AI编辑器-Trae 玩转AI 编程-理解优化生成项目的好帮手我正在参加Trae「超级体验官」创意实践征文，本文所使用的

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.com.cn/?utm_source…

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管理插件

Trae 从入门到实践:AI 编码的妙笔生花

实验结论

我承认 Trae比我强，我的工资要买Trae的会员啊，但目前免费，啊哈哈！！！！！！

升级Trae-5月15日

本文是基于5月15日更新后的版本，关于详细的Trae安装教程，我放在了后面（安装与配置Trae编辑器-3月24日安装），最为重要的一点就是如何导入插件，这点特别实用。以下是更新后的截图

Trae更新的频率

250513：Trae v0.5.8 版本发布

250425：Trae v0.5.3 版本发布

250425：Trae v0.5.3 版本发布：

支持智能体自定义头像。支持配置插件市场源。优化了部分功能体验。

250422：Trae v0.5.1 版本发布：优化了稳定性问题。

250421：Trae v0.5.0 版本发布：

统一对话体验：Chat 与 Builder 面板合并，支持通过 @Builder 进入 Builder Agent 模式。上下文能力增强：新增支持 #Web 和 #Doc 两种 Context。

250416：Trae v0.3.11 版本发布：

提升 C 语言的编程体验

支持DeepSeek V3-0324（该版本对于AI编程的提升很大，大家可以对比下该版本和其他LLM AI辅助编程的优势。

250306：Trae v0.1.2 版本发布

使用Trae帮我梳理一个完整的项目

项目介绍

一个hadmin的框架，可以快速帮我们实现后台页面，但不是很理解，怎么办，看trae来帮我

提问过程-了解

梳理下这个项目用到了哪些技术，目的为我从头到尾的讲清楚这个项目，提供帮助

我需要从头开始搭建这个项目，请给出我的开发步骤，建议先从整体框架开始搭建，然后再分模块搭建细节

提问过程2-深入了解

在运行项目，并且有基本了解后，可以继续追问形成深入理解

在index.html中单击productlist.html 浏览器的url不改变，同时会保留左侧板栏和导航栏，但如果直接方位127.0.0.1:5500/productlist.html就灭有左侧边栏和导航栏这个为什么

这个页面中，每个页面都有同样的导航栏和侧边栏，经过研究，可能是frame起的作用，继续询问

index.html 这里的jframe是如何起作用的，详细描述下

为了查看jframe内容的变换，应该怎么显示，比如把frameborder的值修改为1等

seamless 可以修改吗

开发者可以通过 JavaScript 操作 J_iframe 的 src 属性，动态地改变 iframe> 中显示的页面内容。这个部分代码在哪里实现的

总结

上面还有更多的问答，我就不再说了，通过这个过程，我还完成了基于这个框架做了一个定制化的后台页面，是一个学习开发利器！！！

使用Trae再出发

我想做一个识别手语的系统，帮我规划下实现过程

回复如下：

下面为您规划一个手语识别系统的实现过程，该过程主要分为需求分析、数据收集与预处理、模型选择与训练、系统集成与测试、部署与优化五个主要阶段：

1. 需求分析

明确应用场景：确定手语识别系统的使用场景，例如教育、医疗、社交等。不同的场景对手语识别的准确性、实时性和功能需求可能不同。
定义功能需求：确定系统需要支持的手语类型（如中国手语、美国手语等）、识别模式（实时视频识别、静态图片识别）以及输出形式（文本、语音等）。
评估性能指标：确定系统的性能指标，如识别准确率、召回率、响应时间等。

2. 数据收集与预处理

数据收集

公开数据集：利用现有的公开手语数据集，如 WLASL、AUTSL 等。这些数据集包含了大量的手语视频和对应的标签，可以节省数据收集的时间和成本。
自建数据集：如果公开数据集无法满足需求，可以自行收集数据。使用摄像头录制不同手语者在不同环境下的手语视频，并进行标注。

数据预处理

数据清洗：去除视频中的噪声、重复数据和无效数据。
特征提取：从视频中提取关键特征，如手部关节点坐标、手势运动轨迹等。可以使用 OpenCV、MediaPipe 等库进行特征提取。
数据增强：通过旋转、翻转、缩放等方式对数据进行增强，增加数据集的多样性，提高模型的泛化能力。

3. 模型选择与训练

模型选择

传统机器学习模型：如支持向量机（SVM）、隐马尔可夫模型（HMM）等。这些模型适用于小规模数据集和简单的手语识别任务。
深度学习模型：如卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）、长短时记忆网络（LSTM）、Transformer 等。这些模型在大规模数据集和复杂的手语识别任务中表现出色。

模型训练

划分数据集：将数据集划分为训练集、验证集和测试集，比例一般为 7:2:1。
模型训练：使用训练集对模型进行训练，并通过验证集调整模型的超参数，如学习率、批次大小等。
模型评估：使用测试集对训练好的模型进行评估，计算识别准确率、召回率、F1 值等指标。

4. 系统集成与测试

系统集成

开发用户界面：使用 Python 的 Tkinter、PyQt 等库开发图形用户界面（GUI），方便用户与系统进行交互。
集成模型：将训练好的模型集成到系统中，实现手语识别功能。

系统测试

功能测试：测试系统的各项功能是否正常，如手语识别、结果输出等。
性能测试：测试系统的性能指标是否满足需求，如识别准确率、响应时间等。
用户测试：邀请手语使用者对系统进行测试，收集用户反馈，进一步优化系统。

