从0到1上手Trae：开启AI编程新时代

摘要：字节跳动 2025 年 1 月 19 日发布的 Trae 是一款 AI 原生集成开发环境工具，3 月 3 日国内版推出。它具备 AI 问答、代码自动补全、基于 Agent 编程等功能，能自动化开发任务，实现端到端开发。核心功能包括智能代码生成与补全、Builder 模式、智能问答等，能提高编码效率，简化项目构建。适用于 Web 开发、数据处理、工具开发、学习教学等场景。Trae 支持多模态交互与上下文引用，安装使用方便，对比其他 AI 编程工具具备独特优势，未来有望拓展更多功能。

1.Trae 是什么？

在当今数字化快速发展的时代，人工智能（AI）技术正以前所未有的速度渗透到各个领域，软件开发行业也不例外。2025 年 1 月 19 日，字节跳动发布了一款名为 Trae 的 AI 原生集成开发环境工具（AI IDE），引发了全球开发者的广泛关注 ，随后在 3 月 3 日，Trae 国内版发布。这一创新性工具的出现，为开发者们带来了全新的编程体验和效率提升的可能性。

Trae 支持 AI 问答、代码自动补全、基于 Agent 的 AI 编程等功能，可以帮助程序员自动化完成开发任务，并在一些项目中可以实现端到端开发，用户提问后能够直接生成完整的代码项目。它的出现，旨在满足开发者在日益复杂的编程环境中对高效、智能工具的迫切需求，推动编程从传统模式向 AI 协同创新模式的转变。简单来说，Trae 就像是开发者身边一位不知疲倦、知识渊博的编程伙伴，随时准备提供帮助。

接下来，让我们深入了解 Trae 的核心功能，看看它是如何在实际编程中发挥作用，为开发者赋能的。

2.Trae 的核心功能探秘

2.1 智能代码生成与补全

在实际编程中，Trae 的智能代码生成与补全功能堪称开发者的得力助手。它基于强大的 AI 模型，能够深入理解自然语言描述，并精准地生成对应的代码片段。例如，当开发者在编写 Python 数据分析脚本时，只需在输入框中描述 “读取一个 CSV 文件，并计算某一列数据的平均值”，Trae 便能迅速生成如下代码：

import pandas as pddata = pd.read_csv('your_file.csv')
mean_value = data['specific_column'].mean()
print(mean_value)

这样一来，开发者无需手动编写繁琐的文件读取和数据计算代码，大大节省了开发时间。

在代码补全方面，Trae 同样表现出色。当开发者输入部分代码时，它会根据上下文和已有的代码结构，智能预测并提供可能的补全内容。比如，在编写 JavaScript 代码时，当输入 “const arr = [1, 2, 3]; arr.”，Trae 会自动提示诸如 “arr.push ()”“arr.map ()”“arr.filter ()” 等常见的数组操作方法，并且会根据函数的参数要求给出详细的提示信息，就像有一位经验丰富的导师在旁指导，确保代码的准确性和规范性 ，极大地提高了编码效率。

2.2 Builder 模式 —— 项目构建利器

Builder 模式是 Trae 的一大亮点功能，它为开发者提供了一种全新的项目构建方式，能够帮助用户从 0 到 1 开发完整项目，真正实现了从需求描述到项目落地的高效转化。

以开发一个简单的 Web 应用为例，用户只需在 Builder 模式下输入 “创建一个基于 Flask 框架的用户管理系统，包含用户注册、登录和信息展示功能”。Trae 便会自动完成以下操作：首先，创建项目所需的文件结构，包括 Python 脚本文件、HTML 模板文件、CSS 样式文件等；接着，生成各个功能模块的代码，如用户注册和登录的表单处理逻辑、数据库连接与操作代码、页面渲染代码等；然后，自动安装项目所需的依赖包，如 Flask、SQLAlchemy 等；最后，提供项目运行和预览的功能，用户可以直接在 Trae 的界面中点击运行按钮，即可启动项目，并通过内置的 Webview 预览效果。在这个过程中，Trae 还会根据用户的反馈和需求，不断优化和调整代码，确保项目的质量和稳定性。

