GitHub Copilot vs Cursor، کدام در سال 2026 بهتر است؟

پیش از ظهور دستیارهای کدنویسی مبتنی بر هوش مصنوعی، بهترین ابزارهای یک توسعه‌دهنده برای کدنویسی و دیباگ، مجموعه‌ای از تب‌های مرورگر بود که با آموزش‌های برنامه‌نویسی و پست‌های Stack Overflow پر شده بودند. امروزه اما همان توسعه‌ دهنده به‌سادگی به یک همکار هوشمند مبتنی بر AI در داخل ویرایشگر کد خود دسترسی دارد؛ همکاری که آماده است به سؤالات پاسخ دهد، توابع بنویسد و حتی کل پروژه‌ها را به‌صورت بلادرنگ ری‌فکتور (Refactor) کند.

بر اساس یک نظرسنجی منتشرشده توسط Pragmatic Engineer در سال ۲۰۲۵، حدود ۸۵٪ از پاسخ‌ دهندگان اعلام کرده‌اند که حداقل از یک ابزار مبتنی بر هوش مصنوعی در گردش‌کار (Workflow) خود استفاده می‌کنند. ابزارهای موسوم به وایب کدینگ (Vibe Coding) مانند GitHub Copilot و Cursor تعریف تازه‌ای از مفهوم “Pair Programming” ارائه می‌دهند. با داغ‌تر شدن رقابت میان این ابزارها در سال ۲۰۲۵، پرسش اصلی دیگر این نیست که کدام‌یک بهترین قابلیت تکمیل خودکار (Autocomplete) را ارائه می‌دهد؛ بلکه این است که کدام ابزار واقعا نحوه فکر کردن، خلق کردن و انتشار نرم‌افزار توسط توسعه‌ دهندگان را بهبود می‌دهد.

آنچه در ادامه می‌خوانید:

• GitHub Copilot چیست؟
• ویژگی‌های GitHub Copilot
• پلن‌های GitHub Copilot
• Cursor چیست؟
• ویژگی‌های Cursor
• پلن‌های Cursor
• چه زمانی از GitHub Copilot استفاده کنیم و چه زمانی از Cursor
• سؤالات متداول

نکته کلیدی:

ویرایشگرهای مبتنی بر هوش مصنوعی در حال تحول از دستیار به همکار هوشمند هستند و به توسعه‌ دهندگان این امکان را می‌دهند که فراتر از پیشنهادات ساده حرکت کنند و کدنویسی هوشمند و آگاه به زمینه (Context-Aware) انجام دهند که کل پروژه به‌عنوان زمینه‌ی کاری آن در نظر گرفته می‌شود.

GitHub Copilot سریع است و ادغام خوبی با اکوسیستم دارد، بنابراین برای انجام وظایف سریع و گردش‌کارهای متمرکز بر GitHub مناسب است.
Cursor کنترل جامع‌تری ارائه می‌دهد و از طریق زمینه کل پروژه، ویرایش چندفایلی و انعطاف‌پذیری مدل‌ها توسعه‌دهندگان را توانمند می‌سازد.

انتخاب ایده‌آل بستگی به گردش‌کار و اهداف توسعه شما دارد:

• Copilot برای توسعه‌دهندگانی که به دنبال افزایش بهره‌وری هستند مناسب است،
• Cursor برای کسانی که با کدبیس‌های پیچیده کار می‌کنند مفید است.

GitHub Copilot چیست؟

GitHub Copilot یک دستیار کدنویسی مبتنی بر هوش مصنوعی است که به‌طور مستقیم در محیط توسعه شما ادغام می‌شود و به شما کمک می‌کند کد خود را کارآمدتر و با تلاش دستی کمتر بنویسید. این ابزار قادر است پیشنهادات کد ارائه دهد، در قالب مکالمه به شما کمک کند و از طریق چندین IDE و حالت تعامل از شما پشتیبانی کند. هدف اصلی آن کاهش کارهای تکراری است تا توسعه‌ دهندگان بتوانند بر حل مسائل واقعی تمرکز کنند.

