GitHub Copilot در برابر Cursor : بررسی ویرایشگر کد AI برای 2026

قبل از دستیارهای کدنویسی هوش مصنوعی، بهترین ابزارهای کدنویسی و رفع اشکال برای یک توسعه دهنده، تب های مرورگر پر از آموزش های کدنویسی و پست های Stack Overflow بودند. امروز همان توسعه دهنده به راحتی به یک همکار هوش مصنوعی داخل ویرایشگر کد خود دسترسی دارد که آماده پاسخ به سوالات، نوشتن توابع و حتی بازسازی کل پروژه‌ها به صورت زنده است.

یک نظرسنجی Pragmatic Engineer در سال 2025 گزارش داد که حدود 85 درصد پاسخ دهندگان حداقل از یک ابزار هوش مصنوعی در جریان کاری خود استفاده می کنند. ابزارهای کدنویسی Vibe مانند GitHub Copilot و Cursor تعریف جدیدی از مفهوم “برنامه نویسی جفتی (pair programming)” ارائه می دهند. با تشدید رقابت بین این ابزارها در سال 2025، سوال تنها این نیست که کدام یک بهترین قابلیت تکمیل خودکار را ارائه می دهد بلکه این است که کدام یک واقعا نحوه تفکر، خلق و عرضه نرم افزار توسط توسعه دهندگان را بهبود می دهد.

در ادامه خواهید خواند:

• نکات کلیدی
• GitHub Copilot چیست؟
• Cursor چیست؟
• چه زمانی از GitHub Copilot و چه زمانی از Cursor استفاده کنیم؟
• سوالات متداول

نکات کلیدی:

• ویرایشگرهای هوش مصنوعی از نقش دستیار به نقش همکار در حال تحول هستند و به توسعه دهندگان امکان می دهند فراتر از پیشنهادهای ساده حرکت کرده و کدنویسی هوشمند و مبتنی بر زمینه (context-aware) انجام دهند که کل پروژه به عنوان زمینه کاری آن در نظر گرفته می شود.
• برای یادگیری بیشتر درباره LLM برای توضیح بهتر چیستی مدل‌های پشت این ابزارها (مانند Copilot و Cursor)، مقاله مدل‌های زبانی بزرگ (LLM) چیست؟ را مطالعه کنید.
• GitHub Copilot سریع است و به خوبی با اکوسیستم ادغام می شود، بنابراین برای وظایف سریع و جریان های کاری مبتنی بر GitHub مناسب است. Cursor کنترل جامع تری ارائه می دهد از طریق زمینه پروژه (project-wide context)، ویرایش چند فایل و انعطاف پذیری مدل.
• انتخاب ایده آل بستگی به جریان کاری و اهداف توسعه شما دارد: Copilot برای توسعه دهندگانی که به دنبال افزایش بهره وری هستند مناسب است، در حالی که Cursor برای کسانی که با کدبیس های پیچیده کار می کنند مفید است.

GitHub Copilot چیست؟

GitHub Copilot یک دستیار برنامه نویسی هوش مصنوعی است که مستقیما با محیط توسعه شما ادغام می شود و به شما کمک می کند کد را با کارایی بیشتری و با تلاش دستی کمتر بنویسید. این ابزار پیشنهاداتی ارائه می دهد، می تواند در قالب یک تعامل مکالمه ای شما را همراهی کند و از طریق رابط های مختلف و چندین IDE و حالت تعامل، از شما پشتیبانی می کند. هدف اصلی آن کاهش کارهای تکراری است تا توسعه دهندگان بتوانند تمرکز خود را بر حل مسائل واقعی معطوف کنند.

GitHub Copilot در سال 2021 از طریق همکاری بین GitHub و OpenAI معرفی شد. این ابزار در ابتدا بر پایه مدل Codex از OpenAI ساخته شده بود و اکنون از چندین مدل پیشرفته مانند Claude 3 Sonnet و Gemini 2.5 Pro پشتیبانی می کند. در سال 2025، GitHub قابلیت های جدیدی مانند حالت Agent و پیشنهادات ویرایش بعدی را معرفی کرد که توانایی Copilot را در درک زمینه کل پروژه و خودکارسازی تغییرات کد گسترش می دهد.

قابلیت های GitHub Copilot

GitHub Copilot توانایی هایی دارد که شامل کدنویسی خودکار، دیباگ هوشمند و آگاهی از کل پروژه می شود و به توسعه دهندگان امکان می دهد تا در کل جریان کاری خود، کد را سریع تر بنویسند، بازبینی کنند و بهینه کنند.

