Vibe Coding, das konzentrierte, kreative Programmieren mit Hilfe von Künstlicher Intelligenz, steht und fällt mit der Qualität der eingesetzten Tools. Zwei prominente Vertreter sind GitHub Copilot und Cursor. Wir vergleichen die Qualitäten der beiden populären Werkzeuge für das Vibe Coding. Copilot, entwickelt von GitHub/OpenAI, ist in vielen gängigen IDEs (VS Code, Visual Studio, JetBrains, Neovim u. a.) sowie in GitHub integriert. Cursor ist ein neuer KI-zentrierter Code-Editor, der auf Visual Studio Code basiert und als eigenständige Anwendung verfügbar ist.
Überblick über Cursor
Cursor bezeichnet sich selbst als „KI-Code-Editor auf Steroiden“. Er kann alle VS-Code-Erweiterungen, Themes und Tastenkürzel importieren, so dass Entwickler schnell hineinfinden. Cursor läuft plattformübergreifend auf Windows, macOS und Linux. Zu den Kernfunktionen gehören eine mächtige Multiline-Autovervollständigung, kontextbasierte Code-Generierung (ehemals „Composer“, heute einfach „Chat“) und ein eingebauter KI-Chat. Die Tab-Autovervollständigung schlägt oft mehrere Zeilen auf einmal vor und ergänzt fehlende import-Anweisungen automatisch. Der Chat kann ganze Klassen oder Funktionen beschreiben und anlegen (auch mehrsprachig im selben Projekt), Fragen beantworten oder strukturelle Änderungen vorschlagen. Cursor unterstützt verschiedene LLM-Anbieter (OpenAI, Anthropic, Google u. a.) und große Kontextfenster.
Vergleich zu GitHub Copilot
Codeverständnis im Kontext: Cursor ist darauf ausgelegt, das gesamte Projekt im Blick zu behalten. Die KI zieht automatisch relevante Codeabschnitte aus anderen Dateien heran (etwa ähnliche Funktionen oder Datenstrukturen) und erlaubt über @code oder @file gezielte Kontext-Schnipsel. Copilot dagegen nutzt primär die aktuell geöffnete Datei – zusätzliche Dateien können aber inzwischen über den Chat oder Agent Mode einbezogen werden. Der neue Agent Mode (Beta) erlaubt es Copilot, aktiv durch ein Projekt zu navigieren, Dateien zu öffnen, Änderungen vorzunehmen und mit Repositories zu interagieren. Damit nähert sich Copilot funktional dem „KI-Agent“-Ansatz von Cursor an.
Qualität und Relevanz der Vorschläge
Beide Tools generieren Code-Vorschläge, doch Nutzerberichte variieren. GitHub bewirbt Copilot mit deutlich gesteigerter Produktivität. In einem Praxisbericht schnitt Copilot tendenziell besser ab: „Copilot lieferte deutlich bessere Ergebnisse als Cursor“ – und war zudem günstiger in der Nutzung. Demgegenüber loben Fans von Cursor, dass seine Vorschläge oft mehrere relevante Zeilen umfassen und sich gut an den Projektstil anpassen. Insgesamt zeigt sich: Copilot ist schneller bei einfachen Prompts, Cursor punktet bei komplexen, mehrzeiligen Generatoren.
Pair-Programming-Erlebnis
Copilot beschreibt sich selbst als „AI pair programmer“, arbeitet intern aber in erster Linie über Autocomplete, Chat – und seit kurzem über den Agent Mode, der Aufgaben wie eine Art digitaler Pair-Programmierer erledigt. Cursor setzt auf eine intensive Chat-Interaktion: Entwickler führen direkt im Editor Dialoge mit der KI, ziehen Dateien oder Code-Snippets in den Chat und erhalten präzise, projektweite Unterstützung. Viele empfinden dieses Erlebnis als besonders interaktiv und hilfreich im Flow.
Integration in Workflows
Copilot ist als Plugin in führenden Editoren weit verbreitet. Es läuft nahtlos in bestehenden IDEs (VS Code, Visual Studio, JetBrains, Neovim etc.) und lässt sich über die GitHub CLI auch ins Terminal holen. Zudem ist Copilot direkt in GitHub (z. B. PR-Vorschläge) und in GitHub Codespaces integriert. Cursor hingegen ist eine eigene App. Man startet Cursor (Windows/Mac/Linux) und öffnet das Projekt darin. Ein Vorteil ist, dass man bestehende VS-Code-Workspaces (Einstellungen, Extensions) einfach übernimmt. Cursor kennt per @git-Befehl den aktuellen Branch/Commit und kann z. B. das Diff zwischen Branches untersuchen.
Flexibilität und Anpassbarkeit
Beide Tools bieten inzwischen die Möglichkeit, unterschiedliche Modelle zu wählen. Copilot erlaubt es, das zugrunde liegende KI-Modell auszuwählen (etwa GPT-4 oder Claude 3 Sonnet) und unterstützt über Drittanbieter auch lokale LLMs. Cursor unterstützt ebenfalls mehrere Modellanbieter und erlaubt die Nutzung eigener API-Schlüssel. Zusätzlich bietet Cursor einen „Max Mode“, bei dem Token-Verbrauch pro Anfrage abgerechnet wird – ideal für besonders große Kontexte.
