بهترین جایگزین های برتر و اوپن سورس Cursor AI

هوش مصنوعی تحولی عظیم در دنیای کدنویسی ایجاد کرده است؛ از نوشتن سریع‌تر توابع و رفع اشکالات گرفته تا خودکارسازی کارهای تکراری و زمان‌بر. یکی از ابزارهای برجسته در این حوزه، Cursor است که با ادغام هوش مصنوعی پیشرفته، تجربه‌ای یکپارچه در جریان کاری توسعه‌دهندگان ارائه می‌دهد. با این حال، وابستگی به یک ابزار closed-source برای همه مطلوب نیست. دلایلی مانند نیاز به کنترل بیشتر، حفظ حریم خصوصی، یا اشتیاق به فناوری‌های اوپن سوس یا منبع باز باعث شده بسیاری از توسعه‌دهندگان به دنبال جایگزین‌هایی باشند که بتوانند آن‌ها را سفارشی کنند، میزبانی کنند و به آن‌ها اعتماد داشته باشند. خوشبختانه، گزینه‌های اوپن سورس قدرتمندی وجود دارند که نه تنها نیازهای متنوع برنامه‌نویسان را برآورده می‌کنند، بلکه با انعطاف‌پذیری و شفافیت خود، تجربه‌ای غنی‌تر ارائه می‌دهند.

در این مقاله، ما ۱۲ جایگزین منبع‌باز برتر برای Cursor در سال ۲۰۲۵ را معرفی می‌کنیم. این ابزارها با درجات مختلفی از یکپارچگی هوش مصنوعی، قابلیت‌های سفارشی‌سازی و انعطاف‌پذیری، گزینه‌هایی ایده‌آل برای توسعه‌دهندگان مستقل و تیم‌های مهندسی ارائه می‌دهند. هر ابزار را با جزئیات بررسی می‌کنیم تا به شما کمک کنیم بهترین گزینه را برای نیازهای خود انتخاب کنید.

Cursor AI چیست؟

Cursor یک دستیار کدنویسی مبتنی بر GPT است که با ویرایشگر کد شما (عمدتاً VS Code) ادغام می‌شود. ویژگی‌های اصلی آن شامل:

• تکمیل خودکار آگاه از زمینه
• پیشنهادات بازسازی کد
• دیباگینگ و توضیحات مبتنی بر هوش مصنوعی
• تعامل به سبک گفت‌وگو برای کمک به کدنویسی
• تولید کد در چندین زبان برنامه‌نویسی

این ابزار مانند داشتن یک توسعه‌دهنده مبتدی یا همکار کمک‌رسان است که ۲۴ ساعته در کنار شما حضور دارد. با قابلیت‌های پیشرفته هوش مصنوعی، Cursor پیشنهادات کد هوشمند و دیباگینگ ارائه می‌دهد. اما با وجود این قابلیت‌ها، توسعه‌دهندگان به دلایل مختلفی مانند محدودیت‌های ادغام، قیمت‌گذاری یا نیازهای خاص کدنویسی، به دنبال جایگزین‌های آن هستند.

چرا به دنبال جایگزین‌های Cursor AI باشیم؟

با وجود محبوبیت Cursor، این ابزار ممکن است برای هر توسعه‌دهنده‌ای مناسب نباشد. دلایلی که برخی توسعه‌دهندگان به دنبال ابزارهای دیگر می‌گردند عبارت‌اند از:

• محدودیت‌های استفاده رایگان یا دوره آزمایشی
• پشتیبانی نابرابر از برخی زبان‌های برنامه‌نویسی
• عدم بهینه‌سازی برای کدبیس‌های بزرگ یا مونوریپوهای پیچیده
• فقدان پشتیبانی از توسعه بصری یا خودکارسازی کامل فول‌استک
• نیاز تیم‌ها به همکاری بهتر، حریم خصوصی یا گزینه‌های خودمیزبان

یک جریان کاری توسعه روان برای بهره‌وری حیاتی است و برخی ابزارها با ادغام بهتر در فرآیندهای موجود، کارایی و همکاری را بهبود می‌بخشند. خوشبختانه، ابزارهای متنوعی وجود دارند که دقیقاً این خلأها را پر می‌کنند.

۱. GitHub Copilot

اگر در اکوسیستم GitHub کار می‌کنید، Copilot به‌لطف هوش مصنوعی پیشرفته‌اش به‌خوبی با نیازهای شما هماهنگ می‌شود و پیشنهادات هوشمند و متناسب با زمینه پروژه ارائه می‌دهد. ادغام عمیق آن با GitHub، این ابزار را به گزینه‌ای ایده‌آل برای تیم‌هایی تبدیل می‌کند که از مخازن Git برای مدیریت پروژه‌های خود استفاده می‌کنند.