这种一站式的项目构建方式，不仅避免了开发者手动搭建项目框架的繁琐过程，还能确保项目结构的合理性和规范性，大大提高了项目开发的效率和成功率，尤其适合快速原型开发和小型项目的搭建。

2.3 智能问答 —— 编程路上的贴心伙伴

在编码过程中，难免会遇到各种问题，如语法错误、函数使用方法不明确、代码逻辑错误等。Trae 的智能问答功能，通过侧边对话（Chat 模式）和内嵌对话，为开发者提供了及时、准确的解决方案。

侧边对话（Chat 模式）就像是一个随时在线的编程专家，开发者可以随时向它提问。比如，在编写 Java 代码时遇到了 “NullPointerException” 错误，开发者只需将错误信息和相关代码片段发送给 Trae，它就能快速分析问题，并给出详细的解决方案和解释。它还能讲解代码仓库的结构和功能，帮助开发者快速理解和掌握复杂的代码库。例如，当开发者面对一个新接手的开源项目时，可以向 Trae 询问 “这个项目的主要功能是什么？各个模块之间是如何交互的？”Trae 会根据项目代码和文档，给出清晰的回答和分析。

内嵌对话则更加便捷，开发者在编码过程中，只需选中需要询问的代码部分，按下快捷键唤起内嵌对话，即可直接对选中的代码进行提问，如 “这段代码的作用是什么？如何优化？”Trae 会直接在代码旁边给出回答和建议，让开发者在不打断编码思路的情况下，快速解决问题，保持高效的编码状态。

2.4 多模态交互与上下文引用

Trae 支持多模态交互，这意味着开发者可以上传图片、截图等，让 Trae 根据图像内容生成代码。例如，在前端开发中，设计师提供了一个页面设计图，开发者只需将设计图上传到 Trae，它就能分析图像中的布局、元素等信息，并生成相应的 HTML 和 CSS 代码框架，大大提高了前端开发的效率和准确性。这种多模态交互方式，打破了传统的纯文本交互限制，为开发者提供了更加直观、便捷的编程体验。

上下文引用也是 Trae 的一个重要功能。在与 Trae 交互时，开发者可以通过引用代码块、文件或整个项目的上下文，让 Trae 更好地理解问题和需求，从而给出更准确的答复。例如，在进行项目重构时，开发者可以向 Trae 提问 “如何优化这个文件中的某个函数，使其性能更好？” 并同时引用该文件的上下文，Trae 就能结合文件中的其他代码和项目的整体结构，给出针对性的优化建议。上下文引用功能就像是为 Trae 提供了一个 “记忆库”，让它能够更好地理解项目的背景和需求，提供更加智能、高效的服务。

3.Trae 应用场景大赏

3.1 Web 开发

在 Web 开发领域，Trae 展现出了强大的实力和高效性。无论是构建简单的静态网页，还是复杂的动态 Web 应用，Trae 都能大显身手。例如，当开发一个电商网站的前端页面时，只需告诉 Trae“创建一个包含商品展示、购物车和用户登录功能的电商网站前端页面，使用 React 框架和 Tailwind CSS 进行样式设计” ，Trae 就能迅速生成项目的基本结构和主要组件的代码，如商品列表组件、购物车组件、登录表单组件等。同时，它还会生成相应的路由配置代码，确保页面之间的跳转和交互流畅。

在开发过程中，如果遇到样式调整或功能优化的问题，开发者可以随时通过 Chat 模式向 Trae 提问。比如，想要修改商品列表的布局，使其在不同屏幕尺寸下都能自适应显示，只需在 Chat 中输入 “如何修改商品列表的 CSS 样式，使其在手机、平板和电脑上都能自适应布局？”Trae 会根据当前的代码结构和需求，给出详细的 CSS 代码修改建议和解释 ，帮助开发者快速解决问题，提升开发效率。而且，借助 Trae 的 Webview 功能，开发者可以在 IDE 内直接预览前端页面效果，实时查看代码修改后的变化，无需频繁切换到浏览器进行预览，大大节省了开发时间。

