現在的AI太神奇了，以往不懂寫程式的普通人只能在github上許願原作者提供新功能，現在普通人可以透過 TRAE 可以讓許願成真。
測試結果，TRAE 確實完成需求的修改，針對程式碼的分析之後，無法確定要修改的地方也有在分析結果顯示出來。
TRAE 的售價
TRAE 的免費版本就已經讓人覺得很好用了，專業版的售價是多少呢？
Pro 版原價的月費 $10 美元（約新台幣 $305 元），比程式外包開發還要便宜！更棒的是，現在正在特價中，每月只需 3 美元。
先手動地透過 git clone 的方式取得 github 上開源專案的程式碼, 這部份也是可以在 TRAE 裡讓AI 來代勞.
接著我輸入提示詞:
實作一個購票完成後以email 通知, 及 discord webhook機器人通知的功能, 修改 /www/ 目錄下的 html 與 js 增加相關的設定欄位, 並修改 settings.py 儲存新的欄位值的設定, 並增加通知功能在 nodriver_tixcraft.py
AI 的確完成任務要求的修改，應該修改到的地方都有到位，這部份非常令人驚訝，科技的進度似乎飛快。
TRAE類似的相關工具比較
| 特性 | TRAE (字節跳動) | GitHub Copilot | Cursor (AI IDE) | Claude Code VS Code 擴充功能 |
| 產品定位 | 免費 AI IDE / 應用構建平台。專注於從零生成完整專案和應用程式。 | 程式碼編輯器擴充功能。專注於實時程式碼補全和快速編碼交互。 | AI 增強型 IDE。提供最強大的 AI 聊天、代碼庫級別理解和AI 驅動的修改。 | AI 代理與聊天擴充功能。利用 Claude 的強大推理能力執行複雜的程式碼任務。 |
| 主要功能 | 「Builder」模式：從需求生成完整專案。原生中文、Chat/優化。 | 行級/函數級自動補全、註釋轉程式碼。 | AI 聊天驅動的程式碼修改、AI 除錯、多文件感知。 | 任務導向的 Agent 執行、複雜問題解答、大型程式碼審核、Diff 審核。 |
| 底層技術 | 內建 Claude 3.5 和 GPT-4o 等主流 LLM。 | OpenAI GPT 模型（Codex 的繼承者）。 | 主要使用 OpenAI GPT，可選用其他模型。 | Anthropic Claude 3.5 Sonnet (或更新的模型)。 |
| 介面與整合 | 獨立 IDE，提供專門的 Builder 介面。 | VS Code / JetBrains 擴充功能。 | 獨立的 AI IDE (基於 VS Code)。 | VS Code 擴充功能，在側邊欄提供專用面板。 |
| 優勢核心 | 一站式應用生成、原生中文支持、內建多頂級模型。 | 業界標準、實時補全速度快、整合度高。 | 代碼庫級別的上下文理解、強大的 AI 聊天交互。 | 大型程式碼上下文處理、卓越的邏輯推理、Agentic 任務執行。 |
| 商業模式 | 免費使用 (目前)。 | 訂閱制 (個人/團隊)。 | 訂閱制 (提供免費 tier)。 | 需 Claude Pro/Team 訂閱或 API 付費。 |
總結與差異分析
這些工具雖然都屬於 AI 輔助開發程式範疇，但它們的設計目標和用戶體驗有顯著差異：
- TRAE (應用生成)：
- 如果您希望 AI 不僅是助手，更是幫您搭建整個應用程式的工程師，並且偏好中文環境，TRAE 是首選。它的重點在於「生成」。
- GitHub Copilot (實時補全)：
- 如果您追求最快速、最無感的程式碼補全，讓 AI 成為您輸入時的影子，Copilot 是效率最高的選擇。它的重點在於「輔助」。
- Claude Code VS Code 擴充功能 (任務代理)：
- 如果您需要 AI 處理複雜、需要大量推理或理解大段程式碼上下文的任務（例如重構一個模塊、分析跨多個文件的錯誤），Claude 的 Agentic 設計和強大模型是優勢。它的重點在於「任務執行」。
- Cursor (全功能 AI IDE)：
- 如果您想要一個結合了以上所有功能（實時補全、強大聊天、Agentic 任務）的單一工具，Cursor 提供了最深度的 AI 整合體驗。它的重點在於「深度整合」。
比較 TRAE 與 cursor
- Cursor：以「AI-first IDE / vibe coding」聞名，注重即時自動補全、開發者體驗（IDE 操作流暢、快捷鍵、BYOM 支援）及產品化生態（除編輯器外有 Bugbot 等）—適合希望立刻提升互動式生產力、重視 UX 與穩健性的團隊或個人。(Cursor)
