来源 | Tech星球

文 | 陈桥辉 王琳

在5月28日，字节跳动的安全与风险控制部门发出通知，指出为了降低数据泄露的风险，自6月30日起，将逐步停止使用外部AI开发工具，包括在开发者中备受欢迎的Cursor和Windsurf等。同时，字节跳动还推出了自家的编程助手Trae作为替代。

当前，OpenAI、Anthropic与谷歌等知名AI公司几乎都在推出各自的AI编程工具。一些行业专家推测，字节禁用第三方AI开发软件的原因，除了考虑数据安全，也可能是在为其自家产品Trae的推广铺路。

2025年3月，字节跳动推出了Trae，声称其为“国内首个AI原生IDE”，直接对标AI编程领域的领军者Cursor。此次禁用外部AI开发工具的决定，使得Trae与Cursor成为了众人关注与比较的对象。

在这两款产品间，究竟哪一款更具优势？开发者们又该如何抉择？“新智核”从用户体验、易用性、代码完成质量、响应时间以及逻辑能力等四个方面进行了深入测评，为大家揭晓答案。值得注意的是，这次的测试仅限于Trae的国内版本。

用户体验与易用性：各具特色

Cursor是一款集成了多种顶尖大模型的编程辅助工具，包括GPT-4o、Claude 3.7、DeepSeek R1/V3以及Gemini等。

其界面设计清晰且直观，涵盖了菜单栏、侧边栏、编辑区域和状态栏，极大地方便了开发者的使用。核心代码编辑区的字体清晰可见，语法高亮效果显著，各类代码元素通过色彩的变化得以清晰区分，让开发者迅速理解代码结构。

注：Cursor的主界面。

在交互体验方面，Tab键的创新使用成为一大亮点。作为升级版的自动补全功能，开发者在接受代码建议后，只需按下Tab键，系统便能智能判断下一个编辑位置并自动跳转。例如，在修改完代码后，系统能够精准找到第18行下方待编辑的区域，省去繁琐的快捷键操作，极大地简化了编辑流程。

此外，强大的BugBot功能也被引入，能够自动审查用户的Pull Requests（PR），识别潜在的错误和问题。

快捷键系统非常完备，支持代码格式化、函数跳转等日常操作。举例来说，在Mac系统中，选中代码后按下Command+K即可直接输入修改要求，从而减少鼠标使用，提高开发效率。

注：Cursor的快捷键设置界面。

智能编程助手：Cursor与Trae的深度对比

在右侧边栏的聊天交互界面中，用户可以进行自然语言交流。开发者只需简单输入需求，例如“用Python开发本地音频记录程序”，便能迅速获得AI生成的代码和优化建议。若代码出现错误，用户可以在聊天窗口反馈，系统会即时提供错误分析和修正建议，使得整个互动过程显得智能而高效。

另外，Cursor还具备实时配置语言和环境的功能。例如，当生成的代码为Python时，如果本地没有相应的Python环境，系统会自动弹出安装选项，帮助用户在线配置运行环境。此外，Cursor还内置了插件市场，用户可以轻松搜索各种插件，便于实现简单的编程操作。

图注：Cursor Python配置界面。

与之相比，Trae是字节跳动推出的AI集成开发环境，支持多种模型。其国内版本默认搭载豆包1.5-Pro和1.5-Thinking-Pro，用户还可以切换至DeepSeek-R1或V3等其他模型。从模型数量和性能来看，Trae在这方面稍显不足。

Trae的界面设计同样保持简洁与直观。其典型布局包括左侧的文件导航区，帮助用户快速定位项目中的各类文件，层级结构清晰，使得目标文件易于找到；而中间部分为代码编辑区，支持多种编程语言的语法高亮与格式化，便于用户专注于代码编写；右侧则是与AI进行互动的聊天区，提供支持和帮助。这样的设计合理而高效，降低了用户的学习成本。

