Trae使用指南

1. 产品概述与背景

1.1 什么是 Trae

Trae（全称 The Real AI Engineer）是字节跳动于 2025 年 1 月 20 日发布的国内首个 AI 原生集成开发环境（AI IDE），定位为”智能协作 AI IDE”，以”人机协同、互相增强”为核心理念。

2026 年 3 月 3 日，Trae 国内版正式上线，标志着中国在智能编程工具领域的重要突破。Trae 以完全免费、零配置开箱即用、中文深度优化三大优势，迅速成为 2026 年 AI 编程领域的黑马产品。

1.2 核心定位

传统 IDE + AI 插件  →  AI 能力外挂，体验割裂
        ↓
Trae AI 原生 IDE   →  AI 能力深度融合，体验统一

Trae 不是”VS Code + AI 插件”的组合，而是从底层架构就将 AI 能力深度集成，实现了真正意义上的”AI 主导开发”。

1.3 核心优势

优势	说明
🆓 完全免费	国内版永久免费，国际版限时免费（含 Claude 3.5/3.7、GPT-4o）
🇨🇳 中文深度优化	中文语义理解准确率 92%，专为中文开发者设计
⚡ 零配置开箱即用	无需配置环境变量、安装插件，下载即用
🤖 双重开发模式	IDE 模式 + SOLO 模式，灵活切换
🏗️ Builder 模式	自然语言一键生成完整项目
🎯 SOLO Agent	全流程自动化开发，AI 作为”全能开发团队”
📱 多模态支持	支持图片、设计稿、手绘稿转代码
🔄 配置迁移	一键导入 VS Code/Cursor 配置

1.4 发展里程碑

时间	事件
2025年1月20日	Trae 国际版首发（trae.ai）
2025年3月3日	Trae 国内版正式上线（trae.com.cn）
2026年3月31日	SOLO 独立端发布（桌面端 + 网页端）
2026年4月	支持模型自定义功能（API 接入）

1.5 访问地址

版本	官网	说明
国内版	https://www.trae.com.cn	中文优化，Doubao + DeepSeek 模型
国际版	https://www.trae.ai	Claude + GPT-4o + DeepSeek 模型
SOLO 独立端	https://solo.trae.ai	网页版 SOLO 模式

2. Trae 国内版与国际版对比

2.1 核心差异

对比项	国内版（Trae CN）	国际版（Trae AI）
官网	trae.com.cn	trae.ai
服务器	国内服务器，直连	海外服务器
语言	全中文界面	中英文界面
内置模型	Doubao-1.5-pro、DeepSeek R1/V3	Claude 3.5/3.7、GPT-4o、DeepSeek
网络要求	国内直连，无需魔法	国内需网络代理
免费政策	永久免费	限时免费（Claude/GPT 需排队）
法规合规	符合国内法规	国际版政策
本土化	中文语义优化，报错翻译	英文逻辑适配

2.2 模型支持详情

国内版模型：

模型	用途	特点
Doubao-1.5-pro	日常补全、对话	响应快，中文理解强
DeepSeek R1	复杂推理、架构设计	满血版，逻辑能力强
DeepSeek V3	代码生成、编程任务	高性价比

国际版模型：

模型	用途	状态
Claude 3.7	高级代码生成	限时免费（需排队）
Claude 3.5 Sonnet	代码生成、对话	限时免费
GPT-4o	多模态、代码生成	限时免费（需排队）
DeepSeek R1/V3	推理、编程	直接可用

2.3 如何选择版本

你是国内用户吗？
        ↓
┌───────┴───────┐
是             否
        ↓
┌───────┼───────┐
↓       ↓       ↓
需要Claude  需要中文优化  不想折腾
/GPT-4o    免费使用    直接使用
        ↓
┌───────┼───────┐
↓       ↓       ↓
国际版   国内版   国内版
(需代理) (推荐)  (推荐)