- Trae（TraeIDE / Trae Agent）：由 ByteDance 生態或社群相關專案（TraeIDE、trae-agent）推動，特色是針對中文開發者優化、內建多模型選項與 agent/CLI 能力，但近期有關遙測 / 資料上傳的疑慮被媒體揭露（對資料主權/隱私敏感的團隊需特別注意）。(traeide.com)
1. 背景與公司 / 專案定位
- Cursor（Anysphere）定位：專注打造以 AI 為核心的程式編輯體驗（桌面 IDE + CLI + agents），市場上有大量用戶/企業採用，且公司取得高額融資、估值與快速成長。Cursor 的產品策略是把 AI 嵌入編輯器工作流，提供「vibe coding」式的互動體驗。(Cursor)
- Trae / TraeIDE / Trae Agent：近年出現的 AI IDE 與 agent 生態（部分由 ByteDance 生態或相關組織維護），強調面向中文開發者的使用體驗、直接內建多個大型模型（如 Claude、GPT-4o 等）作為選項，並有 CLI agent（trae-agent）可做自動化軟體工程任務。專案同時在 GitHub 上有公開 repo。(traeide.com)
2. 功能比對（開發者日常痛點對應）
我把常見需求拆成：編輯/補全、代碼生成/重構、除錯/測試、專案導航/版本控制、agent/自動化工作流。
- 編輯 / 自動補全
- Cursor：自家 autocomplete 模型 + 即時 Tab 補全、能妥善處理括號與語法上下文（IDE 級別），有多種互動模式（從半自主補全到 agent 全權處理）。適合需要快速流暢寫碼的開發者。(Cursor)
- Trae：宣稱有即時 AI 協助（IDE 裝置），也會整合多種 LLM 作為後端，但實作與 UX 細節相比 Cursor 可能更依賴「模型選擇」與內建工具鏈。(traeide.com)
- 代碼生成 / 重構 / 說明
- 兩者都提供「用自然語言產生或修改程式碼」與解釋（explain）功能；Cursor 更強調在編輯器內的交互細緻度（例如快速精準編輯指令）。Trae 的優勢在於多模型選擇（可直接切換到特定模型做嘗試）。(Cursor)
- 除錯 / 測試
- 專案導航 / 版本控制整合
- Cursor 與 Trae 都提供與 Git 等 SCM 的整合；Cursor 把重心放在 IDE 使用流暢性。Trae 的文件也提到 source-control 功能。(Cursor)
- Agent / 自動化工作流
- Cursor 支援 agent 類功能（更高自主權模式），並有 CLI agent 的使用情境。
- Trae 明確提供 trae-agent（一個可在 CLI 上構建 LLM-based agent，能執行複雜軟體工程工作流程）。兩者在 agent 能力上都具競爭力，但 Trae 更著重 agent 的 CLI 自動化流程（對於 CICD / 自動化腳本有吸引力）。(GitHub)
3. 模型與執行（雲端 vs 本地 / BYOM 支援）
- Cursor：官方宣稱支持 Bring-Your-Own-Model（BYOM），也有自家/合作的補全模型。產品設計上偏向提供在本機（或桌面）裡和雲端後端協同的流暢體驗。(Cursor)
- Trae：通常把多模型接入當成特色（例如可切換到 Claude、GPT-4o 等），因此更像是把不同後端模型（可能在雲端）納入選單。但由於 Trae 的 agent 與 IDE 可能預設呼叫 ByteDance 或第三方模型，實際是否能做到完全本地模型執行需視版本與部署方式。(traeide.com)
4. 隱私、資料治理與資安（關鍵差異）
- 重要事實（請注意）：有媒體報導指出 Trae（ByteDance 相關）在某些版本或測試中，儘管宣稱可關閉遙測，但仍會上傳大量資料至遠端伺服器，包含硬體/作業系統資訊、檔案路徑、使用行為等，造成資料主權與隱私疑慮。對於處理敏感或受法規限制的程式碼（例如企業內部代碼、受監管資料），這是一個必須審慎權衡的因素。(TechRadar)
- Cursor：到目前為止（公開報導與產品頁面）Cursor 更強調產品的穩定性、企業採用與工具整合（但任何雲端／BYOM方案皆需檢視實際的遠端請求／遙測政策與 EULA）。最近 Cursor 也推出像 Bugbot 這類可整合到 CI 的產品，企業可針對隱私需求選擇方案與合約。(WIRED)
→ 實務建議：在選擇前務必查看最新版的隱私政策、遙測開關是否真的做到本地化（與供應商簽 NDA / DPA），或優先選擇能在私有網路或本地部署（on-prem / VPC）的方案。