ویژگی‌های کلیدی:

• تکمیل کد در زمان واقعی با استفاده از OpenAI Codex
• ادغام عمیق با GitHub و سیستم‌های کنترل نسخه
• پشتیبانی از IDEهای اصلی (VS Code، JetBrains)
• تولید کد مبتنی بر ورودی کاربر

مناسب برای پیشنهادات کد روزمره و توسعه‌دهندگانی که در اکوسیستم GitHub کار می‌کنند.

Copilot به‌ویژه برای توسعه‌دهندگانی که روی پروژه‌های جاوااسکریپت، پایتون یا TypeScript کار می‌کنند، با پیشنهادات دقیق و کاهش زمان کدنویسی، بسیار مؤثر است. همچنین، ادغام آن با GitHub Actions می‌تواند فرآیندهای CI/CD را بهبود بخشد.

۲. Windsurf

Windsurf که قبلا با نام Codeium شناخته میشد یک جایگزین قوی با پلن رایگان است که برای توسعه‌دهندگانی با بودجه محدود بسیار مناسب است. این ابزار با پاسخگویی سریع و ادغام روان در جریان کاری، بهره‌وری را افزایش می‌دهد. پشتیبانی گسترده از زبان‌ها و چارچوب‌ها، آن را برای پروژه‌های متنوع مناسب می‌کند.

ویژگی‌های کلیدی:

• تکمیل کد هوش مصنوعی و گفت‌وگو درون‌کدی
• پشتیبانی از بیش از ۷۰ زبان و چارچوب برنامه‌نویسی
• جستجوی سریع کدبیس با کمک هوش مصنوعی
• تولید کد در چندین زبان برنامه‌نویسی

مناسب برای پشتیبانی رایگان و قدرتمند از کدنویسی با هوش مصنوعی

۳. Continue.dev

Continue.dev یک دستیار خودکار اوپن سورس است که به‌طور یکپارچه با IDEهای محبوبی مانند VS Code و JetBrains ادغام می‌شود. این ابزار با الهام از قابلیت‌های هوشمند Cursor، دستیاری قدرتمند را مستقیماً به محیط توسعه شما می‌آورد. نقطه قوت Continue.dev در پشتیبانی از مدل‌های زبانی بزرگ (LLM) مبتنی بر ابر و محلی نهفته است که آن را به گزینه‌ای بسیار انعطاف‌پذیر تبدیل می‌کند.

ویژگی‌های کلیدی:

• تکمیل کد و پیشنهادات هوشمند در زمان واقعی برای تسریع کدنویسی.
• گفت‌وگوی تعاملی برای توضیح و درک بهتر کد.
• قابلیت گسترش با افزونه‌ها و پشتیبانی از مدل‌های متنوع هوش مصنوعی.
• راه‌اندازی آسان و ادغام سریع با پروژه‌های موجود.
• پرامپت‌های زمینه‌محور با حافظه برای ارائه پاسخ‌های مرتبط‌تر.
• پشتیبانی گسترده از زبان‌های برنامه‌نویسی مختلف.

مزایا: سرعت بالا، رابط کاربری ساده و امکان استفاده در محیط‌های آفلاین.
مناسب برای توسعه‌دهندگانی که به دنبال یک دستیار کدنویسی سریع و قابل اعتماد هستند که به‌راحتی در IDE آن‌ها ادغام شود. این ابزار برای پروژه‌های کوچک و بزرگ به یک اندازه مناسب است و با قابلیت‌های افزونه‌محور، می‌توانید آن را به نیازهای خاص خود تنظیم کنید.

۴. OpenDevin

OpenDevin تلاشی جسورانه برای ساخت یک مهندس نرم‌افزار خودکار و کاملاً منبع‌باز است که از پروژه Devin شرکت Cognition الهام گرفته شده است. این ابزار می‌تواند وظایف پیچیده را مدیریت کند، دستورات را تفسیر کند و اقدامات را در یک محیط توسعه ایزوله اجرا کند، که آن را به گزینه‌ای مناسب برای پروژه‌های پیشرفته تبدیل می‌کند.

ویژگی‌های کلیدی:

• برنامه‌ریزی و استدلال خودکار برای مدیریت وظایف پیچیده.
• دسترسی به ویرایشگر، شل و مرورگر برای تعامل گسترده.
• پشتیبانی از مدل‌های LLM قابل اتصال برای انعطاف‌پذیری بیشتر.
• رابط بصری برای ردیابی جریان‌های کاری.
• پشتیبانی از تعامل انسانی در فرآیندهای خودکار.
• معماری ماژولار برای ارتقاء و سفارشی‌سازی عامل‌ها.