3.2 数据处理

在数据处理方面，Trae 同样表现出色。如今，数据在各个领域都扮演着至关重要的角色，从企业的业务数据分析，到科研领域的实验数据处理，再到机器学习项目的数据准备，都离不开高效的数据处理工具。Trae 能够轻松应对各种数据处理任务，生成数据清洗、分析和机器学习数据准备的代码。

假设我们有一份包含大量用户信息的 CSV 文件，其中存在一些缺失值和重复数据，需要进行清洗和分析。我们可以在 Trae 中输入 “读取一个 CSV 文件，文件名为 user_data.csv，清洗其中的缺失值和重复数据，并统计每个年龄段的用户数量” ，Trae 会立即生成如下 Python 代码：

import pandas as pd# 读取CSV文件
data = pd.read_csv('user_data.csv')# 清洗缺失值
data = data.dropna()# 清洗重复数据
data = data.drop_duplicates()# 统计每个年龄段的用户数量
age_count = data['age'].value_counts()
print(age_count)

通过这样简单的描述，Trae 就能帮助我们快速完成数据清洗和分析任务。而且，Trae 支持多种数据格式，如 CSV、JSON、Excel 等，无论数据以何种形式存储，Trae 都能高效地进行处理，为后续的数据分析和机器学习模型训练提供高质量的数据。

3.3 工具开发

在工具开发场景中，Trae 为开发者提供了极大的便利。它能够根据开发者的描述，快速生成实用工具的代码，以及自动化脚本，帮助开发者快速实现各种功能。例如，当需要一个图片压缩工具时，只需在 Trae 中输入 “创建一个图片压缩工具，能够将指定文件夹内的图片压缩为原来的 50% 大小，并保存到另一个文件夹中，使用 Python 语言和 Pillow 库实现” ，Trae 便会生成如下代码：

from PIL import Image
import osdef compress_images(src_folder, dest_folder, quality=50):if not os.path.exists(dest_folder):os.makedirs(dest_folder)for filename in os.listdir(src_folder):if filename.endswith(('.jpg', '.jpeg', '.png')):img_path = os.path.join(src_folder, filename)img = Image.open(img_path)img.save(os.path.join(dest_folder, filename), optimize=True, quality=quality)# 使用示例
src_folder = 'source_images'
dest_folder = 'compressed_images'
compress_images(src_folder, dest_folder)

这段代码实现了图片压缩的功能，开发者只需根据实际需求调整参数和路径，即可快速使用这个工具。除了图片压缩工具，Trae 还能生成文件加密、文本处理、数据备份等各种实用工具的代码，大大提高了工具开发的效率，让开发者能够将更多的时间和精力投入到更有价值的工作中。

3.4 学习与教学

对于编程初学者来说，学习编程往往面临着诸多困难，如语法理解困难、代码逻辑难以掌握等。Trae 作为一款智能编程工具，为初学者提供了极大的帮助。它可以生成各种编程语言的基础代码示例，帮助初学者理解语法和逻辑。例如，当初学者想要学习 Python 语言的条件判断语句时，在 Trae 中输入 “展示一个 Python 条件判断语句的示例，判断一个数是否大于 10” ，Trae 会生成如下代码：

num = 15
if num > 10:print(f"{num} 大于 10")
else:print(f"{num} 不大于 10")

通过这样简单直观的示例，初学者可以快速了解条件判断语句的语法和使用方法。同时，Trae 还能根据初学者的问题，提供详细的解释和说明，就像一位随时在线的编程老师，帮助初学者答疑解惑，降低学习门槛。

