Warum Github Copilot verlassen?

Beim Vergleich der Fähigkeiten von Cursor und Github Copilot wechseln immer mehr Nutzer von Github Copilot zu Cursor. Doch warum wird Cursor so beliebt? Viele Autoren, die Cursor empfehlen, haben nicht klar erklärt, was Cursor besser macht als Github Copilot. Im Wesentlichen liegen die Hauptvorteile von Cursor in zwei Aspekten.

Autor Bird Fly Fish Jump und Original-Link

Immer mehr Menschen wechseln von Github Copilot zu Cursor – aber warum wird Cursor so populär? Für KI-unterstütztes Coding: Welche Fähigkeiten sind am wichtigsten? Viele Autoren, die Cursor empfehlen, haben nicht klar erklärt, was Cursor besser macht als Github Copilot.

Grundsätzlich zeigen sich die Hauptvorteile von Cursor in zwei Bereichen:

Code-Modifikationsfähigkeit
Kontextreferenzfähigkeit

Code-Modifikationsfähigkeit: Der zentrale Vorteil von Cursor

Stellen Sie sich vor, Sie schreiben einen Artikel. "Einfügen" ist wie das Hinzufügen neuer Inhalte am Ende des Artikels, während "Modifizieren" das Anpassen und Verbessern bereits geschriebener Teile bedeutet. Dasselbe gilt für die Programmierung:

"Code einfügen" ist wie das Hinzufügen neuer Funktionen am Ende eines Programms
"Code modifizieren" ist das Optimieren oder Korrigieren von bestehendem Code

Diese beiden Operationen schaffen völlig unterschiedliche Coding-Erfahrungen. Mit Modifikationsfähigkeit ist es, als hätten Sie einen Programmierassistenten in Bereitschaft, der Ihnen hilft, Code schnell anzupassen und zu verfeinern – nicht nur, um neue Inhalte am Ende hinzuzufügen.

Dieser zentrale Vorteil macht Cursor nicht nur funktional leistungsfähiger, sondern sorgt auch für ein flüssigeres und effizienteres Coding-Erlebnis.

Grenzen von Github Copilot

Github Copilot führt hauptsächlich Code-Einfügeoperationen basierend auf dem Kontext durch. Zwar ist dies hilfreich, aber die Funktionalität beschränkt sich auf das Anhängen neuen Codes.

In Github Copilots offiziellem Beispiel:

Sie müssen einen Funktionskopf in einer JavaScript-Datei eingeben:

TEXT

function calculateDaysBetweenDates(begin, end) {

Dann schlägt GitHub Copilot automatisch den Rest des Codes vor. Dieser Vorgang fügt nur ein Stück Code hinzu, ohne den vorhandenen Code zu ändern.

Umfassende Bearbeitungsfähigkeiten von Cursor

Im Vergleich dazu kann Cursor nicht nur neuen Code einfügen, sondern auch direkt bestehenden Code ändern.

Diese Fähigkeit zeigt sich in mehreren Aspekten:

Mehrzeilige Bearbeitung: Cursor kann basierend auf dem aktuellen Codekontext Änderungen für mehrere Codezeilen vorschlagen. Alles, was Sie tun müssen, ist die Tab-Taste zu drücken, damit Cursor die Änderungen vornimmt.

Dieses flüssige Erlebnis vermittelt wirklich das Gefühl, dass jemand neben Ihnen programmiert.
Inline-Bearbeitung: Mit der Tastenkombination Ctrl/Cmd K können Sie den Codeblock auswählen, den Sie bearbeiten möchten, und dann im Eingabeaufforderungsfeld Änderungsanweisungen eingeben. Cursor wird den ausgewählten Code basierend auf Ihren Anweisungen intelligent anpassen.

Wenn Sie feststellen, dass der von Cursor geänderte Code Ihren Erwartungen entspricht, klicken Sie einfach auf Akzeptieren. Diese Interaktionsmethode ist der Grund, warum viele Cursor als sehr benutzerfreundlich empfinden. (Hauptsächlich, weil Github Copilot keine Änderungen unterstützt und daher dieses Erlebnis nicht bieten kann)
Intelligente Vorhersage: Cursor kann Ihre nächste Code-Absicht intelligent vorhersagen und entsprechende Vorschläge machen.

