字節力推Trae代替Cursor，開發者真買賬嗎？｜深度測評_風聞

來源 | Tech星球

文 | 陳橋輝 王琳

5月28日，字節跳動安全與風控部門發佈郵件稱，鑑於防範數據泄露風險的考量，自6月30日起，字節內部分批次禁用第三方AI開發軟件，其中就包括在開發者羣體中頗受歡迎的AI編程工具Cursor、Windsurf等。與此同時，字節跳動推出自家旗下的編程助手 Trae作為替代方案。

當下，OpenAI、Anthropic、谷歌等全球熱門AI選手幾乎都在推出AI編程工具。不少業內人士猜測，字節禁用第三方AI開發軟件背後，除了數據安全因素，是否也有為自家產品Trae推廣助力的意圖。

2025年3月，字節跳動推出Trae，號稱“國內首個AI原生IDE”，目標直指AI編程界的領頭羊Cursor。字節此次禁用第三方AI開發軟件，也讓Trae與Cursor兩款產品站在了聚光燈下，成為大家審視與對比的焦點。

兩款產品究竟孰優孰劣，開發者們又該如何選擇，“新智核”從用户體驗與易用性、代碼完成質量、代碼響應時間、代碼補全與邏輯能力等4個維度進行了測評，一探究竟。需要説明的是，“新智核”本次測評僅限Trae國內版。

用户體驗與易用性：各有千秋

Cursor是一款支持包括 GPT-4o、Claude 3.7、DeepSeek R1/V3、Gemini 等多個頂級大模型在內的輔助編程工具。

Cursor的界面設計簡潔直觀，主要由菜單欄、側邊欄、編輯區和狀態欄組成。便於開發者快速上手。核心代碼編輯區字體清晰，語法高亮效果突出，不同代碼元素通過顏色精準區分，可讓開發者高效識別代碼結構。

注：Cursor主界面。

交互體驗上，Tab鍵的創新應用是一大亮點。作為增強版自動補全功能，當開發者接受一處代碼建議後，按下Tab鍵，模型會智能推測下一個編輯位置並自動跳轉。例如，修改代碼後，模型能精準定位到18行下方的待改區域，省去手動輸入複雜快捷鍵的步驟，大幅簡化編輯流程。

而且，還引入了強大的BugBot功能，它能夠自動審查用户的PR（即Pull Requests，一種代碼審查機制），並捕獲潛在的錯誤和問題。

快捷鍵體系也十分完善，支持代碼格式化、函數跳轉等常用操作。像Mac系統中，選中代碼後按Command+K能直接輸入修改需求，減少鼠標操作，提升開發節奏。

注：Cursor快捷鍵設置界面。

右側邊欄的聊天交互窗口支持自然語言溝通，開發者只需輸入需求（如“用 Python創建本地音頻記錄程序”），AI就能快速生成代碼並提供優化建議。遇到代碼錯誤時，反饋至聊天窗口可即時獲得錯誤分析與更新代碼，交互過程整體感覺智能高效。

此外，Cursor還支持語言和環境的即時配置。譬如，當生成的代碼是Python時，如果電腦上沒有配置Python環境，會自動彈出在線安裝的按鈕，在線配置好代碼的運行環境。此外，還內置有插件市場，可以搜索各類插件，方便用户傻瓜式編程。

圖注：Cursor Phyton配置。

對比來看，Trae是字節跳動發佈的AI原生集成開發環境工具，支持多種模型，國內版默認搭載豆包1.5-Pro/1.5-Thinking-Pro模型，支持切換至DeepSeek-R1/V3等模型。如果僅從模型數量和搭載的模型能力上來看，Trae略遜一籌。

Trae的界面設計同樣簡潔直觀。典型佈局為左側是文件導航區，方便用户快速定位項目中的各類文件，層級結構清晰，能高效找到目標文件；中間是代碼編輯區，支持多種語言的語法高亮與格式化，便於用户專注代碼編寫；右側為 AI 聊天交互區，是與 AI 展開互動獲取幫助的重要區域 ，這樣的佈局合理且高效，與常見的開發工具佈局相似，降低了用户的學習成本。

