ग्रीनफील्ड एक्सप्लोरेशन: एक spec के साथ एक परियोजना को शून्य से बनाएं मैंने प्रत्येक उपकरण को इस का लाभ उठाने के लिए प्रेरित किया है (आधारित आर्किटेक्चर का वर्णन, बुनियादी MERN स्टैक स्टैफ़ोल्ड) और फिर इसे spec को लागू करने, iterate, और अनुकूलन परीक्षणों के लिए कहा. मेरी टिप्पणियों में, तीनों द्वारा उत्पादित सभी specs बहुत समान थे और सभी काम कोड वितरित किया। ग्रीनफिल्ड-स्पेक.एमडी UI / UX अनुभव पर, Cursor प्रवाह / स्पष्टीकरणों में सबसे पेशेवर महसूस किया, लेकिन एक बार स्पेक्ट्रम से परियोजना को स्वचालित रूप से बनाने से इनकार कर दिया. जब यह बनाया गया, तो यह एक साफ संरचना + परीक्षण बनाया और स्पेक्ट्रम बदलने के रूप में सही ढंग से समायोजित किया। मैं यह भी सराहना करता हूं कि कैरियर उपयोगी रूप से उपयोग किए गए संदर्भ का प्रतिशत दिखाता है ( पूर्ण संदर्भ के साथ टोकन Inline Speed के बारे में: हालांकि तेजी से, कॉपीलोट के इन-लाइन refactoring Windsurf और Cursor के आउटपुट के लिए कम हो गया। ~400k 272k input + 128k output Cursor ≈ Copilot > Windsurf Spec को चलाते समय, Windsurf पूर्ण संदेश चला गया. यह पूरी परियोजना संरचना को स्वचालित रूप से बनाता है (फोल्डर / फ़ाइल) अतिरिक्त प्रोत्साहन के बिना. Windsurf के चैट पैनल ने मॉडल "विचार", आदेश चलाने और मुद्दों को अलग करना आसान बना दिया। Copilot (VS Code) मुख्य रूप से मार्ग सुझावों के साथ चैट में फ़ाइल सामग्री दिखाया, लेकिन तुरंत डिस्क पर एक पेड़ नहीं लिखा. मैंने वास्तव में Copilot के in-IDE ब्राउज़र पूर्वावलोकन की सराहना की, हालांकि, जो त्वरित चेक के लिए अच्छा था। परीक्षण के लिए, Windsurf और Cursor द्वारा उत्पन्न किए गए परीक्षणों ने मेरे नमूने में पहली दौड़ पर पारित किया। कॉपीलोट ने ग्रंथिक मजाक सीमाओं और एज केस कवरेज के साथ सबसे मजबूत परीक्षणों का लेखक बनाया। ब्राउनफील्ड एक्सप्लोरेशन: एक विरासत कोडबेस का विस्तार करें : स्थानीय रूप से चलाते समय, कॉपीलोट ने सर्वर को पहले उठाया, इसके बाद विंडसर्फ दूसरा और कर्सोर तीसरा - हालांकि उल्लेखनीय रूप से, कर्सोर ने एक नया बनाया सही जगह खोजने के बजाय, जिसने मुझे धीमा कर दिया। Getting started .env.local : जब मौजूदा कोड को समझने की बात आती है, तो विंडसर्फ ने कोडबेस को असाधारण रूप से अच्छी तरह से समझाया, और प्रतिक्रिया प्रारूप / हाइलाइट पर खेलने से यह 3 का सबसे अच्छा अनुभव बन गया। Codebase explanation (एक उपकरण विवरण पृष्ठ + उपकरणों के बीच योजना की तुलना करने के लिए सभी से पूछा गया): सभी तीन सफलतापूर्वक उपकरणों से बनाया गया यह एक महत्वपूर्ण सबक को मजबूत करता है: जितना अधिक स्पष्ट आपके स्पैक, उतना ही अधिक विशिष्ट परिणाम। New feature ब्राउनफेल्ट-स्पेक.