GitHub Copilot در سال ۲۰۲۱ از طریق همکاری بین GitHub و OpenAI راه‌اندازی شد. این ابزار در ابتدا بر پایه مدل Codex اوپن‌ای‌آی ساخته شد و اکنون از چندین مدل پیشرفته مانند Claude 3 Sonnet و Gemini 2.5 Pro نیز پشتیبانی می‌کند. در سال ۲۰۲۵، GitHub ویژگی‌های جدیدی معرفی کرد که شامل Agent Mode و پیشنهادهای ویرایش بعدی (Next Edit Suggestions) می‌شوند و توانایی Copilot را در درک زمینه کل پروژه و خودکارسازی تغییرات کد گسترش می‌دهند.

ویژگی‌های GitHub Copilot

GitHub Copilot دارای قابلیت‌هایی است که شامل کدنویسی خودکار، دیباگ هوشمند و آگاهی از کل پروژه می‌شوند و به توسعه‌دهندگان این امکان را می‌دهند که در سراسر گردش‌کار خود کد بنویسند، بررسی کنند و بهینه‌سازی کنند به شکلی مؤثرتر.

اجرای خودکار وظایف

می‌توانید وظایف یا مسائل توسعه‌ای را به Copilot واگذار کنید، تا آن برنامه‌ریزی، پیاده‌سازی، تست و بهبود تغییرات را به‌صورت خودکار و به نمایندگی از شما انجام دهد.

ویدیوی YouTube با عنوان “Get Started with GitHub Copilot in VS Code (2025)” یک مرور کلی از GitHub Copilot و نحوه استفاده از ویژگی‌های آن در VS Code ارائه می‌دهد. این آموزش توسط رینالد آدولف (Reynald Adolphe) ارائه شده و شامل لینک‌هایی در توضیحات برای مستندات رسمی و منابع مفید برای شروع کار است.

به‌عنوان مثال، اگر یک مسئله در backlog داشته باشید که مربوط به ری‌فکتور (Refactor) نقاط انتهایی API قدیمی برای استفاده از یک ResponseWrapper جدید باشد، می‌توانید آن مسئله را در GitHub به Copilot واگذار کنید یا در VS Code آن را فعال کنید. سپس، عامل کدنویسی Copilot یا Agent Mode فایل‌های مرتبط را تحلیل می‌کند، تغییرات پیشنهادی ارائه می‌دهد، چندین نقطه انتهایی را به‌روزرسانی می‌کند، تست‌ها را اجرا می‌کند و یک Pull Request با تغییرات خود باز می‌کند.

Copilot مستقیماً در ویرایشگرهای محبوب مانند VS Code، Visual Studio، IDEهای JetBrains و Neovim کار می‌کند.
نیازی نیست توسعه‌دهندگان ابزار یا زمینه کاری خود را تغییر دهند، زیرا این دستیار هوش مصنوعی در همان محیطی که کد می‌نویسند و نگهداری می‌کنند فعال است.

آگاهی متقابل بین پروژه‌ها

وقتی شما بخشی از کدبیس خود را به‌روزرسانی می‌کنید، Copilot می‌تواند بخش‌های مرتبط که نیاز به تغییر دارند را شناسایی کند. این ویژگی یکپارچگی پروژه را تضمین کرده و دستیارهای کدنویسی مبتنی بر هوش مصنوعی را به‌مراتب کارآمدتر از گردش‌کارهای سنتی و دستی می‌کند.

به‌عنوان مثال، وقتی من یک تابع مشترک (calculateTotal) در یک مخزن یکپارچه (monolithic repository) تغییر دادم، از Copilot خواستم که تغییرات جدید را در تمام برنامه به‌روزرسانی کند:

Copilot کل ریپازیتوری را اسکن کرد، مکان‌هایی که تابع استفاده شده بود را شناسایی کرد و یک patch کد به‌روز ایجاد نمود.

برای ارجاعات متعدد در فایل‌های مختلف، Copilot پیشنهادات ویرایشی را به‌صورت یک‌جا ارائه می‌دهد.
می‌توانید پیشنهاد را با کلیک روی آیکون “Apply in Editor” (مثلا «Apply to packages/core/src/index.ts») قبول کنید تا کد به‌روزشده در فایل مربوطه درج شود، یا با بستن پنل بدون اعمال تغییر، پیشنهاد را رد کنید.

شناسایی نقص‌ها (Defect Detection)

Copilot کد را برای مشکلات احتمالی تحلیل کرده و به‌صورت پیشگیرانه پیشنهادات بهبود ارائه می‌دهد، که بار بررسی‌های دستی را کاهش می‌دهد. این ویژگی به شتاب‌دهی به جریان کار Pull Request و کنترل کیفیت بهتر در مراحل ابتدایی چرخه توسعه کمک می‌کند.