在教学场景中，教师也可以利用 Trae 辅助教学。教师可以使用 Trae 生成各种教学用的代码案例，用于课堂讲解和学生练习。例如，在讲解数据结构与算法时，教师可以通过 Trae 生成链表、栈、队列等数据结构的实现代码，以及排序算法、查找算法等的代码示例 ，让学生更直观地理解和掌握相关知识。而且，Trae 的交互性和实时反馈功能，还可以让教师和学生在课堂上进行实时互动，共同探讨代码的实现和优化，提高教学效果。

4.Trae 使用攻略与技巧

4.1 下载与安装

• 下载途径1（推荐）：推荐理由是因为有积分兑换礼物送哈！！！掘金官网下载，做任务邀好友赢积分 大疆pocket3、Apple watch、 机械键盘...更多好礼等你兑换

如上图所示，有掘金官方注册过的账号就输入账号，没有咱们就注册一个，官方正规网址可以放心登录注册，登录后点击下载Trae工具包，如下图所示：

• 下载途径2：你可以通过访问 Trae 的官方网站（国内版：www.trae.com.cn ；国际版：www.trae.ai）来获取下载链接。在官网首页，通常会有醒目的 “下载” 按钮，点击后可根据你的操作系统选择对应的安装包。Trae 目前支持 Windows 10/11 系统以及 macOS 10.15 及以上版本，Linux 版本也即将上线。对于 Mac 用户，还可以选择使用 Homebrew 进行安装，在终端中输入 “brew install --cask trae-ide” 即可完成安装；或者通过 curl 命令下载 DMG 文件，具体命令为 “curl -O https://download.trae.dev/macOS/latest/Trae.dmg” 。

• 安装步骤：

• • Windows 系统：下载完成后，前往浏览器默认下载路径找到安装包文件（.exe 格式），双击运行安装包。按照安装向导的提示，逐步完成安装流程，包括选择安装路径（可选择默认路径，也可根据个人需求指定其他磁盘位置）、确认安装选项等。安装结束后，你可以在开始菜单中找到 Trae 启动图标。
• • Mac 系统：下载适用于 Mac 系统的安装文件（.dmg 格式）后，打开文件，将 Trae 应用图标拖至 “应用程序” 文件夹，即完成安装。之后在 “应用程序” 文件夹中就能找到 Trae 并启动它。首次启动时，若出现安全提示，你需要前往系统偏好设置中的 “安全性与隐私” 选项，允许 Trae 运行。
• 首次启动设置：首次启动 Trae 时，会弹出一系列设置界面。首先是选择主题和语言，Trae 提供了暗色、亮色和深蓝三种主题供你选择，以满足不同的视觉偏好；语言方面，强烈推荐选择简体中文，方便后续操作，当然你也可以选择 English。完成主题和语言选择后，点击 “继续” 按钮。然后安装“trae”命令如下图所示：如果你之前已经在电脑上设置了 VS Code 或 Cursor，这时候可以选择点击 “从 VS Code 导入” 或 “从 Cursor 导入”，系统将自动从这两个 IDE 中导入所有扩展、设置和快捷键配置到 Trae，使你能够快速从其他 IDE 切换到 Trae 进行开发，无需重新配置相关内容。最后，建议点击 “安装 trae 命令” 按钮，并完成授权流程，这样后续你就可以在终端中使用 trae 命令快速启动 Trae 或打开项目，例如使用 “trae” 命令快速唤起 Trae，使用 “trae my - react - app” 命令在 Trae 中打开一个 React 项目。

4.2 注册与登录

• 注册方式：Trae 提供了多种注册登录方式，方便用户使用。你可以使用邮箱注册，填写有效的邮箱地址，设置登录密码，按照系统提示完成注册流程；也可以使用社交媒体账号进行注册登录，目前支持 Google 账号登录和 Github 账号登录（国内版可能还支持手机号或稀土掘金帐号登录等方式 ）。点击登录界面的相应图标，按照授权流程完成账号绑定即可。

