En İyi Yapay Zeka Kod Düzenleyicisi: Cursor vs Windsurf vs Replit

Kodlama becerisi olmadan uygulama yapmak şu anda oldukça popüler. Peki bu araçlar başarılı bir şekilde uygulama oluşturup dağıtabilir mi?

6 yapay zeka kod düzenleyicisini 10 gerçek dünya web geliştirme zorluğu üzerinde kıyasladık. Her görev backend, frontend, kimlik doğrulama, durum yönetimi gibi uygulamalar gerektiriyordu. Backend doğruluğunu, frontend davranışını ve birleşik performansı değerlendirdik ve her ajanın yürütme sırasında nasıl çalıştığını analiz ettik.

Kıyaslama sonuçları

Cursor en yüksek backend ve birleşik puanı elde etti ve kusursuz frontend performansı için Kiro Code ile aynı seviyede yer aldı. Kiro Code, güçlü kullanıcı arayüzü tutarlılığıyla genel olarak ikinci sırada yer aldı. Antigravity, backend görevlerinde güçlü performans gösterdi ve sağlam frontend davranışını korudu.

Roo Code ve Replit benzer backend performansı gösterdi, ancak Roo Code frontend değerlendirmesinde daha iyi performans sergiledi. Windsurf hem backend hem de frontend puanlarında son sırada yer aldı.

Araç içgörüleri

Yapay zeka kod düzenleyicilerini farklı gerçek dünya görevlerinde kıyasladık (örnek olarak Github'daki Görev 6'ya bakın) ve nasıl çalıştıklarını inceledik.

Cursor

Cursor tutarlı bir şekilde mümkün olan en küçük düzeltmeyi uygular. Kimlik doğrulama bağımlılıkları çakıştığında, tüm alt sistemi yeniden tasarlamak yerine başarısız olan soyutlama katmanını kaldırdı. Mimari bozulmadan kaldı; yalnızca başarısız olan bileşen değişti.

Bu model, muhafazakar bir mühendislik eğilimini yansıtır. Cursor sistemin çoğunlukla doğru olduğunu varsayar ve başarısızlığı izole eder. Mimari yeniden yazım yerine kademeli kararlılığı tercih eder.

Fiyatlandırma yapısı bu konumlandırmayı pekiştirir. Cursor abonelik kademeleri sunar ve ayrıca kullandıkça öde modeli ve Cloud Agents aracılığıyla kullanım bazlı genişleme sağlar. Bu, profesyonel geliştirici kitlesiyle uyumludur: kararlı bir temel abonelik ve gerektiğinde ölçeklenebilir hesaplama. Tam yığın orkestratörden ziyade mevcut iş akışları için bir üretkenlik çarpanı olarak işlev görür.

Cursor'ın gücü, öngörülebilir riskle kontrollü yinelemede yatar.

Kiro Code

Kiro sürtünmeye farklı tepki verir. Bağımlılık uyumsuzlukları ortaya çıktığında, sorunun etrafından dolaşmadı. Alt sistemi tamamen değiştirdi ve kod tabanı genelinde karma oluşturmayı normalize etti.

Bu yapısal bir eğilimdir. Kiro, müdahale kesinlikle gerekenden daha büyük olsa bile iç tutarlılık için optimize eder. Minimal fark yerine temiz bir sistemi tercih eder.

Fiyatlandırma modeli bunu pekiştirir. Kiro, yürütmeye bağlı kredi tabanlı bir sistem kullanır. Bu, sürekli mikro yinelemeler yerine kasıtlı, şartname odaklı çalıştırmaları teşvik eder. Ekonomik model teknik stille eşleşir: hızlı terminal ayarlamaları yerine yapılandırılmış, amaçlı inşalar.

Kiro, sınırlama yerine yeniden yapılandırma yoluyla doğruluğu tercih eden şartname odaklı bir mühendis gibi davranır.

Antigravity

Antigravity'nin tanımlayıcı farkı, backend hatalarını nasıl düzelttiği değildir. Sonuçları nasıl doğruladığıdır. Tarayıcıyla etkileşime girebildiği için, API doğruluğunda durmak yerine görünür davranışı değerlendirir.

Ayarlama yaptığında, bunu yüzeyler arasında yapar. Backend, frontend ve canlı önizleme tek bir geri bildirim döngüsü oluşturur. Kararları, yalnızca log'ların söyledikleriyle değil, kullanıcının gördükleriyle şekillenir.

