🧱 它的工作流更像一个“稳健型同事”
Trae Solo 的一个特点是：
不会自作聪明，也不会擅自乱动文件，一切都可控。
举个我实际使用的例子——让它帮我整理一个旧 FastAPI 服务，让目录结构更清晰。
我对它的指令是：
请帮我把当前项目重构成以下结构：
- api/
- services/
- repository/
- models/
并把所有 import 修正
结果 Trae Solo 没有立刻动手，而是先问我：
“我扫描到你项目里有 X 个模块，按你给的目录结构，我预计会修改 12 个文件。是否继续？”
这种感觉就像你让同事帮你 refactor，他会先说“我准备改这些文件，你看下 OK 吗？”，非常稳。
确认后，它才逐步进行修改，并且每步都会给 diff。
例如它给我的 diff：👇
- from app.main import router
+ from api.main import router
这种小范围、精准、安全的修改风格，我个人非常喜欢。
🧪 Trae Solo 写代码挺靠谱，不会乱加奇怪的依赖
某天我让它帮我写一个简单的任务队列 demo：
请用 FastAPI + asyncio 给我实现一个队列任务的示例，其中包含一个 /push 来加入任务。
Trae Solo 很快给出了简洁且能跑的版本：
from fastapi import FastAPI
import asyncio
app = FastAPI()
queue = asyncio.Queue()
@app.post("/push")
async def push_task(item: str):
await queue.put(item)
return {"status": "queued", "item": item}
async def worker():
while True:
item = await queue.get()
print("Processing:", item)
await asyncio.sleep(1)
@app.on_event("startup")
async def startup_event():
asyncio.create_task(worker())
它不会随便给你整一堆奇怪的三方包，不会“过度工程化”，而是一步到位地满足你的需求。
那种“干净利落”的感觉很 rare。
📌 适合日常开发的小场景
这几天我用下来，Trae Solo 最常被我使用在：
- 分析 bug
- 生成小模块
- 解释报错栈
- 生成初始项目结构
- 编写测试样例
比如当我让它生成一个 pytest 测例，它会顺手把 fixtures、假数据和边界情况都帮我写好，不需要我额外补充。
👉🏻 举例：
def test_parse_valid():
data = "2025-01-01 ok something happened"
result = parse_log(data)
assert result["level"] == "ok"
很“程序员风”，不是教材式模板。
⚖️ 但也有一些小缺点
老实说它也不是完美：
- 项目稍复杂时，它偶尔会漏掉上下文（比如没读到某些子目录的代码）
- diff 特别长的时候，解释不够详细（不过这是所有基于模型的工具的通病）
但整体使用下来，这些都不算阻碍。
🎯 一句话总结：Trae Solo 的目标不是万能，而是“刚刚好”
它不像某些 AI 工具那样什么都想做：插件、扩展、界面、生态……
它就是一个轻量、稳定、贴心的“本地 AI 编程助手”。
非常适合：
- 需要一个可靠的助手写代码的人
- 不喜欢太“自动化”的人
- 想要可控、安全的修改方式的开发者
如果你追求“快速、稳妥、可控”，Trae Solo 会是一个舒服的选择。