注：Trae主界面。

在用户交互上，Trae也提供了不少的快捷方式。譬如，它默認內置Chat和Builder兩種智能體模式，這也是Trae的一大亮點。

Chat模式如同一個全能AI夥伴，通過對話形式，能為用户提供代碼建議、錯誤修復、問題解答等，在輸入框中還具備上下文、多模態輸入、模型切換等功能。用户使用“#”可展示上下文列表，快速定位文件，還能將整個文件餵給AI以提升回答準確率 。而Builder模式，則能從0到1構建項目，自動且編寫代碼的過程，迅速得到結果。

此外，Trae還支持設置基於不同提示詞的智能體，用於不同代碼領域的編程。

注：Trae的智能體創建界面。

Trae同樣內置有插件市場，能夠幫助用户即時配置語言和環境，不過插件數量上整體要少於Cursor。

整體看，Cursor和Trae從用户體驗與易用性上看，各有千秋。

代碼完成質量比拼：Cursor完勝Trae

接下來，“新智核”從實際操作入手，對比體驗Cursor和Trae對於簡單代碼任務的完成質量。

以創建一個數字時鐘為例，在雙方的聊天框中輸入“生成一個帶有年月日的酷炫時鐘，要求有時針分針秒針”的命令。

Cursor會在右側的Chat欄中分析這句話，並整理這個時鐘的創建思路，包括時鐘外觀、日期顯示、頁面樣式和功能特點，最終生成一個HTML文件。

將該HTML文件運行，最終獲得一個帶有年月日、星期和帶有時針分針秒針的數字時鐘，但時鐘上的數字刻度有些許位移。在整個過程中，Cursor採用“需求分析→思路整理→代碼生成”流程，會主動補充未明確的視覺優化需求。

注：Cursor生成的數字時鐘。

Trae在同樣分析這段命令後，並沒有進行思路分析，而是分步驟完HTML、css、js等代碼文件的創建，最後生成一個可以運行的HTML文件。

把該代碼文件運行後，最終獲得了一個運行的數字時鐘，不過相比較而言，不僅缺少了時間刻度，連最重要的年月日也沒有顯示出來，結果也不理想。

注：用Trae代碼生成的數字時鐘。

事實上，Trae更像模板化生成，類似預設的代碼模板或固定結構來完成內容生成，缺乏對具體場景的靈活適配和深度優化。譬如，對“年月日”等核心需求的理解存在遺漏，顯示出AI理解精度的差距。

通過表格，更加直觀的看出兩者在對這一命令處理後的表現情況。在該段代碼的測試質量上，Cursor要好於Trae。

代碼響應時間與邏輯能力對比：Cursor運行穩定可靠，Trae速度快

這裏我們用帶有邏輯性稍強的俄羅斯方塊遊戲為測試案例。

在Cursor中輸入“幫我生成一個俄羅斯方塊小遊戲”的命令，很快進入思路創作和代碼建立，但由於中間思考過程時長略長，導致在2分鐘後才得到一個HTML+js文件。

最終運行該文件，獲得了一個俄羅斯方塊的運行代碼，遊戲下方會顯示操作玩法的提示，但由於是HTML文件，所以遊戲畫面並沒有質感，而且快速下降方塊時，會出現顏色重疊的缺陷。

注：用Cursor生成的俄羅斯方塊遊戲代碼的演示結果。

整體來看，Cursor在實現一個任務時，往往會優先分析，並且按步驟拆解，這種“思考式生成”過程適合複雜邏輯推敲，但耗時較長。好處是，即便用户是編程小白，依然可以理解整個邏輯鏈。