به‌عنوان مثال، Copilot Autofix در GitHub به‌صورت خودکار آسیب‌پذیری‌های امنیتی را شناسایی و مستقیما در Pull Requestها اصلاح می‌کند. این ابزار که با GitHub Advanced Security یکپارچه شده، مشکلات رایج را در مخازن شناسایی کرده و میانگین زمان رفع 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 برای استفاده هوش مصنوعی جمع‌آوری کنند.
سپس Copilot می‌تواند پیشنهاداتی متناسب با استانداردها و معماری هر تیم ارائه دهد، به جای اینکه صرفا قطعه کدهای عمومی و کلی پیشنهاد کند.

توسعه‌دهندگان از Copilot Spaces برای سازمان‌دهی مستندات تیم، تدوین نیازمندی‌ها و مدیریت سیاست‌ها به‌صورت مؤثرتر استفاده می‌کنند، که نشان می‌دهد این قابلیت چگونه همکاری و یکپارچگی را در گردش‌کارهای واقعی بهبود می‌بخشد.

پلن‌های GitHub Copilot

نسخه رایگان با محدودیت‌های پایه، پلن Pro برای تکمیل کد نامحدود و امکانات بهتر، پلن Pro+ برای حرفه‌ای‌ها با بیشترین سهمیه و مدل‌های کامل‌تر، و پلن‌های Business/Enterprise برای تیم‌ها و شرکت‌ها با ابزارهای مدیریتی و ظرفیت بالاتر. هر چی از Free به سمت Enterprise می‌رود، امکانات و سهمیه‌ها افزایش پیدا می‌کند.

Cursor چیست؟

Cursor یک ویرایشگر کدنویسی مبتنی بر هوش مصنوعی است که محیط آشنا و سنتی IDEها را با قابلیت‌های هوش مصنوعی ترکیب می‌کند. این ابزار توسط Anysphere در سال ۲۰۲۳ توسعه یافت و در اوت ۲۰۲۴ با اعلام جذب ۶۰ میلیون دلار سرمایه توجه زیادی را جلب کرد.

Cursor برای درک پروژه شما طراحی شده است و می‌توان از آن برای نوشتن، ویرایش و بازسازی (Refactor) کد با استفاده از دستورات زبان طبیعی استفاده کرد. توسعه‌دهندگان از Cursor برای خودکارسازی جریان‌های کاری ترمینال با دستورات زبان طبیعی بهره می‌برند؛ برای مثال، می‌توانید به آن بگویید:

“تست‌های [service-X] را اجرا کن و گزارش پوشش (coverage) تولید کن”

و Cursor دستور متناظر را ایجاد و اجرا می‌کند (با تأیید اختیاری). این ویژگی برای ساده‌سازی کارهای تکراری DevOps یا تست مستقیما از داخل ویرایشگر بسیار مفید است.

از زمان عرضه، Cursor ویژگی‌های جدیدی اضافه کرده است که شامل:

• Background Agents
• پشتیبانی از Jupyter Notebook
• حافظه پروژه (Project Memories)
• ویژگی‌های چت بصری مانند نمودارها و جدول‌ها

که همگی به افزایش کدنویسی مشارکتی و Context-Aware کمک می‌کنند.

ویژگی‌های Cursor

Cursor با خودکارسازی وظایف تکراری کدنویسی، درک کامل کدبیس و ارائه پیشنهادات هوشمند و Context-Aware، روند توسعه را سریع‌تر و دقیق‌تر می‌کند.

خودکارسازی وظایف با Agent

با استفاده از Cursor می‌توانید وظایف کامل توسعه را با دستورات زبان طبیعی به آن واگذار کنید. Agent داخلی وظایف را برنامه‌ریزی، ایجاد، تست و بازبینی می‌کند. این قابلیت به شما اجازه می‌دهد تا تمرکز بیشتری روی معماری پروژه داشته باشید و کمتر زمان صرف نوشتن کدهایی با منطق تکراری کنید.

برای مثال اگر یک پرامپت برای ویرایش بدهیم: تغییر نام تابع generateCartTotal به calculateCartTotal در تمام فایل‌ها.

