Cursor、Qoder、Trae 深度体验后的使用心得
见字如面，与大家分享实践中的经验与思考。
最近在开发企业级应用时，深度体验了几款主流的 AI IDE 和 Cli 工具。今天想和大家分享一下使用 Cursor、Qoder、Trae 这几款 AI 编辑器的真实感受，包括它们各自的优势和不足。
Cursor
Cursor 是我接触的第一款 AI IDE，也是使用时间最长、最顺手的工具。刚开始使用时，它带给我的不仅仅是开发效率的提升，更让我在跨语言开发方面有了质的飞跃，真正感受到了 AI 的强大。后来我还专门写了一系列关于 Cursor 使用技巧的文章和视频，感兴趣的朋友可以到我的主页查看。
经过长期使用，我已经摸索出了一套完整的使用规则和开发流程，能够很好地满足日常开发需求。
作为曾经 IntelliJ IDEA 的忠实用户，我现在已经基本切换到 Cursor 了。它的自动补全功能真的很实用，Tab 键的智能跨行修改让编码变得非常流畅。说实话，很多时候直接用 Tab 补全比 AI 对话更高效，用得越久越离不开这种体验。
网上关于 Vibe Coding 的宣传很多，但我觉得更多是噱头。企业级系统开发的复杂性远超想象，很多时候难点并不在代码编写本身。即便是写代码，我们也不能忽视可读性、可维护性和可扩展性这些基本要求。AI 生成代码虽然快，但质量参差不齐，必须经过仔细的代码审查，除非你完全不在乎代码质量和后期维护。
说到 Cursor，不得不提它的一些使用限制。自 7 月 17 日起，Cursor 增加了地区限制，不仅需要科学上网，还要将网络协议设置为 HTTP 1.1，这确实影响了使用体验。
另外，Pro 会员的计费方式也从原来的每月 500 次提问改为 Token 计费。如果项目比较复杂，使用 Claude 最新模型的话，大概 50 次左右就会用完额度。虽然选择 Auto 或 GPT-5 会好一些，但额度还是大幅缩减了。对于完整的项目开发来说，这个额度明显不够用。所以现在多工具组合使用已经成为常态，除非预算充足直接订阅 Ultra 版本。
总的来说，Cursor 仍然是一款非常值得推荐的 AI 工具。它的上下文理解能力出色，支持项目规则来提升代码生成质量，而且总是第一时间提供最新的智能模型。只要合理使用，还是很划算的。
Qoder
Qoder 刚发布时我就开始体验了，整体使用感受和 Cursor 比较接近，响应速度很快，对国内用户也比较友好。
Qoder 的仓库 Wiki 功能很实用，可以根据项目代码自动生成文档，还支持导出为 Markdown 格式。在实际开发中，代码往往是最新的，但文档更新总是滞后，甚至因为维护成本高而被忽略。不过这个功能生成时间比较长，需要耐心等待。
另外值得一提的是 Quest mode，官方介绍说这个模式可以自主完成从规划到编程的整个流程。它类似于Spec Driven 开发，会先分析项目代码，生成设计文档，经过人工确认后，点击"开始任务"就能让 Qoder 自动开发。
Qoder 公测期间每个账号有 2000 个 Credits 额度。正式收费后，Pro 会员月费 20 美元，同样是 2000 个 Credits。这种积分制本质上和 Token 计费差不多，简单问题消耗 4-5 个 Credits，复杂的开发或 Bug 修复任务可能需要几十个 Credits。
后来在社区反馈下，Qoder 限时降价到每月 10 美元，还支持支付宝付款，这个价格还是值得尝试的。不过如果恢复到 20 美元的话，竞争力就不太够了，特别是现在连用的什么模型都不清楚，感觉就像在 Cursor 里选择 Auto 模式一样。
Trae
Trae 国际版首月只要 3 美元，是少数按次数计费的 AI IDE，每月 600 次提问额度，价格相当良心。在 Trae 公测期间，我写过一篇体验文章：国产 AI 编辑器 Trae 新版体验：Cursor 的可选替代方案。当时还没有会员服务，需要排队等待，所以只是简单体验了一下。
自从 Cursor 改为 Token 计费后，Trae 成了我使用频率第二高的 AI IDE。我用相同的提示词分别测试了两个工具，Cursor 的完成度大约在 90%，而 Trae 大概在 60%-70%，还需要一些手动调整。测试的提示词基本相同，都是让 AI 在 DDD 架构项目中参考已有逻辑进行代码重构。
Trae（60% ~ 70%）：
Cursor（90%）：
两个工具都使用 Claude-4-Sonnet，理论上不应该有这么大差异。但当我看到 Trae 的 Max Mode 可以选择 200k、400k、600k、800k 和 1M 上下文时，我猜测普通模式的 Claude-4-Sonnet 可能只有 128k 上下文。这就解释了为什么在复杂任务上会有如此大的差异，也解释了为什么经常需要点击"继续"来完成复杂任务。
基于这些发现，我调整了使用 Trae 的策略：
简单任务：对于 CRUD 接口、代码重构、Bug 修复等简单任务，直接在聊天窗口写提示词，利用 Trae 自带的提示词优化功能，然后执行。大部分情况下效果不错，能节省不少编码时间。
复杂任务：先用其他 AI 工具准备好需求文档、设计文档和开发计划，然后交给 Trae 执行。这种方式需要一定的编程基础，不太适合完全没有编程经验的用户。
写在最后
工具终究是工具，关键在于如何使用。每个人的开发环境、项目复杂度都不同，自然会有不同的使用体验。很多人对软件工程缺乏基本认知，就盲目追求 AI 辅助开发，结果达不到预期也就不足为奇了。
如果你还没有开始使用 AI IDE，建议现在就选择一款开始体验。即便不用 AI Agent 自动编写代码，光是智能代码补全功能就足以让你爱不释手。一旦习惯了 Tab 键的便利，你就再也回不去传统的编程方式了！
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