字节跳动新发布的Trae国内版与Cursor对比：谁更胜一筹？

在 3 月 3 日，字节跳动正式推出了 AI 编程工具 Trae 的国内版本，搭载 doubao-1.5-pro 模型，并支持切换至满血版 DeepSeek R1 和 V3。这一工具是国内首个 AI 原生集成开发环境（AI IDE），旨在充分发挥 AI 的潜能，促使各个阶段的开发者与 AI 高效协作，从而更快且高质量地完成编程任务，大幅提升开发效率。

大家普遍认为 Trace 不如 Cursor，那么实际情况如何呢？

今天，我们将通过以下两个具体场景来比较 Cursor 与 Trace 的优劣。

1、项目整体功能概述

提示词：

请解释这个项目的功能

PS：未向 Chat 中添加任何文件。

Cursor 会自动浏览当前文件夹中的所有文件，依据这些文件作出分析。

它会查阅 md 文档，包括 readme、需求设计文档及系统设计文档。

接着，它会查看微信小程序的主要程序文件和云函数的目录，进一步深入到首页功能和商品详情页的相关代码。

最终，它会根据功能点详细介绍项目的主要特性，展现出强大的能力。

相比之下，Trae 则显得相对保守，需要我们手动添加代码文件才能获得反馈。

然而，Trae 并未提供将整个功能一次性添加到 Chat 的选项。

因此，我选择了几个核心文件和设计文档添加到 Chat，并再次提问，观察 Trae 的回答如何。

在添加参考文件和文件夹后，Trae 依然能够准确回答相关问题。

2、添加新功能

Cursor

提示词：

新增一个功能，当用户成功下单后，向管理员微信发送小程序推送消息。

可以注意到，我并未添加具体的支付文件。

查看 Cursor 的反馈：

它指出需要创建云函数，并会在云函数文件夹下自动建立相应的目录。

然后开始创建云函数，撰写具体代码，并知道需要修改现有功能以调用新创建的云函数。

此外，它还会生成一个管理页面，用于管理接收微信通知的账号。

最后，它提供了具体的使用说明，指明我们需要采取的步骤才能使其生效。

打开管理页面后，开始设置管理员账号。

发现保存设置失败，于是查看微信开发者工具中的控制台，确认具体的返回信息，并复制到 Cursor 的聊天窗口中。

Cursor 为我们提供了解决方案，指示需在云开发环境中执行 initSystemConfig 函数来初始化数据集合。

执行后，数据库中已能看到 system_config 和 notification_logs。

随后我们再次尝试保存管理员配置。

成功保存，真棒！

接着，我们尝试下单并完成支付，查看是否能收到通知消息。

在下单并支付后，数据集合中已经记录了刚才的下单消息，但微信上却未收到成功通知。

遇到问题后，继续咨询几次，最终还是能够解决，成功实现功能。

Trace

接下来，我们在 Cursor Chat 窗口点击 Restore Checkpoint，将代码回滚到 Cursor 操作之前。

在 Trace 中提出相同的问题。

Trae 的反馈与 Cursor 类似，建议创建云函数并修改订单创建成功的逻辑以调用新云函数发送通知。

不过，Cursor 提供了一个 AcceptAll 代码的按钮，而 Trae 则需要逐个文件点击“应用”，然后在文件右上角选择“接受”。如果修改的文件较多，这种方式可能会导致遗漏。

而且，在我费劲地将所有文件应用到项目后，测试支付生单场景时，发现并未调用新生成的通知云函数。

总结如下：

总体来看，Cursor 的功能更为强大，仿佛是将 RPA 与工作流的优势完美结合，像一位程序员，只需输入需求，便能按步骤拆解与执行，包括编写代码、检查现有功能、创建文件夹、执行控制指令等，无需手动介入。

而 Trace 虽然同样强大，却需要更多人工干预，更像是缺乏自信。

因此，Trae 更适合与 AI 协同完成项目的场景。

而 Cursor 在许多情况下可以独立完成整个项目。具体情况可参考我之前的文章。

不过，Trace 推出了 builder 模式，旨在从零开始开发完整项目，支持使用多种工具来完成开发任务，包括代码分析、编译和执行命令。

同时，Trae 也支持输入图片，例如对标网站的截图，让 Trae 根据某个其他网站的风格进行网站开发。

深入了解 Trae Builder：一个全新的开发工具

关于 Trae Builder 的详细介绍，您可以访问其官方网站的相关说明：https://traeide.com/zh/docs/what-is-trae-builder

为了检验 Trae Builder 在实际场景中的表现，我们将应用它来满足之前提到的两个需求，看看它是否具备与 Cursor PK 相媲美的能力！

对该项目功能的详细解析

从中可以发现，Trae 的反应与 Chat 模式截然不同，无需依赖特定文件即可解答问题，能够直接阐明项目的功能。

然而，与 Cursor 略有不同的是，Trae 的 Builder 模式并不会展示执行过程，例如阅读了哪些文件以及得出的结论，这使得其可信度相对较低。

接下来，我们将进行第二个功能的实现。

在没有任何上下文文件的情况下，Trae Builder 模式下，它便开始分析我们的需求和工作任务，此时我们已成功迈出了重要一步。

基本思路已经明确，并且能够直接按照流程找到并修改所需的文件。

不过在执行到一半时，系统出现了卡顿，毕竟它仍处于 Beta 测试阶段。

尽管如此，在 Trae Builder 模式下，整个思考过程已经与 Cursor 相似，包括需求分析、必要动作的思考、文件的查找与修改，最终完成所需的更改。

经过几轮互动，功能最终得以成功实现。

值得一提的是，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账号继续使用，但这种方式总让人觉得紧迫感十足。将 Trae 视为一个免费的替代工具，无疑是一个极具吸引力的选择，欢迎有兴趣的朋友一同探讨！

@伍六七 AI 编程