Cursor به‌صورت خودکار workspace را جستجو کرد، همه ارجاعات را به‌روز نمود و تغییرات را به‌ صورت بصری نمایش داد.
به‌وضوح می‌توانستید ببینید کدام خطوط حذف شده‌اند (به رنگ قرمز) و چه خطوطی اضافه شده‌اند (به رنگ سبز).

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

پس از بررسی، می‌توانید روی آیکون ✔ کلیک کنید تا Cursor تغییر را اعمال کند.

ویرایش چندفایلی با زبان طبیعی

می‌توانید از Cursor بخواهید تغییری را در چندین فایل اعمال کند، مانند تغییر نام یک کلاس کد، به‌روزرسانی ارجاعات آن، یا اجرای دستورات ترمینال با زبان ساده و طبیعی. با خودکارسازی ویرایش‌های چندفایلی، توسعه‌دهندگان می‌توانند یکپارچگی کد را حفظ کنند بدون انجام تغییرات تکراری به‌صورت دستی.

برای مثال از Cursor خواستیم یک تابع مشترک را در کل ریپازیتوری تغییر نام دهد.

Cursor تمام فایل‌ها را اسکن کرد، نام تابع را به‌روزرسانی نمود، ایمپورت‌ها را اصلاح کرد و ویرایش‌ها را در تمام فایل‌های تحت تأثیر تنها با یک اقدام اعمال کرد.
پس از اتمام همه مراحل، Cursor پیگیری کرد تا تأیید کند که تغییرات به‌درستی اعمال شده‌اند.

با Copilot، یک تابع مشترک را در یک monorepo به‌روزرسانی کردیم و از @workspace خواستیم که تغییرات را در کل پروژه اعمال کند.
Copilot کل مخزن را اسکن کرد، تمام فایل‌های تحت تأثیر را شناسایی نمود و یک patch ایجاد کرد (مجموعه‌ای از تغییرات کد که می‌توان آن‌ها را روی یک یا چند فایل اعمال کرد، مشابه یک Git patch.
پس از قبول تغییرات، Copilot کد را به‌روزرسانی کرد.

اما هنگام استفاده از Cursor، نیازی به دستور خاصی مانند @workspace نبود.
تنها تغییر موردنظر را با زبان ساده و طبیعی (انگلیسی) توضیح دادیم.
Cursor به‌صورت خودکار کل کدبیس را جستجو کرد، همه فایل‌های تحت تأثیر را نمایش داد و تغییرات را به‌صورت مقایسه‌ای کنار هم (side-by-side diff) نشان داد.
می‌توانستیم ویرایش‌های هر فایل را با یک کلیک قبول یا رد کنیم، که باعث می‌شود بازسازی کد کنترل‌شده‌تر و بصری‌تر باشد.

دسترسی به چندین مدل پیشرفته

می‌توانید با انتخاب خود از میان چندین مدل هوش مصنوعی پیشرفته از ارائه‌دهندگان معتبر کار کنید، بسته به نوع وظیفه و بودجه شما. به‌طور پیش‌فرض، Cursor از مدل پایه موجود در پلن شما بدون هزینه اضافی استفاده می‌کند. توجه داشته باشید که سوئیچ به مدل‌های پرمیوم ممکن است روی سرعت، عمق پردازش و سهمیه استفاده هر درخواست تأثیر بگذارد. این انعطاف‌ پذیری به شما کمک می‌کند عملکرد و کارایی را از نمونه‌سازی سریع تا توسعه سطح تولید متعادل کنید.

تکمیل خودکار هوشمند

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

به‌عنوان مثال، Cursor کل یک تابع را پیش‌بینی می‌کند به جای اینکه خط به خط کد پیشنهاد دهد.

به محض اینکه تایپ کردیم const total = کانتکست را درک کرد و بقیه کد را به‌صورت خودکار تکمیل نمود، شامل حلقه زدن روی لیست و محاسبه جمع مقادیر.

به محض اینکه کلید Tab را فشار دادیم (میانبر برای قبول پیشنهادهای تکمیل خودکار AI و درج مستقیم آن در ویرایشگر)، پیشنهاد فورا اعمال شد.

