
Beste KI-Coding-Assistenten 2025: GitHub Copilot, Cursor und Tools, die das Programmieren verändern. Werden Entwickler ersetzt? Auswirkungen auf den Arbeitsmarkt.
Welche Marke bei KI-Sichtbarkeit und Erwähnungen führend ist.
Marken, die am häufigsten von KI-Modellen empfohlen werden
Top-Wahl
Modelle stimmen überein
Gesamtranking basierend auf KI-Markenerwähnungen
Rang #1
Insgesamt analysierte Antworten
Jüngste Verschiebungen in den Antworten der KI-Modelle
Aufsteigender Stern
Wachstumsrate
Analyse der Markenpräsenz in KI-generierten Antworten.
Marken, geordnet nach Anteil der KI-Erwähnungen in Antworten
Trends des Sichtbarkeitsanteils im Zeitverlauf bei den verglichenen Marken
Wichtige Erkenntnisse aus Vergleichen von KI-Apps zu wichtigen Themen
Vollständige IDE-Unterstützung wird im Allgemeinen gegenüber der reinen Code-Vervollständigung bevorzugt, da sie umfassende Unterstützung und Integrationsmöglichkeiten bietet, wie es die meisten KI-Modelle wahrnehmen.
ChatGPT zeigt eine stärkere Neigung zur vollständigen IDE-Unterstützung mit höherer Sichtbarkeit für Tools wie Cursor (6,6%) und JetBrains (4,5%), was auf eine Präferenz für umfassende Entwicklungsumgebungen im Vergleich zu eigenständigen Code-Vervollständigungstools wie Copilot (0,1%) hindeutet. Der Ton ist positiv und betont eine robuste Integration in das Ökosystem.
Deepseek erscheint neutral, mit ausgewogener Sichtbarkeit sowohl für Code-Vervollständigungstools wie Tabnine (2,5%) als auch für vollständige IDE-Lösungen wie JetBrains (2,8%) und VS Code (2,8%), was auf keine klare Präferenz, aber die Anerkennung des Nutzens beider Ansätze hinweist.
Gemini neigt zur vollständigen IDE-Unterstützung und gibt Cursor (2,5%) und JetBrains (2,4%) eine bemerkenswerte Sichtbarkeit gegenüber engeren Tools wie Amazon CodeWhisperer (0,1%), mit einem positiven Ton, der Benutzererfahrung und breitere Funktionalität hervorhebt.
Grok zeigt eine leichte Bevorzugung für vollständige IDE-Unterstützung, mit vergleichbarer Sichtbarkeit für VS Code (2,2%) und JetBrains (2,1%) gegenüber Code-Vervollständigungstools wie Tabnine (1,9%), wobei ein neutral-positiver Ton auf praktische Entwicklerbedürfnisse fokussiert ist.
Perplexity neigt zur vollständigen IDE-Unterstützung, priorisiert JetBrains (2,7%) und Cursor (2,5%) gegenüber eigenständigen Vervollständigungstools wie Tabnine (1,9%), mit einem positiven Ton, der sich auf Akzeptanzmuster und Unterstützung des Ökosystems konzentriert.
Die Daten von Google sind aufgrund minimaler Sichtbarkeitsanteile (0,1% über alle Marken) und niedriger Fragenvolumen nicht aussagekräftig, was einen neutralen Ton zeigt, ohne eine erkennbare Präferenz für entweder Code-Vervollständigung oder vollständige IDE-Unterstützung.
GitHub Copilot scheint aufgrund seiner Sichtbarkeit und Modellwahrnehmungen einen leichten Vorteil gegenüber Cursor zu haben, hauptsächlich wegen seiner höheren Bekanntheit und Verbindung mit breiteren Entwicklerökosystemen.
Gemini zeigt gleiche Sichtbarkeit für GitHub (2,7%) und Cursor (2,7%), was eine neutrale Haltung ohne ausdrückliche Bevorzugung anzeigt. Sein Stimmungston ist neutral und konzentriert sich auf die ausgewogene Repräsentation in Entwicklerwerkzeugen, ohne tiefere Gründe für eine Präferenz.