مزایا: توانایی اجرای پروژه‌های پیچیده به‌صورت خودکار و محیط sandbox برای امنیت بیشتر.
مناسب برای توسعه‌دهندگانی که به دنبال یک عامل توسعه خودکار برای پروژه‌های تجربی یا پیچیده هستند.
OpenDevin برای تیم‌هایی که نیاز به اتوماسیون در مقیاس بزرگ دارند، با ارائه قابلیت‌های تیمی و هماهنگی چند-عاملی، بسیار مناسب است.

۵. AutoCode

AutoCode یک دستیار سبک و شبیه به GitHub Copilot است که می‌تواند به‌صورت محلی یا با APIهای مختلف LLM کار کند. این ابزار با تمرکز بر سرعت و سادگی طراحی شده و اصحطکاک در فرآیند کدنویسی را به حداقل می‌رساند.

ویژگی‌های کلیدی:

• تکمیل خودکار کد و توضیحات برای درک بهتر.
• طراحی مبتنی بر خط فرمان (CLI) برای دسترسی سریع.
• پرامپت‌های قابل سفارشی‌سازی برای تنظیمات شخصی.
• موتور استنتاج محلی با سرعت بالا.
• پشتیبانی از مدل‌های آنلاین و آفلاین.
• پیشنهادات آگاه از Git برای هماهنگی با مخازن پروژه.

مزایا: سبک، سریع و قابل هک، با تمرکز بر تجربه کاربری ساده.
مناسب برای توسعه‌دهندگانی که به دنبال یک دستیار هوش مصنوعی ساده و قابل تنظیم هستند که نیازی به منابع سنگین نداشته باشد. AutoCode برای پروژه‌های کوچک یا اسکریپت‌نویسی سریع ایده‌آل است و با CLI قدرتمند خود، برای کاربرانی که ترجیح می‌دهند از ترمینال استفاده کنند، بسیار مناسب است.

۶. TabbyML

TabbyML یک دستیار کدنویسی هوش مصنوعی خودمیزبان (self-hosted) است که به‌صورت بومی با IDEهایی مانند VS Code و JetBrains ادغام می‌شود. این ابزار با پشتیبانی از مدل‌های منبع‌باز و امکان استقرار در محل، گزینه‌ای عالی برای تیم‌های حساس به امنیت و حریم خصوصی است.

ویژگی‌های کلیدی:

• موتور استنتاج کاملاً محلی برای اجرای آفلاین.
• تکمیل کد در زمان واقعی با دقت بالا.
• مستقل از زبان برنامه‌نویسی و IDE.
• سازگاری با تنظیمات GPU و CPU.
• API REST برای یکپارچگی‌های سفارشی.
• مدیریت فضای کاری تیمی برای همکاری بهتر.

مزایا: امنیت بالا و امکان استقرار در محیط‌های داخلی سازمان.
مناسب برای تیم‌هایی که به دلایل حریم خصوصی یا رعایت مقررات، به دستیار کدنویسی در محل نیاز دارند.
TabbyML برای سازمان‌هایی که داده‌های حساس را مدیریت می‌کنند، با ارائه کنترل کامل بر داده‌ها و زیرساخت، یک انتخاب استراتژیک است.

۷. LAgent

LAgent یک فریمورک چند-عاملی منبع‌باز است که برای مدیریت وظایف پیچیده مانند مهندسی نرم‌افزار، DevOps و پژوهش طراحی شده است. این ابزار با رابط کاربری وب مدرن خود، امکان نظارت بر عامل‌ها و جریان‌های کاری را فراهم می‌کند و جایگزینی قدرتمند برای Cursor است.

ویژگی‌های کلیدی:

• رابط کاربری وب برای مدیریت و نظارت بر عامل‌ها و وظایف.
• همکاری چند-عاملی برای اجرای وظایف توزیع‌شده.
• سیستم حافظه و بازیابی ماژولار با پشتیبانی از پایگاه‌های داده برداری.
• پشتیبانی بومی از فراخوانی توابع و ابزارها.
• یکپارچگی با LLMهای محلی و میزبانی‌شده (مانند OpenAI، Claude، Vicuna).
• برنامه‌ریز و مجری وظایف داخلی برای پروژه‌های کدنویسی.