اجرای خودکار وظایف

می توانید وظایف یا مسائل توسعه را به Copilot واگذار کنید تا به نمایندگی از شما تغییرات را برنامه ریزی، اجرا، آزمایش و بهینه کند.

برای مثال، اگر در فهرست کارها (backlog) یک مسئله برای بازآرایی (refactor) نقاط پایانی قدیمی API به‌منظور استفاده از یک ResponseWrapper جدید داشته باشید، می‌توانید آن مسئله را در GitHub به Copilot واگذار کنید یا آن را در محیط VS Code فعال نمایید.

در این حالت، ایجنت کدنویسی Copilot یا Agent mode آن، فایل‌های مرتبط را تحلیل کرده، تغییرات پیشنهادی را ارائه می‌دهد، چندین endpoint را به‌روزرسانی می‌کند، تست‌ها را اجرا کرده و در نهایت یک pull request شامل ویرایش‌های انجام‌شده ایجاد می‌کند.

برای یادگیری بیشتر درباره agent mode در Copilot یا نقش ایجنت‌ها در خودکارسازی وظایف، به مقاله عامل هوش مصنوعی (AI Agent) را مراجعه کنید.

یکپارچگی عمیق با محیط توسعه یکپارچه (IDE) و اکوسیستم GitHub.

Copilot به‌طور مستقیم درون ویرایشگرهای پرکاربردی مانند VS Code، Visual Studio، محیط‌های توسعه JetBrains و Neovim کار می‌کند. در نتیجه، توسعه‌دهندگان نیازی به تغییر ابزار یا جابه‌جایی بین محیط‌ها ندارند، زیرا دستیار هوش مصنوعی دقیقاً در همان جایی فعالیت می‌کند که کدها نوشته و نگهداری می‌شوند.

هماهنگی میان پروژه ها

زمانی که بخشی از پایگاه کد خود را به‌روزرسانی می‌کنید، Copilot می‌تواند بخش‌های مرتبطی را که نیازمند تغییر هستند شناسایی کند. این قابلیت باعث حفظ یکپارچگی در سراسر پروژه می‌شود و دستیارهای کدنویسی مبتنی بر هوش مصنوعی را به‌مراتب کارآمدتر از جریان‌های کاری سنتی و دستی می‌سازد.

ما یک تابع مشترک (calculateTotal) را در یک مونوریپو تغییر دادیم و از Copilot خواستیم signature جدید آن را به‌روزرسانی کند:

Copilot کل مخزن کد (repository) را اسکن کرد، محل‌های استفاده از این تابع را شناسایی نمود و یک وصله کد (code patch) به‌روزشده تولید کرد.

در صورت وجود چندین ارجاع در فایل‌های مختلف، Copilot ویرایش‌های مربوط به همه آن‌ها را به‌صورت یک‌جا پیشنهاد می‌دهد. ما می‌توانستیم با کلیک روی آیکون «Apply in Editor» (مانند «Apply to packages/core/src/index.ts») پیشنهاد را بپذیریم و کد به‌روزشده را در فایل مربوطه درج کنیم، یا با بستن پنل بدون اعمال تغییر، آن را رد نماییم.

شناسایی اشکال (Defect Detection)

Copilot کد را برای یافتن مشکلات تحلیل می‌کند و به‌صورت پیشگیرانه، پیشنهادهای بهبود ارائه می‌دهد، که بار کاری بررسی‌های دستی را کاهش می‌دهد. این قابلیت به تسریع جریان‌های کاری pull request و پشتیبانی از کنترل کیفیت بهتر در مراحل اولیه چرخه توسعه کمک می‌کند.

برای مثال، Copilot Autofix در GitHub به‌طور خودکار آسیب‌پذیری‌های امنیتی را مستقیما در pull requestها شناسایی و رفع می‌کند. با ادغام در GitHub Advanced Security، Copilot Autofix مشکلات رایج در مخازن مختلف را شناسایی کرده و زمان متوسط حل آن‌ها را کاهش می‌دهد.

تمرکز دانش تیمی

سازمان‌ها می‌توانند بهترین شیوه‌ها، مستندات و زمینه کد داخلی خود را در یک مرکز یکپارچه به نام Copilot Spaces جمع‌آوری کنند تا به‌عنوان مرجع هوش مصنوعی مورد استفاده قرار گیرد. در این حالت، Copilot می‌تواند پیشنهادهایی ارائه دهد که با استانداردها و معماری هر تیم مطابقت داشته باشد، نه صرفاً قطعه‌های کد عمومی و معمولی.

