Trae 最近很火。

这款字节跳动出品的编程工具，支持据说是代码生成质量最好的 Claude 3.7 Sonnet (国内目前还不支持)。

更重要的是，完全免费！

上个月开始支持 Windows。关注了很久，终于可以用了。

Trae 完全不同于之前一直在用的 GitHub Copilot。

它可以独立地把整个工程框架搭建好，包括创建文件，填充代码，甚至是执行终端命令。

中途遇到问题，随手引用为一个聊天中的上下文丢给它。答案可以即时更新到现有文件中。

完全是一个沉浸式、全流程托管的开发体验。

前天下午，在写 Markdown 的时候，萌生出一个想法。

花一小时，搓出来一个工具：Web Title to Markdown🔗。

所以今天这篇文章，打算把整个过程复盘，并附上我的一些思考。

1. 开发过程

我选择了一个空文件夹，开始和 Trae 对话。

只用了一句话，整个的项目雏形就有了。

写一个网页，允许用户输入网址，然后根据网页 title，返回 markdown 格式的网页引用，要求：后端使用 fastapi，前端使用 nextjs

后端很顺利，没有修改就可以启动。

前端遇到两个问题：

• 网站 title 过长时，元素会溢出，它给出了 overflow-x-auto 解决办法
• copy 的按钮不够明显，我就让它加一个 icon，它用了 Heroicons 开源库

部署到 Netlify 时，遇到 Nextjs 配置相关的几个问题，都很快给出了修复方案。

从有想法，到开始实施，最后部署到线上，前前后后花了差不多一个小时。

对于一个前端不是很熟悉的人来讲，提效是相当惊人的。

2. 整体感受

Trae 用下来，感受和平时用的 GitHub Copilot 完全不同：它不再只是代码片段（Code Snippet）的提示，输出的结果更加体系化。

用通俗的话讲，Trae 的抽象程度更高。你甚至不需要写一行代码，只要把想要实现的功能清楚地表达出来，即可。

当然，它还是会犯错。运行或部署时遇到问题，是常见的。

这并不打紧，记住这个词：迭代。你只需不断地将开发中遇到的问题，作为上下文重新提问，直到找到可用的答案。问题越清楚，答案的准确度越高。

整个工作流大概是这样：

• 先想好要实现的功能
• 用自然语言表述，并等待输出
• 尝试运行
• 遇到问题，重新提问，直到解决

所有的工作，都在 Trae 内完成。你不再需要查阅各类文档，检索关键词，只需将问题丢给它。

你的思考，判断，选择，全部委托给它了。

说好听点，叫沉浸式开发体验，说句难听的，我甚至不知道这是否还算开发…

3. 思考

Trae 是 GitHub Copilot 这类代码编程类辅助工具的升级版，类似 Cursor🔗。

写那种常规的，结构和逻辑简单的小工程，尤其是前端项目，效率很高。

对大型工程的架构，基础库，还差点意思。

我在使用后，有三点想法：

1. 角色转变。从执行者到指挥者，编程的程度更加抽象，不再去关注具体实现，转而将重心放在，如何准确地表达意图。
2. 前置知识。AI 像是一个各种经验交织的智者，通常你需要的只是其中一个很小切片，如果有足够丰富的前置知识作为约束，问题的答案很快便能收敛。
3. 想清楚，再动手。尽管迭代是不可避免的，但如果在一开始，就想好最终的产品形态，部署方式，会少走很多不必要的弯路。

我惊叹于 Trae 这类工具的效果和完成度。

显而易见，对于网友常说的那种，“大路货代码”，估计很快便会被这类工具大量生产。

麦肯锡中国官网置顶的文章：生成式 AI 在中国：2 万亿美元的经济价值 – McKinsey Greater China🔗 提到：

生成式 AI 的颠覆性潜力将冲击各行各业的不同岗位，对各类职业造成的影响程度各不相同，其中白领工作受到的冲击将比蓝领工作更大。

总体而言，生成式 AI 将促进劳动力转型升级，催生全新的工作方式，显著提高人效。

劳动者也必须树立终身学习的观念，积极提升自身技能，从而在 AI 赋能的未来持续成长。

4. 总结

今天在 科技爱好者周刊（第 340 期）：技术炒作三十年 | ruanyf-weekly🔗 科技爱好者周刊（第 340 期）：技术炒作三十年 | ruanyf-weekly到这样一句话，说得很好：

我对 AI 的看法是，AI 本身不会创造，需要人类与它共同创造，创造的结果好坏与使用它的人的质量高度相关。

与 AI 交谈不像在与一个人交谈，而像在与人类的集体思维交谈。AI 不应该让你减少思考，而应该帮助你增加思考，AI 是你的杠杆，可以让你拓展自己。

— Alex Komoroske，美国程序员

AI 在当下大行其道，各类工具层出不穷，“取代”言论甚嚣尘上。

我们别无它途，只能“与狼共舞”。

首先是采取务实的态度，快速地用起来。用 AI 赋能我们的工作，帮助解决实际中的问题。我就经常和 DeepSeek 讨论苏州房价和中国经济未来走势…

其次是深耕一个领域。同样一个 AI 工具，在不同的人手里，使用效果相差甚远。换句话讲，得益于 AI 工具的杠杆性，这种差异化，可能比历史上任何时候都要大。

是敌人，也是朋友。

（完）

参考

1. Trae - Ship Faster with Trae🔗