3. 安装与配置

3.1 系统要求

系统	最低要求	推荐配置
Windows	Windows 10 64位	Windows 11，内存 16GB+
macOS	macOS 10.15 (Catalina)	macOS 14+，Apple Silicon (M1/M2/M3)
Linux	Ubuntu 20.04+ / CentOS 7+	主流发行版，内存 16GB+

3.2 Windows 安装步骤

步骤 1：下载安装包

访问国内版官网：https://www.trae.com.cn
点击「立即下载」按钮
选择 Windows 版本（约 220MB）步骤 2：运行安装程序
双击下载的 .exe 安装包
选择安装路径（建议默认）
勾选”创建桌面快捷方式”
点击「安装」，等待完成（约 1-2 分钟）步骤 3：启动与登录
双击桌面图标启动 Trae
首次启动会提示登录
可选择：手机号登录 / 字节账号登录 / 跳过登录
登录后同步设置和历史记录

3.3 macOS 安装步骤

方式一：官网下载

访问 trae.com.cn
下载 macOS 版本（支持 Intel 和 Apple Silicon）
打开 .dmg 文件
将 Trae 拖入 Applications 文件夹
启动并登录方式二：命令行安装（Homebrew）

brew install --cask trae

3.4 Linux 安装步骤

方式一：官网下载 .deb/.rpm 包

# Ubuntu/Debian
sudo dpkg -i trae_xxx_amd64.deb
sudo apt-get install -f  # 安装依赖
 
# CentOS/RHEL
sudo rpm -i trae_xxx_x86_64.rpm

方式二：AppImage（通用）

chmod +x Trae-x86_64.AppImage
./Trae-x86_64.AppImage

3.5 首次配置向导

安装完成后，Trae 会引导进行首次配置：

配置项	说明	建议
主题选择	浅色 / 深色 / 跟随系统	按喜好选择
字体大小	编辑器字体大小	14-16px
模型选择	默认使用的 AI 模型	国内版选 Doubao-1.5-pro
快捷键方案	VS Code 风格 / 自定义	VS Code 风格更易上手
配置导入	从 VS Code/Cursor 导入配置	如有历史配置建议导入

3.6 安装验证清单

安装完成后，验证以下功能是否正常：

检查项	验证方法	正常表现
启动速度	启动 Trae	3-5 秒内完成
AI 响应	在对话框输入”你好”	即时回复
代码补全	新建文件，输入代码	实时补全建议
模型切换	设置 → 模型 → 切换模型	可切换并生效

4. 界面与基础操作

4.1 界面布局（IDE 模式）

Trae 采用经典的 IDE 布局，与 VS Code 高度相似：

┌─────────────────────────────────────────────────────────┐
│  菜单栏：文件 编辑 选择 查看 调试 终端 帮助                │
├────────┬────────────────────────────────┬───────────────┤
│        │  标签页：[文件1.py] [文件2.js]  │               │
│ 资源   ├────────────────────────────────┤   AI 对话     │
│ 管理   │                                │   面板        │
│ 器     │      代码编辑区                │               │
│        │                                │  ┌─────────┐  │
│ 📁项目 │                                │  │ 对话框  │  │
│ 📂src  │                                │  │         │  │
│ 📂lib  │                                │  │ AI回复  │  │
│ 📄main │                                │  │         │  │
│        │                                │  └─────────┘  │
├────────┴────────────────────────────────┴───────────────┤
│  终端 / 输出 / 问题 / 调试控制台                         │
├─────────────────────────────────────────────────────────┤
│  状态栏：Ln 1, Col 1 | UTF-8 | Python | Doubao-1.5-pro  │
└─────────────────────────────────────────────────────────┘

4.2 核心界面元素

元素	位置	功能
资源管理器	左侧栏	项目文件浏览、搜索、Git 管理
代码编辑区	中央	代码编写、AI 辅助
AI 对话面板	右侧栏	与 AI 交互、提问、生成代码
终端	底部面板	命令行操作、运行代码
状态栏	底部	当前状态、模型信息、快捷操作

