字节禁用Cursor背后:自家替代产品Trae实测被碾压

HelloKitty 2025-06-10 15:02

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本文由 Tech星球 撰写/授权提供,转载请注明原出处。

以下文章来源于:新智核

作者:陈桥辉、王琳

5 月 28 日,字节跳动安全与风控部门发布邮件称,鉴于防范数据泄露风险的考量,自 6 月 30 日起,字节内部分批次禁用第三方 AI 开发软件,其中就包括在开发者群体中颇受欢迎的 AI 编程工具 Cursor、Windsurf 等。与此同时,字节跳动推出自家旗下的编程助手 Trae 作为替代方案。

当下,OpenAI、Anthropic、谷歌等全球热门 AI 选手几乎都在推出AI编程工具。不少业内人士猜测,字节禁用第三方 AI 开发软件背后,除了数据安全因素,是否也有为自家产品 Trae 推广助力的意图。

2025 年 3 月,字节跳动推出 Trae,号称“国内首个 AI 原生 IDE”,目标直指 AI 编程界的领头羊 Cursor。字节此次禁用第三方 AI 开发软件,也让 Trae 与 Cursor 两款产品站在了聚光灯下,成为大家审视与对比的焦点。

两款产品究竟孰优孰劣,开发者们又该如何选择,“新智核”从用户体验与易用性、代码完成质量、代码响应时间、代码补全与逻辑能力等 4 个维度进行了测评,一探究竟。需要说明的是,“新智核”本次测评仅限 Trae 国内版。

用户体验与易用性:各有千秋

Cursor 是一款支持包括 GPT-4o、Claude 3.7、DeepSeek R1/V3、Gemini 等多个顶级大模型在内的辅助编程工具。

Cursor 的界面设计简洁直观,主要由菜单栏、侧边栏、编辑区和状态栏组成。便于开发者快速上手。核心代码编辑区字体清晰,语法高亮效果突出,不同代码元素通过颜色精准区分,可让开发者高效识别代码结构。

注:Cursor主界面。

交互体验上,Tab 键的创新应用是一大亮点。作为增强版自动补全功能,当开发者接受一处代码建议后,按下 Tab 键,模型会智能推测下一个编辑位置并自动跳转。例如,修改代码后,模型能精准定位到 18 行下方的待改区域,省去手动输入复杂快捷键的步骤,大幅简化编辑流程。

而且,还引入了强大的 BugBot 功能,它能够自动审查用户的 PR(即 Pull Requests,一种代码审查机制),并捕获潜在的错误和问题。

快捷键体系也十分完善,支持代码格式化、函数跳转等常用操作。像 Mac 系统中,选中代码后按 Command+K 能直接输入修改需求,减少鼠标操作,提升开发节奏。

注:Cursor快捷键设置界面。

右侧边栏的聊天交互窗口支持自然语言沟通,开发者只需输入需求(如“用 Python 创建本地音频记录程序”),AI 就能快速生成代码并提供优化建议。遇到代码错误时,反馈至聊天窗口可即时获得错误分析与更新代码,交互过程整体感觉智能高效。

此外,Cursor 还支持语言和环境的实时配置。譬如,当生成的代码是 Python 时,如果电脑上没有配置 Python 环境,会自动弹出在线安装的按钮,在线配置好代码的运行环境。此外,还内置有插件市场,可以搜索各类插件,方便用户傻瓜式编程。

注:Cursor Phyton配置。

对比来看,Trae 是字节跳动发布的 AI 原生集成开发环境工具,支持多种模型,国内版默认搭载豆包 1.5-Pro/1.5-Thinking-Pro 模型,支持切换至 DeepSeek-R1/V3 等模型。如果仅从模型数量和搭载的模型能力上来看,Trae 略逊一筹。