• 登录后的权限：登录成功后，你就可以免费使用 Trae 内置的 AI 模型（国内版为豆包大模型和 DeepSeek 模型 ，国际版集成了 Claude 3.7 和 GPT - 4o 等主流 AI 模型）。这些强大的 AI 模型将为你在代码生成、问题解答、项目构建等方面提供有力支持，帮助你高效地完成各种编程任务 。同时，登录后你的个人设置和项目信息也会进行同步，方便你在不同设备上使用 Trae 时保持一致的开发环境。

4.3 快捷键与交互方式

• 常用快捷键：在使用 Trae 的过程中，掌握一些常用快捷键可以大大提高操作效率。以 Mac 系统为例，使用 “Cmd + i” 或 “Cmd + u” 组合键可以快速调用 Chat 功能，方便你随时与 AI 助手进行交互；在 Windows 系统中，虽然具体的快捷键组合可能有所不同，但你可以在软件的设置选项中查看对应的快捷键设置，并根据自己的习惯进行调整。另外，在代码编辑过程中，也有一些快捷键用于常见的操作，如复制、粘贴、撤销、重做等，这些快捷键与大多数文本编辑器的操作方式类似，方便你快速上手。
• 交互方式：当你调用 Chat 功能后，会弹出对话框，在对话框中输入问题或代码需求即可与 Trae 进行交互。例如，你可以输入 “如何在 Python 中使用 Django 框架创建一个简单的用户管理系统？” 或者 “帮我优化这段 Java 代码，提高它的执行效率” 等问题 。Trae 会基于内置的 AI 模型，快速分析你的问题，并生成代码建议或解答。如果生成的是代码，Trae 还会展示原始代码和优化后的代码对比，你可以仔细查看对比内容，根据实际情况选择接受或拒绝优化后的代码。在交互过程中，你还可以通过引用代码块、文件、文件夹或整个项目的上下文，让 Trae 更好地理解你的问题，从而给出更准确的答复。比如，当你询问某个函数的使用方法时，可以同时选中代码中该函数的调用部分，然后在 Chat 对话框中提问，Trae 就能结合代码上下文给出更针对性的解释和建议。

4.4 项目创建与管理

• 创建新项目：在 Trae 中创建新项目非常简单。你可以点击界面左上角的 “选择项目” 按钮，然后在弹出的菜单中选择 “新建项目”；也可以在欢迎界面中直接点击 “新建项目” 选项。在新建项目的对话框中，Trae 会提供多种项目模板供你选择，如常见的 Web 开发框架（如 React、Vue、Flask、Django 等）、数据分析项目（Python 数据分析模板等）、后端开发框架（如 Spring Boot、Go 语言项目等） 。选择合适的项目模板后，输入项目名称和存储路径，点击 “创建” 按钮，Trae 就会自动为你生成项目的基本结构和相关文件。例如，当你选择创建一个基于 React 的 Web 项目时，Trae 会自动生成项目所需的文件夹结构，包括 src 文件夹用于存放源代码、public 文件夹用于存放静态资源、package.json 文件用于管理项目依赖等，并在 src 文件夹中生成一些初始的组件和文件，如 App.jsx、index.js 等，为你的项目开发打下基础。

• 源代码管理：Trae 内置了强大的源代码管理功能，方便你管理项目中的代码变更。它集成了 Git 版本控制系统，你可以在 Trae 的界面中直接进行 Git 的常用操作，如初始化仓库、克隆远程仓库、提交代码、推送代码、拉取代码、创建分支、切换分支、合并分支等。在项目文件夹中，你可以右键点击文件或文件夹，选择 Git 相关的操作；也可以在界面的侧边栏中找到 Git 面板，进行更全面的版本控制操作。通过 Git 的版本管理，你可以随时追踪代码的历史变更，方便团队协作开发，在出现问题时也能够快速回滚到之前的稳定版本。例如，当你在开发过程中对某个功能进行了多次修改，但发现修改后的代码存在问题时，就可以通过 Git 的日志查看功能，找到之前正确的代码版本，然后进行回滚操作，确保项目的稳定性和可维护性 。同时，Trae 还支持与远程 Git 仓库（如 GitHub、GitLab 等）进行无缝集成，方便你与团队成员共享代码和协同开发。