توسعه‌دهندگان از Copilot Spaces برای سازماندهی مستندات تیمی، تهیه پیش‌نویس نیازمندی‌ها و مدیریت سیاست‌ها به‌صورت بهینه‌تر استفاده می‌کنند، که نشان می‌دهد این قابلیت چگونه همکاری و انسجام را در جریان‌های کاری واقعی بهبود می‌بخشد.

قیمت‌گذاری GitHub Copilot

GitHub Copilot دارای سطوح رایگان و پرداختی است:

• رایگان: ۰ دلار در ماه؛ شامل ۲۰۰۰ تکمیل کد در ماه و ۵۰ درخواست agent mode یا چت در ماه.
• Pro (فردی): ۱۰ دلار در ماه یا ۱۰۰ دلار در سال (پرداخت سالانه)؛ شامل تکمیل کد نامحدود، دسترسی به مدل‌های پیشرفته هوش مصنوعی و افزایش سهمیه درخواست‌های پرمیوم.
• Pro+ (کاربران فردی با نیازهای پیشرفته): ۳۹ دلار در ماه یا ۳۹۰ دلار در سال (پرداخت سالانه)؛ شامل تمامی ویژگی‌های نسخه حرفه‌ای، به‌علاوه بیشترین سهمیه درخواست و دسترسی به مجموعه کامل مدل‌ها.
• Business (تیم‌ها/سازمان‌ها): ۱۹ دلار برای هر کاربر در ماه؛ طراحی شده برای تیم‌ها با مدیریت مجوزها، ابزارهای سیاست‌گذاری، تضمین مالکیت معنوی و سهمیه‌های بالاتر.
• Enterprise (نیازهای بزرگ یا سفارشی): ۳۹ دلار برای هر کاربر در ماه؛ شامل تمامی ویژگی‌های نسخه تجاری، به‌علاوه ادغام با GitHub.com، ۳.۳۳ برابر سهمیه درخواست پرمیوم بیشتر نسبت به نسخه تجاری، دسترسی به GitHub Spark و مدل‌هایی مانند Claude Opus 4.1.

Cursor چیست؟

Cursor یک ویرایشگر کد مبتنی بر هوش مصنوعی است که محیط آشنای IDEهای سنتی را با قابلیت‌های هوش مصنوعی ترکیب می‌کند. این ابزار توسط شرکت Anysphere در سال ۲۰۲۳ توسعه یافت و در اوت ۲۰۲۴ توجه زیادی را جلب کرد، زمانی که شرکت از جذب سرمایه ۶۰ میلیون دلاری در دور تأمین مالی سری A خبر داد.

Cursor با قابلیت درک زمینه پروژه شما طراحی شده است و می‌توان از آن برای نوشتن، ویرایش و بازآرایی کد از طریق دستورات زبان طبیعی استفاده کرد. توسعه‌دهندگان از Cursor برای خودکارسازی جریان‌های کاری ترمینال با دستورات زبان طبیعی بهره می‌برند. به‌عنوان مثال، می‌توانید به آن بگویید «تست‌های [service-X] را اجرا کن و گزارشی را تولید کن» و Cursor فرمان مربوطه را ایجاد و اجرا می‌کند (با امکان تایید اختیاری). این ویژگی Cursor را برای ساده‌سازی وظایف تکراری DevOps یا تست، مستقیما از محیط ویرایشگر مفید می‌سازد.

از زمان راه‌اندازی، Cursor قابلیت‌هایی را اضافه کرده است که شامل Background Agents، پشتیبانی از Jupyter Notebook و Memories پروژه و ویژگی‌های گفت‌وگوی تصویری (مانند نمودارهای Mermaid و جداول Markdown) می‌شود تا کدنویسی هم‌زمان با آگاهی از زمینه پروژه و به‌صورت تعاملی را بهبود بخشد.

ویژگی های Cursor

Cursor با خودکارسازی وظایف تکراری کدنویسی، درک کامل پایگاه کد و ارائه پیشنهادات هوشمند و مبتنی بر زمینه پروژه، به افزایش سرعت و دقت در فرآیند توسعه کمک می‌کند.

خودکارسازی وظایف با ایجنت

با استفاده از Cursor می توانید وظایف کامل توسعه را بر اساس دستورات زبان طبیعی واگذار کنید. ایجنت داخلی، کد را برنامه ریزی، ایجاد، تست و بازبینی می‌کند. از این قابلیت می‌توان برای تمرکز بیشتر روی معماری و کاهش نوشتن کد تکراری یا الگوهای پیش‌فرض استفاده کرد.

