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在 3 月 3 日，字节跳动推出了国内版的 AI 编程工具 Trae，该工具搭载了 doubao-1.5-pro 模型，并支持切换满血版 DeepSeek R1 和 V3。值得一提的是，这是国内首个 AI 原生集成开发环境（AI IDE），它能够充分发挥 AI 的能力，帮助各个阶段的开发者与 AI 无缝协作，以更快和更高效的方式完成编程任务，从而提升开发效率。
很多人认为 Trace 不如 Cursor，那实际情况究竟如何呢？
今天我们将通过以下两个实际案例，来对比 Cursor 和 Trace 的使用效果。
1、项目整体功能概述
提示词：
阐述该项目的功能
PS：未在 Chat 中添加任何文件。
Cursor 会自动浏览当前文件夹内的所有文件，并根据这些文件进行分析。
它会阅读其中的 md 文档，包括 readme 文件、需求设计文档和系统设计文档。
接着，它会查看微信小程序的主要程序文件以及云函数的目录，并进一步分析首页功能和商品详情页的代码。
最终，它分功能点详细介绍了项目的主要功能，可谓相当强大。
相比之下，Trae 的表现则比较保守，需我们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直接添加到 Chat 的选项。
因此，我选择了几个主要的文件和设计文档添加到 Chat 中，再次提出问题，看看 Trae 的回答如何？
在添加了参考文件和文件夹后，Trae 依然能够准确地进行回答。
2、增加新功能
Cursor
提示词：
增加一个功能：当用户成功下单时，向管理员微信推送小程序消息。
可以看到，我并没有添加具体的支付文件。
接下来看看 Cursor 的反馈：
Cursor 建议创建云函数，并自动在云函数的文件夹中生成目录。
它开始创建云函数，编写具体代码，并指出需要修改现有功能以调用新增的云函数。
此外，它还会创建一个管理页面，用于管理接收微信通知的账号。
最后，它提供了详细的使用说明，指导我们执行必要的操作，使功能生效。
我们需要打开管理页面设置管理员账号。
但我发现保存设置失败，于是查看微信开发者工具中的控制台以确认具体返回信息，并将其复制到 Cursor Chat 界面中。
Cursor 为我们提供了解决方案，建议在云开发环境中执行 initSystemConfig 函数以初始化数据集合。
执行后，我们在数据库中可以看到 system_config 和 notification_logs。
我们再次尝试保存管理员配置。
这次保存成功，太棒了！
随后，我们进行下单并支付，查看是否能收到通知消息。
支付成功后，数据集合中出现了刚才的下单消息，但微信上却没有收到下单成功的通知。
遇到问题后，我们咨询多次，最终能够解决并实现该功能。
Trace
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 给出的回答与 Cursor 类似，建议创建云函数并修改订单创建成功的逻辑，以调用新增的云函数发送通知。
不过这里有个不同之处，Cursor 提供了 AcceptAll 代码按钮，而在 Trae 中则需逐个文件点击“应用”，再在文件右上角选择“接受”，如果修改的文件较多，这样的操作显得不够高效，且可能会遗漏。
而且，当我费尽心思将所有文件应用到项目中后，测试支付生单的场景时，发现新生成的通知云函数并没有被调用。
目前为止，我们可以总结一下：
总体来看，Cursor 的功能更为强大，它如同一个综合了 RPA 和工作流的智能助手，类似于程序员，只需输入需求，就能够按照步骤进行拆解和执行。这整个过程包括编写代码、检查现有功能、创建文件夹以及执行控制指令，无需手动干预。
而虽然 Trace 也具备不俗的实力，但其更依赖于人工干预，似乎对自己缺乏自信。
因此，Trae 更适合与人合作完成项目的场景，而 Cursor 则常常能够独立完成整个项目。具体情况可以参考我之前的文章。
不过，Trace 推出的 builder 模式定位在从零开始开发完整项目，能够使用多种工具进行开发，包括代码分析、编译和命令执行等。
同时，Trae 也像 Cursor 一样，支持输入图片，例如对标网站的截图，让 Trae 根据其他网站的风格开发一个新网站。
深入探讨 Trae Builder 的功能与优势
有关 Trae Builder 的详细介绍，可以访问官网提供的这篇资料：https://traeide.com/zh/docs/what-is-trae-builder
我们将利用 Trace Builder 来探索前述的两个场景，以此验证它在与 Cursor 的对比中是否具备竞争力。
对该项目功能的详细解析
从 Trae 的反馈中可以看出，其与 Chat 模式的区别显而易见。它并不依赖特定的文件来做出回答，能够直接阐述项目功能。
然而，值得注意的是，Trae 的 Builder 模式与 Cursor 存在一个显著区别：它不会展示执行过程，例如所阅读的文件内容和得出的结论，因此在可信度上略显不足。
现在，我们来看看第二个功能的实现过程。
在没有提供任何上下文文件的情况下，Trace Builder 模式启动后，Trae 立即开始分析我们的需求及所需的工作，这一步骤已经取得了成功的一半。
总体思路已基本明确，并能够直接按照既定流程寻找和修改所需的文件。
不过，当执行到一半时，遇到了一些阻碍，这也可以理解，毕竟它仍处于 Beta 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、文件的查找及修改，最终实现了功能。
经过几轮的互动，我们最终成功达成了目标。
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来继续使用，但这种方式总让人感觉紧迫而不安。将 Trae 视为一个值得尝试的免费替代工具，是一个相对少见的选择，欢迎感兴趣的朋友一起讨论！
@伍六七 AI 编程
提到的微信通知功能实现过程让我想起以前的项目，真是繁琐！