Trae AI 开发工具使用手册
这篇手册将介绍 Trae 的基本功能、安装步骤以及使用方法,帮助开发者快速上手这款工具。
Trae AI 开发工具使用手册
Trae 是字节跳动于 2025 年推出的一款 AI 原生集成开发环境(IDE),旨在通过智能代码生成、上下文理解和自动化任务执行提升开发效率。Trae 内置了强大的 AI 模型(如 Claude 3.5 Sonnet 和 GPT-4o),支持中文界面,并针对中国开发者的习惯进行了优化。本文将为你提供一份详细的使用手册,带你从安装到实际开发一步步掌握 Trae。
1. 什么是 Trae?
Trae 不仅仅是一个代码编辑器,更是一个“自适应 AI 编程伙伴”。它通过以下核心功能帮助开发者:
- 智能代码补全:实时预测并完成代码。
- Builder 模式:自动化生成完整项目代码。
- 上下文理解:深度分析整个代码仓库,提供精准建议。
- 多模态支持:支持上传图片、设计稿生成代码。
- 对话式开发:通过聊天界面与 AI 交互。
目前,Trae 提供免费访问(包括内置 AI 模型),支持 macOS 和 Windows 系统。
2. 安装 Trae
系统要求
- macOS:版本 10.15 或更高
- Windows:64 位系统,Windows 10 或更高
- 网络:AI 功能需联网使用,核心 IDE 可离线运行
安装步骤
- 访问官方网站
- 打开浏览器,前往 trae.ai。
- 下载安装包
- 根据你的操作系统选择 macOS 或 Windows 版本,点击下载。
- 安装程序
- macOS:双击
.dmg文件,按照提示拖动 Trae 到应用程序文件夹。 - Windows:双击
.exe文件,遵循安装向导完成安装。
- macOS:双击
- 启动 Trae
- 打开 Trae,首次启动时选择界面语言(推荐中文或英文)。
- 登录
- 使用邮箱或社交媒体账号注册并登录,即可免费使用所有功能。
3. 基本功能与使用方法
3.1 创建项目
- 启动 Trae 后,点击左侧工具栏的“新建项目”按钮。
- 输入项目名称,选择编程语言(如 Python、JavaScript 等)。
- Trae 会自动生成项目结构,你可以直接开始编写代码。
3.2 智能代码补全
- 使用方法:
- 在代码编辑器中输入代码,Trae 会实时预测并提供补全建议。
- 按
Tab键接受建议,或继续输入覆盖。
- 示例:
public class HelloWorld {public static void main(String[] args) {System.out.println("Hello, Trae!"); // 输入 "System" 后,Trae 自动补全} }
3.3 Builder 模式
Builder 模式是 Trae 的亮点,可以根据自然语言需求生成完整项目代码。
- 使用方法:
- 按
Cmd + U(macOS)或Ctrl + U(Windows)打开侧边聊天栏。 - 点击顶部的“Builder”按钮切换模式。
- 输入需求,例如:“生成一个图片压缩工具”。
- Trae 会分解任务,生成代码文件,并提供预览。
- 点击“一键应用”将代码应用到项目中。
- 按
- 示例需求:
Trae 将生成控制器、服务层和实体类代码。创建一个支持用户登录的 RESTful API,使用 Spring Boot 3.x。
3.4 上下文理解与对话
- 使用方法:
- 在聊天栏输入问题或需求,如“优化这段代码的性能”。
- 使用
#File、#Folder或#Workspace指定上下文。
- 示例:
Trae 会根据文件内容建议添加#File: UserService.java 这段代码如何添加缓存?@Cacheable注解。
3.5 多模态支持
- 使用方法:
- 在聊天栏上传图片(如 UI 设计稿)。
- 输入需求,如“根据图片生成前端代码”。
- Trae 将生成对应的 HTML/CSS/JavaScript 代码。
- 示例:
上传登录页面设计稿,Trae 输出:<div class="login-container"><input type="text" placeholder="用户名"><input type="password" placeholder="密码"><button>登录</button> </div>
4. 高级功能
4.1 版本回退
