前些天，位元組跳動的 AI IDE 產品 Trae 上線了國內版本，其具備「中文語境深度適配 + 全功能免費開放」的雙重殺手鐧，一上線就收穫了不少支持者。全網一片誇讚，很少能看見批評的聲音。
現在，雖然 Trae 的熱度已經有所退減，但仍舊是非常值得我們關注的 AI IDE。機器之心也上手體驗了一番，探索了其程式設計、影像理解以及文件管理等多種能力。
如果你還在猶豫要不要給你的電腦再裝一個 AI IDE，不妨先看看這篇文章。
一手實測，Trae 兩大模式助力軟體開發
要用 Trae，自然得先安裝 Trae。訪問 https://www.trae.ai/ 即可，官方目前已經上線了 Mac 和 Windows 版本，Linux 版本也將在近期上線。
我們只需像安裝一般軟體一樣安裝它，開啟即是中文介面。這讓我們一位實測編輯不禁感嘆：「各位還記得那些年我們下載 VS Code 然後去調中文包時的無奈嗎？當 Trae 啟動以後介面預設是中文的那一刻，深夜兩點的程式設計戰場突然有了母語溫柔！現在除了 Cursor 那個混血天才，我們終於等來了本土養成的屠龍少年。看好了世界，中文程式設計宇宙，又亮起一顆超新星！」
然後登入，即可開始體驗。
Trae 在視覺風格上比較直觀，不論是功能佈局、環境配置、檔案管理還是終端輸出部分都基本與 VS Code 大體一致，因此比較符合大多數程式設計師的使用習慣，同時也支援外掛並配有一個外掛市場 ——Docker、MySQL 等常用外掛都能在其中找到。
不僅如此，Trae 還提供了便捷匯入，能直接將在 VS Code 和 Cursor 中的諸多外掛、配置同步過來，實現無縫銜接，無需重新進行配置，這一點對於使用者而言可說是特別友好了。
在核心的 AI 能力上，Trae 支援兩種模式：Chat 和 Builder。顧名思義，Chat 就是聊天模式，而 Builder 模式則能實現自動開發。
目前，Trae 支援 5 款模型，包括 Claude-3.5-Sonnet、Claude-3.7-Sonnet、GPT-4o、DeepSeek-V3 和 DeepSeek-R1。
Anthropic 家的 Claude 模型在 AI 程式設計任務上口碑卓越，但卻對國內使用者並不友好 —— 慘遭封號的國內使用者已不是少數。因此，Trae 可說是一個白嫖 Claude 的絕佳工具。話不多說，先來一個小球碰撞測試試試成色：
提示詞：編寫一個 Python 指令碼，讓一個球在某個形狀內彈跳。讓該形狀緩慢旋轉，並確保球停留在形狀內。
效果不錯，使用 Claude-3.5-Sonnet 模型的 Trae 用大約 30 秒時間完成了程式碼和相關說明的編寫。執行看看：
略有瑕疵——小球有時候會彈出邊框外；但整體效果還不錯。我們還可以根據 Trae 給出的說明調整多邊形的邊數和大小、旋轉速度以及球的大小和旋轉速度等引數。比如我們可以把小球速度提升 4 倍，同時使用 15 邊形。
這裡說明一下：對於上面以及後文的所有測試，我們都是給出單次測試結果，並不會多次測試然後選取最佳結果。
Chat 模式：多功能 AI 助手
實測下來，我們發現 Chat 模式堪稱編碼過程中的多功能 AI 助手，可以用來回答編碼問題、講解程式碼倉庫、生成程式碼片段、修復錯誤等。
開啟方式上，使用者可使用快捷鍵（Command/Ctrl + U）開啟側邊對話方塊，或者點選聊天框右上角的「AI 側欄」按鈕即可。
同時還可以透過點選 Chat 視窗右上角的「歷史會話」按鈕來管理歷史對話。左側將顯示「歷史記錄」視窗，展示 Chat 模式和 Builder 模式的所有對話記錄。點選對話條目可跳轉至對應位置。
下面再試試 Trae 上的 DeepSeek-R1 表現如何，寫個貪吃蛇遊戲看看。
因為 Trae 接入了大家比較瞭解的 Deepseek-R1 等大模型，所以這裡就簡單地讓它寫一個貪吃蛇的遊戲程式碼，以下是輸出結果展示。
提示詞：請用 python 幫我寫個貪吃蛇遊戲。
Builder 模式：端到端的軟體工程師
相較於 Chat 模式，Builder 模式更像一位能獨立工作的軟體工程師——能自動解析你的專案上下文，智慧拆解開發任務到逐步執行步驟，其中包括：