4.3 模式切换

在界面左上角可切换两种核心模式：

┌─────────────────┐
│  🔧 IDE 模式    │  ← 传统开发模式，开发者主导
│  🤖 SOLO 模式   │  ← AI 主导模式，开发者指挥
└─────────────────┘

切换方法：

点击左上角模式按钮
选择目标模式
界面会相应调整

4.4 快捷键大全

通用快捷键：

快捷键	功能
Ctrl + N	新建文件
Ctrl + O	打开文件
Ctrl + S	保存文件
Ctrl + Shift + S	另存为
Ctrl + W	关闭当前文件
Ctrl + Tab	切换标签页
`Ctrl + “	打开/关闭终端
Ctrl + B	切换侧边栏
Ctrl + Shift + E	资源管理器
Ctrl + Shift + G	Git 管理

AI 相关快捷键：

快捷键	功能
Ctrl + I	打开 AI 对话框
Ctrl + K	内联代码生成
Ctrl + Shift + K	代码解释
Tab	接受 AI 补全建议
Esc	取消 AI 建议

编辑快捷键：

快捷键	功能
Ctrl + D	选中下一个相同词
Ctrl + Shift + L	选中所有相同词
Ctrl + /	注释/取消注释
Ctrl + Shift + F	全局搜索
Ctrl + H	查找替换

5. IDE 模式详解

5.1 模式定位

IDE 模式是 Trae 的传统开发模式，保留 VS Code 风格的界面和操作，AI 作为”智能副驾驶”辅助开发。

核心特点：

开发者主导，AI 辅助
传统编码工作流
适合细粒度编码、调试、已有项目维护

5.2 核心功能

5.2.1 智能代码补全

Trae 提供强大的实时代码补全能力：

输入：def calculate_
AI 补全建议：
┌─────────────────────────────────┐
│ def calculate_total(items):     │
│     """计算商品总价"""           │
│     return sum(item.price       │
│            for item in items)   │
└─────────────────────────────────┘

补全类型：

类型	说明
行内补全	实时预测当前行的后续代码
多行补全	预测整个函数或代码块
智能建议	根据上下文推荐合适的代码
文档补全	自动生成函数文档注释

使用技巧：

按 Tab 接受建议
按 → 接受部分建议
按 Esc 取消建议
连续按 Tab 可以切换多个建议

5.2.2 AI 问答对话

在右侧 AI 面板中与 AI 对话：

对话类型：

类型	说明	示例
代码生成	生成代码片段	”写一个冒泡排序”
代码解释	解释代码逻辑	”这段代码做了什么”
Bug 修复	分析并修复错误	”这个报错怎么解决”
代码优化	优化代码性能	”优化这个查询的效率”
技术咨询	技术问题解答	”Python 中如何实现单例模式”

