3月3号，字节跳动推出了AI编程工具Trae的国内版本，这个新工具搭载了doubao-1.5-pro模型，还支持切换到满血版的DeepSeek R1和V3。听说，这是国内首个真正原生的AI集成开发环境工具（AI IDE），能充分发挥AI的潜力，帮助各个水平的开发者与AI更好地协作，快速且高效地完成编程任务，从而提升开发效率。
大家都说Trace不如Cursor，那实际情况真的如此吗？
今天，我们就来通过两个实际场景对比一下Cursor和Trace，看看哪个更好用。
1、项目整体功能介绍
提示词：
介绍一下这个项目的功能
PS：这边可没往Chat里放任何文件哦。
Cursor会自动检查当前文件夹下的所有文件，依照文件内容进行操作。
它会先阅读那些md文档，包括readme、需求设计文档和系统设计文档。
接着，它会继续查看微信小程序的主要程序文件和云函数的目录，然后再深入到具体的首页功能和商品详情页的代码。
最后，Cursor会根据不同功能点，详细介绍这个项目的主要功能，可以说是非常给力。
而Trae就显得有些保守了，必须得我们手动添加代码文件才能得到反馈。
不过，Trae并没有提供将整个功能直接添加到Chat的选项。
所以，我选择了几个主要文件和设计文档放到Chat里，再次提问，看看Trae的回答如何？
在添加了参考文件和文件夹后，Trae依然能准确地给出回答。
2、新增一个功能
Cursor
提示词：
加一个功能，当用户下单成功后，向管理员的微信发送小程序推送消息。
可以看到，这里并没有加入具体的文件，比如支付相关的。
我们来看看Cursor的反馈：
它知道需要创建云函数，并且会自动在云函数的文件夹下开始搭建。
接着，它开始创建云函数，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。
并且，它会创建一个管理页面，用来管理接收微信通知的账号。
最终，它还给出了详细的使用步骤，让我们知道需要执行哪些操作才能使功能生效。
我们打开管理页面开始设置管理员账号。
结果发现保存设置失败，查看微信开发者工具中的console确认具体返回，将其复制到Cursor的Chat界面中。
Cursor给出了我们解决方案，告诉我们需要在云开发环境中执行函数initSystemConfig，这样可以帮我们初始化数据集合。
执行完后，我们就能在数据库中看到system_config和notification_logs了。
然后，我们再次尝试保存管理员配置。
这次保存成功，太棒了！
接着，我们下单并支付，看看能否收到通知消息。
下单并支付后，我们发现数据集合中已经有了刚才的下单消息，但微信上却没有收到下单成功的通知。
遇到问题后，我们继续咨询几次，最终还是找到了解决办法，实现了这个功能。
Trace
我们点击Cursor Chat窗口的Restore Checkpoint，将代码回滚到Cursor操作之前。
在Trace中问同样的问题。
Trae的答复也差不多，建议创建云函数，并修改订单创建成功的逻辑以调用新的云函数来发送通知。
但这里有一点不同，Cursor提供了一个AcceptAll的代码按钮，而在Trae中，我们需要逐个文件点击“应用”，然后在文件右上角点击“接受”，如果需要修改的文件比较多，这样会非常麻烦，容易漏掉。
而且，在我费劲地将所有文件都应用到项目中后，测试支付生单的场景时，发现并没有调用新生成的通知云函数。
到目前为止，咱们总结一下：
整体来看，Cursor的功能更为强大，它就像一个融合了RPA和工作流的超级助手，像个程序员一样，只需输入需求，它就能一步步拆解执行，包括编写代码、检查现有功能、创建文件夹和执行控制指令，所有操作都能直接完成，无需手动干预。
相比之下，虽然Trace也很强，但需要更多的人工参与，感觉有点儿缺乏自信。
因此，Trae更适合和AI一起合作完成项目的场景。
而Cursor则常常能独立完成整个项目，具体内容可以参考我之前的文章。
不过，Trace最近推出了一个builder模式，定位是从零开始开发完整项目，可以使用多种工具来完成开发工作，包括代码分析、编译和执行命令。
同时，它也支持输入图片，比如可以上传某个网站的截图，让Trae根据其他网站的风格来开发新网站。
了解一下Trae Builder，这个新玩意儿真的不错！
想知道Trae Builder的功能吗？不妨去官网看看这篇介绍：https://traeide.com/zh/docs/what-is-trae-builder.
这次我们来试试用Trace Builder解决前面提到的两个问题，看看它的表现能否和Cursor PK相媲美！
让我们更详细地聊聊这个项目的功能吧！
可以看到，Trae的反馈和聊天模式截然不同。不需要依赖特定的文档，它可以直接解释项目的功能，这点真是挺赞的。
不过，有一点和Cursor不太一样，Trae的Builder模式在执行过程中并不会展示具体的过程，例如它阅读了哪些文件，从而得出结论，所以可信度稍微差一些。
接下来，我们来看看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模式下，Trace就开始思考我们的需求和要做的工作。到这里，已经算是成功一半了！
基本思路已经明确，而且它可以直接找到并修改所需的文件，真是相当高效。
不过在执行过程中，发现卡住了，毕竟这还是个Beta版本嘛。
但值得注意的是，Trae的Builder模式在思考需求、需要采取的行动、查找修改或新增文件的过程中，思维方式已经和Cursor相似了，最终也能完成功能。
经过几轮互动，最后还是成功实现了功能，真是不错！
说到Cursor的免费版，它只有50次慢速提问的机会。虽然可以通过重新注册账号继续使用，但总让人觉得有种快要破产的紧迫感。把Trae当作一个免费的替代工具，确实是个不错的选择，有兴趣的小伙伴们一起来聊聊吧！
@伍六七AI编程
遇到保存失败的情况，确实让人有点抓狂，能否优化一下这个环节呢？
Trae在处理文件时需要手动添加文件的限制，确实影响了使用体验，希望后续能改进这点。
更加希望Trae在界面友好度上有所提升，毕竟用户体验还是很重要的。
在功能实现上，Cursor的细节处理确实很到位，Trae能不能借鉴一下？
有谁遇到过Trae的问题吗？感觉它的反馈速度不如Cursor快。
建议Trae考虑进一步优化用户界面，这样会提升整体的使用体验。
Trae的用户体验真的有待提升，尤其是在文件处理上。有没有其他用户遇到类似的问题？
我在使用Cursor时发现它能处理复杂功能的能力确实很强，特别是管理页面的搭建，真是省时省力。