In diesem Beispiel, wenn Sie den Variablennamen von 'updates' in 'updatesToServer' ändern, sagt Cursor voraus, dass die Variable 'updates' unten ebenfalls in 'updatesToServer' geändert werden sollte. Nachdem Sie den Code an einer Stelle modifiziert haben, wird Cursor automatisch vorschlagen, dass andere Stellen im Code synchronisiert werden müssen. An diesem Punkt müssen Sie nur noch die Tab-Taste drücken, was sich großartig anfühlt.
Composer-Funktion: Obwohl noch in der Beta-Phase, zeigt Cursors Composer-Funktion bereits die Fähigkeit, mehrere Dateien gleichzeitig zu bearbeiten und zu generieren, was besonders in komplexen Projekten nützlich ist.

Diese umfassende Bearbeitungsfähigkeit macht die Benutzererfahrung mit Cursor weit überlegen gegenüber Github Copilot und gibt Entwicklern das echte Gefühl des „Abhebens“.

Kontextreferenz-Fähigkeit: Intuitiver und Leistungsfähiger

Bei der KI-gestützten Programmierung ist das genaue Verständnis und die Nutzung von Kontextinformationen entscheidend. Cursor glänzt auch in diesem Aspekt und bietet intuitivere und leistungsfähigere Kontextreferenz-Fähigkeiten.

Cursors @-Symbol-Referenz

In Cursors KI-Eingabefeld (wie z.B. Cmd K, Cmd L oder Terminal Cmd K) müssen Sie nur das @-Symbol eingeben, um eine Vorschlagsliste mit referenzierbaren Kontextinformationen anzuzeigen. Diese Liste filtert automatisch basierend auf Ihrer Eingabe und zeigt nur die relevantesten Vorschläge an.

Die verfügbaren Kontextoptionen sind klar und unkompliziert; Benutzer können sofort verstehen, welche Art von Kontextinformation jede Option repräsentiert. Diese Optionen decken im Grunde alle möglichen Kontextinformationen ab, die in der täglichen Entwicklung benötigt werden.

Unter diesen bietet @Codebase eine globale Codesuchfunktion. Cursor verarbeitet Ihren Projektcode im Voraus für die Indizierung und speichert die relevanten Indexinformationen lokal (während Copilot auf Githubs API für die Remote-Suche angewiesen ist).

Github Copilots Komplexe Referenzmethode

Im Vergleich dazu bietet Github Copilot zwei Methoden zur Kontextreferenzierung: Chat-Teilnehmer und Chat-Variablen, die jeweils mit den Symbolen @ und # gekennzeichnet werden. Dieses Design erhöht nicht nur die Komplexität der Nutzung, sondern fehlt auch an intuitiver und klarer Benennung.

Verglichen mit Cursor ist auch der Umfang der Kontextauswahl, den GitHub Copilot bieten kann, relativ begrenzt und nicht in der Lage, die umfassende Abdeckung zu erreichen, die Cursor bietet.

Chat-Teilnehmer:

Chat-Variablen:

Es ist erwähnenswert, dass Github Copilot erst Anfang dieses Jahres die Funktion zur Einbindung von Multi-Datei-Kontexten nachgeholt hat. Aus dem Changelog von Github geht hervor, dass sie in dieser Hinsicht noch viel von Cursor lernen und übernehmen können.

Fazit

Durch seine leistungsstarken Code-Modifikationsfähigkeiten und die intuitive Kontextreferenzfunktion bietet Cursor Entwicklern einen effizienteren und intelligenteren KI-Coding-Assistenten als Github Copilot. Wenn Sie nach einem Tool suchen, das wirklich die Codier-Effizienz und -Qualität verbessern kann, probieren Sie Cursor aus. Es könnte Ihnen ein bisher unerreichtes Gefühl des "Abhebens" beim Programmieren vermitteln!

Haben Sie bereits Cursor oder Github Copilot genutzt? Teilen Sie gerne Ihre Erfahrungen und Gedanken mit uns!