2026 AI 编程工具横评：Cursor / Trae / Windsurf 实测方法与选型参考
AI 编程工具选择不是排行榜，而是场景匹配技术归档 · 可复现测试方案 · 2026-07-06本文是「财AI智研所」AI 编程工具系列的技術归档版。提供完整的测试方法、评分维度、复现步骤和数据模板，供读者自行验证。 〇、声明与局限性 重要：本文不包含最终排名。 原因如下： 1. Cursor / Trae / Windsurf 均为桌面 GUI 应用，当前 headless Linux 服务器环境无法进行真实交互测试。所有功能描述基于官方文档和公开资料，非实测数据。 2. Claude Code 不纳入本轮。作者未订阅 Claude Pro/Max 套餐，不编造未体验的内容。 3. 价格数据来自各工具官网（采集日期 2026-07-06），可能随时调整。 4. 本文提供的是可复现的测试框架，读者可在自己的 Mac/Windows 环境上执行相同测试并填写评分。 如果你看到网上有文章直接给出"Cursor 9.2 分 > Windsurf 8.7 分 > Trae 7.5 分"之类的精确排名，但没说测试环境、测试项目、测试 prompt，那大概率是编的。 一、测试项目：Hermes Studio 1.1 项目概况 属性说明 名称Hermes Studio（hermes-web-ui） 仓库github.com/EKKOLearnAI/hermes-studio 技术栈前端 Vue 3 + TypeScript + Vite；后端 Koa + TypeScript + Socket.IO 结构monorepo：packages/client、packages/server、packages/desktop 复杂度中等——前后端联调、WebSocket 实时通信、多模型 API 代理、i18n、Docker 部署 1.2 为什么选这个项目 全栈覆盖：前端组件、状态管理、路由、后端 API、数据库、WebSocket，能考察 AI 工具的跨层理解能力 真实复杂度：不是 todoMVC，单个任务 10-30 分钟可完成 可复现：开源仓库，任何人可 git clone 后从同一 commit 开始测试 贴近实际：AI 编程工具的目标用户正是做这类全栈项目的开发者 1.3 环境搭建 # 1. 克隆仓库 git clone https://github.com/EKKOLearnAI/hermes-studio.git cd hermes-studio # 2. 切到约定的测试 commit（待实测时确定具体 hash） git checkout <test-commit-hash> # 3. 安装依赖 npm ci --ignore-scripts # 4. 配置环境变量 cp .env.example .env # 编辑 .env，填入测试用 API Key（建议使用低成本模型） # 5. 启动开发服务器 npm run dev 确认 http://localhost:5173 可访问且后端 API 正常响应后，开始测试。 二、测试任务清单（5 个任务） 同一项目、同一 Prompt、同一证据链，才能做可复现实测 所有任务在每款工具上使用完全相同的 prompt 执行。 T1：前端 UI 功能开发 目标：为聊天界面添加消息搜索功能。 Prompt： 在 packages/client 中实现一个消息搜索功能： 1. 在聊天页面顶部添加一个搜索框，支持按关键词搜索历史消息 2. 搜索结果高亮显示匹配文本 3. 点击搜索结果跳转到对应消息位置 4. 支持按消息角色（user/assistant/system）筛选 5. 搜索结果超过 50 条时分页显示 考察维度：组件设计、状态管理、DOM 操作、搜索算法选择、UI/UX 细节。 预计耗时：15-25 分钟。 T2：后端 API 开发 目标：实现 Token 用量统计 API。 Prompt： 在 packages/server 中新增 Token 用量统计模块： 1. 新增 /api/usage/tokens 接口，返回当前用户各模型的 token 消耗统计 2. 支持按时间范围查询（today/week/month/custom） 3. 支持按模型分组统计 4. 数据从现有的消息记录中聚合，不新建表 5. 添加请求频率限制：每分钟最多 30 次 考察维度：SQL 聚合能力、路由设计、中间件使用、错误处理。 预计耗时：20-30 分钟。 T3：跨层 Bug 修复 目标：修复一个预设的 WebSocket 断连 Bug。 预设方式：在 packages/server/src/ws/handler.ts 中修改心跳逻辑，使服务端在客户端发送 ping 后不回复 pong，导致客户端超时断连。 