ما یک پرامپت برای ویرایش دادیم:“Rename the function generateCartTotal to calculateCartTotal across all files.”

Cursor به‌طور خودکار فضای کاری را جستجو کرد، همه ارجاع‌ها را به‌روزرسانی کرد و تفاوت‌های بصری تغییرات را نمایش داد. به‌وضوح مشخص بود کدام خطوط حذف شده (قرمز) و چه مواردی اضافه شده (سبز).

در پایان درخواست، Cursor دو آیکون نمایش داد: ✔ برای قبول و X برای رد ویرایش.

پس از بررسی، روی آیکون ✔ کلیک کردم و Cursor تغییر را اعمال کرد.

برنامه‌های آماده (One‑Click Apps) لیارا، می‌توان workflow توسعه را ساده‌تر کرد.

ویرایش چندفایلی با زبان طبیعی

می توانید از Cursor بخواهید تغییری را در چند فایل اعمال کند، مانند تغییر نام یک کلاس کد، به‌روزرسانی ارجاع‌های آن یا اجرای دستورات ترمینال به زبان ساده. با خودکارسازی ویرایش‌های چندفایلی، توسعه‌دهندگان می توانند انسجام کد را بدون انجام تغییرات دستی تکراری حفظ کنند.

ما از Cursor خواستیم یک تابع مشترک را در کل مخزن تغییر نام دهد.

Cursor هر فایل را اسکن کرد، نام تابع را به‌روزرسانی کرد، واردکردن‌ها (imports) را اصلاح کرد و ویرایش‌ها را در تمام فایل‌های تحت تاثیر در یک عملیات اعمال نمود. پس از تکمیل همه مراحل، بررسی کرد تا اطمینان حاصل شود تغییرات اعمال شده‌اند.

با Copilot، یک تابع مشترک را در یک مونوریپو به‌روزرسانی کردم و از @workspace خواستم تغییرات را در کل پروژه اعمال کند. Copilot کل مخزن را اسکن کرد، همه فایل‌های تحت تاثیر را شناسایی کرد و یک وصله کد (مجموعه‌ای از تغییرات کد که می‌تواند روی یک یا چند فایل اعمال شود، مشابه یک وصله Git) ایجاد نمود. پس از قبول تغییرات، Copilot کد را به‌روزرسانی کرد.

هنگام استفاده از Cursor نیازی به دستور خاص @workspace نبود. من به‌سادگی تغییر را به زبان ساده توضیح دادم. Cursor به‌طور خودکار کل پایگاه کد را جستجو کرد، هر فایل تحت تاثیر را نشان داد و تفاوت‌ها را به‌صورت کنار هم برای هر تغییر نمایش داد. می‌توانستم با یک کلیک ویرایش‌های فردی را قبول یا رد کنم و این کار بازآرایی گسترده را کنترل‌شده و بصری می‌کرد.

دسترسی به چندین مدل پیشرفته

می توانید با توجه به وظیفه و بودجه خود، از میان چندین مدل هوش مصنوعی پیشرفته از ارائه‌دهندگان مطرح انتخاب کنید. به‌طور پیش‌فرض، Cursor از یک مدل پایه همراه با برنامه شما و بدون هزینه اضافی استفاده می‌کند.

توجه داشته باشید که تغییر به مدل‌های پرمیوم ممکن است بر سرعت، عمق تحلیل و سهمیه مصرف هر درخواست تاثیر بگذارد. این انعطاف‌پذیری به شما کمک می کند تا عملکرد و کارایی را از نمونه‌های اولیه سریع تا توسعه در سطح تولید متعادل کنید.

تکمیل خودکار هوشمند

Cursor با پیش‌بینی بلوک‌های کامل کد از طریق پیشنهادهای تکمیل خودکار، اصطکاک در کدنویسی را کاهش می‌دهد. کاربران گزارش داده‌اند که تجربه کدنویسی روان‌تری نسبت به ابزارهای استاندارد خود دارند.

Cursor کل function را پیش بینی کرد، به جای اینکه کد را خط به خط suggest دهد.

به محض اینکه const total = را نوشتیم، Cursor کانتکست را درک کرد و ادامه کد را به صورت خودکار کامل کرد؛ از جمله iterate کردن روی لیست و محاسبه مجموع‌ها.

به محض اینکه Tab را زدیم (میانبر پذیرش مستقیم تکمیل کدهای AI در editor)، پیشنهاد بلافاصله اعمال شد.