5.与其他 AI 编程工具的对比

5.1 对比 Cursor

在 AI 编程工具的领域中，Cursor 是较早被广泛使用的一款工具，而 Trae 作为后起之秀，两者在功能、使用体验、模型支持等方面存在着一些差异。

从功能上看，Cursor 以其强大的代码修改能力和全局上下文引用功能而受到开发者的青睐。它能够通过选择代码块并输入修改指令，快速生成优化后的代码差异（Diff） ，在复杂项目的维护和代码重构方面表现出色。例如，在一个大型的 Java 项目中，需要对多个类中的方法进行统一的参数调整和逻辑优化，Cursor 可以通过其强大的上下文理解能力，快速定位到相关代码并进行准确修改。而 Trae 则在智能代码生成和 Builder 模式的项目构建方面具有独特优势。如前文所述，Trae 的 Builder 模式能够根据自然语言描述，从 0 到 1 创建完整的项目，这对于快速原型开发和小型项目搭建来说，大大节省了时间和精力。

在使用体验上，Cursor 基于 VS Code 二次开发，对于熟悉 VS Code 的开发者来说，上手成本较低，操作习惯也能很好地延续。但它的界面设计相对传统，在多模态交互等方面有所欠缺。Trae 则采用了全新的界面设计，更加简洁直观，并且支持多模态交互，如通过上传图片生成前端代码，为开发者带来了全新的编程体验。例如，在设计一个移动端应用的界面时，设计师可以直接将设计图上传到 Trae，快速生成对应的前端代码框架，提高开发效率。

在模型支持方面，Cursor 支持多种主流模型，如 Claude 3.5、Claude 3.7、GPT - 4、GPT - 4.5 等，能够根据用户需求灵活选择。而 Trae 国内版支持豆包大模型和 DeepSeek 模型，国际版集成了 Claude 3.7 和 GPT - 4o 等主流 AI 模型 。虽然 Trae 的模型能力在某些方面与 Cursor 的 Claude/GPT 系列存在差距，但 DeepSeek R1/V3 在数学、图像任务中表现优异，且 Trae 原生中文支持，更符合国内开发习惯。

5.2 对比通义灵码

通义灵码是阿里推出的一款 AI 编程助手，属于 AI 插件类型，与 Trae 这种 AI IDE 在类型和功能上有明显的区别。

首先，在获取代码上下文信息方面，由于通义灵码是插件形式，需要依赖所集成的 IDE 提供的插件 API 接口来获取代码仓库信息。如果 IDE 的 API 接口不支持获取详尽的代码历史数据，那么通义灵码能够获取的上下文信息就会受到限制 。而 Trae 作为 AI IDE，本身就是一个集成开发环境，能够直接访问代码仓库中的丰富上下文信息。例如，当分析一个复杂项目的整体功能时，通义灵码可能需要用户手动选择多个代码文件作为上下文输入，才能给出较为准确的分析；而 Trae 在 Builder 模式下，默认即可读取整个工作空间的代码数据，快速给出项目总结，自然语言交互更加顺畅。

在自然语言交互方面，通义灵码提供代码解释、智能问答等功能，在中文支持和教育场景方面表现出色。对于编程初学者来说，通义灵码可以通过详细的代码解释和指导，帮助他们理解代码逻辑。但在生成复杂项目代码和多模态交互方面，通义灵码相对较弱。Trae 则不仅能够实现智能问答和代码解释，还能通过自然语言生成项目级代码，支持多模态交互，如根据图片生成前端页面，适用场景更加广泛。例如，在开发一个具有特定设计风格的 Web 应用时，Trae 可以根据设计草图快速生成前端代码，而通义灵码则难以实现这一功能。