Trae 的界面设计同样简洁直观。典型布局为左侧是文件导航区,方便用户快速定位项目中的各类文件,层级结构清晰,能高效找到目标文件;中间是代码编辑区,支持多种语言的语法高亮与格式化,便于用户专注代码编写;右侧为 AI 聊天交互区,是与 AI 展开互动获取帮助的重要区域 ,这样的布局合理且高效,与常见的开发工具布局相似,降低了用户的学习成本。

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,它默认内置 Chat 和 Builder 两种智能体模式,这也是 Trae 的一大亮点。

Chat 模式如同一个全能 AI 伙伴,通过对话形式,能为用户提供代码建议、错误修复、问题解答等,在输入框中还具备上下文、多模态输入、模型切换等功能。用户使用“#”可展示上下文列表,快速定位文件,还能将整个文件喂给 AI 以提升回答准确率 。而 Builder 模式,则能从 0 到 1 构建项目,自动且编写代码的过程,迅速得到结果。

此外,Trae 还支持设置基于不同提示词的智能体,用于不同代码领域的编程。

注:Trae的智能体创建界面。

Trae 同样内置有插件市场,能够帮助用户实时配置语言和环境,不过插件数量上整体要少于 Cursor。

整体看,Cursor 和 Trae 从用户体验与易用性上看,各有千秋。

代码完成质量比拼:Cursor 完胜 Trae

接下来,“新智核”从实际操作入手,对比体验 Cursor 和 Trae 对于简单代码任务的完成质量。

以创建一个数字时钟为例,在双方的聊天框中输入“生成一个带有年月日的酷炫时钟,要求有时针分针秒针”的命令。

Cursor 会在右侧的 Chat 栏中分析这句话,并整理这个时钟的创建思路,包括时钟外观、日期显示、页面样式和功能特点,最终生成一个 HTML 文件。 

将该 HTML 文件运行,最终获得一个带有年月日、星期和带有时针分针秒针的数字时钟,但时钟上的数字刻度有些许位移。在整个过程中,Cursor 采用“需求分析→思路整理→代码生成”流程,会主动补充未明确的视觉优化需求。

注:Cursor生成的数字时钟。

Trae 在同样分析这段命令后,并没有进行思路分析,而是分步骤完 HTML、css、js 等代码文件的创建,最后生成一个可以运行的 HTML 文件。

把该代码文件运行后,最终获得了一个运行的数字时钟,不过相比较而言,不仅缺少了时间刻度,连最重要的年月日也没有显示出来,结果也不理想。

 

注:用Trae代码生成的数字时钟。

事实上,Trae 更像模板化生成,类似预设的代码模板或固定结构来完成内容生成,缺乏对具体场景的灵活适配和深度优化。譬如,对“年月日”等核心需求的理解存在遗漏,显示出 AI 理解精度的差距。

通过表格,更加直观的看出两者在对这一命令处理后的表现情况。在该段代码的测试质量上,Cursor 要好于 Trae。

代码响应时间与逻辑能力对比:

Cursor 运行稳定可靠,Trae 速度快

这里我们用带有逻辑性稍强的俄罗斯方块游戏为测试案例。

在 Cursor 中输入“帮我生成一个俄罗斯方块小游戏”的命令,很快进入思路创作和代码建立,但由于中间思考过程时长略长,导致在 2 分钟后才得到一个 HTML+js 文件。

最终运行该文件,获得了一个俄罗斯方块的运行代码,游戏下方会显示操作玩法的提示,但由于是 HTML 文件,所以游戏画面并没有质感,而且快速下降方块时,会出现颜色重叠的缺陷。

注:用Cursor生成的俄罗斯方块游戏代码的演示结果。

整体来看,Cursor 在实现一个任务时,往往会优先分析,并且按步骤拆解,这种“思考式生成”过程适合复杂逻辑推敲,但耗时较长。好处是,即便用户是编程小白,依然可以理解整个逻辑链。