对话示例：

用户：帮我写一个 Python 函数，读取 CSV 文件并计算平均值
 
AI：好的，这是一个读取 CSV 文件并计算指定列平均值的函数：
 
```python
import pandas as pd
 
def calculate_csv_average(file_path, column_name):
    """
    读取 CSV 文件并计算指定列的平均值
    
    Args:
        file_path: CSV 文件路径
        column_name: 要计算平均值的列名
    
    Returns:
        float: 平均值
    """
    df = pd.read_csv(file_path)
    return df[column_name].mean()

使用示例

avg = calculate_csv_average(‘data.csv’, ‘price’) print(f”平均值: {avg}“)

 
你可以直接复制到你的项目中使用。

5.2.3 内联代码生成

快捷键 Ctrl + K 可以在代码编辑器中直接调用 AI 生成代码：

光标位置：
def main():
    # 在这里按 Ctrl + K
    
输入提示：
"读取用户输入并打印"
 
AI 生成：
def main():
    # 在这里按 Ctrl + K
    user_input = input("请输入内容: ")
    print(f"你输入的是: {user_input}")

5.2.4 代码理解与分析

选中代码后，可以：

解释代码：AI 逐行解释选中代码
生成测试：自动生成单元测试
重构建议：给出优化建议
查找问题：分析潜在 Bug

5.3 IDE 模式工作流

开发者打开项目
        ↓
    开始编码
        ↓
┌───────┼───────┐
↓       ↓       ↓
代码补全 AI对话 Bug修复
        ↓
    完成编码
        ↓
    运行测试
        ↓
    AI 辅助调试
        ↓
    提交代码

5.4 IDE 模式适用场景

场景	推荐理由
✅ 细粒度编码	精确控制每行代码
✅ 调试排错	传统断点调试流程
✅ 已有项目维护	熟悉的工作流
✅ 代码审查	逐段理解分析
✅ 学习新技术	AI 边讲边练

6. SOLO 模式详解

6.1 模式定位

SOLO 模式是 Trae 独创的 AI Agent 工作模式，AI 作为”全能开发团队”主导开发流程，开发者变成”指挥者”，负责下达需求、审核计划与验收成果。

核心特点：

AI 主导，开发者指挥
全流程自动化（需求 → 设计 → 编码 → 测试 → 部署）
多智能体协同架构

6.2 SOLO 模式架构

┌──────────────────────────────────────────────┐
│           SOLO 模式架构                       │
├──────────────────────────────────────────────┤
│                                              │
│   ┌────────────────────────────────────┐     │
│   │       主 Agent（调度中枢）          │     │
│   │   任务拆解、分配、协调、整合        │     │
│   └──────────────┬─────────────────────┘     │
│                  ↓                           │
│   ┌──────────────┼──────────────┐            │
│   ↓              ↓              ↓            │
│ ┌────────┐  ┌────────┐  ┌────────┐          │
│ │架构师  │  │开发工程师│  │测试工程师│          │
│ │Agent   │  │Agent    │  │Agent    │          │
│ └────────┘  └────────┘  └────────┘          │
│                  ↓                           │
│            ┌────────┐                        │
│            │运维工程师│                        │
│            │Agent   │                        │
│            └────────┘                        │
│                                              │
└──────────────────────────────────────────────┘

6.3 四大子智能体

子智能体	职责	核心能力
🏗️ 架构师 Agent	需求分析、技术方案设计	系统架构设计、技术选型
💻 开发工程师 Agent	代码编写、功能实现	代码生成、接口开发
🧪 测试工程师 Agent	测试用例设计、执行测试	单元测试、集成测试
