GitHub Copilot vs. Cursor: Welcher KI-Coding-Assistent passt zu dir?

Eine Umfrage des Pragmatic Engineer aus dem Jahr 2025 ergab, dass 85 Prozent der befragten Entwickler mindestens ein KI-Tool in ihrem Arbeitsablauf nutzen. Weltweit verwenden über 82 Prozent aller Entwickler KI-gestützte Werkzeuge zum Programmieren. Die Frage ist nicht mehr, ob man KI beim Coden einsetzt, sondern welches Tool man wählt.

Die beiden führenden Optionen sind GitHub Copilot und Cursor. Auf den ersten Blick wirken sie ähnlich: beide nutzen große Sprachmodelle, um Code vorzuschlagen, zu vervollständigen und zu generieren. Aber die Unterschiede in Architektur, Fokus und Arbeitsweise sind erheblich. Die richtige Wahl hängt davon ab, wie man arbeitet und was man braucht.

Der fundamentale Unterschied

GitHub Copilot ist eine Erweiterung, die sich in bestehende Editoren einklinkt: Visual Studio Code, JetBrains IDEs, Neovim, und mehr. Man behält seinen gewohnten Arbeitsplatz und fügt KI-Funktionen hinzu. Das ist bequem, aber es bedeutet auch, dass Copilot an die Grenzen dessen gebunden ist, was eine Erweiterung tun kann.

Cursor ist ein eigenständiger Editor, ein Fork von Visual Studio Code, der von Grund auf um KI herum gebaut wurde. Das bedeutet tiefere Integration: Die KI ist nicht aufgesetzt, sondern eingewoben. Das ermöglicht Funktionen, die als Erweiterung schwer oder gar nicht umsetzbar wären.

Die Frage, die sich jeder Entwickler stellen muss: Ist es wichtiger, im vertrauten Ökosystem zu bleiben, oder sind die zusätzlichen Fähigkeiten eines dedizierten KI-Editors den Wechsel wert?

Wo Copilot glänzt

GitHub Copilot ist das etabliertere Produkt mit einer größeren Nutzerbasis und engerer Integration in das GitHub-Ökosystem. Wer bereits stark auf GitHub setzt, Pull Requests, Issues, Actions, der findet in Copilot einen natürlichen Begleiter.

Die Autovervollständigung ist schnell und treffsicher für alltägliche Aufgaben: eine Funktion schreiben, einen Test erstellen, Boilerplate-Code generieren. Für diese schnellen, file-bezogenen Aufgaben ist Copilot oft ausreichend und fühlt sich flüssig an.

2025 hat GitHub den »Agent Mode« eingeführt, der Copilots Verständnis für projektweiten Kontext erweitert. Die Modellunterstützung ist deutlich gewachsen: GPT-5.2 und GPT-5.1-Codex-Max sind allgemein verfügbar, Gemini 3 Flash ist in der Preview, und Claude Opus 4.5 ist integriert. Die neue »Auto«-Funktion lässt Copilot automatisch das beste Modell für die jeweilige Aufgabe wählen. Seit Dezember 2025 gibt es außerdem »Copilot Memory«, das repository-spezifisches Wissen aufbaut, sowie »Agent Skills«, mit denen man Copilot spezialisierte, wiederholbare Aufgaben beibringen kann.

Die Preisstruktur ist attraktiv: 10 Dollar pro Monat für Einzelpersonen, kostenlos für Studierende, Lehrende und verifizierte Open-Source-Maintainer. Für Unternehmen gibt es Copilot Enterprise für 39 Dollar pro Nutzer und Monat mit zusätzlichen Admin-Funktionen.

Wo Cursor überlegen ist

Cursors Stärke liegt in der Arbeit mit komplexen Codebasen und projektweiten Änderungen. Während Copilot bei Aufgaben, die mehrere Dateien betreffen, oft ins Stolpern gerät, wurde Cursor genau dafür gebaut.

Die »Composer«-Funktion ist das Paradebeispiel: Man beschreibt, was man will, und Cursor generiert ganze Anwendungen oder Features, die sich über mehrere Dateien erstrecken. Das geht über Autovervollständigung hinaus; es ist eher eine kollaborative Architektur-Session mit einem KI-Partner.

