3月3日，字节跳动推出了Trae的国内版，这款AI编程工具搭载了doubao-1.5-pro模型，还支持切换到满血版的DeepSeek R1和V3。这个工具可以说是国内首个AI原生集成开发环境（AI IDE），它能充分发挥AI的优势，帮助各个阶段的开发者与AI无缝合作，让编程变得更迅速、更高效，提升整体开发质量。
大家都在说Trace不如Cursor，实际上情况真是这样吗？
今天，我们可以通过两个实际的场景来比比Cursor和Trace到底哪个更好用。
1、项目整体功能介绍
提示词：
给这个项目的功能做个解释
PS：这次没有在Chat中添加任何文件哦。
Cursor会自动查看当前文件夹里的所有文件，并根据这些文件进行分析。
它会先阅读其中的md文档，比如readme、需求设计文档和系统设计文档。
接着，它还会查看微信小程序的主要程序文件和云函数的目录，然后逐步分析具体的首页和商品详情页的代码。
最终，Cursor会按功能点给出项目的主要功能介绍，真是强大无比。
相比之下，Trae就显得比较保守了，它需要我们自己添加代码文件才能给出反馈。
而且，Trae并没有提供将整个功能添加到Chat的选项。
因此，我选择了几个主要的文件和设计文档添加到Chat，再次提问，看看Trae的回答如何？
添加了参考文件后，Trae还是能准确回答问题。
2、新增一个功能
Cursor
提示词：
新增一个功能，当用户下单成功时，向管理员的微信发送小程序推送消息。
可以看到，我并没有添加具体的文件，比如支付相关的文件。
那我们来看看Cursor的反馈：
它知道要创建云函数，并会在云函数文件夹下自动生成目录。
然后开始创建云函数，编写具体的代码，还会提醒我们修改现有功能以调用新增的云函数。
还会帮我们创建一个管理页面，用于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，告诉我们需要执行的动作才能生效。
我们打开管理页面开始设置管理员账号。
不过，发现保存设置失败了，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，然后把它复制到Cursor的Chat界面中。
Cursor给出了一个解决方案，告诉我们要在云开发环境中执行initSystemConfig函数，这个函数会帮我们初始化数据集合。
执行后，我们在数据库中已经能看到system_config和notification_logs了。
接着，我们再次尝试保存管理员配置。
这次保存成功了，真是太棒了！
随后，我们尝试下单并支付，看看能否收到通知消息。
下单并支付后，在数据集合中能看到刚才的下单信息，但微信上却没有收到成功通知。
遇到问题时，继续咨询几次，最终还是能找到解决办法，成功实现了功能。
Trace
我们在Cursor Chat窗口点击Restore Checkpoint，将代码恢复到Cursor操作之前。
然后在Trace中提问同样的问题。
Trae的回答也是类似的，建议创建云函数，并修改订单成功创建的逻辑，以调用新增的云函数发送通知。
不过这里有一点不同，Cursor提供了一个“接受所有”代码的按钮，而在Trae中我们需要逐个文件点击“应用”，然后在文件的右上角点“接受”。如果修改的文件比较多，这个过程就会变得繁琐，还可能会遗漏某些修改。
而且，在我费尽心力将所有文件应用到项目后，测试支付生成订单的场景时，我发现并没有调用新生成的通知云函数。
总结一下，到目前为止：
总体来看，Cursor的功能要更强大，它就像是集成了RPA和工作流的超级助手，仿佛一个程序员，只需输入需求，便能一步步进行拆解和执行，包含编写代码、检查现有功能、创建文件夹、执行控制指令等操作，无需手动干预。
而Trace虽然也很给力，但却需要更多的人工干预，显得有些不自信。
所以，Trae更适合那些需要与AI共同完成项目的人，而Cursor则常常能够独立完成整个项目。具体内容可以参考我之前的文章。
不过，Trace推出了一个builder模式，目标是从零开始开发完整的项目，支持使用各种工具进行开发，包括分析代码、编译代码和执行命令。
同时，和Cursor一样，Trae也支持输入图片，比如可以上传网站截图，让AI根据其他网站的风格来开发一个新的网站。
Trae Builder：新工具新体验，让我们一起探索吧！
想了解Trae Builder的具体功能吗？可以参考官网上的详细说明：https://traeide.com/zh/docs/what-is-trae-builder
这次我们将用Trae Builder来测试一下之前提到的两个场景，看看它的实力能否和Cursor一较高下！
深入解析这个项目的功能
从这里可以看出，Trae的回复方式和Chat模式大相径庭。它不再需要依赖特定文件来回答问题，而是可以直接说明项目的功能。
不过，有一点要注意，Trae的Builder模式和Cursor还是有些不同的。Trae不会详细描述执行过程，比如查阅了哪些文件来得出结论，这样一来，可信度可能稍微低一些。
接下来，我们来看看第二个具体功能的实现。
在没有任何上下文文件的情况下，Trae Builder模式下，它开始主动思考我们的需求和需要做的工作。到了这一步，已经算是成功了一半了。
整体思路基本上是对的，而且它能够直接按照流程找到所需的文件并进行修改。
不过在执行过程中发现，到了某个步骤就卡住了，毕竟这还是个Beta版本嘛。
但在Trae Builder模式下，整体的思考过程和Cursor已经非常相似了。它会分析需求，考虑需要采取的措施，查找需要修改或新增的文件，完成相应的修改。
经过几轮互动，最终也能够成功实现我们想要的功能。
需要提到的是，Cursor的免费版本每个月只有50次慢速提问的机会，虽然可以通过重新注册账户来继续使用，但总让人有种经济紧迫感。如果把Trae视作一个免费的替代工具，那真是一个不错的选择。有兴趣的朋友可以一起聊聊哦！
@伍六七AI编程