Antigravity şu anda ücretsiz olarak sunulmaktadır. Bu önemlidir. Kullanım bazlı sınırlamanın olmaması, keşifsel çok yüzeyli yinelemeyi teşvik eder. Bir üretkenlik eklentisinden ziyade otonom bir inşa yüzeyi olarak konumlandırılmıştır.

Antigravity, kullanıcı tarafından görülebilir doğruluğu nihai sinyal olarak ele alan tam yığın bir operatör gibi davranır.

Roo Code

Roo Code yapılandırılmış tamamlamayı ve kabul kriterlerine açık eşlemeyi vurgular. Kıyaslama görevlerinde, şartnamedeki her kuralın uygulanmasını sağlamaya odaklandı: doğru durum geçişleri, izin sınırları ve gerektiğinde 404 ile 403 arasındaki doğru davranış farkı.

Bu kıyaslama sırasında Roo Code'ın Cloud Agent çalışma zamanını kullanmadık. Bununla birlikte, Roo Code saatlik fiyatlandırmalı isteğe bağlı bir cloud yürütme modu sunar. Bu, düzenleyicinin kendisini abonelikle sınırlı bir araca dönüştürmeden görevlerin yönetilen bir ortamda çalışmasına olanak tanır.

Cloud Agent'a kaydolmadan bile, Roo Code tam konuşma geçmişini ve ayrıntılı kullanım dökümlerini gösterir. Bu, maliyet takibini ve denetlenebilirliği kolaylaştırır. Kıyaslama için bu görünürlük faydalıdır.

Roo Code uyumluluk odaklı bir bitirici gibi davranır. Listelenen her gereksinimi karşılamak ve temiz, iyi yapılandırılmış bir çıktı üretmek için optimize eder.

Replit

Replit farklı bir mimari bağlamda çalışır. IDE, çalışma zamanı, önizleme ve barındırma katmanı cloud'da birleştirilmiştir. Kararları yerel yeniden düzenleme yerine orkestrasyon etrafında döner.

Kıyaslama görevinde, backend ve frontend'i paralel olarak başlattı, iş akışlarını yönetti, durum kayması olduğunda hizmetleri yeniden başlattı ve hem önizlemeyi hem de API davranışını doğruladı. Ortam ürünün bir parçasıdır.

Replit'in fiyatlandırması, AI Agent ve platform hizmetlerine uygulanan kredilerle abonelik tabanlıdır. Bu, yerel bir IDE eklentisinden ziyade cloud tabanlı bir geliştirme yüzeyi olarak konumlandırmasını yansıtır.

Replit kodlama döngüsünün içine yerleştirilmiş bir cloud DevOps koordinatörü gibi davranır.

Windsurf

Windsurf çoğu araçtan daha agresif bir şekilde log'lara dalar. Hata durumlarını derinlemesine inceler, şema uyumsuzluklarını izole eder, token yapılarını ayarlar ve sonuca varmadan önce uç noktaları programatik olarak yeniden test eder.

Doğrulaması backend merkezli ve yapılandırılmıştır. Görsel onayın yeterli olduğunu varsaymak yerine kabul kriterlerini tekrarlanabilir kontrollere dönüştürür.

Windsurf eklenti satın alımlı kademeli bir kredi modeli kullanır. Bu, onu hafif deneme ile profesyonel kullanım arasında konumlandırır. Ekonomik yapı, sınırsız keşifsel etkileşim yerine yapılandırılmış tanısal çalıştırmaları destekler.

Windsurf resmi doğruluk kanıtı olmadan sonuca varmayı reddeden bir backend mühendisi gibi davranır.

Yapay zeka kodlama araçları arasındaki farklılaştırıcı faktörler

Kıyaslama puanları birbirine yakındır çünkü altısı da kod yazabilir. Anlamlı ayrım başka yerdedir.