درک عمیق کدبیس

این editor می‌تواند کل repository شما را به عنوان کانتکست تحلیل کند، شامل فایل‌ها، فولدرها و الگوهای نام‌گذاری، و بر اساس درکی که از فایل فعلی و پروژه به عنوان یک کل دارد، پیشنهادهایی ارائه دهد.

با داشتن کانتکست از نحوه اتصال بخش‌ها به یکدیگر، Cursor به شما کمک می کند تا کد را به صورت هوشمندانه generate و refactor کنید. این تجربه مشابه داشتن یک هم تیمی AI-aware است که می توانید مستقیما داخل editor از آن سوال بپرسید.

برای بهینه سازی عملکرد و کاهش مصرف token، می توانید در prompt خود به صورت @ به فایل‌ها یا دایرکتوری‌های مشخص reference بدهید تا Cursor روی بخش‌های مرتبط کدبیس تمرکز کند و پیشنهادهایی سریع تر و کارآمدتر ارائه دهد.

روندهای قابل سفارشی‌سازی

از Cursor Rules برای تعریف دستورالعمل‌های خاص پروژه استفاده کنید (سبک‌ها، الگوها، نام‌گذاری، linters) که مشخص می‌کنند Cursor چگونه کد را پیشنهاد دهد یا تغییر دهد. استفاده از آن‌ها به حفظ یکنواختی در تیم کمک می‌کند و باعث می‌شود editor با معماری و قراردادهای شما هماهنگ باشد.

این قوانین به عنوان فایل‌های پیکربندی عمل می‌کنند که AI را در نوشتن، قالب‌بندی و refactor هدایت می‌کنند و یکنواختی را در سراسر پروژه برقرار می‌کنند.

با استفاده از قالب‌های آماده (boilerplate templates) شروع کنید و آن‌ها را برای فریم‌ورک خود تطبیق دهید (مثلا React، Flask یا Node.js)، سپس قوانین را در یک فایل .cursor/rules ذخیره کنید تا هر پیشنهادی با معماری و استانداردهای تیم شما هماهنگ باشد. تولید دستور ترمینال از طریق prompt نیز امکان‌پذیر است.

می‌توانید کاری که می‌خواهید در ترمینال انجام دهید را توصیف کنید و Cursor دستور مورد نظر را ایجاد می‌کند. شما فرصت دارید قبل از اجرا آن را تأیید کنید یا همه دستورات ترمینال را به صورت خودکار اجرا کنید. این قابلیت، جریان‌های کاری shell را در حلقه AI/editor ادغام می‌کند و Cursor را برای کل چرخه توسعه کاربردی‌تر می‌سازد.

یکپارچگی سرور MCP

Cursor از سرورهای Model Context Protocol (MCP) پشتیبانی می‌کند که قابلیت‌های آن را فراتر از editor گسترش می‌دهند.

با اتصال به سرورهای MCP مرتبط، Cursor می‌تواند به ابزارهای زنده، APIها و داده‌های سیستم دسترسی پیدا کند تا وظایف توسعه مانند deploy کردن اپلیکیشن‌ها روی زیرساخت ابری لیارا، query کردن دیتابیس‌ها، بررسی سلامت سرور یا دریافت مستندات را مستقیما در کانتکست چت انجام دهد.

قیمت‌گذاری Cursor

Cursor یک پلن رایگان ارائه می‌دهد و چندین سطح اشتراک پولی برای افراد و تیم‌ها دارد:

• Hobby (رایگان): بدون هزینه ماهانه. شامل یک هفته دسترسی آزمایشی به قابلیت‌های Pro، تعداد محدودی درخواست Agent و تکمیل با Tab است.
• Pro: ماهانه ۲۰ دلار به ازای هر کاربر. محدودیت‌های بیشتری برای agents، تکمیل‌های نامحدود با Tab، ایجنت پس‌زمینه و پنجره‌های کانتکست بزرگ‌تر ارائه می‌دهد.
• Pro+: ماهانه ۶۰ دلار به ازای هر کاربر. بر پایه پلن Pro ساخته شده و دسترسی ۳ برابر میزان استفاده مجاز از مدل‌های OpenAI ,Claude و Gemini را ارائه می‌دهد.
• Ultra: ماهانه ۲۰۰ دلار به ازای هر کاربر. شامل ۲۰ برابر میزان استفاده پلن Pro و دسترسی اولویت‌دار به قابلیت‌های جدید است.
• Teams (Business): ماهانه ۴۰ دلار به ازای هر کاربر. مناسب سازمان‌ها؛ شامل تمام قابلیت‌های پلن Pro، به‌علاوه صورتحساب تیمی، تحلیل استفاده، کنترل‌های حریم خصوصی در سطح سازمان و دسترسی مبتنی بر نقش می‌باشد.
• Enterprise (پلن کسب‌وکار سفارشی): قیمت سفارشی. شامل تمام قابلیت‌های Teams، به‌علاوه استفاده اشتراکی، صورتحساب از طریق فاکتور یا رسید خرید، مدیریت seat با SCIM، کنترل‌های پیشرفته مدل و مدیریت، گزارش‌های ممیزی کد AI و پشتیبانی اولویت‌دار است.