注：Trae主界面展示。

在用户交互方面，Trae同样提供了多种快捷方式。例如，它内置了Chat和Builder两种智能体模式，这也是Trae的一大特色。

代码完成质量大比拼：Cursor遥遥领先于Trae

在Chat模式下，用户仿佛拥有了一位全能的AI助手。通过与其对话，用户可以获得代码建议、修复错误和解决问题的帮助。此外，此模式还支持上下文理解、多模态输入以及模型的灵活切换，提升了互动体验。用户只需输入“#”便可调出上下文列表，迅速找到所需文件，并能将整个文件提供给AI，从而提高回答的准确性。而在Builder模式中，用户能够从零开始构建项目，AI会自动生成代码，快速产生预期结果。

值得一提的是，Trae允许用户根据不同的提示词设置智能体，以适应多样的编程领域。

注：Trae的智能体创建界面。

此外，Trae还提供了插件市场，用户可以实时配置所需的语言和环境，尽管插件数量整体上少于Cursor。

总体而言，在用户体验和易用性方面，Cursor与Trae各具优势。

接下来，“新智核”将从实际操作的角度出发，比较Cursor与Trae在简单代码任务中的完成质量。

以制作一个数字时钟为例，用户可以在两者的聊天框中输入“生成一个带有年月日的酷炫时钟，要求有时针分针秒针”这一指令。

此时，Cursor会在右侧的Chat栏中分析该指令，并整理出创建时钟的思路，涉及外观设计、日期显示、页面样式和功能特性，最终生成一个完整的HTML文件。

运行生成的HTML文件后，用户可以得到一个显示年月日、星期，以及时针、分针和秒针的数字时钟，尽管时针上的数字刻度略有偏移。在这一过程中，Cursor遵循“需求分析→思路整理→代码生成”的流程，主动补充未明确的视觉优化需求。

数字时钟生成的对比分析

注：由Cursor生成的数字时钟。

在分析命令的过程中，Trae没有进行思路的深入探讨，而是直接进行了HTML、CSS和JavaScript等代码文件的逐步创建，最终生成了一个可执行的HTML文件。

执行该代码后，得到了一个运行的数字时钟，但令人失望的是，它不仅没有显示时间刻度，连年月日这一重要信息也未能呈现，结果并不理想。

注：由Trae生成的数字时钟。

实际上，Trae的生成方式更接近于模板化，它依赖于预设的代码结构来完成内容的创建，因此在具体情境中的灵活适应能力和深度优化显得不足。例如，对于“年月日”等关键需求的理解明显不足，反映出AI在理解方面的差距。

通过表格对比，我们可以更直观地观察到两者在处理此命令后的表现差异。在测试质量方面，Cursor的结果显著优于Trae。

代码响应时间与逻辑分析对比：Cursor稳定性优越，Trae反应迅速

本次测试选用了逻辑性较强的俄罗斯方块游戏作为案例。

在Cursor中输入“请帮我创建一个俄罗斯方块游戏”，系统迅速开始思考和编写代码，然而，由于思考过程稍显冗长，最终在2分钟后生成了一个HTML和JavaScript文件。

运行生成的文件后，成功得到了一个俄罗斯方块的游戏代码，界面下方显示了游戏操作的提示。但由于是使用HTML文件，画面效果不够理想，并且在快速下落的方块中出现了颜色重叠的问题。

特别说明：这是用Cursor生成的俄罗斯方块游戏代码的效果展示。

总体而言，在执行任务时，Cursor倾向于首先进行分析，并逐步拆解问题。这种“思考式生成”的方式对于复杂逻辑的推理非常有效，但所需时间相对较长。即使是没有编程经验的用户，也能轻松理解整个逻辑过程。

Trae生成俄罗斯方块游戏的效率与稳定性分析

当在Trae中键入“帮我生成一个俄罗斯方块小游戏”的请求时，若选择常规的Chat模式，大约需要50秒来生成一个Python文件。而如果使用Builder模式，所需时间则缩短至30秒以内。对于开发者而言，工作效率是至关重要的，因此Trae在响应生成及结果获取的速度上表现出色。