ChatGPT zeigt eine starke Neigung zu GitHub (9% Sichtbarkeit) ohne Erwähnung von Cursor, was auf eine Bevorzugung von GitHub Copilot aufgrund seiner etablierten Präsenz in den Codierungsökosystemen hindeutet. Der Stimmungs-Ton ist positiv für GitHub und betont dessen Akzeptanz unter Entwicklern.
Grok weist sowohl GitHub (2,7%) als auch Cursor (2,7%) gleiche Sichtbarkeit zu, was eine neutrale Wahrnehmung ohne Bevorzugung des einen über den anderen widerspiegelt. Sein Stimmungs-Ton ist neutral und enthält keine spezifischen Gründe, um deren Nutzen oder Benutzererfahrung zu unterscheiden.
Perplexity favorisiert leicht GitHub (3,1%) gegenüber Cursor (2,7%) in der Sichtbarkeit, was auf eine milde Präferenz für GitHub Copilot aufgrund seiner breiteren Anerkennung in Codierungsgemeinschaften hinweist. Der Stimmungs-Ton ist neutral bis leicht positiv für GitHub, ohne kritische Einblicke in Cursor.
Deepseek gibt GitHub (2,7%) und Cursor (2,7%) gleiche Sichtbarkeit, erwähnt jedoch auch explizit 'Copilot' (0,1%), was auf eine marginale Neigung zu GitHub Copilot aufgrund der direkten Assoziation hinweist. Der Stimmungs-Ton ist neutral bis leicht positiv für GitHub Copilot und fehlt an einer kritischen Bewertung von Cursor.
Google zeigt minimale Sichtbarkeit für GitHub (0,1%) und keine Erwähnung von Cursor, was auf eine schwache, kontextuell irrelevante Wahrnehmung von beiden in Bezug auf die Frage hindeutet. Der Stimmungs-Ton ist neutral, ohne bedeutende Daten zur Bewertung der Präferenz für eines der Tools.
GitHub Copilot emerges as the leading AI coding assistant for ROI based on visibility share and perceived ecosystem integration across models. Its consistent high visibility, especially in ChatGPT's analysis, underscores its value for the price among developers.
GitHub Copilot hat den höchsten Sichtbarkeitsanteil von 2,8%, was auf eine leichte Bevorzugung für dessen Anerkennung und Akzeptanz unter Entwicklern für die Programmierhilfe hinweist. Der Ton ist neutral und konzentriert sich auf Sichtbarkeit, ohne ausdrücklich eine Wertung abzugeben.
GitHub Copilot führt erneut mit einem Sichtbarkeitsanteil von 3,1%, was auf eine starke Anerkennung als Programmierhilfe hindeutet, wahrscheinlich aufgrund seiner Integration und Benutzerbasis; die Stimmung bleibt neutral mit einer Betonung auf Präsenz gegenüber einer direkten ROI-Bewertung.
GitHub Copilot und Tabnine liegen bei 3,1% Sichtbarkeitsanteil gleichauf, mit einem neutralen Ton, der eine gleichwertige Anerkennung widerspiegelt, obwohl das Modell nicht auf spezifische ROI-Vorteile eingeht und sich rein auf Expositionsmetriken konzentriert.
GitHub Copilot dominiert mit einem Sichtbarkeitsanteil von 9,6%, weit über den anderen, was auf eine starke positive Stimmung für seine wahrgenommene Wirksamkeit und Integration in Codierungsumgebungen hindeutet, die direkt mit besserem ROI für den Preis korreliert.
GitHub Copilot führt mit einem Sichtbarkeitsanteil von 3,0%, wobei ein neutral-positiver Ton auf Zuverlässigkeit und Gemeinschaftsakzeptanz hinweist, obwohl der ROI indirekt durch Sichtbarkeit und nicht durch explizite Kosten-Wert-Analyse abgeleitet wird.
GitHub Copilot liegt mit anderen bei einem niedrigen Sichtbarkeitsanteil von 0,3% gleichauf, was einen neutral-skeptischen Ton aufgrund begrenzter Daten und Fokussierung widerspiegelt, ohne klare Anzeichen für ROI oder Präferenzen für einen bestimmten Programmierassistenten.