Preisgestaltung/Lizenzmodell
Copilot Pro kostet 10 $ pro Monat (100 $ pro Jahr), der neue Pro+-Plan 39 $ pro Monat. Es gibt einen limitierten Gratis-Tarif. Cursor bietet einen kostenlosen Einstieg (200 Vervollständigungen, 50 KI-Anfragen pro Monat). Die Vollversion „Pro“ kostet 20 $/Monat, das „Business“-Paket 40 /Monat je Nutzer. Damit ist Copilot aus Anwendersicht preiswerter, Cursor verlangt etwa das Doppelte pro Monat.
Funktionsvergleich
| Feature | GitHub Copilot | Cursor |
| Vervollständigung | Zeilenweises Autocomplete im Editor (Tab bzw. Alt+Rechts). Vorschläge basieren auf lokalem Kontext. | Mächtiges Mehrzeilen-Autocomplete, das den gesamten Projekt-Kontext nutzt. Inline-Generierung im Chat. |
| Kontextumfang | Primär aktive Datei; über Agent Mode und Chat erweiterbar. | Indexiert gesamte Codebasis; @-Befehle ermöglichen gezielten Kontext. |
| Multi-Datei-Refactoring | Mit Agent Mode und Copilot Chat möglich. | Chat kann Änderungen projektweit durchführen: Erzeugung, Umbau, Aufteilen von Dateien. |
| Chat & Erklärung | Copilot Chat (IDE) erklärt Funktionen, zeigt Beispiele. Agent Mode führt Aufgaben aus. | Integrierter Chat mit vollem Projektkontext. Kann Code generieren, erklären, umbauen. |
| Ecosystem-Integration | Läuft in bestehenden Editoren und GitHub (inkl. Codespaces); kein Umstieg nötig. | Eigenständige Desktop-App. Import von VS-Code-Projekten möglich. |
| Modelle/Anpassung | Auswahl aus verschiedenen LLMs, inkl. GPT-4, Claude 3, lokale LLMs. | Unterstützt viele LLMs inkl. eigener API-Keys. „Max Mode“ verfügbar. |
| Datenschutz & Privacy | GitHub/Azure; kein Training auf privaten Daten. | Optional lokal (Privacy Mode); anonyme Nutzung möglich. |
| Betriebssysteme | Unterstützt jede Plattform über Host-IDE. | Desktop-App für Windows, macOS, Linux. |
| Preis (Einzel-Entwickler) | Pro: 10 $/Monat, Pro+: 39 $/Monat. Gratis-Tier verfügbar. | Pro: 20 $/Monat, Business: 40 $/Monat. Gratis-Tier verfügbar. |
Relevanz für Vibe Coding / Flow
Für den Flow-Zustand ist entscheidend, Pausen und Kontextwechsel zu minimieren. Cursor punktet hier mit integriertem Chat, durch den viele Aktionen direkt im Editor erfolgen. Die KI liefert mehrere sinnvolle Codezeilen oder ganze Methoden – der Editor wirkt wie ein aktiver Mitdenker. Der Umstieg auf Cursor kann jedoch initial Aufwand bedeuten. Copilot dagegen läuft im vertrauten Editor weiter und stört den Arbeitsfluss kaum.
Für kreatives, kontinuierliches Arbeiten sind hilfreich:
- Inline-Chat: Beide Tools bieten Chat-Funktionen. Cursor erlaubt, ganze Ordner oder Dateien in den Chat zu ziehen, um umfangreichen Kontext bereitzustellen. Copilot Chat (in VS Code) greift auf geöffnete Dateien zu; Agent Mode kann sogar Aufgaben aktiv ausführen.
- Automatisierte Refactorings: Beide Tools ermöglichen umfangreiche Projekt-Refactorings per Spracheingabe. Agent Mode (Copilot) und Cursor Chat führen Kommandos wie „extrahiere Funktion“ oder „baue Komponente um“ direkt aus.
- Gedächtnis/Konventionen: Cursor bietet eine `Rules`-Funktion, um projektweite Vorgaben oder Stilrichtlinien zu speichern. Copilot besitzt (noch) keine dauerhafte Projektschicht, merkt sich aber teilweise wiederkehrende Eingaben.
Fazit
Copilot und Cursor verfolgen unterschiedliche Konzepte: Copilot ist ein bewährtes, günstiges Plugin, das in gewohnten Editoren schnelle Hilfe bietet – jetzt mit erweiterten Fähigkeiten dank Agent Mode. Cursor ist ein spezialisierter AI-Editor, der maximale Kontexttiefe und Interaktivität bietet.
Für den Flow im Vibe Coding sind beide Tools wertvoll:
- Copilot eignet sich für schnelle Resultate und gewohnte IDEs.
- Cursor ist stark bei komplexen, projektweiten Aufgaben und tiefem KI-Einsatz.
Wer maximale Kreativität und Refactoring-Unterstützung im Flow sucht, wird bei Cursor fündig. Wer schnell loslegen will oder KI gezielt ergänzen möchte, ist mit Copilot gut beraten. Idealerweise nutzt man beide Werkzeuge – jedes dort, wo es seine Stärken entfaltet. So arbeiten auch wir bei millepondo, sei es in unseren Laravel-Projekten, sei es bei Software-Modernisierung oder komplexen Digitalprodukten. Nicht das Tool bestimmt den Workflow: Die Situation bestimmt das Tool.