- 在 Builder 模式中,Trae 支持随时回退生成的代码版本,确保开发安全。
- 操作:点击聊天窗口中的“版本历史”,选择需要回滚的版本。
4.2 项目预览与调试
- Webview 功能:
- 前端开发时,点击工具栏“预览”按钮,无需切换浏览器即可查看页面效果。
- 调试:
- Trae 内置调试工具,支持断点调试和日志查看。
4.3 自定义 AI 设置
- 打开右上角个人资料图标,进入“AI 设置”。
- 可调整语言偏好(如始终用中文回复)和代码索引范围。
5. 使用技巧与建议
- 清晰描述需求:在 Builder 模式中尽量提供详细需求,避免生成结果偏差。
- 利用优化建议:Trae 会分析代码性能并提供优化方案,记得查看并应用。
- 定期更新:Trae 仍在快速发展,保持软件更新以获取最新功能。
- 结合现有工具:Trae 支持导入 VS Code 设置和扩展,可无缝迁移。
6. 注意事项
- 网络依赖:AI 功能需联网,离线时仅支持基本编辑。
- 代码验证:AI 生成的代码建议手动检查,确保准确性。
- 隐私条款:根据 Trae 的服务条款,你提交的内容可能用于服务改进,使用时注意敏感数据。
7. 总结
Trae 是一款强大的 AI 开发工具,凭借其智能补全、Builder 模式和中文友好特性,为开发者提供了高效的编程体验。无论是快速原型开发还是复杂项目优化,Trae 都能成为你的得力助手。现在就下载 Trae(trae.ai),开启 AI 驱动的开发之旅吧!
如果你有任何使用问题或建议,欢迎在评论区分享,一起探索 Trae 的更多可能性!
希望这篇使用手册对你有帮助!如果需要调整内容或添加更多细节,请随时告诉我。
相关文章:
Trae AI 开发工具使用手册
这篇手册将介绍 Trae 的基本功能、安装步骤以及使用方法,帮助开发者快速上手这款工具。 Trae AI 开发工具使用手册 Trae 是字节跳动于 2025 年推出的一款 AI 原生集成开发环境(IDE),旨在通过智能代码生成、上下文理解和自动化任务…...
揭开AI-OPS 的神秘面纱 第二讲-技术架构与选型分析 -- 数据采集层技术架构与组件选型分析
基于上一讲预设的架构图,深入讨论各个组件所涉及的技术架构、原理以及选型策略。我将逐层、逐组件地展开分析,并侧重于使用数据指标进行技术选型的对比。 我们从 数据采集层 开始,进行最细粒度的组件分析和技术选型比对。 数据采集层技术架构…...
基于Docker去创建MySQL的主从架构
基于Docker去创建MySQL的主从架构 用于开发与测试环境读写分离 主从的架构搭建步骤 基于Docker去创建MySQL的主从架构 # 创建主从数据库文件夹 mkdir -p /usr/local/mysql/master1/conf mkdir -p /usr/local/mysql/master1/data mkdir -p /usr/local/mysql/slave1/conf mkd…...
操作系统 2.2-多进程总体实现
多个进程使用CPU的图像 如何使用CPU呢? 通过让程序执行起来来使用CPU。 如何充分利用CPU呢? 通过启动多个程序,交替执行来充分利用CPU。 启动了的程序就是进程,所以是多个进程推进 操作系统需要记录这些进程,并按照…...
Jasypt 与 Spring Boot 集成文档
Jasypt 与 Spring Boot 集成文档 目录 简介版本说明快速开始 添加依赖配置加密密钥加密配置文件 高级配置 自定义加密算法多环境配置 最佳实践常见问题参考资料 简介 Jasypt 是一个简单易用的 Java 加密库,支持与 Spring Boot 无缝集成。通过 Jasypt,…...
在CentOS系统上安装Conda的详细指南
前言 Conda 是一个开源的包管理系统和环境管理系统,广泛应用于数据科学和机器学习领域。本文将详细介绍如何在 CentOS 系统上安装 Conda,帮助您快速搭建开发环境。 准备工作 在开始安装之前,请确保您的 CentOS 系统已经满足以下条件&#x…...
Spring Boot拦截器(Interceptor)与过滤器(Filter)详细教程
Spring Boot拦截器(Interceptor)与过滤器(Filter)详细教程 目录 概述 什么是拦截器(Interceptor)?什么是过滤器(Filter)?两者的核心区别 使用场景 拦截器的典…...
