トップ > DR 週末、私はCursor、Windsurf、Copilot(VS Code)をGPT-5を使用してテストしました。 グリーンフィールド(私たちの風景のようなプロジェクトをゼロから始める)とブラウンフィールドシナリオ(既存のコードベースで動作する)の両方でテストされました。 私たちは、スペックファーストの開発アプローチに屈した(ここでこれについてもっと知る)。 実際の違いは、ワークフローのエルゴノミクス、UIポリッシュ、および各エージェントがどのくらいのハンドヘッティングを必要とするかです。 私のアドバイスは、これらのアイデアで自分自身でプレーし、あなたの味とチームの規範に基づいて勝者を選ぶことです。 これを開発者のフィールドジャーナルとして考えて、ラボベンチマークではなく(テストウィンドウ: Aug 22–24, 2025)。 価格一覧 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: Build a project from scratch with a spec(グリーンフィールドの探検:スペクションでプロジェクトをゼロから構築) I have prompted each tool to leverage this. 私はこれを活用するために各ツールを促しました。 (アーキテクチャを説明し、基本的なMERNスタックステッカー) そして、スペックを実装し、テストを繰り返し、調整するように頼んだ。 グリーンフィールド-spec.md UI / UX 体験では、Cursor はフロー / 説明で最もプロフェッショナルだと感じたが、スペクションからプロジェクトを自動的に構築することを拒否したが、それが作成したとき、それはクリーンな構造 + テストを作成し、スペクションを変更したときに正しく調整した。 また、Cursor が使用したコンテキストの % を有用に表示する方法を評価しました( TOKEN TOTAL CONTEXT インラインスピードについて: スピードが速かったにもかかわらず、コピロットのインラインの再構築は、ウィンドサーフとクルソーの出力に短かった。 ~400k 272k input + 128k output Cursor ≈ Copilot > Windsurf スペックを実行する際に、Windsurf は完全に送信しました. それは自動的にプロジェクトの全体の構造(フォルダー/ファイル)を追加のプロンプトなしで作成しました. Windsurf のチャット パネルは、モデル「考える」、コマンドを実行し、問題を区別することを容易にしました. Copilot (VS Code) はほとんどの場合、パスヒント付きのチャットでファイルコンテンツを表示しましたが、すぐにディスク上のツリーを書いていませんでした。 テストのために、WindsurfとCursorの生成されたテストは、私のサンプルの最初のレースで合格しました。Copilotは、細かい冗談の境界線とエッジケースのカバーで最も強力なテストを執筆しました。それらを通過するために少し戦わなければならなかったにもかかわらず、自己コンテンツのモジュールは、失敗を特定のコンポーネントの行動に直ちに追跡させました。 Brownfield exploration: extend a legacy codebase (ブラウンフィールドの探索:遺産のコードベースを拡張) : ローカルで実行すると、Copilot はサーバーを最初にアップし、次に Windsurf が 2 番目、Cursor が 3 番目に - 特に Cursor は新しいサーバーを作成しました。 正しいものを見つける代わりに、それは私を遅らせた。 Getting started .env.local 既存のコードを理解するとき、Windsurfはコードベースを例外的によく説明し、応答フォーマット/ハイライトの演奏は3の最高の体験となりました。 Codebase explanation (すべてのツールの詳細ページ + ツール間のスケジュール比較を追加するように要請しました): すべての3つのツールは、 これは重要な教訓を強化しました:あなたのスペクションが明確になるほど、結果はより具体的です。 New feature ブラウンフィールド - SPEC.md (微妙) ):ここでは、WindsurfとCursorはそれをより速く診断し、Copilotは私の走行中にそれを逃した。 Bug fix タグ: lazy-init bug (※) 複数のファイルを介して):すべての3はステップを実行し、適切に変更を段階化しましたが、異なるアプローチで。コピロットはより多くの承認を必要としました(例えば、Windsurfの3とCursorの1の7ターミナルインプット)、それは慎重に良いが流れを遅くするためです。 Refactor Script リクエスト UI&DXの詳細は重要 全体的に、 端末/チャットの統合のために Copilot はチャット パネルの外でコマンドを実行し、残念ながら私にとっては物語のトレードを破ります。同時に、Cursor のデフォルトの外観と進捗指標は最も一貫しているように感じ、Windsurf は何が起こっているかを最もよく伝達し、Copilot はブラウザの IDE 内およびマークダウンのレンダリングを指します。 Windsurf > Cursor > Copilot Windsurfの「ただ覚えている」感覚は特に記憶と文脈保存に強力です. Cursor はルール / ノートでそこにいますが、長いセッションでトレードを失います。 On context and memory: Notable touches: Windsurfは、ステージのディフをレビューする間、背景の変更を提案し続けることができます - 流れを維持するための良いタッチです。 Cursorのマルチファイル編集フローは強力ですが、私が「Ask」対「Agent」モードにいることを忘れるときに押し付けるのが好きです。 Copilotの「Ask」モードは、説明するのではなく行うようにデフォルトされ、新しいチャットを開始すると、現在の編集セッションが終了します。 私はコピロット(誤ったグレップ)で一つの無限のループを打ち、再起動で修正しましたが、これは私の介入なしで解決できたでしょうか?」と疑問に思いました。 実施結果、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

