「我正在参加Trae「超级体验官」创意实践征文，」 「本文所使用的 Trae 免费下载链接：」 「www.trae.ai/?utm_source…
Trae 的 Windows 版本于 2 月 17 日正式上线，简单介绍下trae，用过cursor的一定容易理解，大模型编程、修bug...
一、Trae安装
网站：www.trae.ai/ （直接进行官网安装）。
一开始以为就是一个插件，没想到是一个编辑器，思路打开了啊。（默默关闭Pycharm）
登录才能使用chat功能
登录时注意要科学上网，否则无法使用。
二、功能介绍
左边是文件列表，中间是代码内容和输出，右边是模型对话。但主要的交互都在右边，代码是真不用自己写。
这里注意到模型有两个可以选择，但其实体验过程中没有发现两者的区别，如果能接入deepseek就更好了。
01 代码DIFF功能
chat生成的代码可以一键生成，生成后可以通过查看diff来确定是否接受，前期可以无脑接受，有问题就修，但后期需要大致看下修改内容，否则可能会埋一些bug。
02一键运行脚本
chat生成的脚本可以直接运行，点点点就完事了。
03 终端一键添加到对话
一般发现bug我们都会复制出来，然后去网站查询，这里只需要一键点击即可，大模型直接解决。
04 输入形式
当前支持引用、图片、文字形式的输入，并不支持语音相关的输入。这个我认为后续应该可以优化，毕竟要和大模型对话非常多的次数才能完成一个成熟的产品。
05 chat和builder
chat模式，即通过对话方式进行沟通，与其他的豆包、deepseek等产品类似，输出的内容更多的和编辑器结合，能够一键修改代码等。
builder模型，即能够快速搭建项目框架和配置，比较适合项目编程。
三、实战体验
这里我搭建了一个基于flask的网站，可以根据微信公众号链接导入文章，并且渲染，整个时长花费了大概一个多小时，没有手写一行代码。
我的情况是前端无基础，python基础了解，仅根据trae的chat模式沟通编程，效率非常快。
下面是我使用flask搭建出来的页面，附上一部分沟通过程。
描述功能： “我需要实现一个文章收集器，先做一个基础版的，左边是文章列表，展示文章名称，可以通过+号输入url，这个url是微信公众号的文章链接。当插入url后，默认会在中间展示内容。右边的内容作为辅助工具帮助阅读，可以翻译内容的英文，也可以查询。”
这里仅仅是布局可以展示出来，但是很多功能是没有的。（休想蒙混过关）
注意，这里出现了各个模块后需要验证，确保每个功能正常后再进行下一步。否则会有非常多的冲突，需要和ai不断交流。
这是初步的成果，可以点击添加文章，并进行渲染，文章能存储到DB中。
四、使用体验
先说优点。
UI设计好。整体UI符合常规的编辑器设计，交互非常丝滑，能够感受到产品设计的用心，一体化编程。
响应速度快。能够较快的思考问题，给出解决方案并编程，这点体验不错，但有时候存在网络问题，不确定是什么原因。
模型优秀。体验下来整体感觉还是能够排在前列的，后续随着迭代我相信会更优秀，应该能够快速打开市场。
再说缺点。
整体性不够。整体架构可以快速生成，但是启动的效果一般都存在问题，需要逐个解决。这个问题可能更多因为ai未授权实践等能力，只能通过网上大数据进行分析的原因。
问题解决能力欠缺。解决问题仍然需要一定的知识基础，例如通过F12看接口调用或者打印日志输出内容，来不断引导大模型去解决。类似一个没有眼睛的智者，需要你描述才能帮你解决。
下面这个例子其实只参考了两个文件，其实还有很多相关的文件需要一起参考的。
功能遗漏。AI只会按照你的指令操作，不会做之外的事情，那么许多细节就需要人类来确认并反复交互。
总结
讲下自己的体验感受，作为一个多年的程序员，明显感觉到了危机感。大部分代码已经能够通过大模型实现，开发者似乎更多的聚焦在架构设计、表结构设计等高难度、一体化上，至少这部分目前大模型还做的不够完善。但发展的终态应该是纯粹的产品交互，不断的沟通来设计产品！
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