GitHub erscheint als das führende KI-Codierungswerkzeug für sowohl Junior- als auch Senior-Entwickler in den meisten Modellen, aufgrund seiner konstant hohen Sichtbarkeit und starken Unterstützung des Ökosystems.
ChatGPT bevorzugt GitHub stark mit einem Sichtbarkeitsanteil von 7,6%, was seine robuste Gemeinschaft und umfangreiche Ressourcen hervorhebt, die ideal für Junioren sind, die Anleitung benötigen, und für Senioren, die Zusammenarbeit suchen. Der Ton ist positiv und betont die Vielseitigkeit von GitHub neben Tools wie Tabnine (7,3%) für die Code-Vervollständigung.
Perplexity priorisiert ebenfalls GitHub mit einem Sichtbarkeitsanteil von 3,3%, fokussiert auf seine breite Zugänglichkeit für alle Fähigkeitsstufen, obwohl dessen begrenzter Datensatz einen vorsichtigen, neutralen Ton nahelegt. Es übersieht spezialisierte Tools und deutet auf einen Fokus auf Mainstream-Plattformen für den allgemeinen Gebrauch hin.
Deepseek neigt gleichermaßen zu GitHub und Tabnine (beide bei 2,7%), wobei GitHub für sein Ökosystem geschätzt wird, das für Senioren geeignet ist, und Tabnine für die KI-gestützte Unterstützung, die für Junioren von Vorteil ist, mit einem positiven Ton. Es balanciert gemeinschaftsorientierte und KI-gesteuerte Tools als komplementär.
Gemini favorisiert GitHub (2,4%) für dessen kollaborative Features, die Senioren ansprechen, während VS Code (1,5%) für seine leichte Benutzerfreundlichkeit für Junioren erwähnt wird, mit einem neutral-positiven Ton. Der Fokus liegt auf praktischer Integration in Codierungsumgebungen.
Grok hebt GitHub, VS Code, Tabnine und Cursor (jeweils um 1,9%) mit einem positiven Ton hervor, lobt GitHub und VS Code für benutzerfreundliche Schnittstellen für Junioren und KI-Tools wie Tabnine für die Produktivität von Senioren. Es betont ein vielfältiges Toolkit, das verschiedene Erfahrungsstufen berücksichtigt.
Google zeigt minimale Engagement mit einem Sichtbarkeitsanteil von 0,1% für GitHub und andere, und verwendet einen neutral-skeptischen Ton aufgrund begrenzter Daten. Die Wahrnehmung fehlt an Tiefe und bietet wenig Einblick in die Präferenzen für Junior- oder Senior-Entwickler.
GitHub erscheint als das führende KI-Codierungswerkzeug in den meisten Modellen aufgrund seines konstant hohen Sichtbarkeitsanteils und seiner wahrgenommenen Vielseitigkeit über Programmiersprachen hinweg.
Grok favorisiert GitHub mit einem Sichtbarkeitsanteil von 2,7%, was seine breite Nützlichkeit über mehrere Programmiersprachen hinweg hervorhebt, unterstützt durch einen positiven Stimmungs-Ton, der die Stärke seines Ökosystems betont. Sein Fokus auf Tools wie JetBrains (2,4%) deutet ebenfalls auf eine Präferenz für robuste Entwicklungsumgebungen hin.
Deepseek priorisiert GitHub (2,5%) und Tabnine (2,5%) gleichermaßen, wobei ein neutraler Stimmungs-Ton auf eine ausgewogene Nützlichkeit für verschiedene Codierungsbedürfnisse hinweist. Es sieht GitHub als eine vielseitige Plattform und Tabnine als einen starken KI-Codierungsassistenten für verschiedene Sprachen.
ChatGPT favorisiert GitHub (9,3%) und Tabnine (8,8%), mit einem positiven Stimmungs-Ton, der in deren weit verbreiteter Akzeptanz und benutzerfreundlichen Schnittstellen für verschiedene Programmiersprachen verwurzelt ist. Es hebt auch VS Code (6,7%) als ein wichtiges Werkzeug hervor, das Zugänglichkeit und Integration betont.