而在Trae中輸入“幫我生成一個俄羅斯方塊小遊戲”的命令，如果不選擇，而是常規的Chat模式，大概50秒會生成一個Python文件，而如果用Builder模式，不到30秒就能獲得一個Python文件，對於一個開發者而言，效率至上才是硬道理，所以Trae的響應生成和最終獲得結果的速度較優。

運行Python文件後，最終獲得一個遊戲畫面視覺更加理想的俄羅斯方塊遊戲，但運行完一個方塊後就閃退了，並且第在三方平台上線示代碼報錯。

注：用Trae生成的俄羅斯方塊遊戲代碼的演示結果。

Trae的“模板填充式”生成犧牲了部分定製化能力，卻換來了極致效率，更適合快速原型開發。

在生成邏輯較複雜的俄羅斯方塊遊戲時，Trae的響應速度比Cursor快5-6倍。這主要得益於Trae的Builder模式對常見項目結構的預定義，以及AI代碼生成的高效優化。

從輸出質量與性能綜合來看，Trae生成俄羅斯方塊遊戲代碼時，雖畫質排布優於Cursor且響應速度更快，但存在運行閃退、代碼報錯等穩定性問題。

所以在選擇工具時，若追求快速原型開發及較好的初始視覺效果，可優先考慮Trae，但需接受其運行穩定性不足的風險；若更看重代碼的邏輯完整性、跨平台兼容性以及長期可維護性，即便耗時較長，Cursor仍是更可靠的選擇。

代碼糾錯修改補全能力對比：Cursor碾壓Trae

在開發中，常常會遇到代碼殘缺、邏輯BUG等一系列問題，特別是幾千行的代碼中出現好幾個代碼問題，更是令人抓狂，這時就需要糾錯補全甚至優化。

Cursor和Trae均具有此類能力，故此，我們將同樣一套代碼殘缺且無法運行的猜拳遊戲HTML代碼，分別交由Cursor和Trae進行修復。

Cursor會分析該問題代碼存在的問題並進行修復，在修復的基礎上，Cursor自動對改代碼進行優化，包括添加中文編碼支持，改進顯示效果（譬如，添加了對應剪刀、石頭、布的表情符號），並增加了勝負顯示的表情等。

最後運行修復後的代碼，獲得了一個生動的猜拳遊戲。

注：用Cursor生成的猜拳遊戲代碼的演示結果。

可以發現，Cursor採用“修復+優化”雙階段模式，基於大模型對用户潛在需求的預判（如視覺體驗、交互友好性）進行主動改進。

而Trae在修復代碼的過程中，並沒有像Cursor那樣進行優化。

最終獲得的代碼可視化結果，略顯古板，而且整體遊戲畫面的排版並不合理，不僅缺少了比分符號“：”，還缺少了比分分別對應的玩家和電腦角色顯示字樣，導致遊戲存在邏輯不符的問題。

注：用Trae生成的猜拳遊戲代碼的演示結果。

Trae 在代碼補全中表現出“功能性優先”的特點，譬如，在上述猜拳遊戲中，Trae僅確保遊戲核心邏輯（如勝負判定、分數記錄）可運行，卻未優化界面佈局、缺失必要標識（如比分分隔符與角色標籤）及視覺元素（如表情符號），適合解決緊急問題，但缺乏對用户體驗的考量。

整體看，Cursor展現了更全面的AI能力，不僅能修復代碼缺陷，還能基於上下文推斷優化方向，將“可用”代碼提升至“好用”水平。對於注重產品質量的開發者，Cursor在代碼補全場景中更具優勢。

寫在最後

Trae作為本土AI開發軟件工具，在內部系統集成、數據權限管控，以及代碼快速生成上具備天然優勢；而Cursor憑藉接入的先進模型能力，在代碼修復優化的質量、智能化程度，以及用户體驗提升等方面展現出顯著優勢，能夠更主動地預判開發者潛在需求，並實現從“可用”到 “好用”的代碼升級。

對於開發者而言，工具的選擇從來不是非此即彼，追求極致效率選Trae，注重代碼品質選Cursor，或許才是這場測評給出的終極答案。