Kod yazarken yanınızda bir yapay zeka (ai) asistanı olması artık bir lüks değil, modern yazılım geliştiriciler için standart bir ihtiyaç haline geldi. Piyasada developer tools dünyasını kasıp kavuran iki büyük isim var: Yılların eskitemediği, VS Code’un sadık dostu GitHub copilot ve son zamanlarda adını sıkça duyduğumuz, adeta bir çılgınlık haline gelen cursor. Peki, bu iki devden hangisi gerçekten işe yarıyor? Sizin için süslü pazarlama cümlelerini bir kenara bıraktık, kolları sıvadık ve gerçek bir projede bu iki aracı test ettik. İşte modern kodlama dünyasının yeni gladyatörleri!

Yarışmacıları Tanıyalım: Copilot Amca ve Yeni Yetme Cursor

Karşılaştırmaya geçmeden önce, bu iki aracın felsefesini anlamak gerekiyor. Çünkü ikisi de temelde kod yazmanıza yardım etse de, çalışma mantıkları oldukça farklı.

GitHub Copilot, Microsoft destekli bir VS Code eklentisidir. Mevcut editörünüze kurulur ve siz kod yazarken bir sonraki satırı tahmin etmeye çalışır. “Tab tuşuna bas ve devam et” mantığıyla çalışır.

Cursor ise bağımsız bir kod editörüdür. VS Code’un açık kaynaklı altyapısı (VSCodium) üzerine inşa edilmiştir. Yani Cursor’ı indirdiğinizde aslında yeni bir VS Code indirmiş olursunuz (tüm eklentileriniz ve ayarlarınız tek tıkla aktarılır). Ancak en büyük farkı, yapay zekanın eklenti olarak değil, editörün tam kalbine, çekirdeğine entegre edilmiş olmasıdır.

Gerçek Bir Senaryo: Savaş Alanı

Sözü uzatmayalım ve doğrudan pratiğe geçelim. Test etmek için basit ama gerçekçi bir senaryo seçtik: Bir React projesinde, harici bir API’den hava durumu verisi çeken, bu verileri filtreleyen ve harita üzerinde gösteren bir dashboard bileşeni yazmak.

GitHub Copilot Nasıl Performans Gösterdi?

Copilot, kod tamamlama (autocomplete) konusunda hala bir numara. Siz daha const fetchWeatherData = yazarken, arka plandaki bağlamı (context) sezip fonksiyonun devamını şak diye önünüze getiriyor. Hızı muazzam. Ancak iş karmaşıklaşınca, örneğin “API’den dönen veriyi formatla ve bunu haritadaki marker yapısına uygun hale getir” dediğinizde tıkanmaya başlıyor. Satır satır onaylayarak gitmeniz gerekiyor. En büyük eksisi ise projenin genel yapısını tam olarak görememesi. Bir dosyada yaptığınız değişiklik, diğer dosyadaki bir fonksiyonu bozduğunda bunu otomatik olarak fark edip düzeltemiyor.

Cursor Nasıl Performans Gösterdi?

Cursor burada tamamen farklı bir lige geçiyor. Cursor’ın içinde yer alan “Composer” (Cmd+I) özelliğini açtık ve şu promptu girdik: “@components klasöründeki WeatherMap.jsx bileşenini güncelle, gelen verideki koordinatları al ve haritada işaretle. Ayrıca App.jsx’teki state yapısını buna uygun hale getir.”

Cursor, projedeki birden fazla dosyayı aynı anda okudu, aralarındaki ilişkiyi anladı ve tek bir hamlede 3 farklı dosyayı hatasız bir şekilde güncelledi. Kullandığı Claude 3.5 Sonnet modeli sayesinde, kodun mantıksal kalitesi Copilot’a kıyasla çok daha yüksek ve insansıydı.

