Trae 国内版：中国首款 AI 编程利器，开发速度飙升！

2025年3月3日，字节跳动正式发布了 Trae 国内版，标志着中国首个 AI 原生集成开发环境（AI IDE）的诞生。Trae 集成了豆包（doubao-1.5-pro）模型，并支持切换至 DeepSeek R1 和 V3 模型，为开发者提供多样化的 AI 支持。其核心功能包括 Chat 模式和 Builder 模式，旨在通过 AI 技术提升开发效率和质量。

🧪 学习与体验：从安装到实践

1. 安装与界面初探

Trae 支持 macOS 和 Windows 系统（据 X 社区讨论，Linux 版本正在开发中）。安装过程简单，从 Trae 官方网站 下载安装包，按提示完成即可。界面设计融合了 VSCode 的布局和 JetBrains Fleet 的现代美学，简洁直观。其 全面的中文本地化支持（包括菜单、提示和文档）对中文开发者尤为友好，同时也提供英文界面以满足全球用户需求。

初次打开 Trae，用户会看到一个可定制的工作空间，支持深色/浅色主题切换，包含文件浏览器、代码编辑器和 AI 交互侧边栏。内置的引导教程（视频和文本形式）可在 10 分钟内帮助用户快速上手。

💬 Chat 模式：实时交互的 AI 编程助手

Chat 模式 是 Trae 内置的对话式 AI 助手，支持 自然语言交互（中英文均可）以及 多模态输入（如代码片段、错误截图或手绘图）。国内版的依托豆包-1.5-Pro 模型，Chat 模式能根据项目上下文提供精准、实用的编程支持。

✨ 核心功能

• 代码解释与答疑：支持询问编程相关问题，如“Python 的 asyncio 如何工作？”或“解释这个正则表达式”，AI 会结合项目上下文给出详细解答。
• 代码生成与修改：根据需求生成代码片段（例如“编写一个用户认证的 Flask API”），并支持直接插入文件或进一步优化。
• 错误诊断与修复：上传错误截图或粘贴错误日志，AI 分析问题并提供修复建议，如解决依赖冲突或语法错误。
• 命令生成与执行：生成可执行的 Shell 命令（如 Docker 容器化命令），并可在内置终端直接运行。
• 版本回退：支持将项目恢复到之前的聊天轮次状态，便于回滚到稳定版本。

🛠️ 使用方法

1. 打开 Chat 模式：按 Command + U（macOS）或 Ctrl + U（Windows）打开 AI 侧边栏，点击“Chat”按钮。
2. 输入问题或需求：在对话框中输入问题或上传图片（如错误截图），例如“修复我的 Python 脚本中的 TypeError”。
3. 处理 AI 响应：可复制、插入或运行生成的代码/命令，或通过后续提问优化结果。

实际案例：我向 Trae 询问“生成一个处理 CSV 文件并填补缺失值的 Python 函数”，AI 生成了以下代码：

📷 界面示例

🧱 Builder 模式：从零构建完整项目

Builder 模式 是 Trae 的核心创新，专为从零开始开发完整项目设计，适合快速原型开发、学习或黑客马拉松场景。

✨ 核心功能

• 项目初始化：根据自然语言描述（如“构建一个使用 Tailwind CSS 的 React 待办事项应用”），AI 自动创建项目结构、安装依赖并配置环境。
• 任务分解：将复杂需求拆解为子任务，如“配置 React Router”或“实现本地存储”。
• 代码生成与优化：自动生成完整文件（如 App.js、index.css），并根据反馈优化代码。
• 命令自动化：生成并执行构建、运行或部署命令，简化开发流程。
• 实时预览：内置 Webview 窗口，实时展示项目运行效果，便于调试。
• 版本回退：支持回滚到之前的项目状态，避免错误迭代。

🛠️ 使用方法

1. 打开 Builder 模式：按 Command + U（macOS）或 Ctrl + U（Windows）打开侧边栏，点击“Builder”按钮。
2. 描述项目需求：输入详细的项目描述，如“创建一个支持博客的 Python Flask REST +REST API”。
3. 审查与调整：检查生成的文件和代码，根据需要修改或优化。
4. 运行与预览：执行生成命令，启动项目并在 Webview 中查看效果。

实际案例：我要求 Trae “构建一个 Node.js Express 书店 API”。Trae 生成了：

• 项目结构，包括 server.js、routes/ 和 models/。
• MongoDB 数据库连接。
• 图书的 CRUD 接口。
• docker-compose.yml 用于容器化。

我在 Webview 中预览了 API，测试了接口，并要求添加 JWT 认证，Trae 无缝集成了相关代码。

📷 界面示例

🔍 Chat 模式与 Builder 模式对比

分析：Chat 模式适合快速解决问题和学习，而 Builder 模式在快速原型开发和端到端项目构建中表现卓越。两者共享的多模态输入和版本回退功能确保了灵活性。

🔍 Trae 与 Cursor 对比分析

为评估 Trae 的能力，我将其与知名 AI 编程工具 Cursor 进行了对比：

分析：Trae 的免费定价和中文本地化使其适合学生、爱好者和中文开发者。其多模态输入（如将手绘 UI 转为代码）极具创新性。然而，Cursor 在插件生态和大型项目性能上更成熟，适合专业团队。

小贴士：对于希望进一步扩展 Trae 模型选择的用户，可以探索第三方大模型 API 集成平台，如 POLOAPI（poloai.top）。POLOAPI 提供多种主流 AI 模型的 API 接口，支持无缝接入 Trae 等开发工具，帮助开发者根据项目需求灵活切换模型，同时也解决排队问题，优化开发体验。

🧠 个人反思与未来展望

Trae 的出现展示了 AI 在编程领域的巨大潜力。其 自然语言编程、多模态交互 和 免费使用 大幅降低了编程门槛，尤其在教学和快速原型开发中表现出色。例如，其将手绘 UI 转为 React 代码的功能令人惊叹，极大地提升了创意到实现的速度。

挑战：

• 性能：在大型项目（如包含 10 万+ 行代码的单体仓库）中，响应时间可能超过 5 秒。
• 插件生态：相较 VSCode 或 Cursor，插件支持有限，限制了定制化能力。
• 复杂逻辑：AI 偶尔生成次优的系统架构，需手动重构。

未来期待：

• 性能优化：通过更高效的模型或本地缓存提升响应速度。
• 插件扩展：开放社区插件开发，增强生态系统。
• 企业功能：增加团队协作、CI/CD 集成和高级调试支持，吸引专业用户。
• 离线模式：支持轻量级模型的离线版本，服务低网络环境。

个人体会：作为开发者，我发现 Trae 在快速原型和学习新框架时极具价值。其多模态功能让编程更直观。然而，对于生产级项目，我会结合传统 IDE 使用 Trae，直到其性能进一步提升。