KI als Entwicklungspartner
Künstliche Intelligenz verändert die Softwareentwicklung grundlegend. Tools wie **GitHub Copilot** und **Cursor** sind keine Spielerei mehr, sondern fester Bestandteil professioneller Entwicklungsworkflows. Wir haben beide Tools über mehrere Monate im Tagesgeschäft eingesetzt und teilen unsere Erfahrungen.
GitHub Copilot
Was es ist
GitHub Copilot ist ein **KI-Assistent**, der direkt in Editoren wie VS Code integriert wird. Basierend auf OpenAI-Modellen bietet er Code-Vervollständigung, Inline-Vorschläge und einen Chat-Modus.
Stärken im Praxiseinsatz
Schwächen
Cursor
Was es ist
Cursor ist ein **eigenständiger Code-Editor** (Fork von VS Code), der KI tief in jeden Aspekt der Entwicklung integriert. Es nutzt verschiedene Modelle (Claude, GPT-4, etc.) und bietet eine einzigartige **Codebase-Awareness**.
Stärken im Praxiseinsatz
Schwächen
Der Vergleich
| Kriterium | GitHub Copilot | Cursor |
|---|---|---|
| Preis | ~10 $/Monat | ~20 $/Monat |
| Editor | VS Code Plugin | Eigenständiger Editor |
| Inline-Completion | Sehr gut | Sehr gut |
| Multi-File-Editing | Eingeschränkt | Exzellent |
| Codebase-Awareness | Begrenzt | Umfassend |
| Agent-Modus | Copilot Workspace | Integriert |
| Modellauswahl | OpenAI | Mehrere (Claude, GPT-4 etc.) |
**Unser Fazit:** Copilot ist der bessere **Autopilot** – diskrete, schnelle Vorschläge beim Tippen. Cursor ist der bessere **Co-Pilot** – tiefes Verständnis des Projekts für komplexere Aufgaben.
Tipps für produktive KI-Nutzung
1. **Code immer reviewen** – KI-generierter Code kann subtile Bugs enthalten
2. **Gute Prompts schreiben** – je präziser die Anweisung, desto besser das Ergebnis
3. **Kleine Aufgaben delegieren** – Boilerplate, Tests, Refactoring eignen sich besonders gut
4. **Kritisch bleiben** – KI ist ein Werkzeug, kein Ersatz für Verständnis
5. **Security beachten** – keine Secrets in Prompts verwenden, Datenschutzrichtlinien prüfen
Auswirkungen auf die Branche
KI-Tools machen Entwickler **produktiver, nicht überflüssig**. Die Fähigkeit, gute Architekturentscheidungen zu treffen, Anforderungen zu verstehen und Code kritisch zu beurteilen, wird sogar wichtiger. Was sich ändert: **Routineaufgaben** werden automatisiert, und Entwickler können sich auf die wirklich anspruchsvollen Probleme konzentrieren.
Fazit
Beide Tools haben ihre Berechtigung. Für die meisten Teams empfehlen wir, mit **GitHub Copilot** zu starten und bei Bedarf **Cursor** für komplexere Aufgaben zu evaluieren. Entscheidend ist nicht das Tool, sondern die Bereitschaft des Teams, KI als Werkzeug intelligent einzusetzen.