• Cursor minimum kesinti için optimize eder.
  • Bir şey bozulduğunda, Cursor mümkün olduğunca az değişiklik yapar. Yapıyı korur, başarısız parçayı değiştirir ve ilerler. Sistemin diğer parçalarını bozma riskini almak istemeyen dikkatli bir mühendis gibi davranır.
• Kiro yapısal tutarlılık için optimize eder.
  • Bir şey bozulduğunda, Kiro tasarımı temiz ve tutarlı tutmak için tüm alt sistemi değiştirmeye daha isteklidir. Yamalamak yerine, o katmanı düzgün bir şekilde yeniden inşa eder. Küçük bir düzeltme yerine düzenli bir mimariyi tercih eder.
• Antigravity kullanıcı tarafından görülebilir doğruluk için optimize eder.
  • Antigravity kullanıcının gerçekte ne gördüğüyle ilgilenir. Kullanıcı arayüzüyle etkileşime girebildiği için, yalnızca backend'in 200 OK ile yanıt verip vermediğini değil, butonların, akışların ve sayfaların doğru davranıp davranmadığını kontrol eder.
• Roo Code şartname uyumu için optimize eder.
  • Log'lara veya kullanıcı arayüzüne odaklanmak yerine, Roo Code görev açıklamasındaki her kuralın uygulanıp uygulanmadığını kontrol eder. Örneğin, şartname "müşteri 403 yerine 404 almalıdır" diyorsa, Roo Code bu kesin kuralın kodda var olduğundan emin olur. Hiçbir şeyin eksik olmadığından emin olmak için her gereksinimi işaretleyen biri gibi davranır.
• Replit cloud iş akışı orkestrasyonu için optimize eder.
  • Replit barındırılan ortamı içinde tüm sistem yaşam döngüsünü yönetir. Hizmetleri başlatır, yeniden başlatır, önizlemeleri kontrol eder ve durumu yönetir. Tek bir kontrollü çalışma alanı içinde tüm yığının sorunsuz çalışmasını sağlayan bir koordinatör gibi davranır.
• Windsurf tanısal kesinlik için optimize eder.
  • Windsurf log'lara ve hata mesajlarına derinlemesine dalar. Sistemin doğru olduğuna dair kanıt ister. Başarı ilan etmeden önce uç noktaları açıkça test eder ve kuralların uygulandığını onaylar. Göndermeden önce testleri yazıp çalıştıran biri gibi davranır.

Fiyatlandırma modelleri bu davranışları pekiştirir. Abonelik artı kullanım modelleri profesyonel kararlılığı destekler. Kredi sistemleri kasıtlı çalıştırmaları teşvik eder. Ücretsiz erişim keşifsel yinelemeyi destekler. Cloud çalışma zamanı faturalandırması orkestrasyon ve altyapı konumlandırmasını yansıtır.

Kod üreten araçlar ile farklı mühendislik felsefelerini somutlaştıran araçlar arasındaki fark budur.

Araç fiyatlandırması

Araçlar arası maliyet ve kredi kullanımı

Teknik davranışın ötesinde, maliyet yapısı bu ajanların nasıl kullanıldığını şekillendirir. Aşağıda bu kıyaslama sırasında gözlemlediklerimiz yer almaktadır.

• Roo Code (OpenRouter ile) kullanımda $53.14 tüketti.
• Replit yürütme sırasında $55.04 tüketti.
• Windsurf 256 kredi kullandı, bu da $15'lik aylık plan tahsisinin (500 kredi) yaklaşık yarısıdır. Windsurf ayrıca $10 karşılığında 250 kredi satın almanıza olanak tanır.
• Cursor $27.90 tüketti, bu da dahil edilen kullanım modeli aracılığıyla $20'lik üyelik kadememiz kapsamında karşılandı.
• Kiro 136 kredi kullandı, bu da 1000 aylık kredi içeren $20'lik üyelik planımız kapsamında karşılandı. Kiro'nun kullandıkça öde modelinde, 100 kredi $4 tutarındadır.
• Antigravity şu anda genel önizleme süresince tamamen ücretsizdir.

Metodoloji

Yapay zeka kod düzenleyicilerini, insan müdahalesi olmadan otonom yeteneklerini ölçmek için tek seferlik yürütme düzeninde değerlendirdik. Ajanlar daha sonra altyapı hazırlığını ve davranışsal doğruluğu ölçmek için backend ve frontend duman testlerimiz kullanılarak değerlendirildi.

Puanlar şunları yansıtır:

• Ajanın çalıştırılabilir bir sistem üretip üretmediği.
• Kaç backend gereksiniminin doğrulamayı geçtiği.
• Kaç frontend davranışının doğru olduğu.
• Görevler arası genel güvenilirlik.

Amaç, yardımlı hata ayıklamayı değil, otonom orkestrasyonu ölçmekti.

Model yapılandırması

Test edilen düzenleyicilerin çoğunda mevcut olan en güçlü modellerden biri olduğu için Claude Opus 4.6'yı kullanmayı hedefledik. Ancak model seçimi araçlar arasında tek tip olarak yapılandırılabilir değildir. Replit model seçimine izin vermez.