6.总结与展望

6.1 总结 Trae 的优势

Trae 作为一款创新的 AI 原生集成开发环境工具，以其强大的功能和出色的性能，为开发者带来了诸多便利和优势。它的智能代码生成与补全功能，基于先进的 AI 模型，能够精准理解自然语言描述并生成高质量代码，大大提高了编码效率；Builder 模式更是让项目构建变得轻松高效，从项目初始化到代码生成，一站式完成，为快速原型开发和小型项目搭建提供了极大的便利；智能问答功能则像是开发者身边的编程导师，随时解答各种编程问题，提供代码优化建议；多模态交互和上下文引用功能，进一步拓展了 Trae 的应用场景，使其能够更好地满足开发者多样化的需求。在 Web 开发、数据处理、工具开发、学习与教学等多个领域，Trae 都展现出了卓越的表现，成为开发者不可或缺的编程利器。

6.2 对未来的展望

随着人工智能技术的不断发展，AI 编程工具的未来充满了无限可能。未来，AI 编程工具将更加智能化和自动化，能够实现更复杂的任务和更高效的开发流程。例如，在代码生成方面，AI 模型将能够生成更加优化、高效、可维护的代码，甚至能够根据项目的需求和架构，自动生成完整的项目架构和代码库；在智能问答方面，AI 将能够理解更复杂的问题和上下文，提供更加精准和深入的解答，甚至能够主动发现代码中的潜在问题并提供解决方案。

对于 Trae 而言，未来它可能会进一步拓展功能，支持更多的编程语言和开发框架，满足不同开发者的需求；在模型优化方面，不断提升模型的性能和准确性，使其能够更好地理解和处理复杂的编程任务；在多模态交互方面，除了支持图片生成代码，还可能会支持语音交互、手势交互等更多的交互方式，为开发者提供更加便捷和自然的编程体验；在应用领域方面，Trae 可能会进一步拓展到更多的行业和领域，如物联网开发、人工智能算法开发、游戏开发等，为这些领域的开发者提供强大的支持。相信在未来，Trae 将不断创新和发展，为开发者带来更加智能、高效、便捷的编程体验，推动软件开发行业迈向新的高度。

6.3 15 个关键字解释

Trae ：字节跳动 2025 年发布的 AI 原生集成开发环境工具，可自动化完成开发任务等。

AI IDE ：即人工智能集成开发环境，Trae 是此类型工具，融合 AI 技术助力编程。

智能代码生成与补全 ：Trae 的功能，基于 AI 模型理解自然语言生成代码，依上下文预测补全代码。

Builder 模式 ：Trae 的亮点功能，能从需求描述到落地构建完整项目，含创建文件结构等操作。

智能问答 ：Trae 的功能，通过侧边对话和内嵌对话解答开发者编程问题。

多模态交互 ：Trae 支持的方式，开发者可上传图片等让其生成代码，突破纯文本限制。

上下文引用 ：Trae 的功能，开发者引用代码等上下文，使 Trae 更准确理解和答复问题。

Web 开发 ：Trae 的应用场景之一，在此领域能构建各类 Web 应用及相关代码生成。

数据处理 ：Trae 的应用场景，可生成数据清洗、分析等代码，支持多种数据格式。

工具开发 ：Trae 的应用场景，可生成实用工具代码和自动化脚本。

学习与教学 ：Trae 的应用场景，为初学者生成代码示例，辅助教师生成教学案例。

源代码管理 ：Trae 集成功能，集成 Git 系统，可进行版本控制等操作。

模型支持 ：Trae 国内版支持豆包大模型和 DeepSeek 模型，国际版集成 Claude 3.7 和 GPT - 4o 等。

项目创建与管理 ：可在 Trae 中创建项目，选择多种模板，进行源代码管理等项目相关操作。

对比其他工具 ：与 Cursor、通义灵码等相比，Trae 在功能、使用体验、模型支持等方面有差异和自身优势。