چه زمانی از GitHub Copilot و چه زمانی از Cursor استفاده کنیم؟

GitHub Copilot و Cursor نیازهای کمی متفاوت را برطرف می‌کنند. Copilot برای تولید سریع کد در همان خط و یکپارچه‌سازی با GitHub مفید است، در حالی که Cursor در پروژه‌های بزرگ و multi-file projects که نیاز به کانتکست عمیق‌تر و انعطاف مدل دارند، عملکرد خوبی دارد. با این حال، انتخاب مناسب بستگی به پروژه، جریان کاری و موارد استفاده خاص شما دارد.

پیچیدگی جریان کاری و پروژه

GitHub Copilot گزینه بهتری برای توسعه‌دهندگانی است که سرعت، سادگی و یکپارچگی نزدیک با GitHub را ارزشمند می‌دانند.

این ابزار در انجام وظایف سریع و مخصوص هر فایل مانند تکمیل کد در همان خط، اصلاح سینتکس و پیشنهادات مبتنی بر کانتکست در IDEهای شناخته‌شده مانند Visual Studio Code یا JetBrains بسیار خوب عمل می‌کند. برای توسعه‌دهندگانی که به طور گسترده با repositoryهای GitHub، و pull requestها یا جریان‌های کاری CI/CD کار می‌کنند، Copilot مثل یک هم‌تیمی آشنا داخل IDE به نظر می‌رسد.

Cursor برای توسعه‌دهندگانی که پروژه‌های بزرگ را مدیریت می‌کنند یا به کنترل بیشتری روی رفتار AI نیاز دارند، برجسته است. این ابزار فراتر از پیشنهادات ساده کد عمل می‌کند و با دسترسی به کانتکست کل پروژه، انجام ویرایش‌های چندفایلی و ارائه دسترسی به مدل‌های مختلف AI، از جمله GPT-5 , Claude 4.5 Sonnet , Gemini 2.5 Pro و Grok Code، امکانات گسترده‌ای فراهم می‌کند.

رابط مکالمه‌ای Cursor امکان همکاری چندمرحله‌ای و context-aware را در فایل‌های مختلف فراهم می‌کند، که آن را برای توسعه‌دهندگانی که سیستم‌های پیچیده می‌سازند مناسب می‌سازد.

منحنی یادگیری

استفاده از GitHub Copilot آسان است زیرا با IDEهای شناخته‌شده یکپارچه می‌شود. نصب و پیشنهادات اولیه نیاز به تنظیمات کمی دارند و کاربران می‌توانند در عرض چند دقیقه اولین تکمیل‌های کد را تولید کنند.

با این حال، برای تسلط بر Copilot به گونه‌ای که بتواند به طور قابل اعتماد ارزش ایجاد کند (و تبدیل به عامل مزاحمت نشود)، تلاش بیشتری لازم است. توسعه‌دهندگان باید پیشنهادات را با دقت بررسی کنند و این موضوع را مدنظر داشته باشند که ادغام کارآمد ابزار در جریان کاری، زمان‌بر است.

با اینکه Cursor بر پایه یک editor آشنا ساخته شده است (زیرا رابطی شبیه VS Code دارد)، ممکن است منحنی یادگیری آن تندتر باشد. بسیاری از کاربران در استفاده فوری از رابط کاربری احساس راحتی می‌کنند، اما قابلیت‌های پیشرفته مانند refactor در سطح کل پروژه، انتخاب مدل و خودکارسازی به سبک agent نیاز به بررسی و تمرین بیشتری برای استفاده کامل دارند.

برای توسعه‌دهندگانی که آماده سرمایه‌گذاری این زمان هستند، Cursor می‌تواند بازده بالاتری داشته باشد؛ با این حال، برای کسانی که به دنبال قابلیت تکمیل خودکار ساده هستند، پیچیدگی اضافی ممکن است بهره‌وری را کاهش دهد.

