Trae vs Cursor实战对决，附5大维度14个测评用例

总体上Trae在复杂任务处理上稍逊于Cursor，但其本土化体验、安全性和用户体验方面，更适合国内用户。

Builder模式：通过自然语言指令，实现“从零到一”的应用程序开发，简化项目设置、文件创建和初始代码编写，并且还提供预览功能，方便查看开发成果。

Chat模式：提供中文代码问答和调试功能，作为AI助手，帮助开发者理解和修改代码，支持引用特定代码片段，进行精准提问。

接下来我将从对话指令跟随能力简单任务处理、复杂任务处理、响应速度与代码生成效率、兼容安全性和用户体验与易用性这五个方面，对Trae和Cursor进行深度体验测评。

以下的任务均默认上面为Trae的最终呈现，下面为 Cursor的最终呈现。

 简单任务处理能力 

通过以下两个任务来测试Trae和Cursor在处理简单任务的时候，所完成的质量情况。

任务1-环形进度条

这是Trae的效果：

任务2 - 石头剪刀布  

"创建包含晃动选择按钮（石头/剪刀/布）、电脑AI随机选择、动态比分展示和胜负动画效果的网页对战游戏。"

基本都完成了需求，但Cursor生成的细节方面做得更好。

结论：在简单任务处理上Cursor完成的质量更高，画面的效果呈现得更好。

 复杂任务处理能力 

通过以下两个任务来测试Trae和Cursor在处理复杂在任务时完成的质量情况。

任务1：跨文件能力测试任务设计

Step 1：生成初始文件

输入指令：

"在项目根目录下创建以下文件1. utils/logger.py：生成一个日志记录函数 save_log(log_data)，将字典数据保存到 logs.json 文件   2. app/main.py：生成一个主函数，调用 utils.logger.save_log，传入当前时间戳和用户 ID"

Step 2：测试跨文件能力

输入指令：

"在 app/main.py 中调用 utils/logger.py 的 save_log 函数时，自动添加缺失的导入语句，并确保参数类型匹配（log_data 必须为字典）。"

预期表现：  

自动生成 from utils.logger import save_log ，将一个字典格式结果保存在项目目录下的一个json文件中。

从输出结果可以看出，Trae 和 Cursor 都完成了我们的要求，但是它们生成的代码在 时间戳格式处理逻辑 上存在本质差异。以下是具体原因和影响分析：

1. 差异根源：DeepSeek-R1模型 使用 datetime 模块生成了高可读性日志，而Claude-3.7-Sonnet-thinking 模型则使用 time 模块生成了原始计算友好型数据。在最终效果上Trae更符合企业级开发规范（如日志审计、跨时区协作），减少后期数据清洗成本。

2. 结果实用性：通过简单指令即可让两者生成对方默认格式，但 Trae 的初始代码更贴合生产环境需求，无需额外调整。

   
   

任务2：太空餐厅点餐模拟器

输入指令：

"创建一个可拖拽星座图点餐的Web应用：

- 点击星座图标生成菜品（如拖动巨蟹座到烤架出牛排）

- 错误搭配时出现爆炸动画

- 滑动选择人数时，餐盘大小同步缩放

- 双击太空背景可召唤隐藏饮料飞碟"

从效果展示来看，Trae最终的成果存在不合指令（比如没有召唤隐藏饮料飞碟）和交互不符合现实（菜品不是放在餐盘中）等问题。而cursor全部完成了所要求的功能，且各功能交互合理，并且有使用指南提示，对任务要求全面实现，且画面美观可使用性高。

综合两次测试，Trae和Cursor在代码生成和Web应用开发方面表现出不同特点。

在跨文件代码生成任务中，两者均能完成基本要求，但Trae在时间戳格式处理上更符合企业级规范，生成的日志更具实用性。

在太空餐厅点餐模拟器开发中，Cursor全面且精确地实现了所有指令要求，交互设计合理，用户体验优秀。而Trae的成果存在功能缺失和交互逻辑不符等问题。

总体而言，Cursor在复杂任务的理解和执行上表现更优，Trae在代码生成方面具备一定优势，但对复杂交互的理解和实现能力有待提升。

 响应时间和处理速度 

测试说明：

生成2个经典的小游戏测试Trae和Cursor的平均响应时间。响应时间的定义是使用秒表记录从「回车」到「完整代码停止输出」的时间。

任务1 - 记忆卡牌  

"生成4x4卡牌配对游戏，需要实现点击翻牌显示动物emoji图案、匹配成功保留、60秒倒计时和失败重置功能。"