而在 Trae 中输入“帮我生成一个俄罗斯方块小游戏”的命令,如果不选择,而是常规的 Chat 模式,大概 50 秒会生成一个 Python 文件,而如果用 Builder 模式,不到 30 秒就能获得一个Python文件,对于一个开发者而言,效率至上才是硬道理,所以 Trae 的响应生成和最终获得结果的速度较优。

运行 Python 文件后,最终获得一个游戏画面视觉更加理想的俄罗斯方块游戏,但运行完一个方块后就闪退了,并且第在三方平台上线示代码报错。

注:用Trae生成的俄罗斯方块游戏代码的演示结果。

Trae 的“模板填充式”生成牺牲了部分定制化能力,却换来了极致效率,更适合快速原型开发。

在生成逻辑较复杂的俄罗斯方块游戏时,Trae 的响应速度比 Cursor 快 5-6 倍。这主要得益于 Trae 的 Builder 模式对常见项目结构的预定义,以及 AI 代码生成的高效优化。

从输出质量与性能综合来看,Trae 生成俄罗斯方块游戏代码时,虽画质排布优于 Cursor 且响应速度更快,但存在运行闪退、代码报错等稳定性问题。

所以在选择工具时,若追求快速原型开发及较好的初始视觉效果,可优先考虑 Trae,但需接受其运行稳定性不足的风险;若更看重代码的逻辑完整性、跨平台兼容性以及长期可维护性,即便耗时较长,Cursor 仍是更可靠的选择。

代码纠错修改补全能力对比:

Cursor 碾压 Trae

在开发中,常常会遇到代码残缺、逻辑 BUG 等一系列问题,特别是几千行的代码中出现好几个代码问题,更是令人抓狂,这时就需要纠错补全甚至优化。

Cursor 和 Trae 均具有此类能力,故此,我们将同样一套代码残缺且无法运行的猜拳游戏 HTML 代码,分别交由 Cursor 和 Trae 进行修复。

Cursor 会分析该问题代码存在的问题并进行修复,在修复的基础上,Cursor 自动对改代码进行优化,包括添加中文编码支持,改进显示效果(譬如,添加了对应剪刀、石头、布的表情符号),并增加了胜负显示的表情等。

最后运行修复后的代码,获得了一个生动的猜拳游戏。

注:用Cursor生成的猜拳游戏代码的演示结果。

可以发现,Cursor 采用“修复+优化”双阶段模式,基于大模型对用户潜在需求的预判(如视觉体验、交互友好性)进行主动改进。

而 Trae 在修复代码的过程中,并没有像 Cursor 那样进行优化。

最终获得的代码可视化结果,略显古板,而且整体游戏画面的排版并不合理,不仅缺少了比分符号“:”,还缺少了比分分别对应的玩家和电脑角色显示字样,导致游戏存在逻辑不符的问题。

注:用Trae生成的猜拳游戏代码的演示结果。

Trae 在代码补全中表现出“功能性优先”的特点,譬如,在上述猜拳游戏中,Trae 仅确保游戏核心逻辑(如胜负判定、分数记录)可运行,却未优化界面布局、缺失必要标识(如比分分隔符与角色标签)及视觉元素(如表情符号),适合解决紧急问题,但缺乏对用户体验的考量。

整体看,Cursor 展现了更全面的 AI 能力,不仅能修复代码缺陷,还能基于上下文推断优化方向,将“可用”代码提升至“好用”水平。对于注重产品质量的开发者,Cursor 在代码补全场景中更具优势。

写在最后

Trae 作为本土 AI 开发软件工具,在内部系统集成、数据权限管控,以及代码快速生成上具备天然优势;而 Cursor 凭借接入的先进模型能力,在代码修复优化的质量、智能化程度,以及用户体验提升等方面展现出显著优势,能够更主动地预判开发者潜在需求,并实现从“可用”到 “好用”的代码升级。

对于开发者而言,工具的选择从来不是非此即彼,追求极致效率选 Trae,注重代码品质选 Cursor,或许才是这场测评给出的终极答案。

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