Warum ich Claude Code statt Cursor verwende

Jede Woche fragt mich jemand, welches KI-Coding-Tool er verwenden sollte. Cursor? Windsurf? GitHub Copilot? Meine Antwort ist immer dieselbe: Claude Code.

Das ist keine populäre Meinung. Cursor hat schönes Marketing. Windsurf hat VC-Finanzierung. Aber nachdem ich Dutzende von Projekten mit KI-Unterstützung gebaut habe, habe ich gelernt, dass die hübschen Wrapper oft die falsche Wahl sind.

Hier ist, warum ich direkt mit Claude Code arbeite.

Das Wrapper-Problem

Lassen Sie mich erklären, was ich mit "Wrapper" meine. Cursor, Windsurf, Cody und ähnliche Tools sind im Wesentlichen IDE-Plugins, die zwischen Ihnen und dem zugrunde liegenden KI-Modell sitzen. Sie fügen eine Abstraktionsschicht hinzu—manchmal ein nettes UI, manchmal nützliche Features—aber immer zu einem Preis.

Wofür Sie eigentlich zahlen

Wenn Sie Cursor verwenden, zahlen Sie für:

Eine UI-Schicht, die Ihre Aktionen in API-Aufrufe übersetzt
Kontextmanagement, das entscheidet, was an das Modell gesendet wird
Prompt Engineering, das jemand anderes entworfen hat
Feature-Einschränkungen basierend auf den Prioritäten des Wrapper-Teams

Bemerken Sie, was fehlt? Die eigentliche Intelligenz. Die kommt vom zugrunde liegenden Modell—im Fall von Cursor oft Claude oder GPT-4.

Die Mittelmann-Steuer

Jede Abstraktionsschicht hat einen Preis:

Verschwendung des Kontextfensters. Wrapper senden oft Boilerplate, System-Prompts und Metadaten, die in Ihr wertvolles Kontextfenster eingreifen. Claude Code gibt Ihnen direkten Zugang zu den vollen 200K Token. Wrapper? Sie haben Glück, wenn Sie in der Praxis die Hälfte davon bekommen.

Capability Lag. Wenn Anthropic ein neues Feature veröffentlicht, bekommt Claude Code es sofort. Wrapper müssen Support implementieren, testen und ein Update ausliefern. Das kann Wochen oder Monate dauern.

Verstecktes Prompt Engineering. Wrapper injizieren ihre eigenen Prompts, die möglicherweise nicht mit Ihren Bedürfnissen übereinstimmen. Sie vertrauen darauf, dass deren Ingenieure die richtigen Entscheidungen für Ihren Anwendungsfall getroffen haben.

Debugging-Undurchsichtigkeit. Wenn etwas schief geht, können Sie nicht sehen, was tatsächlich passiert ist. War es das Modell? Der Wrapper? Der Prompt? Viel Glück beim Herausfinden.

Was Claude Code Ihnen tatsächlich bietet

Lassen Sie mich konkret werden, wie die direkte Arbeit mit dem Modell aussieht.

Volles Kontextfenster

Claudes 200K Token Kontextfenster ist riesig. Das sind ungefähr 150.000 Wörter—eine ganze Codebasis in einer Konversation. Ich arbeite regelmässig mit Projekten, die 30K-50K Zeilen Code haben, und Claude Code bewältigt sie mühelos.

Versuchen Sie das mit einem Wrapper. Die meisten begrenzen Sie auf wenige Dateien gleichzeitig, weil sie den Kontext in Ihrem Namen verwalten. Das bedeutet mehr Hin und Her, mehr Verwirrung und schlechtere Ergebnisse.

Terminal-nativer Workflow

Claude Code läuft im Terminal. Keine Electron-App, die RAM frisst. Kein GUI, das zwischen Ihnen und Ihrem Code steht. Nur eine saubere Schnittstelle, die sich in Ihren bestehenden Workflow integriert.

Das ist wichtiger als die Leute denken. Wenn Ihr KI-Tool ein Terminal-Befehl ist, komponiert es mit allem anderen: Shell-Skripte, Pipelines, Automatisierung. Sie können Claude Code in einer Schleife ausführen (Hallo, Ralph Loops) oder seine Ausgabe an andere Tools weiterleiten.

Transparenter Betrieb

Jede Interaktion mit Claude Code ist sichtbar. Sie können genau sehen, welcher Kontext gesendet wird, was das Modell tut und welche Dateien geändert werden. Es gibt keine versteckte Magie—nur klare, nachvollziehbare Operationen.

Wenn etwas schief geht, wissen Sie genau, wo Sie nachschauen müssen.

Neueste Fähigkeiten

Anthropic liefert schnell. Neue Features, verbessertes Reasoning, besseres Code-Verständnis—diese Verbesserungen landen sofort in Claude Code. Ich arbeite immer mit der neuesten Version des Modells.

Wrapper sind inhärent hintendran. Sie müssen Support für neue Features implementieren, was bedeutet, dass Sie immer die KI von gestern verwenden.

Wann Wrapper Sinn machen könnten

Ich sage nicht, dass Wrapper immer falsch sind. Es gibt legitime Anwendungsfälle:

Anfänger, die Stützräder brauchen. Wenn Sie neu bei KI-Coding sind und eine sanfte Einführung brauchen, könnte Cursors UI Ihnen beim Einstieg helfen. Erkennen Sie nur, dass Sie irgendwann weitergehen wollen.