Cursor 2.0, veröffentlicht Ende Oktober 2025, brachte parallele Agenten: bis zu acht gleichzeitige Prozesse, die isolierte Änderungen vornehmen können, unterstützt durch Git Worktrees. Im Dezember 2025 folgte Cursor 2.2 mit zwei weiteren Durchbrüchen: Der »Debug Mode« ermöglicht es, Bugs zu beschreiben, woraufhin ein Agent den Code mit Logging instrumentiert, die wahrscheinliche Ursache verifiziert und einen Fix vorschlägt. Der neue visuelle Web-Editor erlaubt es, Elemente per Drag-and-Drop zu verschieben und Komponenten direkt zu inspizieren, während man Änderungen beschreibt. Cursor hat im Dezember 2025 eine Finanzierungsrunde über 2,3 Milliarden Dollar abgeschlossen und einen Jahresumsatz von über einer Milliarde Dollar erreicht.

Die Geschwindigkeit ist messbar: Cursors Autovervollständigung reagiert in etwa 320 Millisekunden, während Copilot bei etwa 890 Millisekunden liegt. Bei komplexen Aufgaben erreicht Cursor Erfolgsraten von 83 bis 89 Prozent, verglichen mit 67 bis 78 Prozent bei Copilot.

Claude Code: Der Terminal-Weg

Neben den IDE-basierten Assistenten gibt es einen dritten Ansatz: Anthropics Claude Code, ein Terminal-basiertes Tool, das die gesamte Codebasis versteht und durch natürliche Sprache gesteuert wird.

Claude Code ist seit Mai 2025 stark gewachsen. Im Dezember 2025 erreichte das Tool einen Meilenstein von einer Milliarde Dollar Jahresumsatz, und Anthropic verkündete die Übernahme von Bun, dem JavaScript-Runtime. Bemerkenswert: Anthropic behauptet, dass 90 Prozent von Claude Code selbst durch KI-Modelle geschrieben wurden. Seit Dezember 2025 ist Claude Code auch als Web-Version für Team- und Enterprise-Nutzer verfügbar.

Der Vorteil des Terminal-Ansatzes: Es ist editor-agnostisch. Wer zwischen verschiedenen Editoren wechselt oder primär im Terminal arbeitet, findet hier eine flexible Lösung. Die Integration mit Slack, die im Dezember 2025 startete, ermöglicht es, Coding-Aufgaben direkt aus Chat-Threads zu delegieren.

Die Produktivitätsfrage

Die häufig zitierte Statistik: Entwickler mit Copilot sind bis zu 55 Prozent produktiver beim Code-Schreiben und berichten von 75 Prozent höherer Arbeitszufriedenheit. Unternehmen wie Microsoft und Accenture melden durchschnittliche Produktivitätssteigerungen von 26 Prozent.

Aber die Realität ist nuancierter. Studien zeigen, dass erfahrene Entwickler mit KI-Tools bei komplexen Aufgaben tatsächlich 19 Prozent langsamer arbeiten, obwohl sie glauben, schneller zu sein. Junior-Entwickler hingegen sehen Produktivitätssteigerungen von 26 bis 39 Prozent.

Die Erklärung: Erfahrene Entwickler haben bereits effiziente mentale Modelle und Arbeitsweisen entwickelt. Die KI-Tools können diese stören, statt sie zu ergänzen. Für weniger erfahrene Entwickler sind die Tools hingegen ein Sprungbrett, das Wissenslücken überbrückt.

Für wen ist was?

Die Entscheidung hängt vom Arbeitsstil ab:

• Wähle Copilot, wenn du tief im GitHub-Ökosystem arbeitest, Wert auf enge PR- und Review-Integration legst, und primär file-bezogene Aufgaben hast.
• Wähle Cursor, wenn du mit komplexen Codebasen arbeitest, häufig projektweite Änderungen durchführst, und bereit bist, für Leistung mehr zu zahlen (20 statt 10 Dollar monatlich).
• Wähle Claude Code, wenn du editor-unabhängig bleiben willst, primär im Terminal arbeitest, oder eine agentische Arbeitsweise bevorzugst.

Es gibt keine objektiv beste Wahl. Die Tools haben unterschiedliche Stärken, und der beste Assistent ist der, der zum eigenen Workflow passt. Viele Entwickler nutzen mehrere Tools parallel: Copilot für schnelle Vervollständigungen, Cursor für komplexe Refactorings, Claude Code für Architekturentscheidungen.

Die KI-Coding-Landschaft entwickelt sich rasant. Was heute gilt, kann in sechs Monaten überholt sein. Die beste Strategie ist, flexibel zu bleiben und die Tools als Werkzeuge zu sehen, die dem Entwickler dienen, nicht umgekehrt.