字节跳动Trae国内版与Cursor对比：优劣势全面解析

3 月 3 日，字节跳动推出了国内版的 AI 编程工具 Trae，该工具基于 doubao-1.5-pro 模型，并支持切换至满血版 DeepSeek R1 与 V3。值得注意的是，这是国内首个集成 AI 的原生开发环境工具（AI IDE），它能够最大限度地发挥 AI 的优势，帮助各个阶段的开发者与 AI 进行高效协作，从而更快速且高质量地完成编程任务，显著提高开发效率。

人们常说 Trace 不如 Cursor，实际情况到底如何呢？

今天，我们将通过以下两个实际场景，对 Cursor 和 Trace 进行比较，看看哪一个更为实用。

1、项目整体功能概述

提示词：

阐明该项目的功能

PS：没有将任何文件添加到 Chat 中。

Cursor 会自动检查当前文件夹下的所有文件，并根据这些文件进行分析。

接着，它会阅读 md 文档，包括 readme、需求设计文档以及系统设计文档。

随后，Cursor 分析了微信小程序的主要程序文件和云函数的目录，进一步细化到具体的首页功能和商品详情页的代码。

最终，Cursor 给出了结论，详细分点介绍了该项目的核心功能，显示出其强大的分析能力。

相较而言，Trae 则显得较为谨慎，用户需要手动添加代码文件才能获得反馈。

而且，Trae 并没有提供将整个功能添加到 Chat 的选项。

因此，我选择了一些主要文件和设计文档添加到 Chat 中，接着再提问，看看 Trae 的回答如何。

在添加了参考文件和文件夹后，Trae 依然能准确回应。

2、增加一个新功能

Cursor

提示词：

新增一个功能：用户下单成功后，向管理员的微信发送小程序推送消息。

可以看到，并没有具体添加支付相关的文件。

接下来，我们来看 Cursor 的返回结果：

它指出需要创建云函数，并自动在云函数文件夹中创建目录。

接着，开始创建云函数并编写具体代码，同时告知需要修改现有功能以便调用新增的云函数。

此外，Cursor 还会生成一个管理页面，以便管理接收微信通知的账号。

最后，它还给出了详细的使用说明，指示我们需要执行的操作以使其生效。

打开管理页面开始设置管理员账号。

然而，发现保存设置失败，查看微信开发者工具中的控制台以确认具体返回，并将其复制到 Cursor Chat 界面中。

Cursor 提供了解决方案，告知我们需要在云开发环境中执行 initSystemConfig 函数，该函数将帮助我们初始化数据集合。

执行后，我们在数据库中可以看到 system_config 和 notification_logs。

接下来，我们再次尝试保存管理员配置。

保存成功，真是太棒了！

随后，我们尝试下单并支付，以查看是否能收到通知消息。

在完成下单和支付后，数据集合中显示已记录下单消息，但微信并未收到下单成功的通知。

遇到问题后，我们继续咨询几次，最终仍能解决，成功实现了功能。

Trace

我们在 Cursor Chat 窗口中点击 Restore Checkpoint，将代码恢复至 Cursor 操作之前。

在 Trace 中提出相同问题。

Trae 的回应与 Cursor 相似，建议创建云函数并修改订单创建成功的逻辑以调用新增加的云函数发送通知。

不过，这里有一个不同之处，Cursor 提供了 AcceptAll 代码的按钮，而在 Trae 中，用户需要逐一点击“应用”来处理文件，并在文件的右上角点击“接受”，如果修改的文件较多，这个过程可能会比较繁琐，还可能遗漏某些部分。

而且，在我努力将所有文件应用到项目中后，测试支付生成单的场景时，我发现并没有调用新创建的通知云函数。

目前为止，总结一下：

总体来看，Cursor 的功能更为强大，它更像是集成了 RPA 与工作流的综合体，仿佛一个程序员，只需输入需求，就能够按步骤进行拆解与执行，包括编写代码、检查现有功能、创建文件夹及执行控制命令等，无需人工干预。

而虽然 Trace 也具有不错的能力，但它更依赖于人工干预，表现出对自身能力的不自信。

因此，Trae 更适合与 AI 共同完成项目的场景。

而 Cursor 则在很多情况下能够独立完成整个项目。具体情况可以参考我上一篇文章。

不过，Trace 推出了一个 builder 模式，旨在从零开始开发完整项目，能够利用各种工具进行开发工作，包括代码分析、编译与命令执行。

同时，和 Cursor 一样，支持输入图片，例如对标某个网站的截图，让 Trae 根据其他网站的风格进行开发。

深入探讨 Trae Builder 的强大功能

有关 Trae Builder 的详细信息，可以参考官方网站提供的这篇文章：https://traeide.com/zh/docs/what-is-trae-builder

接下来，我们将使用 Trace Builder 来实现之前提到的两个场景，以此检验它与 Cursor 的竞争实力。

这部分将详细阐述该项目的功能

可以看出，Trae 所提供的反馈与 Chat 模式截然不同，它不再依赖特定文件进行回答，而是能够直接阐明项目的功能。

然而，与 Cursor 相比，Trae 的 Builder 模式并不会展示执行的过程，例如所查阅的文件及其结论，这使得其可信度略显不足。

现在，让我们来实现第二个功能。

在没有提供任何上下文文件的情况下，Trace Builder 模式下，Trace 便开始分析我们的需求及相关工作。到此为止，已算是成功了一半。

基本思路已经明确，并且能够根据流程直接找到并修改所需的文件。

不过在执行到一半时，程序出现了卡顿现象，这也可以理解，毕竟它仍处于 Beta 测试阶段。

尽管如此，Trae 的 Builder 模式下，思考过程与 Cursor 相似，都是围绕需求展开，分析所需动作，查找需要修改或新增的文件，最后完成修改。

经过几轮互动，最终也能够成功实现目标功能。

值得注意的是，Cursor 的免费版本仅限于 50 次慢速提问，虽然可以通过重新注册来继续使用，但总让人感到一丝紧迫感。将 Trae 视为一个免费的替代工具，确实是一个不错的选择，欢迎对这个话题感兴趣的朋友们一起交流！

@伍六七 AI 编程