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在网络上，许多回答往往是在 agent 模式推出之前的对比，似乎尚未见到详细的分析。目前我正在使用 GitHub 的学生包，不清楚是否有必要投资购买 Trae 或 Cursor 的付费方案。我主要依赖 Matlab 和 Python 进行仿真和科学计算，希望能在已有代码的基础上进行修改和调用，以探索新问题。
在网络上，许多回答往往是在 agent 模式推出之前的对比
你所提到的情况确实反映了现实，很多在国内大肆宣传 Cursor 或其它智能编程工具的，往往只是为了营销目的。同时，既然你已经拥有 GitHub 的学生包，其中的众多优惠，比如 JetBrains 的产品，都是可以利用的，因此没有必要再额外花费资金。
从利用人工智能进行编程的角度来看，AI 编程的效果实际上归根结底取决于模型的性能。诸如代理框架、MCP 等工具只是锦上添花，甚至与你提问的方式也密切相关。而大多数工具都允许选择不同的模型。在 2025 年，Copilot 不仅会提供官方接口，还将允许用户自定义 API 密钥，包括 OpenRouter 等接口，自由度非常高。相比之下，虽然 Cursor 也支持自定义密钥，但兼容的模型供应商数量较少。此外，Cursor 还是收费的，这一点也值得注意。
再谈谈编程工具本身，Cursor 和 Trae 都是基于 VS Code 开发的，能够直接享受 VSC 的插件生态系统。虽然这看起来颇具吸引力，但经历了微软停止支持 C ++ 插件的事件后，我们才意识到原来是“被微软算计了”。尽管社区中有 Open VSX 项目，但公开插件源码并转移到社区的工作需要插件作者的积极参与，暂时无法与 VSC 原生插件市场相媲美。因此，我们常常不得不选择微软的产品。
总体来说，现在市面上主要的开发工具和 AI 时代的新兴工具几乎都有代理模型，能完成自主编程的任务。它们的效果更多取决于模型的选择与提示词的设计。
再说 Trae，早在 1.0 时代，它的表现相当良心，为了吸引用户，曾允许无限制使用高级模型和代理模式，我记得大约持续了半年。而如今尽管依然提供免费对话额度，但与学生包相比，吸引力已大打折扣。
其他一些 IDE，如谷歌的 Antigravity 和更早的 Firebase Studio（当时称为 Google IDX），也曾提供免费的对话额度，但在国内使用起来并不方便。
参考：
Coding Agents Comparison: Cursor, Claude Code, GitHub Copilot, and more
顺便提一句，我特别想吐槽一些自媒体毫无底线地推广 Cursor，甚至教人使用虚拟邮箱无限试用，这不仅侵害了开发者的利益，也误导了很多人对开发工具生态的认知。
