Die Welt der Softwareentwicklung erlebt durch künstliche Intelligenz einen tiefgreifenden Wandel. Code zu schreiben ist nicht mehr nur eine Aufgabe für Menschen, KI-Assistenten arbeiten an unserer Seite. Steigern diese Tools die Produktivität wirklich, oder ist das nur Hype? Wir haben drei verschiedene KI-Coding-Tools monatelang in echten Projekten eingesetzt.
Cursor: Der KI-basierte Code-Editor
Cursor ist ein Editor auf Basis von VS Code, in den KI-Fähigkeiten integriert wurden. Er kann nicht nur Code vervollständigen, sondern auch dateiübergreifende Änderungen, Debugging und Refactoring durchführen.
Wir haben Cursor drei Monate lang als Haupteditor in einem Next.js-Projekt genutzt. Mein erster Eindruck war überraschend. Beim Schreiben einer React-Komponente hat er alle Prop-Typen, das State-Management und sogar CSS-Klassen passend zum Kontext vorgeschlagen. Eine Komponente, für die ich früher fünf Minuten gebraucht hätte, war in zwei Minuten fertig.
Cursors stärkste Funktion ist das Verständnis der Codebase. Er liest dein gesamtes Projekt und macht seine Vorschläge passend zu deiner bestehenden Codebasis. Wenn wir im Projekt zum Beispiel ein Designsystem verwenden, hat Cursor automatisch dieselben Komponenten und Stile vorgeschlagen. Als ein neues Teammitglied dazukam, hat es sich dank Cursor sehr schnell an den Code-Stil im Projekt angepasst.
Auch die Chat-Funktion ist sehr nützlich. Wenn du auf einen Fehler stößt, kannst du Cursor fragen, warum dieser Fehler auftritt, und bekommst meistens die richtige Antwort. Unsere Debugging-Zeit hat sich um 40 Prozent verringert.
Ein befreundeter Full-Stack-Entwickler sagt, dass er nach dem Wechsel zu Cursor nicht daran denkt, zurückzugehen. Besonders die Zeit, die er beim Schreiben von Boilerplate-Code und beim Erstellen wiederkehrender Strukturen spart, ist sehr wertvoll.
Als Nachteil haben wir festgestellt, dass Cursor manchmal falschen oder veralteten Code vorschlagen kann. Man muss jeden Vorschlag prüfen.
GitHub Copilot: Der Assistent Zeile für Zeile
GitHub Copilot ist ein KI-Assistent, der in Zusammenarbeit von GitHub und OpenAI entwickelt wurde und direkt in deinen Editor integriert ist. Er funktioniert in VS Code, JetBrains und anderen beliebten Editoren.
Wir nutzen Copilot seit sechs Monaten in einem Python-Projekt. Seine größte Stärke ist die zeilenweise Code-Vervollständigung. Wenn du den Namen und die Parameter einer Funktion schreibst, füllt er den Rumpf automatisch aus. Wenn du per Kommentarzeile beschreibst, was du willst, erzeugt er den passenden Code.
Ein echtes Beispiel: Beim Schreiben eines API-Endpoints habe ich als Kommentar „Hole die Bestellungen des Nutzers nach Datum sortiert“ geschrieben. Copilot hat die Datenbankabfrage, die Fehlerbehandlung und das Response-Format automatisch erzeugt. Mit kleinen Korrekturen war der Code direkt verwendbar.
Beim Schreiben von Tests glänzt Copilot wirklich. Wenn du nach dem Schreiben einer Funktion in der Testdatei anfängst, den Funktionsnamen einzutippen, erzeugt er die passenden Testfälle automatisch. Unsere Zeit fürs Testschreiben hat sich halbiert.
Der Nachteil: Er versteht den Kontext nicht so tief wie Cursor. Innerhalb einer einzelnen Datei funktioniert er sehr gut, aber die Zusammenhänge zwischen Projekten erfasst er nicht so gut wie Cursor.