声明 : 所有观点都是个人使用感受, 仅代表个人意见, 不代表产品本身有问题, 仅供参考。

一、价格比对

cursor20美元每月,最新版本的目前是0.46.7, 懒得查了上个版本是什么了, 从上个版本或者是从3月3日开始, 添加了个默认设置 : 超出500个快速请求后, 花钱使用快速接口。更恶心的, 账单点击回看, 竟然直接跳转到1月份, 2月份都查看不了。感觉就像是知道了trae可以使用后, 最后一波能坑就坑的感觉。

trae, 免费, 字节出品, 2月17号了解到的AI编辑工具, 但当时需要魔法才能登陆, 当时测试生成代码会出现一直重复生成的bug。故没使用。

我在做表查阅附加时, 才看到的cursor的收费标准, 但2月时, 根本就没有附加的快速请求的功能, 当时有个问题急需解决, 想付钱申请快速请求找了半天都没地方能实现。收费截图如下:

二、AI编程能力

先说一下目前来使用两个软件的基本情况,更方便您对AI编程能力有一个理直观的了解。就了解trae到目前使用, 一直是偶尔测试一下trae, 一直在使用cursor来实现编程。

1、Cursor使用感受

1、AI模型

我目前使用cursor主要是通过Claude-3.5-Sonnet 和 Claude-3.7-Sonnet 两个模型来实现代码编辑功能。

2、AI能力感受

总体来说, AI不比人脑的思考方式。必须给定一定的关键词, 才能实现想要的功能。但注意的是, 虽然cursor前二版本时就有了rule设定, 在上个版本可以点击rule选中。到目前的版本选定rule功能取消。个人认为, rule就是隐藏的提交请求来实现强化上下文功能, 但因为上传时都接收对应的token而无法计费的问题, 造成rule功能的取消。

所以, 我认为cursor 的上下文功能还不是太理想。直接让人感到最无语的场景之一 : 设定了一张base64的图片, 在导出时可以正常显示。经过几个版本的AI编程后, 会对base64的图片进行更改。造成不必要的时间浪费。改回来后, 强调不能更改时, 两三次对话后, 又会对base64进行更改。

以上场景在不同的场景下都或多或少都会有类似的感受。所以我是认为rule的设定绑定用户, 在服务器端进行存储的话, 这样才能实现更好, 更合理的上下文。但这个数据存储相对于海量用户来说, 数据库的压力又让cursor难以负担, 这也就是目前cursor上下文不理想的根本原因。

2、Trae使用感受

1、AI模型

目前trae也是有Claude-3.5-Sonnet 和 Claude-3.7-Sonnet 这两个模型的, 其它模型暂不加入使用对比。

2、AI能力感受

因为目前是在编写项目, 不能直接做为生产力的, 不敢直接来对代码进行改动, 这也是我一直对trae进行测试, 而不使用它做为生产力的原因, 但3月3日trae发布了更新, 我3月4日进行了版本更新后, 进行了一个不影响代码编写的功能来测试。

测试场景 : 在后端接入swagger3后, 使用前端工具, 批量生成前端请求的api。

trae在生成时, 可以根据需求, 生成对应的文档, 但数量比较少, 因为我有18张表, 一次只生成了3个。而cursor可以生成6个左右。但在使用Claude-3.5-Sonnet模型时, 这两个生成都有导入参数为实体类的DTO类型。但因为目前中小型项目并不需要这些类型。此其一，其二是想直接让AI生成后, 不需要调整直接生成能使用的代码。故将模型切换为了DeepSeek-Reasoner (R1)。发现生成代码可以直接使用。

三、cursor与trae总结

在cursor与trae都进行了相应的测试对比后。先说明一点 Claude-3.7-Sonnet 因为是才发布的AI模型, 使用人居多, cursor500次请求可以使用。而trae很多的时间是访问人数过多, 排队处理。所以主要测试的是Claude-3.5-Sonnet模型。

1、请求速度

目前trae的版本是: 1.0.9 , 在自然语言实现优化方面, 已经可以与cursor媲美了。网速虽然与cursor的快速请求有1到3秒左右的差距。但cursor的免费请求10秒迟延也打不出个屁来, 很多时候需要暂停再次发送请求, 这种情况在慢速请求上经常发生。这点上, 我感觉免费的trae已经可以忽略cursor的快速请求的响应了。

2、代码质量

然后在Claude-3.5-Sonnet模型生成的代码上, 基本一致。也就是不管cursor还是trae, 目前相同的自然语言提示词的情况下, 生成的代码基本上可以让Claude-3.5-Sonnet实现编程了。而且, trae使用DeepSeek-Reasoner (R1)模型更适合国内开发。

3、收费标准

trae免费, 完胜。

四、结尾语

tips : 注意, AI编程还是需要自身有知识基础做为铺垫。可以实现将思路转化为自然语言。再生成为自己需要的代码。
AI写代码:手写代码 = 8:2 , 注意, 2就是需要在AI生成的基础上, 进行修改, 调优。没基础, 只能玩个锤子。
AI思路 : 人脑思路 = 0:10 , AI它只能根据人脑的思路去生成需要的代码。

还有, 原创不易, 感觉有收获的话, 点个赞吧。! -_- !