🚀 运维工程师 Agent	部署配置、环境搭建	CI/CD、容器化部署

6.4 SOLO 模式界面

SOLO 模式采用三栏布局：

┌────────────┬─────────────────────┬──────────────────┐
│  任务列表   │     AI 对话区       │    工具面板       │
│            │                     │                  │
│ 📋 当前任务 │  用户：做一个电商网站 │ ┌──────────────┐ │
│   ├─ 需求分析│                     │ │ 📁 编辑器    │ │
│   ├─ 架构设计│  SOLO：好的，我先进行 │ │   main.py   │ │
│   ├─ 前端开发│  需求分析...         │ │   utils.py  │ │
│   └─ 后端开发│                     │ ├──────────────┤ │
│            │  [进度] 需求分析完成   │ │ 💻 终端      │ │
│ 📜 历史任务 │  [进度] 架构设计完成   │ │   $ python  │ │
│            │  [进度] 前端开发中...  │ ├──────────────┤ │
│            │                     │ │ 🌐 浏览器    │ │
│            │                     │ │   预览页面   │ │
│            │                     │ ├──────────────┤ │
│            │                     │ │ 📖 文档      │ │
│            │                     │ │   API文档   │ │
│            │                     │ └──────────────┘ │
└────────────┴─────────────────────┴──────────────────┘

6.5 SOLO 模式工作流

用户输入需求（自然语言）
        ↓
SOLO 主 Agent 分析需求
        ↓
┌───────┼───────┐
↓       ↓       ↓
需求分析 技术方案 任务拆解
        ↓
生成开发计划（可审核修改）
        ↓
┌───────┼───────┐
↓       ↓       ↓
架构师  开发者  测试工程师
Agent   Agent   Agent
并行工作
        ↓
代码生成 → 测试执行 → 报告生成
        ↓
用户验收结果
        ↓
[满意] → 完成  /  [不满意] → 反馈修改

6.6 SOLO 模式实测效果

根据某互联网公司 100 人 Java 研发团队实测：

指标	传统开发	SOLO 模式	提升
单需求代码产出效率	基准	2.3 倍	+130%
新人上手项目周期	基准	缩短 70%	-70%
测试覆盖率	60%	85%	+25%

6.7 SOLO 模式适用场景

场景	推荐理由
✅ 端到端功能交付	从需求到部署全自动
✅ 原型快速验证	10 分钟出可运行原型
✅ 复杂系统测试	自动生成测试用例并执行
✅ 新人快速上手	无需深入了解代码细节
⚠️ 细粒度精确控制	不如 IDE 模式灵活

6.8 SOLO 模式使用示例

需求输入：

做一个带用户登录功能的论坛，包括：
- 用户注册、登录、登出
- 发帖、回帖功能
- 板块分类
- 简单的后台管理

SOLO 执行过程：

[SOLO] 收到需求，开始分析...
 
[进度] ✅ 需求分析完成
       - 用户系统：注册/登录/登出
       - 内容系统：发帖/回帖
       - 分类系统：板块管理
       - 管理系统：后台管理
 
[进度] ✅ 技术方案设计完成
       - 后端：Python Flask + SQLAlchemy
       - 前端：HTML + CSS + JavaScript
       - 数据库：SQLite（可迁移 MySQL）
       - 认证：JWT Token
 
[进度] 🔄 代码生成中...
       ✅ 数据库模型已创建
       ✅ 用户认证模块已创建
       ✅ 论坛核心功能已创建
       ✅ 前端页面已创建
       ✅ 后台管理已创建
 
[进度] ✅ 测试执行完成
       - 单元测试：12/12 通过
       - 集成测试：5/5 通过
 
[结果] 项目已生成，共创建 23 个文件
       📁 项目路径：/projects/forum
       🌐 可运行：python app.py

7. Builder 模式详解

7.1 模式定位

Builder 模式是 Trae 的核心亮点之一，用于从 0 到 1 快速生成完整可运行项目。只需用自然语言描述需求，Builder 会自动完成：

任务结构拆解
开发环境配置
完整代码生成
基础配置文件

7.2 Builder 模式 vs SOLO 模式

对比项	Builder 模式	SOLO 模式
目标	快速生成项目骨架	全流程自动化开发
输出	可运行项目框架	完整功能交付
适用阶段	项目启动阶段	项目全生命周期
交互深度	一次性描述需求	持续交互迭代
后续工作	需要开发者继续开发	可直接验收使用

