1.介绍

Cursor

• 核心定位：基于GPT大语言模型的专用编程IDE，深度集成人工智能技术，专注于代码生成、调试与全流程开发体验。
• 主要功能：

• • 支持“聊天式指令生成代码”，可一次性生成多文件（如HTML、CSS、JS全套代码）。
  • 调试时能精准分析报错信息，直接给出修改后的代码片段，大幅降低排错成本。
  • 内置大语言模型，对复杂需求的理解和代码生成完整度高。

• 技术特色：以“自然语言对话”为核心交互方式，将大模型能力深度融入编程全流程，从需求拆解到代码实现、调试优化一站式完成。
• 适用场景：适合追求“代码一键生成+深度调试”的开发者，尤其在独立开发小项目、快速验证想法时效率突出。

Trae

• 核心定位：一站式AI协作编程助手，强调与“Builder”的协作流程，主打分步式开发体验。
• 主要功能：

• • 接收需求后会自动拆解任务（如“先写HTML结构→再写CSS样式→最后实现JS逻辑”），分步生成代码。
  • 支持与团队或AI“Builder”协作，适合多人分工场景。

• 技术特色：以“任务拆解+分步执行”为核心逻辑，降低复杂项目的开发门槛，让编程过程更具条理性。
• 适用场景：适合喜欢“分步拆解需求、协作式开发”的用户，尤其在团队项目或对开发流程规范性要求较高的场景中表现出色。

CodeBuddy

• 核心定位：设计与开发实时融合的编程工具，打通“设计→开发”的链路，让界面设计和代码实现无缝衔接。
• 主要功能：

• • 支持从设计稿快速生成前端界面代码（如按钮、布局、交互组件的HTML和CSS）。
  • 结合设计需求同步生成后端逻辑代码，实现“视觉+功能”一体化开发。

• 技术特色：将设计工具的易用性与编程工具的功能性结合，让非专业开发者也能快速做出“好看又能用”的应用。
• 适用场景：适合全栈开发者、前端开发者做“设计+开发一体化”项目，尤其在需要快速验证产品界面和功能联动的场景中优势明显。

GitHub Copilot（简称Copilot）

• 核心定位：全球知名的AI结对编程工具，依托GitHub海量开源代码库，实现“实时代码补全、智能提示”。
• 主要功能：

• • 在VS Code等主流IDE中实时提供代码补全建议，支持多种编程语言（如Python、JavaScript、Java等）。
  • 可根据注释、函数名智能生成逻辑代码，大幅提升编码效率。

• 技术特色：以“代码补全”为核心，深度集成开发者常用的IDE生态，学习成本低，上手即用。
• 适用场景：适合所有类型的开发者日常编码，尤其在写重复逻辑、陌生语法场景下，能快速辅助开发者完成代码编写，是“提升编码效率的刚需工具”。

这四款工具各有侧重，Cursor胜在“大模型深度集成的全流程开发”，Trae强在“协作式分步开发”，CodeBuddy亮点是“设计开发一体化”，Copilot则以“普适性强的代码补全”成为大众选择。开发者可根据自身工作流和项目需求，选择最契合的工具来提升编程效率。

2.测评

我们采用相同的提示词+都没有任何的二次提示

使用原生的 html,css,js 给我实现一个贪吃蛇小游戏，需要如下功能

1.有记分系统,随机出现大食物和小食物大食物 5 分小食物 2 分

2.在游戏开始前有两个模式可以选择，一个是手动模式，一个是自动模式

3.蛇撞墙或者咬到自己游戏结束，分数到达 50 分游戏胜利

Cursor vs Trae vs CodeBuddy vs Copilot

结果如下

Trae

CodeBuddy

Copilot

Cursor

Cursor 和 CodeBuddy 的页面样式一致，但是实现情况差距很大

CodeBuddy 连功能都没有实现

我们加大难度

Cursor vs Trae vs Copilot

自动模式下出现两条蛇，分别是小蓝和小黄谁得到 50 分就获胜

Trae 与 Copilot 都出现了报错

我们在进行多轮对话修改 bug 后

Copilot

Trae

Copilot 的自动模式的寻路算法还是实现的比Trae 好一些的

Cursor 一次就完成了任务

Cursor

在进行了多轮对话后又优化了一下自动模式的寻路算法与用户细节

总结

2025 年的 AI 编译器本质是软件开发范式的革命 —— 从 “人找代码” 到 “代码找人”，从 “片段辅助” 到 “全流程赋能”。