Мы потратили три недели на тестирование Cursor, GitHub Copilot, Windsurf, Tabnine и Claude Code в реальной работе на Python — приложениях Django, сервисах FastAPI, блокнотах для анализа данных и сценариях обучения ML. Вот что на самом деле их разделяло, плюс ми...
Мы потратили три недели на тестирование Cursor, GitHub Copilot, Windsurf, Tabnine и Claude Code в реальной работе на Python — приложениях Django, сервисах FastAPI, блокнотах для анализа данных и сценариях обучения ML. Вот что на самом деле их разделяло, плюс ошибка на нашей странице, которую мы заметили только во время этой статьи.
Цифры, которые имели значение
Поддержка работы с несколькими файлами — это то, где инструменты Python действительно оправдывают свою цену. Мы переименовали поле модели в проекте Django REST Framework среднего размера — около 40 моделей, более 80 конечных точек — и попросили режим агента каждого инструмента распространить изменения везде, где это необходимо (сериализатор, просмотр, тестирование, миграция). Композитор Cursor получил все 14 затронутых файлов одним действием. На сайте Windsurf's Cascade зафиксировано 11. На сайте Copilot's Edits - 9.
Подсказки типов рассказывают аналогичную историю в mypy --strict: при просьбе аннотировать нетипизированную функцию теми дженериками, которые фактически использует Python 3.12+ (TypeVar, ParamSpec, Protocol), предложения Cursor проходили в строгом режиме примерно в 90% случаев. Второй пилот прошел около 75%.
Второй пилот вырвался вперед совсем в другом месте: в ноутбуках. Создавая исследовательский рабочий процесс pandas/numpy с нуля, его предложения были верными примерно в 85% случаев, включая ки.