Título: Dr Durante o fim de semana, coloquei Cursor, Windsurf e Copilot (em VS Code) para o teste usando GPT-5. Testado em ambos os cenários greenfield (iniciar um projeto, como a nossa paisagem, do zero) e brownfield (trabalhando com a base de código existente). Nós nos apegamos a uma abordagem de desenvolvimento spec-first (mais sobre isso aqui). As diferenças reais aparecem na ergonomia do fluxo de trabalho, no polimento da interface e na quantidade de manutenção de mão necessária para cada agente. Minha recomendação é jogar com esses IDEs você mesmo e escolher seu próprio vencedor com base em seu gosto e normas da equipe. Pense nisso como um diário de campo de um desenvolvedor, não um benchmark de laboratório ( janela de teste: 22-24 de agosto de 2025). Preço em um olhar 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

 Exploração de Greenfield: Construa um projeto do zero com uma especificação Eu pedi a cada ferramenta para aproveitar isso (descrição da arquitetura, pilha de pilha básica MERN) e, em seguida, pediu-lhe para implementar a especificação, repetir e ajustar testes. Cidade de Greenfield-spec.md Na experiência UI / UX, o Cursor se sentiu o mais profissional em fluxo / explicações, mas uma vez se recusou a construir automaticamente o projeto a partir do spec. Eu também apreciei como o Cursor mostra de forma útil % do contexto consumido ( Conteúdo completo com Quanto à velocidade inline: Embora rápido, o refactoring in-line de Copilot caiu para a saída de Windsurf e Cursor. ~400k 272k input + 128k output Cursor ≈ Copilot > Windsurf Ao executar a especificação, o Windsurf foi totalmente enviado. Ele criou toda a estrutura do projeto automaticamente (folhetos/arquivos) sem pedidos adicionais. o painel de bate-papo do Windsurf tornou fácil distinguir o modelo "pensamento", comandos executados e problemas. O Copilot (VS Code) mostrou principalmente conteúdo de arquivos no bate-papo com dicas de caminho, mas não escreveu imediatamente uma árvore no disco. Para testes, os testes gerados pelo Windsurf e pelo Cursor passaram na primeira corrida da minha amostra.O Copilot autorizou os testes mais fortes com limites de brincadeira granulados e cobertura de casos de borda.Embora eu tivesse que lutar um pouco para fazê-los passar, os módulos autônomos fizeram com que as falhas fossem imediatamente rastreáveis para comportamentos de componentes específicos. Exploração de Brownfield: estenda uma base de código legado Ao executar localmente, o Copilot conseguiu o servidor primeiro, seguido por Windsurf segundo e Cursor terceiro - embora notavelmente, o Cursor criou um novo Em vez de encontrar o certo, o que me desacelerou. Getting started .env.local Quando se trata de entender o código existente, Windsurf explicou a base de códigos excepcionalmente bem, e o jogo no formato de resposta / destaques tornou-se a melhor experiência do 3. Codebase explanation (pedido a todos para adicionar uma página de detalhes de ferramentas + comparação de esquemas entre ferramentas): Todos os três foram construídos com sucesso a partir do Isso reforçou uma lição importante: quanto mais clara for a sua especificação, mais concreto será o resultado. New feature Página oficial: brownfield-spec.md (subtilidade ): Aqui, o Windsurf e o Cursor o diagnosticaram mais rápido, enquanto o Copilot o perdeu na minha execução. Bug fix Posts com a tag: lazy-init bug (em inglês em múltiplos arquivos): Todos os 3 executaram as etapas e realizaram as mudanças corretamente, embora com abordagens diferentes. Copilot exigia mais aprovações (por exemplo, 7 prompts de terminal versus Windsurf's 3 e Cursor's 1), o que é ótimo para a cautela, mas mais lento para o fluxo. Refactor Solicitação Escrita UI & DX detalhes que importam em geral, para integração de terminal/chat. Copilot executa comandos fora do painel de bate-papo, o que infelizmente quebra o fio narrativo para mim.Enquanto isso, os indicadores de visualização e progresso padrão do Cursor se sentem mais coerentes, o Windsurf comunica o que está acontecendo melhor, e o Copilot preenche o browser-in-IDE e a renderização de marcação. Windsurf > Cursor > Copilot O sentimento de "apenas se lembra" do Windsurf é particularmente forte para a memória e a retenção de contexto.Cursor chega lá com regras / notas, mas perderá o fio em sessões longas, enquanto o Copilot mantém as coisas mais simples, mas, consequentemente, mais efêmeras. On context and memory: Notable touches: O Windsurf pode continuar propondo mudanças no fundo enquanto você revisita difusões em fase - um toque agradável para manter o fluxo. O fluxo de edição de vários arquivos do Cursor é forte, embora eu gostaria de um empurrão quando eu esqueço que estou no modo "Perguntar" vs. "Agente". O modo "Perguntar" do Copilot às vezes é padrão para fazer em vez de explicar; Além disso, iniciar um novo bate-papo encerra a sessão de edição atual. Eu atingi um loop infinito com o Copilot (grep mal-formado); um reinicializou-o → mas me fez perguntar: isso poderia ter sido resolvido sem a minha intervenção?” Resultados de implementação, 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