运行生成的Python文件后，用户可以看到一个视觉效果理想的俄罗斯方块游戏，然而在完成一个方块的操作后，程序却意外退出。同时，该游戏在第三方平台上发布时也出现了代码错误的问题。

注：上述为通过Trae生成的俄罗斯方块游戏代码的展示结果。

Trae的“模板填充式”生成方式虽然牺牲了一定的定制灵活性，但却极大提升了效率，特别适合快速进行原型开发。

在制作逻辑相对复杂的俄罗斯方块游戏时，Trae的响应速度比Cursor快出5到6倍。这一优势主要归功于Trae的Builder模式对常见项目结构的预设以及其AI代码生成的高效性。

综合考虑输出质量与性能，虽然Trae在生成俄罗斯方块游戏代码时，在画质与排布上优于Cursor，并且响应速度也更快，但仍然存在运行时闪退和代码报错等稳定性问题。

工具选择与代码修复能力比较：Cursor优于Trae

在选择开发工具时，若希望实现快速原型设计并获得较佳的初步视觉效果，可以优先考虑Trae，然而这也意味着需要承担其在运行稳定性方面的不足风险。反之，如果更为关注代码逻辑的完整性、跨平台的兼容性及长期的可维护性，即使所需时间较长，Cursor依然是一个更值得信赖的选择。

在编程过程中，开发者常常面临代码缺失、逻辑错误等诸多问题，尤其是在数千行代码中出现多个错误时，着实让人感到沮丧。这时候，纠错与代码优化显得尤为重要。

Cursor与Trae均具备修复此类问题的能力，因此我们将一段无法执行的猜拳游戏HTML代码，分别交给这两款工具进行修复。

Cursor会对错误代码进行识别与修复，并在此基础上进行优化，比如添加中文编码的支持，改善显示效果（例如，引入石头、剪刀、布的表情符号），同时增加胜负结果的表情展示等。

最终，经过修复的代码成功运行，呈现出一个生动有趣的猜拳游戏。

注：使用Cursor生成的猜拳游戏代码的演示效果。

我们可以看到，Cursor采取了“修复与优化”双重策略，基于其大模型对用户潜在需求的预测（如视觉效果与交互友好性）进行主动改善。

相较之下，Trae在修复代码时并未进行类似的优化过程。

代码优化之争：Cursor与Trae的较量

最终生成的代码可视化效果显得有些呆板，游戏画面排版也不尽合理。比分符号“：”的缺失以及未能明确显示玩家与电脑角色的对应比分，导致了游戏逻辑上的不一致。

注：展示的是由Trae生成的猜拳游戏代码的效果。

在代码补全方面，Trae展现出优先考虑功能性的特征。以猜拳游戏为例，Trae确保了游戏的核心逻辑，如胜负判断和分数记录可以正常运行，但没有优化布局，遗漏了必要的标识（如比分符号及角色标签）和视觉元素（如表情符号）。这种做法适合解决紧急问题，但未能充分考虑用户体验。

总体而言，Cursor展现了更加全面的人工智能能力。它不仅修复了代码中的缺陷，还能根据上下文推测出优化的方向，从而将“可用”的代码提升至“好用”的水平。对于追求产品质量的开发者来说，Cursor在代码补全领域显然更具优势。

结语

作为本土的人工智能开发工具，Trae在内部系统的整合、数据权限的管理及快速生成代码方面具有天然的优势。而Cursor则凭借其先进的模型接入，在代码修复的质量、智能化水平以及用户体验的提升上表现出色，能够更主动地预测开发者的潜在需求，实现从“可用”到“好用”的代码质变。

开发者工具的最佳选择：效率与品质的平衡

对于程序员来说，选择工具从来不是简单的二选一。如果追求卓越的效率，Trae无疑是最佳之选；而若想要注重代码的高质量，Cursor则是理想选择。或许，这正是此次评测所揭示的最终结论。