7.3 Builder 模式使用步骤

步骤 1：进入 Builder 模式

点击左上角「Builder」按钮
或使用快捷键 Ctrl + Shift + B 步骤 2：描述项目需求

示例输入：
做一个简单的电商商品列表页面，包括：
- 商品展示（图片、名称、价格）
- 分类筛选
- 搜索功能
- 购物车功能

步骤 3：等待生成

Builder 会自动执行：

[Builder] 正在分析需求...
[Builder] 正在拆解任务结构...
[Builder] 正在配置开发环境...
[Builder] 正在生成前端页面...
[Builder] 正在生成后端接口...
[Builder] 正在生成数据模型...
[Builder] 正在创建配置文件...
[Builder] ✅ 项目生成完成！
 
项目结构：
├── frontend/
│   ├── index.html
│   ├── style.css
│   └── app.js
├── backend/
│   ├── app.py
│   └── models.py
├── requirements.txt
└── README.md
 
启动方式：
1. cd backend && pip install -r requirements.txt
2. python app.py
3. 打开 frontend/index.html

7.4 Builder 模式垂直领域模板

Trae 内置多种垂直领域模板，覆盖常见开发场景：

模板类型	说明
🛒 电商模板	商品列表、购物车、订单系统
💬 社交模板	用户系统、动态发布、评论互动
📝 博客模板	文章管理、评论系统、后台管理
📊 数据可视化	图表展示、数据筛选、报表导出
🔐 后台管理	用户管理、权限控制、数据管理

7.5 Builder 模式实测

测试场景：电商商品列表页面

指标	结果
生成时间	约 10 分钟
生成文件数	15 个
代码质量	可运行，需少量调整
功能完整度	80%

8. SOLO 独立端

8.1 概述

2026 年 3 月 31 日，Trae 正式推出 SOLO 独立端，包含桌面端和网页端两种形态，将 SOLO 模式从 IDE 中剥离出来，提供更轻量、更直观的交互体验。

核心价值：

降低 IDE 环境带来的学习曲线
将 AI 开发能力扩展到更广泛的生产力场景
跨设备协同，任务不中断

8.2 SOLO 独立端形态

形态	访问方式	特点
桌面端	下载独立客户端	本地文件访问、终端操作
网页端	solo.trae.ai	无需安装、跨平台访问

8.3 双模式支持

SOLO 独立端提供两种功能模式：

模式	全称	定位
Code 模式	Code	代码开发场景
MTC 模式	More Than Coding	不止于编码的开发活动

Code 模式：

包含 SOLO Agent 的核心能力
简洁的工具面板
面向习惯 Agent 主导开发的开发者 MTC 模式：
支持更广泛的开发活动
文件整理、报告生成、工具开发等
不局限于纯代码任务

8.4 跨设备协同

Remote 任务特性：

在 SOLO 桌面端创建 Remote 任务
        ↓
网页端同步开启任务
        ↓
其他设备可查看任务进展
        ↓
任务不会因电脑休眠而停止

应用场景：

长时间运行的任务（如大规模重构）
外出时远程监控任务进度
团队协作查看任务状态

8.5 SOLO 独立端界面

┌─────────────────────────────────────────────────┐
│  SOLO                                      ─ □ ✕│
├─────────────────────────────────────────────────┤
│                                                 │
│  ┌─────────────────────────────────────────┐   │
│  │                                         │   │
│  │     干净的对话界面                        │   │
│  │     没有 IDE、没有终端                    │   │
│  │     打开就是聊天框                        │   │
│  │                                         │   │
│  │  用户：帮我整理一下这个文件夹里的文件      │   │
│  │                                         │   │
│  │  SOLO：好的，我来分析一下...              │   │
│  │                                         │   │
│  └─────────────────────────────────────────┘   │
│                                                 │
│  ┌─────────────────────────────────────────┐   │
│  │ 输入需求...                    [发送] │   │
│  └─────────────────────────────────────────┘   │
