Cursor vs GitHub Copilot: Hangisi Gerçekten İşe Yarıyor?

Yazılım dünyası son bir yıldır adeta bir “yapay zeka savaşı” alanı haline geldi. Eskiden sadece copilot kullanarak “Acaba yazdığım fonksiyonu tamamlar mı?” diye beklerken, bugün karşımızda kod tabanımızı tamamen teslim edebileceğimiz cursor gibi devrimsel ai ve developer tools alternatifleri var. Peki ama hangisi gerçekten işe yarıyor? Bu yazıda, her iki aracı da gerçek projelerde terleterek test ettim ve sonuçları sizin için raporluyorum. Yapay zeka ile kodlama deneyimini baştan tanımlayan bu iki devin kapışmasına yakından bakalım.

İki Dev Karşı Karşıya: Nedir Bu Araçlar?

Test detaylarına geçmeden önce, tarafları doğru tanımlayalım. Çünkü yapısal olarak birbirlerinden oldukça farklılar.

• GitHub Copilot: Microsoft ve OpenAI ortaklığının bir meyvesi. VS Code, JetBrains gibi popüler editörlerin içine bir eklenti (extension) olarak kuruluyor. Görevi, siz kod yazarken bir sonraki satırı tahmin etmek veya yan paneldeki chat üzerinden size yardımcı olmak.
• Cursor: Doğrudan VS Code’un açık kaynak kodlu altyapısı (fork) üzerine inşa edilmiş, başlı başına müstakil bir kod editörü. Yani VS Code’dan vazgeçip Cursor’ı kuruyorsunuz (tüm eklentileriniz tek tıkla aynen aktarılıyor). AI, bu editörün kalbine gömülü olarak geliyor.

Gerçek Bir Senaryo: FastAPI ve React Projesinde Test Ettik

Bu iki aracı sadece teorik olarak karşılaştırmadık. Gerçek bir Python (FastAPI) backend ve React frontend barındıran mini bir e-ticaret projesinde test ettik. Görevimiz basitti: Mevcut sisteme JWT tabanlı bir kullanıcı doğrulama (auth) sistemi eklemek ve bunu frontend ile bağlamak.

GitHub Copilot Deneyimi

Copilot, “ghost text” dediğimiz satır içi kod tamamlama konusunda hala çok hızlı. Ben daha def create_access_token yazarken, arka plandaki kütüphaneleri de hesaba katarak fonksiyonu neredeyse hatasız tamamladı. Ancak iş frontend tarafındaki dosyayı güncelleyip, backend ile entegre etmeye gelince koptu.

Copilot’a yan panelden “Auth akışını frontend’e bağla” dediğimde bana genel geçer bir kod verdi. Bu kodu alıp manuel olarak App.jsx dosyama kopyalamam, API endpoint’lerini kendi projeme göre elle düzenlemem gerekti. Yani Copilot iyi bir asistan, ancak işin ameleliğini hala siz yapıyorsunuz.

Cursor Deneyimi

Cursor ise bu senaryoda tamamen farklı bir ligde oynadığını kanıtladı. Editör içinde Cmd + I (veya Windows için Ctrl + I) tuşlarına basarak “Composer” modunu açtım. Projeyi bütünüyle analiz etmesi için @codebase komutunu ekledim ve şu prompt’u verdim:

Backend'deki auth sistemini kullanarak frontend tarafında login sayfasını oluştur ve Axios isteklerini buna göre güncelle.

Cursor, projedeki klasör yapısını taradı. FastAPI’deki endpoint’leri gördü, React tarafındaki router yapısını anladı ve benim için aynı anda hem Login.jsx dosyasını oluşturdu hem de api.js dosyasındaki yetkilendirme başlıklarını (headers) güncelledi. Değişiklikleri tek tek onaylamamı (Accept/Reject) istedi ve sistem tek seferde çalıştı.

[Görsel: Cursor Composer arayüzünün birden fazla dosyayı aynı anda analiz edip düzenleme anı]

Bağlam (Context) Neden Bu Kadar Önemli?