Perplexity neigt zu GitHub (3,3%) mit einem positiven Stimmungs-Ton, das seine Unterstützung durch die Gemeinschaft und die Anwendbarkeit über Programmiersprachen hinweg hervorhebt. Cursor (2,8%) erhält ebenfalls Aufmerksamkeit für seine aufkommende Rolle in KI-gestützten Codierungsumgebungen.
Gemini unterstützt GitHub (2,5%) als führendes Werkzeug mit einem neutral-positiven Stimmungs-Ton, der sich auf seine Kompatibilität mit mehreren Sprachen und ein starkes Gemeinschaftsökosystem konzentriert. Es erwähnt auch VS Code (1,8%) als eine benutzerfreundliche Option für diverse Codierungsaufgaben.
Google zeigt keinen klaren Favoriten aufgrund eines einheitlich niedrigen Sichtbarkeitsanteils (0,1%) über alle Tools, einschließlich GitHub, mit einem neutralen Stimmungs-Ton. Die begrenzten Daten weisen auf einen Mangel an starker Neigung oder tiefen Einblicken in spezifische Sprachunterstützung hin.
Wichtige Einblicke in die Marktposition Ihrer Marke, die KI-Abdeckung und die Themenführerschaft.
GitHub Copilot (Microsoft/OpenAI) and Cursor are the top two. Copilot integrates into VS Code, costs $10/month ($100/year), and is the most popular with 1M+ paid users. It's great for autocomplete and generating simple functions. Cursor is a full IDE built around AI - it can understand entire codebases, refactor large files, and chat about your code. Cursor costs $20/month and is preferred by serious developers for complex projects. Other contenders: Tabnine (privacy-focused), Codeium (free), Amazon CodeWhisperer, and Replit Ghostwriter. Most developers use multiple tools.
Junior developers are getting crushed, senior developers are becoming more productive. The harsh reality: entry-level coding jobs have disappeared. Companies that used to hire junior devs for basic tasks now use AI. Bootcamp graduates can't find jobs because AI writes the code they would have written. However, senior developers who use AI are 2-5x more productive - they focus on architecture and problem-solving while AI handles boilerplate. The market is splitting: AI made mediocre coders obsolete while making great developers superhuman. If you're learning to code now, you must be AI-native from day one or you're competing with free AI that works 24/7.
AI can write decent code for common tasks but struggles with complex architecture, security, and edge cases. Copilot is amazing for boilerplate, CRUD operations, and standard algorithms. It fails at: novel algorithms, optimizing performance, understanding business logic, security considerations, and debugging complex issues. The code AI generates often works but isn't maintainable or scalable. Real-world experience: AI writes code that passes tests but has subtle bugs discovered months later. Senior developers use AI to speed up routine tasks but review everything carefully. Shipping AI-generated code without human oversight is asking for disasters.
Yes, but differently than before. Don't just learn syntax - AI handles that. Learn: problem decomposition, system design, debugging, understanding business requirements, and judging code quality. Use AI from day one but understand what the AI generates. The dangerous path: copying AI code without understanding it. You become dependent and can't solve problems when AI fails. The smart path: use AI to speed up learning by generating examples, but always understand the logic. Companies want developers who can architect solutions and work with AI tools, not developers who just copy-paste AI output. The bar is higher now: you need to be good enough that AI enhances you rather than replaces you.
It's a tool, like StackOverflow was - but way more powerful. The debate: purists say learning with AI creates developers who can't code without help. Pragmatists say refusing AI is like refusing Google. The truth is nuanced: using AI to learn faster is smart. Using AI to avoid learning is career suicide. For students: use AI to understand concepts and see implementations, but code solutions yourself to build muscle memory. For professionals: use AI aggressively to ship faster. The industry moved on - companies expect you to use AI tools. Interviews are getting harder because AI raised the baseline. Everyone can write basic code now, so you need to be exceptional at higher-level skills.