درک عمیق کدبیس

این ویرایشگر قادر است کل مخزن شما را به‌عنوان زمینه کاری (Context) تحلیل کند. شامل فایل‌ها، پوشه‌ها و الگوهای نام‌گذاری و پیشنهاداتی ارائه دهد که بر اساس درک هم فایل جاری و هم کل پروژه هستند.
با داشتن زمینه از نحوه اتصال بخش‌ها، Cursor به شما کمک می‌کند کد را به‌صورت هوشمندانه ایجاد و بازسازی (Refactor) کنید. این تجربه مشابه داشتن یک همکار هوش مصنوعی آگاه به کد است که می‌توانید مستقیما در ویرایشگر با آن تعامل کنید.

گردش‌کارهای قابل شخصی‌سازی (Customizable Workflows)

Cursor Rules به شما امکان می‌دهد دستورات خاص پروژه (سبک‌ها، الگوها، نام‌گذاری، linters و غیره) را تعریف کنید تا نحوه پیشنهاد یا تغییر کد توسط Cursor را هدایت کنند. استفاده از این قوانین به حفظ یکپارچگی تیمی و هم‌راستا کردن ویرایشگر با معماری و استانداردهای شما کمک می‌کند.

این قوانین مانند فایل‌های پیکربندی عمل می‌کنند که AI را در نوشتن، فرمت‌دهی و بازسازی کد هدایت کرده و یکپارچگی پروژه را تضمین می‌کنند. می‌توانید با قالب‌های boilerplate شروع کرده و آن‌ها را برای فریم‌ورک خود (مثلا React، Flask یا Node.js) تطبیق دهید، سپس قوانین را در فایل .cursor/rules ذخیره کنید تا هر پیشنهاد با معماری و استانداردهای تیم شما هم‌راستا باشد.

می‌توانید آنچه می‌خواهید در ترمینال انجام شود را توصیف کنید، و Cursor دستور متناظر را ایجاد می‌کند. قبل از اجرای دستور فرصت تأیید خواهید داشت یا می‌توانید تمام دستورات ترمینال را به‌صورت خودکار اجرا کنید. این ویژگی جریان‌های کاری shell را در لوپ AI/editor ویرایشگر یکپارچه می‌کند و Cursor را برای کل چرخه توسعه کاربردی‌تر می‌سازد.

یکپارچه‌سازی با سرور MCP

Cursor از سرورهای Model Context Protocol – MCP پشتیبانی می‌کند، که قابلیت‌های آن را فراتر از ویرایشگر گسترش می‌دهند. با اتصال به سرورهای MCP مرتبط، Cursor می‌تواند به ابزارهای زنده، APIها و داده‌های سیستمی دسترسی پیدا کند تا وظایف توسعه مانند استقرار برنامه‌ها، پرس‌وجوی پایگاه داده، بررسی سلامت سرور یا دریافت مستندات را مستقیما در زمینه چت شما انجام دهد.

پلن‌های Cursor

Cursor دارای چندین پلن متنوع است: یک نسخه رایگان برای کاربران مبتدی، پلن‌های Pro و Pro+ برای افراد با دسترسی به امکانات پیشرفته و مدل‌های AI، پلن Ultra برای کاربران حرفه‌ای با بیشترین ظرفیت و اولویت در استفاده از ویژگی‌ها، و پلن‌های Teams و Enterprise برای سازمان‌ها با امکانات مدیریتی، تحلیل عملکرد و دسترسی‌های سفارشی. به‌طور کلی، امکانات و سهمیه‌ها از نسخه رایگان تا Enterprise به‌صورت تدریجی افزایش می‌یابد.

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

GitHub Copilot و Cursor هرکدام برای نیازهای متفاوتی طراحی شده‌اند. Copilot برای تولید سریع کد در همان خط و ادغام نزدیک با GitHub مناسب است، در حالی که Cursor برای پروژه‌های بزرگ با چندین فایل و نیاز به درک عمیق‌تر از زمینه و انعطاف‌پذیری مدل عملکرد بهتری دارد.

از نظر جریان کاری و پیچیدگی پروژه، Copilot گزینه بهتری برای توسعه‌دهندگانی است که سرعت، سادگی و ادغام مستقیم با GitHub برایشان اهمیت دارد. این ابزار در انجام وظایف سریع در فایل‌های مشخص، تکمیل کد، اصلاح سینتکس و پیشنهادهای زمینه‌ای در محیط‌های آشنا مانند Visual Studio Code یا JetBrains بسیار کارآمد است و برای کاربرانی که به‌طور مداوم با ریپازیتوری GitHub، Pull Requestها یا جریان‌های CI/CD کار می‌کنند، تجربه‌ای مشابه یک افزونه بومی ارائه می‌دهد.

