Trae AI（字节跳动出品）
优点
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完全免费：现在使用是完全免费的，Pro 版也只需3元。
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功能强大：它支持SOLO模式，可以独立完成从规划到部署的整个开发流程，内置浏览器预览功能，而且一键就能部署到Vercel。
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多模型支持：集成了GPT-5.2 max、Gemini 3 Pro max等顶尖模型，特别透明，用户能清楚知道使用的是哪个模型，完全没有被欺骗的担忧。
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用户体验佳：作为VS Code的分支，界面经过优化，看起来既紧凑又美观，还支持语音输入。
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上下文理解强：它支持MCP协议和.rules配置文件，能精准控制Agent的行为。
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支持Skill技能：最新版本也加入了Skill技能的支持。
缺点
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稳定性不足：作为新产品，相比于Cursor等成熟的IDE，稳定性还有待提高。
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内存泄漏：内存泄漏问题比较严重，解决复杂问题时，电脑可能会变得很烫。
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生态系统有限：插件生态和社区支持仍处于初级阶段。
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缺少跳转到定义功能：每次想要通过“Command + 鼠标左键”点击方法名、变量、类名或字段名时，都无法跳转到目标定义，这实在不方便，每次都得全局搜索，希望Trae官方能尽快添加这个功能。
Qoder AI（阿里巴巴出品）
优点
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Spec 驱动开发：它强调了Spec → Task → Test → PR的规范开发流程，非常适合团队合作。
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Quest 模式：支持任务的分解和自主执行，Agent可以异步完成复杂任务。
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Repo Wiki 功能：能自动生成可搜索的代码库维基，有助于知识管理。
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深度上下文理解：通过Memory系统学习编码风格，提供个性化的建议。
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默认支持跳转到定义功能：使用“Command + 鼠标左键”点击某个方法名、变量、类名时，可以直接跳转到目标定义，这样非常方便。
缺点
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定价较高：Pro版要10元，而Teams版每人每月则需要30美元。
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学习曲线：Spec驱动和Agentic Workflow需要花费一定时间去学习。
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大项目性能：在超大型代码库中，可能会出现性能下降的情况。
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社区较小：作为较新的工具，社区支持和文档相对有限。
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删除文件不询问用户：在需要删除文件时，它直接删除了，这样太危险了吧？只有删除文件夹时才会询问用户。
日常开发怎么选择
完全免费：现在使用是完全免费的，Pro 版也只需3元。
功能强大：它支持SOLO模式，可以独立完成从规划到部署的整个开发流程，内置浏览器预览功能，而且一键就能部署到Vercel。
多模型支持：集成了GPT-5.2 max、Gemini 3 Pro max等顶尖模型，特别透明，用户能清楚知道使用的是哪个模型，完全没有被欺骗的担忧。
用户体验佳：作为VS Code的分支，界面经过优化，看起来既紧凑又美观，还支持语音输入。
上下文理解强：它支持MCP协议和.rules配置文件，能精准控制Agent的行为。
支持Skill技能：最新版本也加入了Skill技能的支持。
稳定性不足：作为新产品，相比于Cursor等成熟的IDE，稳定性还有待提高。
内存泄漏：内存泄漏问题比较严重，解决复杂问题时，电脑可能会变得很烫。
生态系统有限：插件生态和社区支持仍处于初级阶段。
缺少跳转到定义功能：每次想要通过“Command + 鼠标左键”点击方法名、变量、类名或字段名时，都无法跳转到目标定义，这实在不方便，每次都得全局搜索，希望Trae官方能尽快添加这个功能。
Spec 驱动开发：它强调了Spec → Task → Test → PR的规范开发流程，非常适合团队合作。
Quest 模式：支持任务的分解和自主执行，Agent可以异步完成复杂任务。
Repo Wiki 功能：能自动生成可搜索的代码库维基，有助于知识管理。
深度上下文理解：通过Memory系统学习编码风格，提供个性化的建议。
默认支持跳转到定义功能：使用“Command + 鼠标左键”点击某个方法名、变量、类名时，可以直接跳转到目标定义，这样非常方便。
定价较高：Pro版要10元，而Teams版每人每月则需要30美元。
学习曲线：Spec驱动和Agentic Workflow需要花费一定时间去学习。
大项目性能：在超大型代码库中，可能会出现性能下降的情况。
社区较小：作为较新的工具，社区支持和文档相对有限。
删除文件不询问用户：在需要删除文件时，它直接删除了，这样太危险了吧？只有删除文件夹时才会询问用户。
这两款AI IDE都是国内大厂的优秀产品，Trae更适合个人开发者和快速迭代，而Qoder则更适合企业级规范开发。你可以根据自己的需求来选择哦！
顺便提一下我开发的cube-shell工具，目前新增加了本机终端功能，使用cube-shell终端可以愉快地使用gemini cli、Claude code等交互式AI CLI。它不仅是个交互式终端，还是一个功能强大的远程服务器运维工具。有兴趣的朋友可以下载体验，如果方便的话帮我点个小心心，哈哈。你们的支持是我继续维护工具的动力。
https://gitee.com/cubeiic-hanxuan/cube-shell https://github.com/Cubeiic-HanXuan/cube-shell
建议大家尽早开始搭建个人知识库，了解清华大学的DeepSeek从入门到精通（2025）。
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