Pieces

Pieces blev grundlagt i 2020 i Cincinnati, Ohio af Tsavo Knott. Produktet er en desktop-applikation med en specifik vision: udviklere mister konstant kontekst når de skifter mellem VS Code, Chrome, Slack, Stack Overflow, dokumentation og terminal — Pieces forsøger at huske al den kontekst på tværs og levere den tilbage når den er relevant.

Kernen er 'Long-Term Memory for Developers' (LTM). Du installerer en desktop-app og IDE-plugins (VS Code, JetBrains, Sublime, Obsidian m.fl.). Pieces overvåger hvilke kode-snippets du kopierer, hvilke dokumentation-sider du besøger, hvilke fejlmeddelelser du Googler, og bygger en søgbar database af din arbejdskontext over tid. Når du senere har brug for det — fx 'hvilken regex brugte jeg sidst til at parse danske CPR-numre?' — kan du spørge Pieces og få svar.

Platformen tilbyder også AI-features: chat med Copilot, kode-completion, og generation af tests og dokumentation. Der er intet revolutionært ved selve AI-funktionerne — de bygger på OpenAI's API'er — men kombinationen med din personlige kontekst-database gør forslag mere relevante.

Dataen er privat by default — Pieces' arkitektur er lokal-først. Din konteksthistorik ligger på din maskine, ikke i skyen. Det er en differentiation mod cloud-baserede konkurrenter som GitHub Copilot eller Cursor. For udviklere der arbejder med proprietær kode eller i regulerede industrier er det en konkret styrke.

I 2026 er Pieces niche-værktøj for power-developers. Den primære friktion er installation og setup — du skal installere desktop-app, plugins, og lade den indeksere din kontekst over flere uger før den giver reel værdi. For mange udviklere er den investering for stor sammenlignet med blot at bruge Copilot eller Cursor direkte.

Vi har testet Pieces i en måneds tid i marts og april 2026 på en MacBook Pro med VS Code som primær editor. Setup tog cirka 30 minutter — desktop-app, VS Code-plugin, og initial konfiguration. Fordelen viste sig efter 2-3 uger hvor Pieces havde indsamlet nok kontekst til at være nyttig. 'Find den snippet jeg brugte til X' fungerede overraskende godt. AI-chat med kontekst er ok men ikke bedre end at bruge Claude eller ChatGPT direkte. Den primære styrke er long-term memory; AI-features er gennemsnitlige. Lokal-først-arkitekturen er reel — vi kunne arbejde offline og dataen forblev på maskinen.

Pieces har en simpel pris-struktur: gratis Individual-tier og betalt Pro-tier. Pr. 2026 er Individual gratis uden begrænsninger på de fleste features — det er en bevidst strategi for at få udviklere ind i økosystemet.

Gratis Individual-tier giver dig fuld adgang til Long-Term Memory, kode-snippet-management, basis-AI chat, og alle IDE-plugins. Du kan koble til lokale LLM'er via Ollama eller LM Studio — så hvis du vil køre en lokal Llama-model er det gratis og helt privat. Cloud-baserede modeller (OpenAI, Anthropic, Gemini) kræver dine egne API-keys.

Pro-tier (pris ikke offentligt synlig pr. 2026, anbefales kontakt salg) tilføjer enterprise-features: SSO, advanced security, team-collaboration, og prioriteret support. For solo-developere er gratis-tier rigeligt.

Der er ingen seat-baseret prissætning på Individual — du kan installere på flere maskiner og synkronisere via Pieces' cloud-tier hvis du opgrader.

Sammenligning: GitHub Copilot Individual koster 10 USD/md eller 100 USD/år, Cursor Pro 20 USD/md, og Claude Pro 20 USD/md. Pieces er gratis for solo-brugere — det er en klar pris-fordel hvis du primært har brug for kontekst-management og kan bringe dine egne API-keys for AI-features.

Skjulte omkostninger: hvis du bruger cloud-AI (OpenAI, Anthropic) gennem Pieces, betaler du selv for de API-kald. For tung daglig brug kan det blive 10-30 USD/md i API-omkostninger.

Mod GitHub Copilot er Pieces en helt anden kategori. Copilot er real-time autocomplete mens du skriver. Pieces er long-term memory på tværs af projekter. De løser forskellige problemer og kan med fordel bruges sammen — Copilot mens du koder, Pieces når du leder efter tidligere arbejde.

Mod Cursor er sammenligningen interessant. Cursor er en hel AI-IDE bygget om chat og agent-mode. Pieces er plugin-baseret og fokuseret på kontekst-historik. Cursor er bredere på AI-features, Pieces er dybere på memory-management. Hvis du allerede er glad for VS Code men vil have memory-laget, er Pieces det rette; hvis du vil have AI-første IDE er Cursor det rette.

Mod Claude eller ChatGPT er Pieces komplementær. Du kan bruge Pieces til at indsamle kontekst og Claude/ChatGPT til at chatte med. Faktisk er det den måde mange power-users kører — Pieces lokalt for memory, cloud-AI for chat.

Mod Notion er sammenligningen sproglig. Notion er manuel kontekst-management — du gemmer ting bevidst. Pieces er passiv — den indsamler automatisk. Notion er bedre for struktureret tværgående dokumentation. Pieces er bedre for at fange flygtige snippets og kommandoer.

Mod Obsidian med plugins (Smart Connections, Copilot for Obsidian) er konkurrencen tæt for power-users der vil have lokal-første AI-memory. Obsidian er primært note-baseret, Pieces er code-baseret. Hvis dit memory primært er kode-snippets og dokumentation-links, er Pieces bedre fokuseret.

Kortest sagt: Pieces er specialist på 'find det jeg har lavet før' for udviklere. Det er ikke en general-purpose AI-værktøj.