Prompt： 聊天页面频繁出现"连接断开，正在重连"的提示。 请排查 WebSocket 连接不稳定的原因并修复。 考察维度：日志分析、跨前后端追踪、问题定位速度、修复是否引入新问题。 预计耗时：15-25 分钟。 T4：代码重构 目标：将消息处理逻辑从单一文件拆分为模块化架构。 Prompt： packages/server/src/services/message.ts 目前有 800+ 行代码，职责过多。 请将其拆分为多个模块： 1. 消息 CRUD 操作 2. Token 计算与统计 3. 消息格式化与转换 4. WebSocket 消息推送 保持所有现有接口不变，确保测试通过。 考察维度：架构理解、模块划分合理性、接口兼容性、是否跑测试验证。 预计耗时：25-40 分钟。 T5：Docker 部署配置 目标：编写生产环境 Docker Compose 配置。 Prompt： 为 Hermes Studio 编写 Docker 部署方案： 1. 前端构建为静态文件，用 nginx 托管 2. 后端用 Node.js 容器运行 3. 使用 Docker Compose 编排 4. 支持环境变量注入 5. 包含健康检查配置 考察维度：Dockerfile 编写、多阶段构建、Compose 编排、网络配置、数据持久化。 预计耗时：20-30 分钟。 三、评分维度与权重 维度权重说明 完成效率15%从发出 prompt 到功能可用的总时间 出错率15%中途需要人工干预修正的次数 上下文理解15%是否理解项目结构、依赖关系、技术栈约束 代码修改质量20%代码风格一致性、是否遵循现有规范、是否有冗余 调试能力15%遇到错误时的自主排查和修复能力 学习成本10%从零到上手所需时间（仅评一次） 场景适配10%在不同类型任务上的表现稳定性 每项 1-10 分，加权计算总分。 四、三款工具基础信息对比（已核实） 以下数据来自各工具官网，采集日期 2026-07-06。 4.1 Cursor 项目说明 官网cursor.com 定位基于 VS Code 深度定制的 AI-first IDE 核心功能Composer 2（多文件编辑）、Cloud Agents（云端并行任务）、Bugbot（代码审查）、MCP/Skills/Hooks 支持模型GPT-4o、Claude 系列、Gemini 等，支持自动/手动切换 定价（来源：cursor.com/pricing）： 计划月费年费月均说明 Hobby免费-有限 Agent 请求和 Tab 补全 Pro$20$16扩展 Agent 限额、前沿模型、Cloud Agents Pro+$60$483 倍 Pro 用量 Ultra$200$16020 倍 Pro 用量 Teams Standard$40/人$32/人集中管理、SSO、团队规则 Teams Premium$120/人$96/人5 倍 Standard 用量 信用额度系统：每个付费计划包含等值于月费的信用额度。Tab 补全和 Auto 模式不消耗信用。Auto 模式路由成本：$1.25/百万输入 token，$6/百万输出 token。 4.2 Trae 项目说明 官网trae.ai 定位字节跳动推出的 AI-first IDE 核心功能SOLO 模式（独立智能体）、TRAE Work（云端任务）、多模型路由、完整 VS Code 扩展兼容 支持模型Claude 3.7 Sonnet、GPT-4o、DeepSeek R1、Gemini 2.5 Pro 等 定价（来源：trae.ai/pricing）： 计划月费年费月均说明 Free免费-基础 AI 功能、有限请求 Pro$10$7.50完整功能、增加限额、优先支持 注意：部分来源显示 Trae 在 2026 年仍保持完全免费模式。2026 年 2 月 18 日进行了定价改革，引入基于 token 的计费。实际定价可能因地区和账户类型而异。 4.3 Windsurf 项目说明 官网windsurf.com 定位Codeium 推出的智能 IDE，以 Cascade 工作流引擎为核心 核心功能Cascade Agent（级联智能体）、无限 Tab 补全、终端 AI 集成、多模型支持 支持模型SWE-1/1.5（自研）、Claude Sonnet 4.6、GPT-5、Gemini 3.1 Pro 定价（来源：windsurf.com/pricing，2026 年 3 月改为每日配额制）： 计划月费说明 Free免费轻度每日配额、无限 Tab 补全 Pro$1550 次高级 AI 交互/天、所有高级模型 Teams$30/人50+ 次交互/天、管理控制台、SSO 每日配额制优势：每天重置，不用担心月中耗尽。比 Cursor 的信用制更可预测。 