Cursor برای توسعه‌دهندگانی که پروژه‌های بزرگ مدیریت می‌کنند یا نیاز به کنترل بیشتر روی رفتار هوش مصنوعی دارند، برجسته است.
این ابزار فراتر از پیشنهادات ساده کد عمل می‌کند و با دسترسی به زمینه کل پروژه، انجام ویرایش‌های چندفایلی و ارائه دسترسی به مدل‌های مختلف AI مانند GPT-5، Claude 4.5 Sonnet، Gemini 2.5 Pro و Grok Code، قابلیت‌های پیشرفته‌ای ارائه می‌دهد.
رابط مکالمه‌ای Cursor امکان همکاری چند مرحله‌ای و آگاه به کانتکست (Context-Aware) بین فایل‌ها را فراهم می‌کند، که آن را برای توسعه‌ دهندگانی که سیستم‌های پیچیده می‌سازند، مناسب می‌سازد.

میزان دشواری یادگیری

GitHub Copilot شروع آسانی دارد زیرا با IDEهای آشنا ادغام می‌شود. نصب و دریافت پیشنهادات اولیه نیازمند راه‌اندازی حداقلی است و کاربران می‌توانند در عرض چند دقیقه تکمیل‌های کد اولیه را تولید کنند. با این حال، تسلط بر Copilot برای ایجاد ارزش واقعی (به جای اینکه حواس‌پرتی ایجاد کند) نیازمند تلاش بیشتری است. توسعه‌دهندگان باید پیشنهادات را با دقت بررسی کنند و ادغام مؤثر این ابزار در گردش‌کار زمان می‌برد.

با اینکه Copilot بر پایه یک ویرایشگر آشنا ساخته شده است (رابطی مشابه VS Code)، Cursor ممکن است منحنی یادگیری تندتری داشته باشد. بسیاری از کاربران بلافاصله با رابط کاربری راحت هستند، اما ویژگی‌های پیشرفته مانند بازسازی کل پروژه (project-wide refactoring)، انتخاب مدل‌ها و خودکارسازی به سبک Agent نیازمند کاوش بیشتر و نظم برای استفاده کامل هستند. برای توسعه‌دهندگانی که مایل به سرمایه‌گذاری زمان هستند، Cursor بازده بالاتری ارائه می‌دهد؛ اما برای کسی که تنها به دنبال قابلیت تکمیل خودکار ساده است، پیچیدگی اضافی ممکن است بهره‌وری را کاهش دهد.

اگر هدف شما پذیرش سریع با حداقل اصطکاک است، GitHub Copilot گزینه بهتری است. راه‌اندازی سبک آن برای توسعه‌ دهندگانی مناسب است که می‌خواهند گردش‌کار خود را بدون اختلال زیاد بهبود دهند. اما اگر با کدبیس‌های بزرگ و وابسته به هم کار می‌کنید، نیاز به هماهنگی و ویرایش چندفایلی دارید یا مایل به استفاده از Pair Programming مبتنی بر AI هستید، Cursor گزینه قدرتمندتری است به شرط اینکه برای زمان بیشتر یادگیری و آماده‌سازی متعهد باشید.

حریم خصوصی

GitHub Copilot تابع سیاست‌های حریم خصوصی گسترده GitHub, Inc. است، که شامل پردازش دستورات و کدها توسط سرورهای GitHub می‌شود. GitHub اعلام کرده است که قطعه‌های کد برای آموزش مدل‌های هوش مصنوعی در پلن‌های تجاری و سازمانی استفاده نمی‌شوند. برای کاربران فردی، همچنان ابهام وجود دارد: اگرچه GitHub ادعا می‌کند که به‌طور پیش‌فرض از کد کاربران فردی برای آموزش استفاده نمی‌کند، کاربران می‌توانند با انتخاب فعال کردن گزینه Opt-in اجازه دهند کدشان برای آموزش استفاده شود. پژوهشگران امنیتی هشدار داده‌اند که اطلاعات خصوصی یا حساس (مانند کلیدهای API) ممکن است در پیشنهادات سایر کاربران ظاهر شود مگر اینکه پیکربندی و بهداشت دستورات (prompt hygiene) به‌دقت مدیریت شود.