[Görsel: Cursor Composer ekranında tek bir prompt ile birden fazla dosyanın (App.jsx ve WeatherMap.jsx) aynı anda canlı olarak düzenlenme anı]

Detaylı Karşılaştırma: Hız, Doğruluk ve Gizlilik

Yapay zeka araçlarında “hız” ve “doğruluk” genellikle ters orantılıdır. Hızlı olan model bazen saçmalar, doğru olan model ise sizi biraz bekletir. İşte bu iki aracın farklı disiplinlerdeki performansı:

• Bağlam (Context) Penceresi: Cursor, projenizin tamamını indeksler. Klasör yapısını, kullandığınız kütüphaneleri bilir. Copilot ise genellikle sadece açık olan sekmelerinize ve imlecinizin bulunduğu yere odaklanır.
• Hız: Copilot, satır içi kod tamamlamada (inline autocomplete) milisaniyeler içinde yanıt verir. Cursor da oldukça hızlıdır ancak büyük modelleri (GPT-4o veya Claude 3.5) kullandığı için çoklu dosya işlemlerinde birkaç saniye bekletebilir.
• Gizlilik (Privacy): Kurumsal projelerde çalışanlar için bu konu hayati önem taşır. Copilot, kurumsal üyeliklerde verilerinizi eğitime dahil etmeyeceğini garanti eder. Cursor da benzer şekilde “Privacy Mode” sunar ve kodunuzun sunucularında saklanmadığını belirtir. Ancak yine de lokalde çalışan alternatifler kadar güvenli hissettirmeyebilir.

Hangisinin Hangi Özelliği İyi? (Artı/Eksi Tablosu)

Cüzdan Düşmanları: Fiyatlar ve Ücretsiz Alternatifler

Gelelim işin en can alıcı noktasına: Bu oyuncakların maliyeti ne?

GitHub Copilot: Bireysel kullanım için aylık 10$ veya yıllık 100$. Öğrenciler ve popüler açık kaynaklı projelerin yöneticileri için tamamen ücretsiz.

Cursor: Aylık 50 hızlı “premium” istek sunan ücretsiz bir sürümü var. Ancak aktif olarak kullanacaksanız Pro planı aylık 20$. Bu planda ayda 500 hızlı istek hakkınız oluyor, sonrasında istekleriniz biraz daha yavaş işleniyor.

Ücretsiz ve Lokal Alternatifler Var mı?

Eğer bu araçlara bütçe ayırmak istemiyorsanız veya kodunuzun internete çıkmasını istemiyorsanız harika bir alternatif kombinasyon mevcut:

VS Code + Continue Eklentisi + Ollama: Bilgisayarınıza Ollama kurarak Llama 3 veya Mistral gibi modelleri lokalinizde çalıştırabilir, VS Code içindeki “Continue” eklentisiyle bu modellere tamamen ücretsiz ve internet bağlantısı olmadan bağlanabilirsiniz. Elbette performans bir Claude 3.5 Sonnet kadar keskin olmayacaktır ancak gizlilik ve maliyet açısından kusursuzdur.

Son Karar: Hangisini Seçmelisiniz?

Peki günün sonunda cüzdanımızı kime teslim edeceğiz?

Eğer yaptığınız iş genellikle bilinen kalıpları tekrarlamaksa, hızlıca fonksiyonlar yazıp geçmek istiyorsanız ve halihazırda kurulu olan VS Code düzeninizi bozmak istemiyorsanız, aylık 10$’lık fiyatıyla GitHub Copilot hala mantıklı ve güvenli bir liman.

Ancak sıfırdan büyük projeler geliştiriyorsanız, karmaşık mimariler arasında kayboluyorsanız ve yapay zekanın sadece kod yazmasını değil, projenin tamamını refactor etmesini (yeniden düzenlemesini) istiyorsanız, aylık 20$’ı gözden çıkarıp kesinlikle Cursor kullanmalısınız. Cursor, şu an piyasada yazılım geliştirme deneyimini gerçekten dönüştüren nadir araçlardan biri.

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:

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.