提取相關上下文
建立或修改檔案
生成並執行終端命令
分析命令執行狀態
Builder 模式可以從 0 到 1 開發一個完整的專案，並無縫融入到你的專案開發流程中。這種深度整合的智慧流，讓開發者無需在多個工具間手動切換，可讓從零搭建專案的效率提升至少翻倍。
在 Builder 模式下，AI 助手能夠深度解析當前專案的程式碼結構、檔案依賴及資源配置，還可以會自動建立新檔案或編輯已有檔案，並自動儲存生成的程式碼。
這裡，我們在 Builder 模式下做一個測試：讓它從 0-1 搭建一個機器學習專案，包括直接建立資料集，自動生成模型檔案，訓練檔案以及資料載入檔案。
提示詞：用開源的影像資料集，給我搭建一個難度適中的專案。
這裡我只要點選全部「接受」按鈕即可。該專案開發的整個流程實現了全自動化（有時需要使用者進行確認），包括了所需環境的安裝、專案檔案的生成和資料集的下載。
下載完成以後自動開始訓練，可以觀察到 Trae 不僅成功開啟了訓練，而且 Loss 在平穩下降，且驗證集準確度也在逐步提升。
不僅如此，它還進一步生成了測試檔案，並將模型結果放在測試資料集上執行，最後將分類結果儲存到一個 txt 檔案，如下圖所示：
它也可將測試結果載入為混淆矩陣，如下所示：
Trae 也支援影像輸入
Trae 另一大優勢是原生支援影像輸入，而這也能帶來豐富的想象空間，比如我們可以讓 Trae 將我們繪製的網頁設計稿變成具體程式碼，或者將我們手繪的遊戲設計邏輯圖變成真正的遊戲。
舉個例子，我們找到了一個卡普空《街頭霸王 II》的遊戲設計流程圖來進行測試。
圖源：https://captown.capcom.com/zh-CN/museums/streetfighter/5/docs/16
首先，我們讓 Trae 簡單解釋了這張日語寫的流程圖。
接下來，讓 Trae 實現它吧！
測試一下，確實只是一個非常簡單的投幣系統。
Trae：不只是程式設計
作為一款 AI IDE 工具，程式設計自然是它的看家本領，但這卻並非它的能力極限。憑藉卓越的文件管理和上下文理解能力，Trae 也非常適合用來管理文件或個人知識庫。
比如我們可以將自己的 Obsidian 資料夾完整匯入到 Trae，然後讓其分析後在我們的文件內自動新增雙鏈。這能免去我們構建知識庫中的許多麻煩。
這裡使用了 Claude-3.7-Sonnet，整個過程耗時大約 70 秒，以下動圖也有適當加速
我們也可以讓 Trae 為我們知識庫自動建立和更新儀表盤文件，方便我們更好地管理自己的知識庫。
提示詞：為我在主目錄下新建一個 Dashboard 檔案，裡面應包含我的倉庫的整體結構，方便我導航。另外再加一個按鈕，讓我可以一鍵建立每日筆記。
不僅如此，我們也能讓 Trae 直接執行我們記錄在文件中的程式碼或提示詞，直接輸出我們想要的結果。比如，這裡我們讓 Trae 執行了「提示詞」資料夾中的「單詞卡片」提示詞 —— 來自提示詞大師李繼剛，生成了「AI Agent」的 SVG 卡片。
結果如下：
Trae，值得一試
整體體驗下來，可以說 Trae 的表現超出了我們的預期。Trae 的出現不僅為中文開發者提供了一個強大的 AI 程式設計工具，也在一定程度上推動了程式設計領域的技術平權。無論是經驗豐富的開發者，還是剛入門的新手，甚至是對程式設計一知半解的使用者，只要有創意和想法，都可以藉助 Trae 快速實現自己的專案。這種從想法到實現的高效轉化，可使得技術的門檻大大降低，激發更多人的創造力。
Trae 的多模態功能也可為開發者帶來極大的便利。透過上傳設計草稿、錯誤截圖等圖片，AI 可以理解並生成相應的程式碼或提供解決方案，進一步提升開發效率。
此外，Trae 在輔助知識管理方面的潛力也非常值得期待。
總而言之，Trae 有望為中文使用者帶來前所未有的便利和效率提升。無論是從零開始構建專案，還是在現有專案中尋求最佳化，Trae 都能提供強大的支援。如果你希望在程式設計和知識管理之旅中體驗 AI 帶來的高效與智慧，不妨開啟 https://www.trae.ai/ ，下載 Trae 親自體驗一番。