Cursor دارای ویژگی Privacy Mode است که با فعال‌سازی، هیچ داده‌ای ذخیره یا برای آموزش مدل استفاده نمی‌شود. به عبارت دیگر، هیچ‌یک از کدها یا دستورات شما نگهداری نمی‌شوند. Cursor اعلام کرده است که ایندکس کردن فایل‌ها به‌صورت محلی انجام می‌شود تا زمانی که یک پرس‌وجو (query) آغاز شود، و در پلن‌های تیمی، Privacy Mode به‌طور پیش‌فرض فعال است.
با این حال، بحث‌های جامعه کاربران پرسش‌هایی را درباره ثبات اجرای این تضمین در تمام پلن‌ها و اینکه آیا تله‌متری (جمع‌آوری و ارسال خودکار داده‌ها به سرویس‌دهنده) همچنان هنگام غیرفعال بودن Privacy Mode جمع‌آوری می‌شود یا نه، مطرح کرده‌اند.

اگرچه هر دو ابزار تدابیر حریم خصوصی را ارائه می‌دهند، سیاست‌های استفاده و آموزش داده‌های GitHub Copilot برای کاربران فردی شفافیت کمتری دارند و ممکن است نیاز به پیکربندی دقیق‌تر داشته باشند.
Cursor کنترل‌های صریح‌تری برای کاربران در مورد نگهداری داده‌ها از طریق Privacy Mode ارائه می‌دهد، اما حتما بررسی کنید که این کنترل‌ها برای پلن و مورد استفاده شما چگونه اعمال می‌شوند.

۱۰ جایگزین GitHub Copilot برای برنامه نویسی در ۲۰۲۶
جایگزین GitHub Copilot

پرسش‌های متداول

تفاوت اصلی بین GitHub Copilot و Cursor چیست؟

Copilot در تکمیل کد خط به خط (inline), ادغام قوی با GitHub/IDE و پاسخ سریع برای وظایف رایج کدنویسی برتری دارد.
Cursor بر آگاهی کل پروژه، ویرایش‌های چندفایلی و کنترل بیشتر روی انتخاب مدل تمرکز دارد و برای گردش‌کارهای بزرگ و پیچیده‌تر مناسب است.

آیا Cursor از همان مدل‌های هوش مصنوعی GitHub Copilot استفاده می‌کند؟

بله. Cursor از چندین مدل AI مانند Claude و مدل‌های OpenAI پشتیبانی می‌کند و امکان سوئیچ بین آن‌ها وجود دارد. Copilot نیز در مسیر پشتیبانی از چند مدل است (مانند مدل‌های Anthropic و Google)، هرچند در انتخاب مدل ممکن است انعطاف کمتری داشته باشد.

کدام ابزار AI بهتر با VS Code یکپارچه می‌شود؟

GitHub Copilot ادغام قوی با VS Code و دیگر IDEهای اصلی (JetBrains، Visual Studio) دارد و بخشی از اکوسیستم GitHub است. Cursor بر اساس رابطی مشابه VS Code ساخته شده، اما اگر در گردش‌کار VS Code + GitHub عمیق هستید، Copilot ممکن است حس راحت‌تری داشته باشد.

دقت تولید کد GitHub Copilot نسبت به Cursor چگونه است؟

دقت به زمینه، اندازه کدبیس و نوع وظیفه بستگی دارد. برخی بررسی‌ها نشان می‌دهند که Cursor ممکن است برای تغییرات بزرگ و ویرایش‌های چندفایلی نتایج قابل اعتمادتری ارائه دهد. با این حال، برای وظایف روزمره و زبان‌های برنامه‌نویسی رایج، Copilot به‌طور گسترده به‌عنوان ابزاری ارزشمند شناخته می‌شود.

کدام ویرایشگر AI برای همکاری تیمی بهتر است؟

اگر تیم شما به‌شدت با GitHub یکپارچه است (درخواست‌های ادغام، بررسی کد، مخازن مشترک)، از این نظر Copilot برنده است.
اگر تیم شما روی کدبیس‌های بزرگ و وابسته به هم کار می‌کند و به گردش‌کار AI در کل پروژه و انعطاف در انتخاب مدل نیاز دارد، Cursor گزینه مناسب‌تری خواهد بود.