HTML-05NPM使用踩坑
2025-03-04-NPM使用踩坑 本文讲述了一个苦逼程序员在使用NPM的时候突然来了一记nmp login天雷,然后一番折腾之后,终究还是没有解决npm的问题😞😞😞,最终使用cnpm完美解决的故事。 文章目录 2025-03-04-NPM使用踩坑[toc…...
自学嵌入式第29天-----epoll、sqlite3
1. 正确选择触发模式(ET 和 LT) 水平触发(LT):默认模式,只要文件描述符处于就绪状态,epoll_wait 会持续通知。适合大多数场景,编程简单。 边缘触发(ET)&…...
工作学习笔记:HarmonyOS 核心术语速查表(v14 实战版)
作为在 HarmonyOS 开发一线摸爬滚打的工程师,笔者在 v14 版本迭代中整理了这份带血的实战术语表。 一、架构基础术语速查 A 系列术语 术语官方定义笔者解读(v14 实战版)开发陷阱 & 解决方案abc 文件ArkCompiler 生成的字节码文件打包时…...
解决AWS EC2实例无法使用IAM角色登录AWS CLI
问题背景 有时,我们希望一台AWS EC2实例,即云服务器,能够使用AWS CLI访问AWS管理控制台资源。 例如,这里,我们想让它能够列出所有IAM用户组。 aws iam list-groups于是,我们使用下面的命令,在…...
Java核心语法:从变量到控制流
一、变量与数据类型(对比Python/C特性) 1. 变量声明三要素 // Java(强类型语言,需显式声明类型) int age 25; String name "CSDN"; // Python(动态类型) age 25 name …...
manus是什么?能干啥?
Manus哪儿来的? Manus是一款由中国团队Monica.im于2025年3月5日发布的通用型AI代理(AI Agent)产品,旨在通过自主思考、系统规划和灵活工具调用,帮助用户完成各种复杂任务,从而解放用户的时间与创…...
大型语言模型训练的三个阶段:Pre-Train、Instruction Fine-tuning、RLHF (PPO / DPO / GRPO)
前言 如果你对这篇文章可感兴趣,可以点击「【访客必读 - 指引页】一文囊括主页内所有高质量博客」,查看完整博客分类与对应链接。 当前的大型语言模型训练大致可以分为如下三个阶段: Pre-train:根据大量可获得的文本资料&#…...
Elasticsearch 2025/3/7
高性能分布式搜索引擎。 数据库模糊搜索比较慢,但用搜索引擎快多了。 下面是一些搜索引擎排名 Lucene是一个Java语言的搜索引擎类库(一个工具包),apache公司的顶级项目。 优势:易扩展、高性能(基于倒排索引…...
发行基础:热销商品榜单
转载自官方文件 ------------------ 热销商品榜单 Steam 在整个商店范围内有各种热销商品榜单,最醒目的莫过于 Steam 主页上的榜单了。 您也可以在浏览单个标签、主题、类型时找到针对某个游戏类别的热销商品榜单。 主页热销商品榜单 该榜单出现在 Steam 主页上…...
实战案例分享:Android WLAN Hal层移植(MTK+QCA6696)
本文将详细介绍基于MTK平台,适配高通(Qualcomm)QCA6696芯片的Android WLAN HAL层的移植过程,包括HIDL接口定义、Wi-Fi驱动移植以及wpa_supplicant适配过程,涵盖STA与AP模式的常见问题与解决方法。 1. HIDL接口简介 HID…...
物联网系统搭建
实验项目名称 构建物联网系统 实验目的 掌握物联网系统的一般构建方法。 实验要求: 1.构建物联网系统,实现前后端的交互。 实验内容: CS模式MQTT(不带数据分析处理功能) 实现智能设备与应用客户端的交…...
微前端框架 Qiankun 的应用及问题分析
一、Qiankun 的核心应用场景与优势 多技术栈共存与灵活集成 Qiankun 支持主应用与子应用使用不同技术栈(如 Vue、React、Angular 等),通过 HTML Entry 方式接入子应用,无需深度改造子应用即可实现集成,降低了技术迁移成…...