اگر هدف شما پذیرش سریع با حداقل اصطکاک است، GitHub Copilot گزینه بهتری است. روند راه‌اندازی سبک آن برای توسعه‌دهندگانی مناسب است که می‌خواهند جریان کاری خود را بدون اختلالات عمده بهبود دهند. اما اگر با کدبیس‌های بزرگ و وابسته به هم سروکار دارید، نیاز به هماهنگی ویرایش‌های چندفایلی دارید یا مشتاق هستید برنامه‌نویسی مشترک با AI را به کار بگیرید، Cursor گزینه قوی‌تری است؛ به شرطی که آماده اختصاص زمان بیشتر برای یادگیری باشید.

حریم خصوصی

GitHub Copilot تابع سیاست‌های کلی حریم خصوصی GitHub, Inc. است، که شامل پردازش promptها و کد توسط سرورهای GitHub می‌شود. GitHub اعلام کرده است که قطعات کد در پلن‌های تجاری و سازمانی برای آموزش مدل‌های AI آن استفاده نمی‌شوند.

برای کاربران فردی، هنوز ابهاماتی وجود دارد: اگرچه GitHub ادعا می‌کند که به‌صورت پیش‌فرض از کد کاربران فردی برای آموزش استفاده نمی‌کند، کاربران می‌توانند با انتخاب خود اجازه این کار را بدهند. پژوهشگران امنیتی هشدار داده‌اند که اطلاعات خصوصی یا حساس (مانند API keyها) ممکن است در پیشنهادات سایر کاربران ظاهر شود، مگر اینکه پیکربندی و پاکیزگی promptها به‌طور دقیق مدیریت شود.

Cursor دارای ویژگی Privacy Mode است که هنگام فعال‌سازی، حفظ هیچ داده‌ای را تضمین می‌کند. به عبارت دیگر، هیچ‌یک از کدها یا promptهای شما ذخیره یا برای آموزش مدل استفاده نمی‌شوند. Cursor اعلام کرده است که ایندکس‌گذاری فایل‌ها به‌صورت محلی انجام می‌شود تا زمانی که شما یک query آغاز کنید، و در صورتی که از پلن تیمی استفاده کنید، Privacy Mode به‌صورت پیش‌فرض فعال است.

توجه داشته باشید که بحث‌های جامعه کاربری سوالاتی را درباره میزان پایبندی این تضمین در تمام پلن‌ها مطرح می‌کنند و اینکه آیا telemetry (جمع‌آوری و ارسال خودکار داده‌ها از سیستم کاربر به ارائه‌دهنده خدمات) هنوز هنگام غیرفعال بودن Privacy Mode جمع‌آوری می‌شود یا خیر.

با اینکه هر دو ابزار محافظت‌های حریم خصوصی ارائه می‌دهند، سیاست‌های استفاده و آموزش داده GitHub Copilot برای کاربران فردی شفافیت کمتری دارد و ممکن است نیاز به پیکربندی دقیق‌تری داشته باشد. Cursor کنترل‌های مشخص‌تری برای کاربران در زمینه حفظ داده‌ها از طریق Privacy Mode ارائه می‌دهد، اما حتما بررسی کنید که این کنترل‌ها در پلن و مورد استفاده خاص شما چگونه اعمال می‌شوند.

سوالات متداول

تفاوت اصلی بین GitHub Copilot و Cursor چیست؟

GitHub Copilot در تکمیل سریع کد در همان خط، یکپارچگی نزدیک با GitHub و IDE و ارائه فوری پیشنهادات برای وظایف معمول کدنویسی برتری دارد. این ابزار به‌خصوص برای فایل‌های منفرد و پروژه‌های کوچک یا prototyping مناسب است.

در مقابل، Cursor بر درک کامل از کل پروژه، ویرایش‌های چندفایلی و کنترل بیشتر روی انتخاب مدل تمرکز دارد. این ویژگی‌ها Cursor را برای refactorهای پیچیده، workflowهای تیمی و پروژه‌های بزرگ‌تر و چند ماژوله ایده‌آل می‌کند.

از نظر امنیت و حریم خصوصی، Cursor گزینه امن‌تری برای پروژه‌های حساس و enterprise است، در حالی که Copilot ممکن است گاهی کد دارای محدودیت license یا اطلاعات عمومی ارائه دهد.
بنابراین Copilot برای توسعه سریع و تک‌فایلی، و Cursor برای پروژه‌های بزرگ، چند فایل و همکاری تیمی بهتر است.