5. 開源、社群與延伸性
- Cursor：有公開 GitHub repo（editor 相關），產品化比重大；社群活躍、使用者回饋與第三方評測不少。(GitHub)
- Trae：也在 GitHub 有專案（Trae-AI、trae-agent 等），且有中文導向的說明與文件，對中文開發者友好。社群生態仍在快速演進，且存在多個第三方教學/評測文章。(GitHub)
6. 性能、系統資源與穩定度
- 市場報導與使用者回饋指出：Trae 在某些版本上記憶體用量比 Cursor 或 VS Code 更高；Cursor 在效能/UX 上花了很多工程心力使其在前端開發場景下表現良好。若你開發環境資源有限（例如記憶體、CPU），請在測試期觀察實際記憶體/CPU 使用情況。(TechRadar)
7. 價格與商業模式
- Cursor：有桌面產品、不同訂閱層級，並有額外付費的企業產品（如 Bugbot 等）。具體價格會變動，建議到官網查最新方案。(Cursor)
- Trae：部分版本/下載可能免費或社群版，但商業化路徑、企業條款需查看 Trae 官方/企業公告。具體方案請參考官方文件。(traeide.com)
8. 適合的人/團隊（建議選擇）
- 如果你是 重視流暢 IDE 體驗、追求高效互動補全、需成熟商業產品與企業級支援：首選 Cursor（或至少先試用）。Cursor 在 UX、產品化整合與企業級工具（如 Bugbot）方面較成熟。(Cursor)
- 如果你是 中文開發者、想要多模型切換、重視 CLI/agent 自動化能力、或希望試用 ByteDance 生態的工具：Trae 值得評估，但請特別關注遙測與資料上傳行為，並在企業環境中先行做安全審核（或要求 on-prem 選項）。(traeide.com)
- 如果你非常在意機密性/合規（金融、醫療、政府）：在沒有確定 on-prem 或 DPA 保證前，避免直接把敏感代碼送到未核可的雲端服務；選擇明確支援本地模型或可在 VPC/air-gapped 環境中部署的方案。
9. 快速比較表（重點整理）
| 面向 | Cursor | Trae / TraeIDE / trae-agent |
|---|---|---|
| 產品定位 | AI-first IDE (桌面 + CLI + agents) | 中文導向 AI IDE + CLI agent |
| 互動體驗 | 高度優化的自動補全與 UX（vibe coding） | 支援多模型、agent；UX 依版本而異 |
| Agent 能力 | 支援 agent 與自家/第三方工具（Bugbot） | trae-agent 專注 CLI/自動化流程 |
| 模型支援 | BYOM + 自家模型 | 多模型選擇（Claude, GPT-4o 等） |
| 隱私風險 | 需檢視合約/遙測（企業方案可談） | 有媒體揭露遙測/資料上傳疑慮（需注意）。(TechRadar) |
| 開源 / 社群 | 有 GitHub，商業化明顯 | 有 GitHub repo（trae-agent），中文資源豐富 |
| 適合對象 | 個人/團隊想要立即提升開發效率 | 想要中文優化或強 agent 自動化者，但需審慎評估隱私 |
10. 結論與實務建議（步驟化）
- 先定義需求（本地模型 vs 可上傳雲端 / 是否能接受遙測 / 需 agent 自動化程度）。
- 做短期 PoC：在非敏感專案安裝試用兩者（Cursor 與 Trae），比較補全品質、資源使用、UX 與 agent 流程。
- 檢查隱私條款：若專案含敏感資料，要求供應商提供 DPA、on-prem 或 VPC 部署選項；特別注意 Trae 近期的遙測報導並要求技術說明。(TechRadar)
- 企業採用前做安全測試：監控網路連線、請求內容、是否有不必要的資料外發，並在條款上鎖定資料使用範圍。
- 長期策略：若偏好控制與合規，考慮選擇支持本地推理或自行部署模型（並評估 Cursor / Trae 是否提供此類選項）。
參考來源
- Cursor 官方功能頁面 / 文件。(Cursor)
- Cursor 官方網站（產品介紹）。(Cursor)
- Wired：Cursor 推出 Bugbot（除錯工具）。(WIRED)
- TraeIDE 官方網站 / 文件（TraeIDE 產品頁）。(traeide.com)
- TechRadar（關於 Trae/ByteDance 遙測與隱私疑慮報導）。(TechRadar)
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