字节跳动新出的Trae国内版和Cursor，谁更胜一筹？我们来聊聊它们的优缺点！

3月3号，字节跳动推出了AI编程工具Trae的国内版本，搭载了doubao-1.5-pro模型，并支持切换满血版DeepSeek R1和V3。听说这是国内第一款AI原生集成开发环境（AI IDE），可以让开发者和AI之间的合作更加顺畅，帮助他们更快、更高效地完成编程任务，提升开发效率。

大家常说Trace用得不如Cursor，那实际情况真的是这样吗？

今天咱们就通过两个实际场景来看看Cursor和Trace哪个更好用。

1、项目整体功能介绍

提示词：

解释一下这个项目的功能

PS：我可没往Chat里添加任何文件哦！

Cursor会自动查看当前文件夹里的所有文件，凭借这些信息来进行工作。

接着，它会阅读里面的md文档，包括readme、需求设计文档、系统设计文档等。

之后，它又会浏览微信小程序的主要程序文件和云函数目录，最后细分到具体的首页功能和商品详情页的代码。

最终，Cursor给出了详细的功能点介绍，真的是相当强大。

反观Trae，就显得有些谨慎了，它需要我们手动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中的选项。

为了测试，我选择了几个主要文件和设计文档添加到Chat，再看看Trae的回答如何。

在添加了参考文件和文件夹后，Trae还是能准确回答出来。

2、新增一个功能

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，这里并没有添加具体的文件，比如支付的文件。

来看一下Cursor的反馈：

它知道要创建云函数，并在云函数目录下自动开始创建所需的文件。

接着开始创建云函数，编写具体代码，并且还会提醒我们要修改现有功能以调用新增的云函数。

它还会创建一个管理页面，让我们设置接收微信通知的账号。

最后，它给出了具体的使用说明，需要我们执行某些操作才能让功能生效。

比如打开管理页面设置管理员账号。

可是发现保存设置失败了，我查看微信开发者工具中的console确认具体返回信息，再复制到Cursor Chat界面。

Cursor告诉我解决方案，需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。

执行之后在数据库中能看到system_config和notification_logs。

然后我们再次尝试保存管理员配置。

成功保存，太棒了！

接下来我们试着下单并支付，看看能不能收到通知消息。

下单支付后，数据集合中已经出现了刚才的下单消息，但微信上却没收到下单成功的通知。

遇到问题，继续多次咨询，最终还是能解决，顺利实现功能。

Trace

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

然后在Trace中提问同样的问题。

Trae的回答也差不多，提到创建云函数和修改订单创建成功的逻辑来调用新云函数发送通知。

不过有一点不同，Cursor提供了一个AcceptAll的按钮，而在Trae中我们需要逐个文件点击“应用”，再在文件右上角点击“接受”，如果修改的文件比较多，这样做可能会漏掉。

而且，当我费劲地将所有文件都应用到项目后，测试支付下单的场景时，发现并没有调用新生成的通知云函数。

总体来看，

Cursor的功能确实更强大，几乎就像一个整合了RPA和工作流的独立个体，像个程序员一样，只需输入需求，它就能按步骤拆解和执行，包括编写代码、检查现有功能、创建文件夹、执行指令，所有这些都能直接完成，省去手动操作。

而Trace虽然也不错，但需要更多的人为干预，像是对自己不太自信。

综上所述，Trae更适合人机协作的场景，而Cursor则可以在不少情况下独立完成整个项目。具体情况可以参考我之前写的文章。

不过，Trace推出的builder模式是从零开始开发完整项目的定位，可以使用各种工具来完成开发工作，包括分析、编译代码和执行命令。

同时，像Cursor一样，支持输入图片，比如对比某个网站的截图，让Trae根据其他网站的风格来开发一个新网站。

Trae Builder：让开发变得更简单的工具

想要了解 Trae Builder 的更多信息，可以看看官网上这篇详细的介绍：https://traeide.com/zh/docs/what-is-trae-builder

接下来，我们就来用 Trace Builder 来看看它在实际应用中的表现，看看能不能跟 Cursor 一较高下！

对这个项目的功能进行详细解读

你会发现，Trae 的回答和 Chat 模式截然不同，它不需要依赖特定的文件就能直接解释项目的功能，真是方便极了！

不过，说到这里，Trae 的 Builder 模式有一点与 Cursor 不同，它不会详细说明执行过程，比如读取了哪些文件，结论是怎么得出的，这让它的可信度稍微低了一点。

接着，我们来看一下如何实现另一个功能。

在没有添加任何上下文文件的情况下，Trace Builder 模式立即开始处理我们的需求，感觉已经成功了一半。

思路基本正确，且能直接按照流程找到并修改所需的文件。

不过在执行的过程中，我们遇到了一些卡顿，毕竟这还是个 Beta 版本。

尽管如此，Trae Builder 的思考过程与 Cursor 已经非常接近了，它能理解需求，规划所需的动作，查找需要修改或新增的文件，并顺利完成修改。

经过几轮的互动，最终功能也顺利实现了。

值得一提的是，Cursor 的免费版本只有 50 次慢速提问的机会，虽然可以通过重新注册来继续使用，但总觉得有点不太够用。这时候，把 Trae 当做一个免费的替代工具，确实是个不错的选择，感兴趣的话，咱们可以聊聊！

@伍六七AI编程