│                                                 │
└─────────────────────────────────────────────────┘

8.6 SOLO 独立端实用场景

场景	操作示例
文件整理	”帮我整理一下这个文件夹，按文件类型分类”
报告生成	”分析这份销售数据，生成周报”
工具开发	”写一个批量重命名文件的脚本”
代码审查	”检查这段代码的安全问题”
文档生成	”根据代码生成 API 文档”

9. AI 模型配置与切换

9.1 模型选择策略

不同模型适合不同场景：

模型	最佳场景	特点
Doubao-1.5-pro	日常编码、对话	响应快、中文优化
DeepSeek R1	复杂推理、架构设计	逻辑能力强、深度思考
DeepSeek V3	代码生成、编程任务	高性价比、代码能力强
Claude 3.7（国际版）	高质量代码生成	理解能力强、代码质量高
GPT-4o（国际版）	多模态任务	图像理解、多模态

9.2 模型切换方法

方法一：设置切换

打开设置（Ctrl + ,）
搜索”模型”或”Model”
在”AI 模型”选项中选择模型
保存设置方法二：对话中切换

用户：/model deepseek-r1
 
AI：已切换到 DeepSeek R1 模型，现在可以进行更复杂的推理任务。

方法三：状态栏切换

点击状态栏的模型名称
在弹出菜单中选择目标模型
即时生效

9.3 模型配置详情

国内版配置示例：

{
  "ai.model": "doubao-1.5-pro",
  "ai.models": {
    "doubao-1.5-pro": {
      "name": "Doubao-1.5-Pro",
      "provider": "byteDance",
      "default": true
    },
    "deepseek-r1": {
      "name": "DeepSeek R1",
      "provider": "deepSeek",
      "reasoning": true
    },
    "deepseek-v3": {
      "name": "DeepSeek V3",
      "provider": "deepSeek",
      "coding": true
    }
  }
}

9.4 自定义模型接入

Trae 支持接入自定义模型 API：

配置步骤：

打开设置 → AI → 自定义模型
点击”添加模型”
填写配置信息：配置示例：

{
  "customModels": [
    {
      "name": "我的自定义模型",
      "apiBase": "https://api.example.com/v1",
      "apiKey": "your-api-key",
      "modelId": "custom-model-v1"
    }
  ]
}

10. 多模态能力

10.1 多模态功能概述

Trae 支持多种多模态输入，实现从非代码输入到代码输出的转换：

输入类型	输出类型	说明
📷 图片	代码	从截图生成代码
🎨 设计稿	代码	从 UI 设计还原页面
✏️ 手绘稿	代码	从草图生成页面
🔗 网页链接	代码	参考网页风格生成代码

10.2 图片转代码

使用方法：

在 AI 对话框点击”上传图片”按钮
选择要上传的图片（截图、设计稿等）
输入需求描述
AI 分析图片并生成代码示例：

[上传一张登录页面截图]
 
用户：参考这个截图，生成一个类似的登录页面
 
AI：好的，我来分析这张截图并生成代码...
 
生成的代码：
┌─────────────────────────────────────┐
│ <div class="login-container">      │
│   <form class="login-form">        │
│     <h2>用户登录</h2>               │
│     <input type="text" ...>        │
│     <input type="password" ...>    │
│     <button>登录</button>          │
│   </form>                          │
│ </div>                             │
└─────────────────────────────────────┘

10.3 设计稿转代码

Trae 支持导入 Figma 设计稿：

操作步骤：

在 Figma 中复制设计稿链接
在 Trae 中粘贴链接
AI 自动解析设计稿
生成对应的前端代码支持的框架：

HTML + CSS
React
Vue
小程序

10.4 手绘稿转代码

适合快速原型验证：

[上传手绘草图]
 
用户：这是我画的页面草图，帮我生成代码
 
AI：我来识别你的草图结构...
- 检测到顶部导航栏
- 检测到中间内容区
- 检测到底部页脚
 
生成对应的页面结构...

11. MCP 协议与插件扩展

11.1 什么是 MCP

MCP（Model Context Protocol）是 Trae 支持的模型上下文协议，允许 AI 与外部工具和服务进行交互，扩展 AI 的能力边界。

11.2 Trae 的 MCP 支持

功能	支持情况
MCP 客户端	✅ 支持
内置 MCP 工具	✅ 内置常用工具
自定义 MCP 配置	✅ 支持 JSON 配置
MCP 服务市场	⚠️ 部分支持

