深度体验Cursor、Qoder与Trae后的使用感受分享

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亲爱的朋友们，借此机会与大家分享我在实践中的一些经验和思考。

最近在开发企业级应用时，我深入体验了几款主流的 AI 集成开发环境（IDE）和命令行工具。今天我想与大家分享我对 Cursor、Qoder 和 Trae 这几款 AI 编辑器的真实感受，以及它们各自的优缺点。

Cursor 是我接触的首款 AI IDE，使用时间最长，操作也最为顺手。初次使用时，它不仅提升了我的开发效率，更让我在跨语言开发领域取得了显著进步，深刻感受到了 AI 的强大功能。后来我专门撰写了一系列关于 Cursor 使用技巧的文章和视频，感兴趣的朋友可以去我的主页浏览。

经过长时间的使用，我已总结出一套完整的使用方法和开发流程，能够有效满足日常开发需求。

作为曾经的 IntelliJ IDEA 忠实用户，我几乎全然转向了 Cursor。这款工具的自动补全功能实在太实用，利用 Tab 键进行智能跨行编辑，让编码变得相当顺畅。实际上，许多时候直接使用 Tab 补全的效率比 AI 对话更高，使用得越久，我越是离不开这种体验。

虽然网络上对 Vibe Coding 的宣传颇多，但我认为更多是噱头。企业级系统开发的复杂性远超我们的想象，难点往往并不在于代码的编写本身。即使在编码过程中，我们也不能忽视代码的可读性、可维护性和可扩展性等基本要求。虽然 AI 生成代码速度很快，但质量参差不齐，必须经过仔细的代码审查，除非你完全不在乎代码质量和后续维护的成本。

提到 Cursor，不能不提及其一些使用限制。从 7 月 17 日起，Cursor 增加了地区限制，使用者不仅需要科学上网，还需将网络协议设置为 HTTP 1.1，这确实影响了使用体验。

此外，Pro 会员的收费方式也由原来的每月 500 次提问改为 Token 计费。如果项目相对复杂，使用最新的 Claude 模型，大约 50 次提问就会用完额度。虽然选择 Auto 或 GPT-5 可能稍好一些，但额度仍然大幅减少。对于完整的项目开发而言，这个额度显然不够用。因此，现如今多工具组合使用已成常态，除非预算充足，直接订阅 Ultra 版本。

总体而言，Cursor 依然是一款值得推荐的 AI 工具。它在上下文理解能力方面表现出色，能够支持项目规则以提升代码生成质量，且始终第一时间提供最新的智能模型。只要合理利用，性价比依旧很高。

我在 Qoder 刚发布时便开始体验了它，整体使用感受与 Cursor 相似，响应速度非常快，且对国内用户相对友好。

Qoder 的 Wiki 功能非常实用，可以根据项目代码自动生成文档，并支持导出为 Markdown 格式。在实际开发中，代码往往是最新的，但文档更新却总是滞后，甚至因为维护成本高而被忽略。不过，这个功能生成所需的时间相对较长，需要一定的耐心。

另外值得一提的是 Quest mode，官方介绍称此模式可以自主完成从规划到编程的整个流程。它类似于 Spec Driven 开发，会先分析项目代码，生成设计文档，经过人工确认后，点击 ” 开始任务 ” 即可让 Qoder 自动进行开发。

在 Qoder 公测期间，每个账号有 2000 个 Credits 的额度。正式收费后，Pro 会员月费为 20 美元，依然是 2000 个 Credits。这种积分制本质上与 Token 计费相似，简单问题消耗 4-5 个 Credits，而复杂的开发或 Bug 修复任务可能需要几十个 Credits。

后来在社区的反馈下，Qoder 限时降价到每月 10 美元，并支持支付宝付款，这个价格还是值得尝试的。不过如果恢复到 20 美元的话，其竞争力就会有所不足，尤其是现在不清楚所用的模型，给人一种在 Cursor 里选择 Auto 模式的感觉。

Trae 国际版的首月费用仅为 3 美元，是少数按次数计费的 AI IDE，每月提供 600 次提问额度，价格相当良心。在 Trae 公测期间，我曾撰写过一篇体验文章：当时还没有会员服务，需要排队等候，因此仅进行了简单的体验。

自从 Cursor 改为 Token 计费后，Trae 成为了我使用频率第二高的 AI IDE。我用相同的提示词分别测试了这两个工具，Cursor 的完成度约为 90%，而 Trae 大约在 60%-70%，还需要进行一些手动调整。测试的提示词基本相同，都是让 AI 在 DDD 架构项目中参考已有逻辑进行代码重构。

Trae（60% ~ 70%）：

Cursor（90%）：

这两个工具都使用 Claude-4-Sonnet，从理论上讲不应存在如此大的差异。然而，当我注意到 Trae 的 Max Mode 可以选择 200k、400k、600k、800k 和 1M 的上下文时，我猜测普通模式下的 Claude-4-Sonnet 可能只有 128k 上下文。这便解释了为何在处理复杂任务时会有如此显著的差异，也解释了为何经常需要点击 ” 继续 ” 来完成复杂任务。

基于这些发现，我调整了使用 Trae 的策略：

简单任务 ：对于 CRUD 接口、代码重构、Bug 修复等简单任务，直接在聊天窗口输入提示词，利用 Trae 自带的提示词优化功能，然后执行。在大多数情况下，效果相当不错，能节省不少编码时间。
复杂任务 ：先使用其他 AI 工具准备好需求文档、设计文档和开发计划，然后交给 Trae 执行。这种方式需要一定的编程基础，不太适合完全没有编程经验的用户。