مزایا: رابط بصری و قابلیت مقیاس‌پذیری برای پروژه‌های بزرگ.
مناسب برای تیم‌ها یا افرادی که به دنبال یک پلتفرم مقیاس‌پذیر با رابط کاربری بصری برای مدیریت عامل‌های هوش مصنوعی هستند. LAgent برای پروژه‌های DevOps که نیاز به هماهنگی چندین ابزار و عامل دارند، با ارائه داشبورد بصری، بسیار کارآمد است.

۸. Smol Developer

Smol Developer رویکردی نوآورانه به ایجاد عامل‌های هوش مصنوعی (AI Agent) کوچک و ترکیبی ارائه می‌دهد. این ابزار به‌جای جایگزینی IDE، به‌عنوان یک توسعه‌دهنده خط فرمان عمل می‌کند که می‌توانیم از طریق زبان طبیعی هدایتش کنیم.

ویژگی‌های کلیدی:

• عامل‌های ماژولار و سبک برای وظایف خاص.
• مناسب برای تولید برنامه‌های وب کوچک یا اسکریپت‌ها.
• شفافیت و کنترل بالا در فرآیندهای خودکار.
• اجرای سریع با منابع کم.
• تجزیه خروجی مبتنی بر JSON.
• ویژگی‌های تکرارپذیری برای نتایج قابل اعتماد.

مزایا: سبک و مناسب برای پروژه‌های کوچک و آزمایشی.
مناسب برای توسعه‌دهندگان مستقل و هکرهایی که به دنبال کنترل دقیق بر فرآیندهای کدنویسی خودکار هستند.
Smol Developer برای کسانی که می‌خواهند اسکریپت‌های سریع یا نمونه‌های اولیه تولید کنند، با حداقل پیچیدگی، بسیار مناسب است.

۹. Devika

Devika یک اِیجنت توسعه گفت‌وگویی است که با استفاده از زبان طبیعی با محیط توسعه ما تعامل می‌کند. این ابزار در ویرایشگر و ترمینال کار می‌کند و برای برنامه‌نویسی اکتشافی و تعاملی بسیار مؤثر است.

ویژگی‌های کلیدی:

• توضیح کد و تکمیل وظایف به‌صورت گفت‌وگویی.
• خواندن و نوشتن فایل‌ها با در نظر گرفتن زمینه پروژه.
• یکپارچگی با شل برای اجرای دستورات پروژه‌محور.
• حفظ حافظه بین پرس‌وجوها برای تعامل پیوسته.
• تجزیه بصری وظایف برای درک بهتر.
• پشتیبانی از تعامل چندزبانه.

مزایا: رابط کاربری دوستانه و مناسب برای یادگیری.
مناسب برای توسعه‌دهندگان مبتدی و متوسط که به دنبال کمک هوش مصنوعی تعاملی و ساده هستند. Devika برای آموزش برنامه‌نویسی یا پروژه‌های اکتشافی که نیاز به توضیحات گام‌به‌گام دارند، بسیار مناسب است.

۱۰. GPT Researcher

GPT Researcher یک عامل (Agent) خودکار برای پژوهش و تولید گزارش است که برای وظایف نرم‌افزاری نیز قابل گسترش است. این ابزار با داشبورد رابط کاربری تمیز خود، برای مستندسازی، خلاصه‌سازی و تجزیه‌وتحلیل کد یا پروژه‌ها بسیار کاربردی است.

ویژگی‌های کلیدی:

• داشبورد مبتنی بر مرورگر برای ردیابی وظایف و پیشرفت.
• جریان‌های کاری پژوهشی و خلاصه‌سازی چند-عاملی.
• پیکربندی مبتنی بر پرامپت برای اهداف خاص.
• پشتیبانی از مستندسازی و توضیح کد.
• یکپارچگی با GPT-4، Claude و LLMهای منبع‌باز.
• خروجی در فرمت‌های Markdown، PDF و HTML.

مزایا: مناسب برای پروژه‌هایی که نیاز به مستندات گسترده دارند.
مناسب برای توسعه‌دهندگان و نویسندگان فنی که به دنبال خودکارسازی پژوهش، بازرسی کد و تولید مستندات هستند. این ابزار برای تیم‌هایی که نیاز به مستندات دقیق و خودکار برای پروژه‌های بزرگ دارند، بسیار ارزشمند است.

۱۱. Kilo Code

Kilo Code یک دستیار کدنویسی هوش مصنوعی منبع‌باز است که برای کمک به توسعه‌دهندگان در برنامه‌ریزی، ساخت و رفع اشکالات کد طراحی شده است. این ابزار با ادغام یکپارچه در VS Code و JetBrains، تجربه‌ای روان و کاربرپسند ارائه می‌دهد.