Yapay zeka modellerinin en büyük zayıflığı “bağlam” yani projenizin bütününü görememeleridir. Copilot, genellikle sadece o an açık olan sekmedeki dosyayı veya son açtığınız birkaç dosyayı bağlam olarak kabul eder. Bu yüzden büyük projelerde sık sık “Bunu nerede tanımlamıştık?” sorusunu sorar.

Cursor ise arka planda tüm kod tabanınızı yerel olarak indeksler (vektör veri tabanı oluşturur). Siz @UserHelpers dediğinizde, o dosyanın nerede olduğunu bilir ve doğrudan o bağlamı yapay zekaya (örneğin Claude 3.5 Sonnet veya GPT-4o) gönderir. Sonuç? Çok daha az halüsinasyon gören, projenizin kurallarına uyan doğru kodlar.

Karşılaştırma Tablosu

İki aracın öne çıkan özelliklerini, yaptığımız testler doğrultusunda şu şekilde özetleyebiliriz:

Özellik	GitHub Copilot	Cursor
Arayüz Entegrasyonu	Eklenti (Her editöre uyar)	Müstakil Editör (VS Code Fork’u)
Çoklu Dosya Düzenleme	Zayıf / Manuel kopyala-yapıştır	Çok Başarılı (Composer Modu)
Kod Tabanı İndeksleme	Sınırlı	Tam ve Gelişmiş (@codebase)
Kullanılan Modeller	Copilot özel modelleri	Claude 3.5 Sonnet, GPT-4o, Llama vb. (Seçilebilir)
Gizlilik (Privacy Mode)	Var (Kurumsal hesaplarda daha güçlü)	Var (Kodları sunucuda saklamama seçeneği)

Fiyatlandırma ve Ücretsiz Alternatifler

Gelelim işin cüzdanı ilgilendiren kısmına. Harika özellikler bedava gelmiyor, ancak bütçenize göre harika alternatifler de mevcut.

• GitHub Copilot Fiyatı: Bireysel kullanım için aylık 10$. Eğer öğrenciyseniz veya popüler bir açık kaynak kodlu projenin yöneticisiyseniz tamamen ücretsiz.
• Cursor Fiyatı: Aylık 50 premium sorgu hakkı veren “Hobby” planı ücretsiz. Sınırsız yavaş sorgu ve aylık 500 hızlı premium model (Claude 3.5 Sonnet/GPT-4o) sorgusu sunan Pro planı ise aylık 20$.

Peki Ücretsiz Alternatif Yok mu?

Elbette var! Eğer hiçbir ücret ödemeden yapay zeka desteğiyle kod yazmak istiyorsanız şu kombinasyonu kullanabilirsiniz:

VS Code + Continue.dev (Eklenti) + Ollama (Lokal Model): Bilgisayarınıza Ollama kurup Llama 3 veya Qwen gibi açık kaynaklı modelleri indirebilir, VS Code üzerinde Continue.dev eklentisi aracılığıyla tamamen ücretsiz ve internete bile ihtiyaç duymadan kendi yapay zeka asistanınızı çalıştırabilirsiniz. Bir diğer güçlü ücretsiz alternatif ise bireysel geliştiriciler için harika bir otomatik tamamlama sunan Codeium eklentisidir.

Kertenkerem’in Kararı: Hangisini Seçmelisiniz?

Eğer “Ben editörümden vazgeçmem, JetBrains veya standart VS Code kullanırım. Sadece yazarken bana ufak tefek tamamlamalar yapsın, çok da projenin geneline karışmasın” diyorsanız, GitHub Copilot hala stabil ve güvenli bir liman.

Ancak, “Ben yapay zekayı bir asistan gibi değil, bana junior bir yazılımcı gibi eşlik etsin diye istiyorum. Büyük refactoring işlemlerini ona yaptırayım, hata ayıklarken tüm projeyi tarasın” diyorsanız, tereddüt etmeden Cursor‘a şans vermelisiniz. Claude 3.5 Sonnet modeliyle birleşen Cursor, şu an piyasadaki en yetenekli kodlama aracı konumunda.