Claude Code vs Cursor vs Copilot — Benchmark mit 50 Aufgaben
Identische 50 Aufgaben an alle drei Tools. Zeiten, Qualität, Annehmbarkeit. CSV-Download der Ergebnisse.
Von Claude Code über MCP-Server bis zu lokalen LLMs. Der praxisnahe Leitfaden für Entwickler die KI ernsthaft in den Workflow integrieren — nicht nur als Autocomplete benutzen.
Die ehrliche Beobachtung: Entwickler die KI ernsthaft nutzen, arbeiten 2026 anders als die, die sie als "bessere Autocomplete" behandeln. Nicht unbedingt schneller im Einzeltask — aber anders. Sie schreiben weniger Boilerplate, sie lassen mehr Refactoring automatisch laufen, sie halten ihre Tests grüner. Vor allem sie denken in längeren Bögen, weil die Einzelschritte günstiger geworden sind.
Diese Säule sammelt alles was ich dazu schreibe. Tools-Vergleiche. Tagebücher aus echten Projekten. Deep-Dives zu MCP-Servern. Benchmarks mit Rohdaten zum Download.
Kein Marketing. Keine "X wird Y für immer verändern"-Headlines. Einfach das was ich selbst getestet habe, mit Zeiten und Fehlschlägen.
Nach drei Monaten täglicher Nutzung: wo Claude Code glänzt, wo es streikt, warum der Terminal-Ansatz funktioniert.
Model Context Protocol ist das wichtigste Infrastruktur-Stück der letzten zwölf Monate. Erklärung plus erster Server in 30 Minuten.
Welches lokale Modell für welches Coding-Setup. Gemessen auf MacBook Pro M3, RTX 4090, MacBook Air M2.
Identische 50 Aufgaben an alle drei Tools. Zeiten, Qualität, Annehmbarkeit. CSV-Download der Ergebnisse.
Wie du Skills schreibst die DIN-Standards, Rechtstexte und deutsche Konventionen verstehen.
Vom Hallo-World-Server zum produktiven Datenbank-Adapter. TypeScript-SDK, Error-Handling, Auth.
Ein Monat Test-Driven Development ausschließlich mit Claude Code als Pair. Was klappte, was nicht.
Automatische PR-Reviews, Test-Generierung, Security-Scans. Claude Code als Teil deiner Pipeline.
Im Discord diskutieren wir Live-Setups, reviewen Code-Fragmente, teilen Fehler die wir gemacht haben. Keine Verkaufsmasche.