ویژگی‌های کلیدی:

• کمک کدنویسی مبتنی بر هوش مصنوعی با پیشنهادات هوشمند، تکمیل کد و نکات بازسازی.
• پشتیبانی از زبان‌های برنامه‌نویسی متعدد برای تطبیق‌پذیری بالا.
• ادغام یکپارچه با IDEهای محبوب مانند VS Code و JetBrains.
• کاملاً منبع‌باز با قابلیت سفارشی‌سازی و مشارکت اجتماعی.
• امنیت و حریم خصوصی بالا برای محیط‌های سازمانی.

مزایا: ترکیب قدرت و سادگی با تمرکز بر امنیت و قابلیت سفارشی‌سازی.
مناسب برای توسعه‌دهندگانی که به دنبال یک دستیار کدنویسی منبع‌باز با ادغام قوی و رابط کاربری دوستانه هستند.
Kilo Code برای تیم‌های سازمانی که به امنیت داده‌ها اهمیت می‌دهند، با ارائه گزینه‌های استقرار محلی، بسیار مناسب است.

۱۲. LangGraph

LangGraph یک فریمورک منبع‌باز برای ساخت عامل‌های LLM به‌صورت گراف‌های محاسباتی بصری است. این ابزار که بر پایه LangChain ساخته شده، از طریق ادغام با LangSmith و ابزارهای توسعه آن، رابط کاربری بصری ارائه می‌دهد که امکان ایجاد جریان‌های کاری ساختاریافته برای توسعه نرم‌افزار را فراهم می‌کند.

ویژگی‌های کلیدی:

• رابط کاربری گرافیکی برای طراحی جریان‌های عامل.
• ردیابی حافظه و حالت مداوم برای اجرای پایدار.
• پشتیبانی از وظایف ناهمزمان و موازی عامل‌ها.
• سازگاری با عامل‌ها و ابزارهای LangChain.
• رابط دیباگ و قابلیت مشاهده برای عیب‌یابی آسان.
• امکان استقرار ابری یا محلی.

مزایا: کنترل بصری و انعطاف‌پذیری برای پروژه‌های پیچیده.
مناسب برای توسعه‌دهندگانی که به دنبال ساخت عامل‌های کدنویسی چندمرحله‌ای با کنترل دقیق بر اجرا و مدیریت حالت هستند. LangGraph برای پروژه‌های تحقیقاتی یا توسعه‌هایی که نیاز به هماهنگی چندین عامل و ابزار دارند، با ارائه رابط گرافیکی، بسیار مناسب است.

جایگزین های دیگر Cursor Ai

در پایان، جایگزین‌های متنوع و قدرتمندی برای Cursor AI وجود دارند که در سال ۲۰۲۵ نیازهای مختلف توسعه‌دهندگان را پوشش می‌دهند و هر کدام ویژگی‌های منحصربه‌فردی ارائه می‌کنند. ابزارهایی مانند DhiWise با قابلیت خودکارسازی توسعه فول‌استک و تبدیل طرح به کد، برای پروژه‌های پیچیده و رابط‌های کاربری ایده‌آل هستند. Tabnine با استنتاج روی دستگاه، گزینه‌ای عالی برای توسعه‌دهندگانی است که به حریم خصوصی و امنیت اهمیت می‌دهند و امکان توسعه آفلاین را فراهم می‌کند. CodeWhisperer برای پروژه‌های متمرکز بر AWS و ادغام با SDKهای ابری طراحی شده است، در حالی که Cody با توانایی درک کدبیس‌های بزرگ و گفت‌وگوی مبتنی بر مخزن، برای پروژه‌های گسترده مناسب است. Ghostwriter با توسعه درون‌مرورگر نیاز به تنظیمات IDE را حذف می‌کند و Codestral با تولید کد منبع‌باز، شفافیت و انعطاف‌پذیری را به ارمغان می‌آورد. در نهایت، PolyCoder برای کدنویسی سبک و سریع در زبان‌های C گزینه‌ای تخصصی و کارآمد است. این ابزارها با ترکیب خلاقیت انسانی و دقت هوش مصنوعی، آینده کدنویسی را متحول کرده‌اند. با آزمایش این گزینه‌ها و انتخاب ابزار متناسب با نیازهایتان، می‌توانید جریان کاری کدنویسی خود را به سطحی جدید ارتقا دهید و از تنوع این اکوسیستم پویا بهره‌مند شوید.

بیشتر بخوانید:

۱۰ افزونه کاربردی vs code که هر برنامه نویسی باید داشته باشد
آموزش کاربردی برنامه نویسی شی گرا در پایتون
Node.js چیست و چه کاربردی در برنامه نویسی دارد ؟