 Então... quem deve usar o quê? Todas as três experiências viajam em VS Code - Windsurf e Cursor são forks; Copilot é executado dentro de VS Code. Isso significa que as deltas de capacidade podem ser sutis: os mesmos teclados, modelos semelhantes, APIs semelhantes. A diferenciação aparece em micro-interações, como como como o agente planeja, quanto ele explica, como o loop do terminal / bate-papo flui e como o UI ajuda você a permanecer orientado. Se você está esperando uma diferença de mandamentos-de-magnitude, isso não foi a minha experiência. Dito isto, descobri que cada IDE pode entrar em uso dependendo do seu caso de uso. Cursor → Você se importa com as edições polidas, apertadas de vários arquivos, e uma sensação de que o agente entende quando executar vs. bate-papo. Ótimo para pessoas que querem estrutura e velocidade no fluxo diário. Windsurf → Você valoriza a retenção de contexto e uma UI de primeiro fluxo de trabalho que narra o que está acontecendo. Escolha forte para bases de código maiores onde "não perder o fio" é a chave. Copilot (VS Code) → Você quer confiança e mais vibe humano-in-the-loop. equipes de empresas já no ecossistema Microsoft / GitHub vai se sentir em casa. É importante notar que este exercício vem com várias limitações, incluindo (e não limitado a) a complexidade das construções, a cobertura dos testes, o tamanho da base de código, etc. É por isso que eu recomendo experimentar com essas ferramentas você mesmo: você vai querer escolher o que melhor se encaixa em suas (ou suas equipes) necessidades. Finalmente, o status quo atual é apenas efêmero. Cada IDE pode desenvolver defensibilidade com a rapidez com que eles enviam seus recursos. As edições in-line do Cursor como um exemplo foram desenvolvidas internamente e foram claramente sentidas ao longo deste experimento. Será interessante observar o ritmo de lançamentos de recursos dessas três ferramentas. Quando converso com engenheiros, o consenso se inclina para o Cursor demonstrando capacidades de execução mais fortes, enquanto o Copilot parece ser mais lento em comparação. Enquanto isso, dada a recente aquisição tumultuosa do Windsurf e as mudanças de liderança que acompanham, podemos ver uma mudança na sua cadência de lançamento. Fechamento de pensamentos: um recurso impulsionado por especificações perdido Apesar de suas capacidades, nenhum desses IDEs abraça totalmente o desenvolvimento impulsionado pelas especificações como um cidadão de primeira classe (ao contrário do recente lançamento de e) o Kiro Enquanto eles podem gerar e trabalhar a partir de especificações, o fluxo de trabalho permanece bolted-on em vez de nativo - você ainda está adicionando manualmente suas especificações, perdendo o rastro de qual código implementa quais requisitos, e faltando verificação formal de que as implementações correspondem às especificações. memória e gerenciamento de contexto, embora melhorando, permanece ad hoc em todos os três; eles se lembram de edições recentes, mas lutam para manter decisões arquitetônicas ou restrições cruzadas. A qualidade da geração de testes e mock varia muito dependendo de como você promete, sem abordagem sistemática para cobertura ou casos de borda.As lacunas tornam-se ainda mais visíveis: nenhuma pista de auditoria para mudanças de código geradas por IA, ausência de atribuição de custos por desenvolvedor ou projeto, e nenhuma integração com fluxos de trabalho de governação existentes. Essas ferramentas carecem de aplicação de consistência em toda a equipe - o assistente de IA de cada desenvolvedor aprende padrões diferentes, criando uma deslocação de estilo em toda a base de código. Isso aponta para uma oportunidade não trivial para IDEs de próxima geração, onde as especificações não são apenas documentação, mas contratos executáveis, onde os agentes de IA entendem e preservam os padrões organizacionais e onde o código gerado vem com proveniência e responsabilidade. Paisagem, o guia para o ecossistema de desenvolvimento de IA.

Este áudio é produzido no idioma original da história!

Escolhendo o IDE de IA certo para sua equipe: Cursor vs. Windsurf vs. Copilot

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