एमडी (संपादित करें ): यहां, Windsurf और Cursor ने इसे तेजी से निदान किया, जबकि Copilot ने इसे मेरे दौरे में याद किया। Bug fix लकड़ी के बूंदों की लत (अगर कई फ़ाइलों पर): सभी 3 ने चरणों को निष्पादित किया और सही ढंग से परिवर्तन किए, हालांकि अलग-अलग दृष्टिकोणों के साथ। कॉपीलोट को अधिक अनुमोदन की आवश्यकता थी (उदाहरण के लिए, 7 टर्मिनल प्रिंट विंडसर्फ के 3 और कोर्सोर के 1 के मुकाबले), जो सावधानी के लिए अच्छा है, लेकिन प्रवाह के लिए धीमा है। Refactor लिखित अनुरोध UI & DX विवरण जो मायने रखते हैं कुल मिलाकर, टर्मिनल / चैट एकीकरण के लिए. Copilot चैट पैनल के बाहर कमांड चलाता है, जो दुर्भाग्य से मेरे लिए narrative थ्रेड को तोड़ता है. इस बीच, Cursor के डिफ़ॉल्ट देखने और प्रगति संकेतक सबसे संलग्न महसूस करते हैं, Windsurf संचार करता है कि क्या हो रहा है सबसे अच्छा, और Copilot ब्राउज़र-in-IDE और markdown रेंगने के लिए नाखून। Windsurf > Cursor > Copilot विंडसर्फ का "केवल याद रखता है" भावना स्मृति और संदर्भ भंडारण के लिए विशेष रूप से मजबूत है. कोर्सर नियमों / नोटों के साथ वहां जाता है, लेकिन लंबे सत्रों में तार खो देगा, जबकि कॉपीलोट चीजों को सरल बनाता है लेकिन परिणामस्वरूप अधिक क्षणिक। On context and memory: Notable touches: विंडसर्फ पृष्ठभूमि में परिवर्तनों को प्रस्तावित करना जारी रख सकता है जब आप मंचित डिफ्स की समीक्षा करते हैं - प्रवाह को बनाए रखने के लिए एक अच्छा स्पर्श। Cursor के मल्टी-फ़ाइल संपादन प्रवाह मजबूत है, हालांकि मैं जब भूल जाता हूं कि मैं "Ask" के विपरीत "Agent" मोड में हूं तो मुझे एक झटका पसंद है। Copilot का "अनुरोध" मोड कभी-कभी व्याख्या करने के बजाय करने के लिए डिफ़ॉल्ट होता है; इसके अलावा, एक नया चैट शुरू करना वर्तमान संपादन सत्र को समाप्त करता है। मैंने Copilot के साथ एक अंतहीन चक्र को हिलाया; एक पुनरारंभ ने इसे ठीक किया → लेकिन मुझे आश्चर्य हुआ: क्या यह मेरी हस्तक्षेप के बिना हल किया जा सकता है? मुख्य कार्यों, 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 तो ... कौन क्या उपयोग करेगा? सभी तीन अनुभव वीएस कोड पर सवारी करते हैं - विंडसरफ और कोर्सोर फार्क हैं; कॉपीलोट वीएस कोड के अंदर चलता है। इसका मतलब है कि क्षमता डेल्टास सूक्ष्म हो सकते हैं: एक ही कीबोर्ड, समान मॉडल, समान एपीआई। अंतरण माइक्रो-इंटरैक्शन में दिखाई देता है, जैसे एजेंट योजनाएं कैसे करती हैं, यह कितना समझाती है, टर्मिनल / चैट लूप कैसे प्रवाह करता है, और यूआई आपको उन्मुख रहने में मदद करता है। यह कहा गया है, मैंने पाया कि प्रत्येक आईडीई आपके उपयोग के मामले के आधार पर उपयोग में आ सकता है. यह एक हल्के से विचार किए गए लेआउट है, सुसमाचार नहीं: कोर्सर → आपको पॉलिश, कठोर बहु-फाइल संपादन की परवाह है, और एक भावना है कि एजेंट समझता है कि कब चलाना है या चैट. उन लोगों के लिए अच्छा है जो दैनिक प्रवाह में संरचना और गति चाहते हैं. यह स्टार्टअप या छोटे टीम में वरिष्ठ / पूर्ण स्टैक आईसी के लिए सबसे अच्छा काम कर सकता है. Windsurf → आप संदर्भ संरचना और एक कार्य प्रवाह-पहले यूआई की सराहना करते हैं जो बताता है कि क्या हो रहा है. बड़े कोडबेस के लिए मजबूत विकल्प जहां "ट्रेड को खोना नहीं" कुंजी है. मैं एक स्टाफ, मुख्य इंजीनियर, या रखरखावकर्ता देख सकता हूं जो एक बड़े / लंबे समय तक जीवित रीपो में काम करता है जो विंडसर्फ का लाभ उठाता है। Copilot (VS Code) → आप विश्वास और अधिक मानव-in-the-loop विब चाहते हैं. Microsoft / GitHub पारिस्थितिकी तंत्र में पहले से ही कंपनी टीमों को घर पर महसूस होगा. मुझे लगता है कि यह टीम लीड या GitHub मानकीकृत अंगों में आईसी के लिए उपयुक्त है, जो विश्वसनीय डिफ़ॉल्ट और शासन पसंद करते हैं। यह ध्यान रखना महत्वपूर्ण है कि यह अभ्यास कई सीमाओं के साथ आता है, जिसमें बिल्डिंग की जटिलता, परीक्षण कवरेज, कोडबेस का आकार, आदि शामिल हैं (और उनमें सीमित नहीं हैं) यही कारण है कि मैं खुद इन उपकरणों के साथ प्रयोग करने की सलाह देता हूं: आप उससे चुनना चाहते हैं जो आपकी (या आपकी टीम की) जरूरतों के अनुरूप है। अंत में, वर्तमान स्थिति केवल क्षणिक है। प्रत्येक आईडीई अपनी विशेषताओं को कितनी तेजी से वितरित करने के साथ रक्षाशीलता विकसित कर सकता है। एक उदाहरण के रूप में, कोर्सोर के स्वयं के इन-लाइन संपादन को घर में विकसित किया गया है, और इस प्रयोग के दौरान स्पष्ट रूप से महसूस किया गया था। इन तीन उपकरणों से फ़ीचर रिलीज की गति का निरीक्षण करना दिलचस्प होगा। जब मैं इंजीनियरों के साथ बात करता हूं, तो सहमतता कोर्सोर की ओर ले जाता है जो मजबूत निष्पादन क्षमताओं को दर्शाता है, जबकि कॉपीलोट तुलना में धीमी दिखता है। बंद विचार: एक गायब spec-driven सुविधा अपनी क्षमताओं के बावजूद, इन आईडीई में से कोई भी पूरी तरह से एक प्रथम श्रेणी के नागरिक के रूप में spec-driven विकास को स्वीकार नहीं करता है (अगली रिलीज के विपरीत ) किरो जबकि वे विनिर्देशों को उत्पन्न कर सकते हैं और कार्य कर सकते हैं, कार्य प्रवाह मूल के बजाय बोल्ड-आउट रहता है - आप अभी भी अपने विनिर्देशों को मैन्युअल रूप से जोड़ रहे हैं, जिसका ट्रैक खो देते हैं कि कोड कौन सी आवश्यकताओं को लागू करता है, और औपचारिक सत्यापन की कमी है कि कार्यान्वयन विनिर्देशों से मेल खाते हैं। परीक्षण और मकसद उत्पन्न करने की गुणवत्ता इस बात पर निर्भर करती है कि आप कितनी जल्दी करते हैं, कवरेज या मार्जिन मामलों के लिए कोई व्यवस्थित दृष्टिकोण नहीं है. अंतर और भी अधिक स्पष्ट हो जाते हैं: एआई द्वारा उत्पन्न कोड परिवर्तनों के लिए कोई ऑडिट ट्रैक नहीं है, प्रति डेवलपर्स या परियोजना पर कोई लागत निर्धारण नहीं है, और मौजूदा प्रबंधन कार्य प्रवाहों के साथ कोई एकीकरण नहीं है. इन उपकरणों में टीम-विश्व अनुपालन की कमी है - प्रत्येक डेवलपर्स के एआई सहायक अलग-अलग पैटर्न सीखते हैं, जो कोडबेस पर शैली ड्रिफ्ट बनाते हैं. एआई स्तर पर कंपनी-विशिष्ट वास्तुकला पैटर्न, सुरक्षा आवश्यकताओं या अनुपालन नियमों को लागू करने का कोई तरीका नहीं है. यह अगली पीढ़ी के आईडीई के लिए एक गैर-अनुकूल अवसर का संकेत देता है जहां विनिर्देश न केवल दस्तावेज हैं, बल्कि निष्पादित अनुबंध हैं, जहां एआई एजेंट संगठन के मानकों को समझते हैं और बनाए रखते हैं, और जहां उत्पन्न कोड उत्पत्ति और जिम्मेदारता के साथ आता है। परिदृश्य, एआई विकास पारिस्थितिकी तंत्र के लिए गाइड।