五、成本对比分析 月费只是入场券，配额、有效时间和免费层共同决定真实成本 5.1 个人开发者月度成本 工具免费版可用度入门付费高级计划性价比评估 Cursor有限（试用级别）$20/月$200/月功能最强但成本最高 Trae基础够用$10/月-价格最低，模型选择多 Windsurf慷慨（每日配额）$15/月$30/人成本可预测性好 5.2 10 人团队年度成本 工具月成本年成本备注 Cursor Teams Standard$400$3,840（年付）含 Cloud Agents Cursor Teams Premium$1,200$11,5205 倍用量 Windsurf Teams$300$3,600性价比最高 5.3 隐性成本 学习曲线：Cursor 和 Windsurf 都是 VS Code fork，VS Code 用户几乎零学习成本。Trae 同样是 VS Code fork。 模型费用：如果工具使用你自己的 API Key（而非订阅计划内的额度），需要额外计算 token 费用。 效率差异：$20/月的工具如果比 $10/月的工具每天省 30 分钟，按开发者时薪 $50 算，月省 $500+。 六、选型决策树 你的主要工作场景是什么？ │ ├── 全栈开发、多文件重构 → Cursor Pro ($20/月) │ └── 预算有限？ → Windsurf Pro ($15/月) │ ├── 快速原型、多模型对比 → Trae Pro ($10/月) │ └── 零预算？ → Trae Free │ ├── 长时间重构任务 → Windsurf Pro ($15/月) │ └── 需要更强推理？ → Cursor Pro+ ($60/月) │ ├── 终端原生工作流 → （待 Claude Code 实测后补充） │ └── 团队协作 ├── 预算敏感 → Windsurf Teams ($30/人/月) └── 需要企业级功能 → Cursor Enterprise (定制) 七、待实测项与复现指南 7.1 当前状态 项目状态说明 测试项目准备✅ 完成test-project/ 已存在 统一测试方案✅ 完成5 个任务 + prompt 已定义 评分维度✅ 完成7 维度加权评分 Mac 执行 Runbook✅ 完成见 Mac-实测-Runbook.md 截图规范✅ 完成见截图采集清单与目录规范.md 实际 GUI 测试❌ 待执行需要 Mac/Windows 桌面环境 最终评分❌ 待填写见横评评分表.md 模板 7.2 读者自行复现步骤 1. 在你的 Mac 或 Windows 上安装 Cursor、Trae、Windsurf（均有免费版） 2. git clone Hermes Studio 仓库，切到约定 commit 3. 按本文第二节的 5 个任务，用完全相同的 prompt 在每款工具上执行 4. 按第三节评分维度打分（1-10 分） 5. 将结果填入横评评分表模板（见本仓库 横评评分表.md） 6. 欢迎在评论区或社区分享你的评分结果 7.3 截图要求 每次测试需记录： 工具界面全貌（证明版本） Prompt 输入截图 AI 执行过程中的关键步骤 最终代码 diff 功能运行验证截图 八、结论 已确认的事实 1. Cursor 功能最全面（Composer 2 + Cloud Agents + Bugbot），但价格最高（$20/月起） 2. Trae 价格最低（$10/月），模型选择最丰富，但企业级功能尚不完善 3. Windsurf 性价比平衡点最好（$15/月，每日配额可预测），适合大多数团队 4. 三款工具均为 VS Code fork，学习成本低 5. 定价模式差异大：信用额度制（Cursor）vs 每日配额制（Windsurf）vs 请求限额制（Trae） 未验证的内容（待实测） 实际多文件重构效率对比 跨层 Bug 修复的定位速度 长时间任务的稳定性 不同模型在各工具上的实际表现差异 给读者的建议 1. 不要只看排名，要看方法。本文提供的测试框架比任何排名都有价值。 2. 先用免费版。三款工具都有免费层级，足够你判断是否适合自己的工作流。 3. 关注成本可预测性。月度信用制可能在月中耗尽导致额外费用，每日配额制更可控。 4. 允许工具切换。不同场景用不同工具是正常做法，不必忠于一个。 *价格数据来源：cursor.com/pricing、trae.ai/pricing、windsurf.com/pricing，采集日期 2026-07-06。* *Gartner 魔力象限数据来自 2026-05-20 发布的《Magic Quadrant for Enterprise AI Coding Agents》。* *本文不含 Claude Code 内容，因作者未订阅相关套餐。* *测试项目 Hermes Studio 仓库：github.com/EKKOLearnAI/hermes-studio*