Her ajan varsayılan yapılandırması kullanılarak değerlendirildi. Sıcaklık, yeniden deneme politikaları veya muhakeme parametrelerini ayarlamadık. Araç başına herhangi bir optimizasyon veya prompt mühendisliği uygulanmadı.

Bu, kıyaslamanın bu düzenleyicilerin kutudan çıktığı gibi nasıl davrandığını yansıtmasını sağlar.

Değerlendirme hedefimiz şunları ayırmak ve ölçmekti:

• Otonom orkestrasyon güvenilirliği
• İnşa yeteneği (ajan çalıştırılabilir kod üretebiliyor mu?)
• Backend davranış doğruluğu
• Frontend davranış doğruluğu

Düzenleyici Sürümleri (Şubat Sonu, 2026)

• Cursor 2.5.25
• Kiro: 0.10.32
• Antigravity: 1.18.4
• Roo-code: 3.50.0
• Replit: 20 Şubat, 2026
• Windsurf: 1.9552.25

Değerlendirme metodolojisi için Yapay Zeka Kodlama Kıyaslama Metodolojisi'ni ziyaret edin.

SSS'ler

Google Arama'da daha fazla kıyaslamamızı ve veri odaklı içgörülerimizi görün.

Tercih edilen kaynak olarak ekle

Yapay zeka kodlama hakkında daha fazlası:

• Vibe Coding
• Model Context Protocol (MCP)
• Yapay Zeka Kodlama Kıyaslaması

Bu benchmarkı kaynak gösterin

Yayınlayacağınız yere uygun formatı seçin. Bağlantılı sürümü CMS'inize yapıştırmak, geri bağlantıyı korur.

@misc{dilmegani2026,
  author = {Dilmegani, Cem and Alper, Şevval},
  title  = {{En İyi Yapay Zeka Kod Düzenleyicisi: Cursor vs Windsurf vs Replit}},
  year   = {2026},
  month  = feb,
  howpublished    = {\url{https://aimultiple.com/ai-code-editor}},
  note   = {AIMultiple. Erişim tarihi: 27 Şubat 2026}
}

Cem Dilmegani

Baş Analist

Takip Et

Cem, 2017'den beri AIMultiple'da baş analist olarak görev yapmaktadır. AIMultiple, Fortune 500'ün %55'i dahil olmak üzere her ay yüz binlerce işletmeyi (similarWeb verilerine göre) bilgilendirmektedir. Cem'in çalışmaları, Business Insider, Forbes, Washington Post gibi önde gelen küresel yayınlar, Deloitte, HPE gibi küresel firmalar, Dünya Ekonomik Forumu gibi STK'lar ve Avrupa Komisyonu gibi uluslarüstü kuruluşlar tarafından alıntılanmıştır. AIMultiple'a atıfta bulunan daha fazla saygın şirketi ve kaynağı görebilirsiniz. Kariyeri boyunca Cem, teknoloji danışmanı, teknoloji alıcısı ve teknoloji girişimcisi olarak görev yaptı. On yıldan fazla bir süre boyunca McKinsey & Company ve Altman Solon'da işletmelere teknoloji kararları konusunda danışmanlık yaptı. Ayrıca dijitalleşme üzerine bir McKinsey raporu yayınladı. CEO'ya rapor verirken bir telekom şirketinin teknoloji stratejisini ve satın alımını yönetti. Ayrıca, 2 yıl içinde sıfırdan 7 haneli yıllık yinelenen gelire ve 9 haneli değerlemeye ulaşan derin teknoloji şirketi Hypatos'un ticari büyümesini yönetti. Cem'in Hypatos'taki çalışmaları, TechCrunch ve Business Insider gibi önde gelen teknoloji yayınları tarafından ele alındı. Cem düzenli olarak uluslararası teknoloji konferanslarında konuşma yapmaktadır. Boğaziçi Üniversitesi'nden bilgisayar mühendisi olarak mezun olmuş ve Columbia Business School'dan MBA derecesine sahiptir.

Tam Profili Görüntüle

Araştıran

Şevval Alper

Yapay Zeka Araştırmacısı

Takip Et

Şevval, AIMultiple'da yapay zeka kodlama araçları, yapay zeka ajanları ve kuantum teknolojileri konusunda uzmanlaşmış bir sektör analistidir.

Tam Profili Görüntüle

Yorum yapan ilk kişi olun

E-posta adresiniz yayınlanmayacak. Tüm alanlar gereklidir. Yorumlar orijinal dilinde bırakılır.

Ad

E-posta Adresi

Yorum

0/450

Yorumu Gönder