AI Coding Tools im Vergleich

Softwareentwicklung mit AI

Die Softwarelandschaft hat im vergangenen Jahr einen Technologiesprung erlebt: Monat für Monat erscheinen neue KI‑Tools, die Entwicklungs‑Workflows beschleunigen.

Zum Vergleich – Mensa‑AI‑IQ‑Test vor einem Jahr:
 

Mensa‑AI‑IQ‑Test heute:
 

Generative AI nicht nur fürs Coding

Typische Anwendungsfälle von generativer KI in der Softwareentwicklung umfassen die automatisierte Generierung von Dokumentationen sowie die Analyse von Code. Darüber hinaus kann GenAI bei der Migration von Programmiersprachen oder Frameworks unterstützen und Refactoring-Prozesse erleichtern. Auch die Erstellung von Testfällen und die Optimierung der Performance gehören zu den Möglichkeiten, die diese Technologie bietet. Zudem ist sie in der Lage, Bugs zu erkennen und zu beheben, was den Entwicklungsprozess erheblich effizienter gestaltet.

Tool vs. Large Language Model (LLM)

Das Tool (Cursor, Windsurf, GitHub Copilot, Cline, …) bildet die Benutzeroberfläche und orchestriert den Workflow; das Large Language Model (Claude 3.7, Gemini 2.5, GPT-4.1, …) übernimmt die eigentliche «kognitive» Arbeit. Wie bei Auto (= Tool) und Motor (= Modell) kann dasselbe Tool sehr unterschiedliche Ergebnisse liefern, je nach eingesetztem Modell.

Cursor‑IDE

Cursor ist ein VS Code‑Fork mit Features wie Code Completion, Next Edit Suggestion, Code Review und Agentic Coding.

Empfehlungen des Pair‑Programmer‑Agents können die Produktivität erheblich steigern. Kurzfristige Code‑Snippets lassen sich schnell prüfen – das Bottleneck ist nicht mehr, wie schnell man tippt, sondern wie schnell man Tab drücken kann. ;-)

Ganz wichtig dabei ist, die Vorschläge stets kritisch zu prüfen, statt sie blind zu übernehmen. Cursor fördert deklaratives Arbeiten: Der Entwickler beschreibt, die AI setzt um.

Windsurf‑IDE

Windsurf ist ebenfalls ein VS Code‑Fork, legt den Schwerpunkt aber auf Agentic Coding und Kontext‑Management.

Das Hauptproblem vieler Tools: fehlender Projektkontext. Windsurf löst das per RAG‑Datenbank und erlaubt dem Agenten «Cascade» längere Aufgaben stabil zu bearbeiten.

GitHub Copilot und MCP

GitHub Copilot erweitert VS Code u. a. um Code Completion und einen Chat‑Agenten.

MCP – Model Context Protocol definiert, wie LLMs Dienste aufrufen, vergleichbar mit REST für klassische APIs. Einfaches JSON genügt, um Copilot Zugriff auf Projektdaten zu geben. Die Demo zeigt, wie ein Figma‑Design in Minuten zu lauffähigem Code wird – ideal für Prototyping.

Cline

Cline ist ein reiner Coding‑Agent für VS Code.

Bei einem mehrwöchigen Test mit Fokus auf grosse, über mehrere Jahre gewachsene Projekte ist eine Produktivitätssteigerung festgestellt worden. Je nach Task-Art konnte ein Task mit Cline und Claude 3.7 leicht langsamer bis doppelt so schnell umgesetzt werden. Die LLM API-Kosten beliefen sich auf bis zu 30.-/Tag.

Um eine Produktivitätssteigerung zu erreichen hilft ein diszipliniertes Vorgehen: das “Context Window” (die Informationen, welche man dem LLM mitgibt) muss sorgfältig gefüllt werden, damit das LLM vollständige, relevante, widerspruchsfreie Informationen zur Verfügung hat. Sobald man “Pröbeln“ feststellt, hilft meist nur noch, den Task abzubrechen und mit einem kleineren Task neu zu beginnen.

Eine erste Lösung liegt in der Regel 10 Mal schneller vor. Den Rest der Zeit wird für Review und “Nachbessern“ aufgewendet. Diese Schritte sind jedoch unerlässlich, um eine nachhaltige Steigerung der Produktivität zu gewährleisten. Andernfalls könnte es zu einer massiven Codeproduktion kommen, die oft unverständlich ist. Dies würde dazu führen, dass die Anwendung nach einigen Monaten nicht mehr in angemessener Zeit erweitert oder angepasst werden kann.

Preisvergleich

Die meisten Tools kosten rund 30 USD pro Monat im Cloud-Abo. Copilot und Cline erlauben auch eigene API-Keys, was mehr Flexibilität bietet. Die Abrechnung erfolgt meist nutzungsbasiert. Wer mit sensiblen Daten arbeitet, sollte Business-Tarife wählen, da günstigere Pläne Code oft zum Training nutzen.

Security

Windsurf und Cursor laufen ausschliesslich in der Cloud. Copilot und Cline lassen sich auch mit lokalen Modellen (z. B. via Ollama) betreiben. Für sensible Daten empfiehlt sich ein Business‑Plan, da Free‑Tiers oder Standard‑Abos Code häufig zum Training nutzen.

«Vibe Coding funktioniert – aber nur, wenn man es richtig macht.»

Es ist entscheidend, Code-Vorschläge sorgfältig zu lesen und zu verstehen. Die Aufgabe des Entwicklers ist es, komplexe Aufgaben in kleinere, klar definierte Schritte zu zerlegen, die dann gemeinsam mit der KI im "Pair Programming" effizient umgesetzt werden können. Wer grössere Vorschläge ungeprüft übernimmt, läuft Gefahr, in eine Sackgasse zu geraten und Zeit durch Neuanfänge zu verlieren – das ist frustrierend und ineffizient.

Die wichtigste Fähigkeit ist zu erkennen, wann und für welche Aufgaben eine KI sinnvoll eingesetzt werden kann. Wer das beherzigt, arbeitet deutlich schneller.

KI kann Entwicklungszeit drastisch senken – vorausgesetzt, man setzt die Tools strategisch ein. Noch lassen sich Projekte nicht komplett delegieren, doch der Fortschritt ist rasant. Wer jetzt lernt, KI richtig zu nutzen, sichert sich künftig einen entscheidenden Wettbewerbsvorteil.