GitHub Copilot و Cursor چه تفاوت‌های معماری و الگوریتمی دارند؟

GitHub Copilot بر پایه مدل‌های بزرگ زبان OpenAI Codex طراحی شده و بیشتر تمرکز آن روی تکمیل کد و پیشنهاد خطوط کد بر اساس کانتکست موجود در IDE است. این مدل به صورت pre-trained و fine-tuned روی میلیون‌ها ریپازیتوری GitHub است.

در مقابل Cursor با معماری‌های مولتی‌مدال و تکنیک‌های context-aware عمل می‌کند؛ به طوری که قادر است بلوک‌های کد، مستندات و حتی تغییرات pull request را درک و پیشنهاد دهد.

تفاوت اصلی در سرعت، دقت پیشنهادات و توانایی فهم ساختار پروژه است. Copilot بیشتر یک «همکار کدنویسی» خطی است، در حالی که Cursor می‌تواند تغییرات و refactorهای پیچیده‌تر را پیش‌بینی کند.

از منظر امنیت، Copilot به دلیل آموزش روی کدهای عمومی، ممکن است پیشنهادهایی بدهد که شامل license یا copyright باشد، در حالی که Cursor با استفاده از الگوریتم‌های internal review و safety filter سعی می‌کند ریسک‌های قانونی را کاهش دهد.

چگونه می‌توان کارایی Copilot و Cursor را در پروژه‌های بزرگ ارزیابی کرد؟

کارایی AI coding assistant را می‌توان با معیارهایی مانند accuracy (درستی پیشنهاد کد)، latency (زمان ارائه پیشنهاد)، relevancy (تناسب پیشنهاد با context)، و impact on developer productivity (تاثیر بر سرعت و کیفیت کدنویسی) سنجید.

مطالعات موردی نشان می‌دهد که در پروژه‌های بزرگ با چندین ماژول و dependency، Cursor به دلیل درک بهتر از context کلی پروژه و قابلیت آنالیز pull requestها، نرخ خطای کمتری دارد.

Copilot در کدهای کوتاه یا single-file سریع‌تر عمل می‌کند و بیشتر برای استارت سریع پروژه یا prototyping مناسب است. می‌توان با benchmarkهای اختصاصی و مقایسه real-time در IDE، میزان time-saving و reduction in boilerplate code را محاسبه کرد تا معیارهای کمی و کیفی دقیق برای ارزیابی به دست آورد.

کدام ابزار کدنویسی AI بهتر با VS Code یکپارچه می‌شود؟

GitHub Copilot گزینه بهتری است؛ چون با VS Code و IDEهای بزرگ یکپارچه شده، پیشنهادات کد فوری ارائه می‌دهد و تجربه کاربری روانی دارد.
Cursor افزونه VS Code دارد، اما یکپارچگی و عملکرد سریع آن نسبت به Copilot محدودتر است.

دقت تولید کد GitHub Copilot نسبت به Cursor چقدر است؟

در مقایسه‌های حرفه‌ای نشان داده شده که دقت کد تولیدی در Copilot و Cursor بسته به نوع وظیفه متفاوت است: برای تکمیل کدهای روزمره و وظایف معمول، Copilot معمولا دقت بالایی دارد و پیشنهادات قابل قبول زیادی ارائه می‌دهد، ولی در وظایف پیچیده‌تر یا ویرایش‌های چندفایلی، Cursor به دلیل درک بهتر از کل پروژه دقت بالاتری ارائه می‌کند.

در برخی تست‌ها، Cursor در پیشنهادات چند خطی و ساختارهای پروژه‌محور نرخ قبول کد بالاتری نسبت به Copilot داشته است. Copilot در پیشنهادات سریع و تک‌خطی دقت خوبی دارد، اما در ویرایش‌های بزرگ‌تر ممکن است نیاز به تصحیح بیشتری داشته باشد.

درنتیجه Copilot برای وظایف معمول و تک‌فایلی دقت خوبی دارد، اما Cursor در کدهای با زمینه پروژه‌محور و ویرایش‌های پیچیده معمولا دقیق‌تر عمل می‌کند.

کدام ویرایشگر AI برای همکاری تیمی بهتر است؟

اگر تیم شما به طور نزدیک با GitHub یکپارچه شده است (pull requestها، بازبینی کد، repositoryهای مشترک)، از این منظر Copilot برتری دارد. اما اگر تیم شما روی کدبیس‌های بزرگ و وابسته به هم کار می‌کند و نیاز به جریان‌های کاری AI در سطح پروژه و انعطاف مدل قوی دارد، Cursor ممکن است گزینه مناسب‌تری باشد.