 では...誰が何を使うべきか? すべての3つの体験はVSコードで運転します - WindsurfとCursorはフォークです; CopilotはVSコード内で動作します。それは、能力デルタが微妙であることを意味します:同じキーボード、類似のモデル、類似のAPIです。差異は、エージェントがどのように計画するか、それがどれだけ説明するか、ターミナル/チャットループがどのように流れ、UIがどのようにあなたが指向を維持するのを助けるかのように、マイクロインタラクションに現れます。 したがって、私は、それぞれのIDEがあなたの使用例に応じて使用される可能性があることを発見しました. This is a lightly opinionized take, not gospel: Cursor → You care about polish, tight multi-file edits, and a feeling that the agent understands when to execute vs. chat. Great for people who want structure and speed in daily flow. This may work best for senior/full-stack IC at a start-up or small team. Cursor → あなたは、きれいな、緊密な複数のファイルの編集、およびエージェントが実行するときに理解しているという感覚を気にします。 Windsurf → You value context retention and a workflow-first UI that narrates what's happening. より大きなコードベースのための強力な選択で、「トレードを失わない」が鍵です。 Copilot (VS Code) → あなたは信頼とより多くのヒューマン・イン・ザ・ループ・ヴィブを望みます. 既にMicrosoft/GitHubエコシステムにいる会社のチームは自宅で感じるでしょう. 私は、これは信頼されたデフォルトとガバナンスを好むGitHub標準化された機関のチームリーダーやICに適していると思います。 このトレーニングには、構築の複雑さ、テストのカバー、コードベースのサイズなど、いくつかの制限が含まれています。 最後に、現在の現状はわずか一時的なものである。それぞれの IDE は、それぞれの機能をどれだけ速く配信するかによって防御能力を発展させることができる。 例えば、Cursor 自身のインライン編集は、内部で開発され、この実験を通して明確に感じられた。 これらの 3 つのツールからの機能リリースのペースを観察することは興味深いでしょう。 エンジニアと話すとき、コンセンサスは Cursor に向かい、より強力な実行能力を示し、コピロットは比較して遅いように見えます。 同時に、最近の嵐の Windsurf 買収とそれに伴うリーダーシップの変化を考慮して、リリースカデンスの変化を見ることができます。 Closing Thoughts: A Missing Spec-Driven Feature シングル 彼らの能力にもかかわらず、これらのアイデアのいずれも、一流の市民としてのスペック駆動の開発を完全に受け入れることはありません(最近のリリースとは異なり)。 ( ) キロ 彼らはスペクションを生成し、それから動作することができますが、ワークフローはネイティブではなくボルトオンに留まります - あなたはまだ手動でスペクションを追加し、コードがどの要件を実装するかを追跡し、実装が仕様に匹敵するかどうかの公式な検証が欠けています。 Test and mock generation quality varies wildly depending on how prompt you prompt, with no systematic approach to coverage or edge cases. The gaps become even more glaring: no audit trails for AI-generated code changes, absent cost attribution per developer or project, and no integration with existing governance workflows.テストとマック生成の品質は、あなたがどのように速やかに、カバーやエッジケースに体系的にアプローチされていないかによって大きく異なります。 これらのツールは、チーム全体の一貫性の執行に欠けています - 各開発者のAIアシスタントは、異なるパターンを学び、コードベースを通じてスタイルドリフを作成します。 これは、仕様は単なる文書化ではなく、実行可能な契約であり、AIエージェントが組織の基準を理解し、保存し、生成されたコードが起源と責任を伴うことを示している、次世代のIDEのための非微妙な機会を示しています。 風景、AI開発生態系へのガイド。

このオーディオは、ストーリーの元の言語で制作されています。

あなたのチームのための正しいAI IDEを選択する: Cursor vs. Windsurf vs. Copilot

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