Teams mit strengen Sicherheitsanforderungen. Einige Organisationen müssen genau kontrollieren, welche Daten ihr Netzwerk verlassen. Enterprise-Wrapper-Deployments können diese Kontrolle bieten. (Obwohl Claude Codes Headless-Modus dies zunehmend auch adressiert.)

Spezifische IDE-Integrationen. Wenn Sie absolut KI in VS Code haben müssen und das Terminal nicht verwenden wollen, ist ein Wrapper Ihre einzige Option.

Aber für ernsthafte Arbeit—echte Produkte bauen, grosse Codebasen handhaben, Produktivität maximieren—gewinnt direkter Modellzugang.

Die wahre Fähigkeit: Modellverständnis

Hier ist, was die meisten Leute übersehen: Der Wert liegt nicht im Tool, sondern im Verständnis des Modells.

Wenn Sie direkt mit Claude Code arbeiten, lernen Sie:

Wie man Prompts für beste Ergebnisse strukturiert
Welchen Kontext das Modell braucht (und nicht braucht)
Wann man Aufgaben in kleinere Teile aufbricht
Wie man KI-generierten Code verifiziert und iteriert

Diese Fähigkeiten übertragen sich. Sie machen Sie besser in der Arbeit mit jedem KI-Tool. Sie sind der wahre Wettbewerbsvorteil in der KI-gestützten Entwicklung.

Wrapper-Benutzer entwickeln oft stattdessen "Tool-Muskelgedächtnis". Sie wissen, welchen Cursor-Button sie klicken müssen, aber sie verstehen nicht warum. Wenn sich der Wrapper ändert oder sie ein anderes Tool verwenden müssen, sind sie verloren.

Ein praktisches Beispiel

Lassen Sie mich Ihnen ein echtes Szenario zeigen. Sagen wir, ich muss eine React-Komponente refaktorisieren, um eine neue API zu verwenden.

Mit Claude Code:

claude --print "
Lies src/components/UserProfile.tsx und src/services/api.ts.

Die API wurde auf v2 aktualisiert. Der neue Endpoint ist /api/v2/users/:id
und gibt { user: { ...userData }, metadata: { ... } } zurück anstatt
des flachen User-Objekts.

Aktualisiere UserProfile um:
1. Die neue API-Antwortstruktur zu verwenden
2. Das metadata-Feld angemessen zu behandeln
3. Rückwärtskompatibilität während der Migration zu gewährleisten
"

Ich sehe genau, was passiert. Ich kann den Prompt bei Bedarf verfeinern. Ich bekomme das volle Kontextfenster für komplexe Refaktorisierungen.

Mit einem Wrapper:

Auf die Datei klicken. Cmd+K. Eine Anfrage eintippen. Hoffen, dass der Wrapper den richtigen Kontext sendet. Eine Antwort bekommen. Realisieren, dass etwas fehlt, weil der Wrapper api.ts nicht eingeschlossen hat. Nochmal versuchen. Mehr Buttons klicken.

Der Wrapper fügt bei jedem Schritt Reibung hinzu.

Das Business Case

Wenn Sie ein Unternehmensführer sind, der KI-Coding-Tools evaluiert, hier ist, was zählt:

Gesamtbetriebskosten. Wrapper erheben Abo-Gebühren zusätzlich zu API-Kosten. Claude Code sind nur API-Kosten—oft günstiger für intensive Nutzer.

Fähigkeitsentwicklung. Anthropic liefert ständig Verbesserungen. Direkter Zugang bedeutet, dass Sie sofort profitieren. Wrapper bedeuten, dass Sie warten.

Skill-Entwicklung. Entwickler, die lernen, direkt mit Modellen zu arbeiten, werden wertvoller. Sie verstehen die Technologie, nicht nur das UI.

Flexibilität. Modellanbieter konkurrieren. Heute ist Claude am besten fürs Coding; morgen könnte es anders sein. Direkter Modellzugang bedeutet, Sie können wechseln. Wrapper-Lock-in bedeutet, Sie können nicht.

Meine Empfehlung

Wenn Sie es ernst meinen mit KI-gestützter Entwicklung, investieren Sie Zeit ins Lernen von Claude Code. Ja, es gibt eine Lernkurve. Ja, es erfordert Vertrautheit mit dem Terminal. Aber der Ertrag ist es wert.

Starten Sie mit einfachen Aufgaben. Lesen Sie die Dokumentation. Experimentieren Sie mit Prompts. Arbeiten Sie sich zu grösseren Projekten vor.

Und wenn jemand Sie fragt, welches KI-Coding-Tool er verwenden soll, werden Sie eine Antwort haben, die tiefer geht als Marketing und Hype.

Die konträre Position

Ich weiss, dass diese Meinung nicht Mainstream ist. Der Markt für KI-Coding-Tools ist überflutet mit VC-Geld, und Wrapper haben massive Marketing-Budgets. Jede Woche gibt es einen neuen "Cursor-Killer", der verspricht, das Coding zu revolutionieren.

Aber wenn Sie über das Marketing hinausschauen, ist die Logik einfach:

Die Intelligenz kommt vom Modell
Wrapper fügen Schichten zwischen Sie und das Modell
Schichten kosten Performance, Fähigkeiten und Kontrolle
Daher ist direkter Zugang besser

Es geht nicht darum, gegen Tools zu sein. Es geht darum, für Verständnis zu sein. Die Entwickler, die in der KI-Ära erfolgreich sein werden, sind diejenigen, die die Technologie verstehen, nicht nur die Interfaces.

Claude Code gibt Ihnen dieses Verständnis. Wrapper verstecken es.

Wählen Sie entsprechend.

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