Trae用时5分14秒

Cursor用时1分47秒

任务2 - 打砖块  

"创建基于鼠标控制的击球游戏，需包含水平移动的反弹板、可破坏彩色砖块阵、实时分数统计和失败重试按钮。"

Trae用时3分50秒

Cursor用时1分17秒

从以上结果得出：在面对同一个编程任务时Cursor的响应时间更短。

 调用国内API的兼容性 

验证以下问题：

1. Trae 和Cursor 调用国产 API（如百度地图 API）时会有哪些问题。

输入指令（直接提问）：

"生成调用百度地图 API 的 Python 代码，根据地址获取经纬度，API 文档要求参数为：ak=密钥, address=地址, output=json。"

结果得出，Trae和cursor都完成了任务，但是Trae在处理问题时会有参数未定义等问题，需要人工干预来解决，Cursor虽然很流畅解决了问题，但这里cursor存在一个关键问题就是未使用HTTPS协议，这里存在一定的安全隐患，这里猜测是由于内嵌的模型不同，所以我们使用了海外版Trae的Claude 3.7-sonnet模型再次进行测试，结果如下方图片所示：

总结：Trae需要人工干预提示，而Cursor能直接生成语法正确且可执行的完整调用代码，最终二者最后生成的代码都能成功的调用API，完成任务需求。

 用户体验与易用性 

Trae：

刚开始开打Trae，最开始看到的是醒目的工作区，提示我们打开文件夹等我们需要的对文件的操作；还有右侧的对话区，可以选择我们需要使用的模式，如下图：

当我们打开一个文件夹后就可以看到中间提示的快捷功能，帮助我们更好上手操作这个ide，这对于初次体验者来说很友好，如下图：

点击右侧对话框的Builder模式可以直接用自然语言进行对话，这对编程小白来说几乎零门槛，如图下图：

另外Trae还提供Web预览功能，可以直接预览生成效果，不用再跳转到浏览器，如下图：

对于Trae将Builder模式和Chat模式设计成两个窗口，开发者可以使用 Builder 模式快速生成基于其需求的基本结构和初始代码库。然后，可以切换到 Chat 模式来处理更精细的任务，例如优化特定功能、添加新特性、调试问题或寻求关于生成代码的解释。通过这两种模式的结合，可以简化开发流程，提高开发效率。

Cursor：

初始打开cursor可以看到选择项目、克隆仓库和通过SSH连接选项，我们可以选择需要的操作。但是因为不是中文界面，所以对于国内用户来说不是那么友好，如下图：

当我们打开一个文件夹，也可以看到中间的工作区和右侧的对话区，但是可以明显看出，相对于Trae的界面，cursor的中间工作区没有快捷键提示，对于新手来说可能会存在不知如何唤起对话框这个问题，如下图：

另外cursor的菜单栏初始时英文的，如果用户需要中文显示则需安装中文插件，但是cursor本身的一些提示和设置界面还是会以英文显示，这可能会降低中国用户的使用体验，如下图：

在整体体验感受上，Trae的UI 界面相较于cursor在观感上更加美观和易用，尤其是Trae的文件区、工作区和对话区三个板块分界明显且观感舒适，相对而言cursor的页面没有那么流畅，但是cursor的整体页面呈现更像传统的VS Code，所以对于一直使用VS Code的用户可能会更加适应。

那么为什么现在IDE里的AI插件已经很多了，但还是要搞个Trae呢？

关键区别就在于这个是“AI原生”，AI原生IDE与传统IDE插件的不同，核心在于其架构上的根本性差异。

原生IDE其AI并非事后添加而是从底层将AI深度集成，这也是其功能和价值主张的核心方面，实现了AI与IDE核心功能的无缝融合，从而优化了资源管理，提升了数据流的效率，使得AI能够更全面地理解项目上下文，提供更准确、流畅的辅助。

相比之下，传统IDE插件作为附加功能，在资源竞争、上下文感知和工作流程集成等方面存在局限，导致AI能力的发挥受到限制。

最后，在全面对比 Trae 和 Cursor 的各项维度后，给出如下建议：

若您极为重视数据安全性、中文语境支持，或是对交互体验要求较高，Trae 的两种编程模式定会让您耳目一新。