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为了评估Trae CN与Cursor这两款AI编程工具的实际性能，我们选择了一个具体的项目进行测试：使用Vue3框架开发一个后台管理页面。整个过程完全依赖AI自动生成前端代码，以确保测试环境的一致性。
Trae CN的表现
在测试过程中，Trae CN的表现不尽如人意。尽管经过多次调整，登录页面的效果才得以实现，但仍然存在一些明显的问题。例如，登录成功后的左侧菜单栏未能正确显示，整体布局也未能达到预期效果。这表明Trae CN在处理复杂UI组件时存在较大的局限性。
Cursor的表现
相比之下，Cursor的表现则更为出色。登录页面仅需少量调整即可完成，且成功调用了后端登录接口及验证码获取接口。登录成功后的页面中，左侧菜单栏能够动态从后端获取数据并正确显示，整体布局几乎没有问题。特别是在展示树形表格数据方面，Cursor几乎是一次性完成，只需提供正确的接口和数据格式，无需额外调整。
综合评价
通过这次深度测试，可以明显看出Trae CN与Cursor之间的差距。无论是国际版还是国内版，Trae在多个方面都落后于Cursor。尤其是在OAuth2登录验证方式的实现上，Trae遇到了较大困难，最终只能通过复制Cursor的代码片段来完成任务。总的来说，Cursor在本次测试中表现出色，能够更高效地生成高质量的前端代码，满足实际项目需求。
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