Trae vs Cursor：深度体验 Trae 一个月后，我的真实感受
前言
过去很长一段时间，我都是 Cursor 的深度用户------它流畅的交互、强大的上下文理解能力和"类 IDE"的自然融合，确实让写代码这件事变得轻松了不少。
但最近几个月，Cursor 的一系列操作让我逐渐失去了继续使用的信心。尤其是上个月开始封禁国内 IP 后，访问变得极其不稳定，于是我果断转向了另一款正在快速崛起的 AI 编程工具：Trae（国际版 Pro）。
经过近一个月的高强度实战使用，今天想和大家聊聊我对这两款主流 AI 编程助手的深度对比体验。
对比背景说明
- Trae：国际版 Pro 用户，当前最新版本，持续更新中
- Cursor：Pro 用户，主要基于 1.0 版本，后续因访问问题未再深入使用
说明：本文为个人真实使用感受，未做严格控制变量实验，侧重于"开发者视角"的主观体验，旨在为正在选型的朋友提供参考。
核心能力对比
我们从四个关键维度展开分析：指令意图识别、RAG 能力、上下文处理、模型能力。
指令意图识别：Cursor 更"懂你"
如果你的指令写得不够规范、逻辑略显混乱，Cursor 明显更擅长"猜中"你的意图。
有时候我懒得组织语言，直接打一行："这个页面点保存没反应，你看看哪有问题？" 它就能顺着上下文找到表单提交逻辑，甚至还能提醒我"是不是忘了调用 API"。
而 Trae 对指令质量要求更高。如果描述稍微模糊点，容易出现"跑偏"的情况。
RAG 能力：Trae 略胜一筹
RAG（检索增强生成）是 AI 编程工具能否"读懂项目"的关键。
以前用 Cursor 的时候，经常遇到这种情况：我让它加个新功能，它只改了前端页面，后端接口压根没动，还得我手动补。
换成 Trae 之后，这种情况少了很多。只要我把工程根路径配好，它能自动识别出"这个请求对应哪个路由"、"数据从哪个表来"，前后端联动生成也更自然。
上下文处理：风格不同，路径各异
上下文处理决定了 AI 是否"记得之前说了什么"。
两者的共同点是：都能较好地从历史对话和代码片段中提取重点信息，并合理拼接到新请求中。
但处理策略有明显差异：
- Cursor 更"果断"：倾向于直接选择一个最优方案，快速执行，输出干净利落，像是经验丰富的老手。
- Trae 更"试探"：会尝试多种实现路径，逐步验证可行性，最终给出解决方案------有点像边思考边编码的实习生，过程稍长，但覆盖更全面。
模型能力：差距微小，迭代迅速
说实话，真没太大差别。
不管是补函数、修报错，还是生成文档，两者的输出质量在一个水平线上。最近 GPT-5 风声一出，两边都很快上了新模型（具体是不是真 GPT-5 不知道），响应速度都很猛。
所以现在拼的已经不是"谁家模型强"，而是：
谁能更好地把模型能力，变成你写代码时真正顺手的功能。
其他细节对比
代码审查
在代码审查方面，Cursor 的体验更胜一筹。
它的审查结果直接展示在代码编辑区域的底部面板中，你可以不移动视线就看到本次修改涉及哪些文件，并能一键跳转到各个改动点。
这种"沉浸式审查"大大提升了效率，尤其是在重构或批量修改时非常实用。
而 Trae 的审查信息则显示在生成结果的下方，需要滚动查看，切换文件时也略显割裂，整体流畅度稍弱一些。
上下文添加
但在上下文添加的便捷性上，Trae 做得更人性化。
你可以直接把项目中的文件拖拽进对话窗口，系统会自动将其作为上下文引入。相比之下，Cursor 需要右键点击文件后选择"添加"，多一步操作，效率略低。
还有一个小细节值得一提：Trae 支持预览已添加的图片内容。当你把设计稿或流程图作为上下文传入时，可以随时点击查看。
生态
从生态扩展角度看，Trae 明显走得更远。
它深度集成了多种 MCP Server 和 Agent 能力，支持用户一键添加 MCP 并快速搭建自动化工作流，比如让 AI 自动执行测试、部署、文档生成等任务。
相比之下，Cursor 则更加灵活，你可以根据需要随意搭配自己喜欢的平台。
更新速度
最后值得一提的是，两款工具最近的更新迭代都非常猛。
版本一个接一个，特性一个接一个。尤其是 Trae，最近在 Agent 协同、任务链路上投入很大，明显不是只想做个代码补全工具。
顺便提一嘴：如果你不是专业开发者，而是希望用 AI 完成复杂任务（如数据分析、自动化脚本等），建议尝试
Trae Solo模式------它更独立、任务链更完整，自动化程度更高，更适合非技术背景用户上手。
最后想说
工具没有绝对的高低，只有是否适合当下的你，希望本文可以帮你提供一些选择的思路。
而我，虽然能够体会到 Cursor 在"聪明度"和交互直觉上的优势，但考虑到其管理团队近期的策略调整（尤其是对国内用户的不友好），我决定目前继续深度使用 Trae。
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