设计模式-结构型模式-适配器模式
概述 适配器模式 : Adapter Pattern 是一种结构型设计模式. 作用 : 使得原本由于接口不兼容而不能一起工作的那些类可以一起工作。 实现思路 : 适配器模式通过将一个类的接口转换成客户希望的另外一个接口来实现这一点。 这里的“接口”指的是类所提供的…...
大数据学习栈记——Neo4j的安装与使用
本文介绍图数据库Neofj的安装与使用,操作系统:Ubuntu24.04,Neofj版本:2025.04.0。 Apt安装 Neofj可以进行官网安装:Neo4j Deployment Center - Graph Database & Analytics 我这里安装是添加软件源的方法 最新版…...
【根据当天日期输出明天的日期(需对闰年做判定)。】2022-5-15
缘由根据当天日期输出明天的日期(需对闰年做判定)。日期类型结构体如下: struct data{ int year; int month; int day;};-编程语言-CSDN问答 struct mdata{ int year; int month; int day; }mdata; int 天数(int year, int month) {switch (month){case 1: case 3:…...
论文解读:交大港大上海AI Lab开源论文 | 宇树机器人多姿态起立控制强化学习框架(二)
HoST框架核心实现方法详解 - 论文深度解读(第二部分) 《Learning Humanoid Standing-up Control across Diverse Postures》 系列文章: 论文深度解读 + 算法与代码分析(二) 作者机构: 上海AI Lab, 上海交通大学, 香港大学, 浙江大学, 香港中文大学 论文主题: 人形机器人…...
【解密LSTM、GRU如何解决传统RNN梯度消失问题】
解密LSTM与GRU:如何让RNN变得更聪明? 在深度学习的世界里,循环神经网络(RNN)以其卓越的序列数据处理能力广泛应用于自然语言处理、时间序列预测等领域。然而,传统RNN存在的一个严重问题——梯度消失&#…...
连锁超市冷库节能解决方案:如何实现超市降本增效
在连锁超市冷库运营中,高能耗、设备损耗快、人工管理低效等问题长期困扰企业。御控冷库节能解决方案通过智能控制化霜、按需化霜、实时监控、故障诊断、自动预警、远程控制开关六大核心技术,实现年省电费15%-60%,且不改动原有装备、安装快捷、…...
从零开始打造 OpenSTLinux 6.6 Yocto 系统(基于STM32CubeMX)(九)
设备树移植 和uboot设备树修改的内容同步到kernel将设备树stm32mp157d-stm32mp157daa1-mx.dts复制到内核源码目录下 源码修改及编译 修改arch/arm/boot/dts/st/Makefile,新增设备树编译 stm32mp157f-ev1-m4-examples.dtb \stm32mp157d-stm32mp157daa1-mx.dtb修改…...
RNN避坑指南:从数学推导到LSTM/GRU工业级部署实战流程
本文较长,建议点赞收藏,以免遗失。更多AI大模型应用开发学习视频及资料,尽在聚客AI学院。 本文全面剖析RNN核心原理,深入讲解梯度消失/爆炸问题,并通过LSTM/GRU结构实现解决方案,提供时间序列预测和文本生成…...
2025年渗透测试面试题总结-腾讯[实习]科恩实验室-安全工程师(题目+回答)
安全领域各种资源,学习文档,以及工具分享、前沿信息分享、POC、EXP分享。不定期分享各种好玩的项目及好用的工具,欢迎关注。 目录 腾讯[实习]科恩实验室-安全工程师 一、网络与协议 1. TCP三次握手 2. SYN扫描原理 3. HTTPS证书机制 二…...
JavaScript 数据类型详解
JavaScript 数据类型详解 JavaScript 数据类型分为 原始类型(Primitive) 和 对象类型(Object) 两大类,共 8 种(ES11): 一、原始类型(7种) 1. undefined 定…...
Python Einops库:深度学习中的张量操作革命
Einops(爱因斯坦操作库)就像给张量操作戴上了一副"语义眼镜"——让你用人类能理解的方式告诉计算机如何操作多维数组。这个基于爱因斯坦求和约定的库,用类似自然语言的表达式替代了晦涩的API调用,彻底改变了深度学习工程…...