5. 部署与优化

部署

本地部署：将系统部署在本地计算机上，方便用户使用。
云端部署：将系统部署在云端服务器上，通过网络提供服务，支持多用户同时使用。

优化

模型优化：通过模型压缩、量化等技术优化模型的大小和运行速度，提高系统的性能。
数据优化：不断收集新的数据，更新和扩充数据集，提高模型的泛化能力。

示例代码

以下是一个使用 MediaPipe 进行手部关键点提取的简单示例：

import cv2
import mediapipe as mp

# 初始化 MediaPipe Hands
mp_hands = mp.solutions.hands
hands = mp_hands.Hands()
mp_drawing = mp.solutions.drawing_utils

# 打开摄像头
cap = cv2.VideoCapture(0)

while cap.isOpened():
    success, image = cap.read()
    if not success:
        print("无法读取摄像头")
        continue

    # 将图像转换为 RGB 格式
    image = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2RGB)
    results = hands.process(image)

    # 将图像转换回 BGR 格式
    image = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_RGB2BGR)

    if results.multi_hand_landmarks:
        for hand_landmarks in results.multi_hand_landmarks:
            # 绘制手部关键点
            mp_drawing.draw_landmarks(
                image, hand_landmarks, mp_hands.HAND_CONNECTIONS)

    # 显示图像
    cv2.imshow('Hand Keypoint Extraction', image)

    if cv2.waitKey(5) & 0xFF == 27:
        break

# 释放资源
cap.release()
cv2.destroyAllWindows()

这个示例代码可以帮助您提取手部的关键点，为后续的手语识别提供基础数据。您可以根据实际需求对代码进行修改和扩展。

查看效果

我承认 Trae比我强，我的工资要买Trae的会员啊，但目前免费，啊哈哈！！！！！！

安装与配置Trae编辑器-3月24日安装

在这里插入图片描述

下载安装

下载地址 Trae下载地址

下载编辑器，然后单击安装下一步

在这里插入图片描述

配置Trae

安装完成后

出现如下页面单击开始选择语言和主题。单击继续是否需要从VSCode中导入，我这里没有导入，建议导入。我这里单击跳过安装trae命令，安装完成，进入登录页面单击登录，弹出浏览器页面，进入登陆页面，这里点击稀土掘金登录，使用掘金账号授权使用掘金社区账号单击同意单击授权并登录单击登录并打开Trae即可完成登录操作

如果没有登录的，也可以在Trae编辑器的右上角位置单击登录

安装插件

作为一个基于vscode开发的AI IDE，插件是必备的，具体可以参考如下：管理插件

Trae 从入门到实践:AI 编码的妙笔生花

手动安装

首先打开插件市场,输入插件名称，然后安装即可

一键导入VSCode插件超级实用

一键从vscode中导入配置然后出现导入的过程，这个超级实用等待片刻

使用Trae进行编码

开发一个贝叶斯算法的案例

输入如下问题

写一个基于sklearn的贝叶斯算法的案例，适合计算机专业大三同学学习的，要求包括导入依赖，数据集加载，拆分数据集，数据集探索，数据集处理，实例化三种贝叶斯算法，并分别基于三种贝叶斯算法完成模型训练，模型验证，模型评估，模型预测，模型保存，模型加载。

输出如下：

单击创建一个新文件，代码如下

# 导入依赖
import numpy as np
import pandas as pd
from sklearn import datasets
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.naive_bayes import GaussianNB, MultinomialNB, BernoulliNB
from sklearn.metrics import accuracy_score, classification_report
import joblib

# 数据集加载
iris = datasets.load_iris()
X = iris.data  # 特征数据
y = iris.target  # 标签数据

# 拆分数据集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.3, random_state=42)

# 数据集探索
print("数据集基本信息：")
print("特征数量：", X.shape[1])
print("样本数量：", X.shape[0])
print("类别数量：", len(np.unique(y)))

# 数据集处理
# 由于鸢尾花数据集是数值型数据，且无缺失值，这里无需额外处理

# 实例化三种贝叶斯算法
gnb = GaussianNB()
mnb = MultinomialNB()
bnb = BernoulliNB()

# 定义一个函数来完成模型训练、验证、评估、预测、保存和加载
def train_and_evaluate(model, model_name):
    # 模型训练
    model.fit(X_train, y_train)

    # 模型验证
    y_pred = model.predict(X_test)

    # 模型评估
    accuracy = accuracy_score(y_test, y_pred)
    print(f"{model_name} 准确率: {accuracy:.2f}")
    print(f"{model_name} 分类报告:")
    print(classification_report(y_test, y_pred))

    # 模型预测
    sample = X_test[:5]
    predictions = model.predict(sample)
    print(f"{model_name} 对前5个样本的预测结果: {predictions}")

    # 模型保存
    joblib.dump(model, f'{model_name}_model.pkl')

    # 模型加载
    loaded_model = joblib.load(f'{model_name}_model.pkl')
    new_predictions = loaded_model.predict(sample)
    print(f"{model_name} 加载模型后对前5个样本的预测结果: {new_predictions}")

# 分别基于三种贝叶斯算法完成上述操作
train_and_evaluate(gnb, "高斯朴素贝叶斯")
train_and_evaluate(mnb, "多项式朴素贝叶斯")
train_and_evaluate(bnb, "伯努利朴素贝叶斯")

然后单击三角形，输出如下选中这些警告代码，添加到对话中输入给出了对应解决方案单击应用，或手动复制代码到文件，再次运行，输出如下，完美解决问题

trae命令

使用 trae 命令快速唤起 Trae。

Trae

使用 trae my-react-app 命令在 Trae 中打开一个项目。

trae my-react-app

AI编辑器-Trae 玩转AI 编程-理解优化生成项目的好帮手

参考