11.3 配置 MCP

配置文件位置：

Windows: %APPDATA%\Trae\mcp.json
macOS: ~/.trae/mcp.json
Linux: ~/.config/trae/mcp.json 配置示例：

{
  "mcpServers": {
    "filesystem": {
      "command": "npx",
      "args": ["-y", "@modelcontextprotocol/server-filesystem", "/path/to/allowed/dir"]
    },
    "github": {
      "command": "npx",
      "args": ["-y", "@modelcontextprotocol/server-github"],
      "env": {
        "GITHUB_TOKEN": "your-github-token"
      }
    }
  }
}

11.4 常用 MCP 工具

工具	功能
filesystem	文件系统操作
github	GitHub 仓库操作
sqlite	SQLite 数据库操作
fetch	HTTP 请求
brave-search	Brave 搜索

12. 从 VS Code/Cursor 迁移

12.1 一键导入配置

Trae 支持从 VS Code 和 Cursor 一键导入配置：

导入步骤：

打开 Trae
点击”文件” → “导入配置”
选择来源：VS Code / Cursor
勾选要导入的配置项
点击”导入” 可导入的配置项：

配置项	说明
✅ 快捷键配置	自定义快捷键
✅ 主题和颜色	编辑器主题
✅ 字体设置	字体大小、类型
✅ 代码片段	用户自定义代码片段
✅ 工作区设置	项目级配置
⚠️ 插件配置	部分插件可能不兼容

12.2 插件兼容性

Trae 基于 VS Code 内核重构，大部分 VS Code 插件可以直接使用：

插件类型	兼容性
主题插件	✅ 完全兼容
语言支持	✅ 完全兼容
代码格式化	✅ 完全兼容
Git 插件	✅ 大部分兼容
AI 插件	⚠️ 可能与内置 AI 冲突

安装插件：

点击左侧”扩展”图标
搜索需要的插件
点击”安装”
重启 Trae 生效

12.3 迁移注意事项

注意点	说明
数据备份	迁移前备份重要配置
插件检查	部分插件可能需要重新配置
快捷键冲突	检查快捷键是否与 Trae 内置冲突
工作区恢复	工作区设置需要单独导入

13. 实战案例：完整项目开发

13.1 案例背景

目标：使用 Trae 开发一个完整的待办事项（Todo List）应用

技术栈：

前端：React
后端：Node.js + Express
数据库：SQLite

13.2 使用 SOLO 模式开发

步骤 1：输入需求

用户：帮我开发一个待办事项应用，包括以下功能：
- 添加待办事项
- 标记完成/未完成
- 删除待办事项
- 待办事项分类
- 简单的数据持久化
 
技术要求：
- 前端使用 React
- 后端使用 Node.js + Express
- 数据库使用 SQLite

步骤 2：SOLO 自动规划

[SOLO] 正在分析需求...
[SOLO] 生成开发计划：
 
1. 项目初始化
   - 创建项目目录结构
   - 初始化 package.json
 
2. 后端开发
   - 创建 Express 服务器
   - 设计 SQLite 数据库
   - 实现 RESTful API
 
3. 前端开发
   - 创建 React 应用
   - 实现组件结构
   - 连接后端 API
 
4. 测试与调试
   - 编写测试用例
   - 执行测试
 
是否执行此计划？[确认/修改]

步骤 3：确认执行

用户：确认
 
[SOLO] 开始执行计划...
 
[进度] ✅ 项目初始化完成
[进度] ✅ 后端开发完成
       - server.js 已创建
       - database.js 已创建
       - routes/todos.js 已创建
[进度] ✅ 前端开发完成
       - App.jsx 已创建
       - components/TodoList.jsx 已创建
       - components/TodoItem.jsx 已创建
[进度] ✅ 测试完成
       - 5/5 测试通过
 
[结果] 项目开发完成！
 
启动方式：
1. cd backend && npm install && npm start
2. cd frontend && npm install && npm start
3. 访问 http://localhost:3000

13.3 项目结构

todo-app/
├── backend/
│   ├── server.js
│   ├── database.js
│   ├── routes/
│   │   └── todos.js
│   └── package.json
├── frontend/
│   ├── src/
│   │   ├── App.jsx
│   │   ├── components/
│   │   │   ├── TodoList.jsx
│   │   │   ├── TodoItem.jsx
│   │   │   └── AddTodo.jsx
│   │   └── api/
│   │       └── todos.js
│   └── package.json
└── README.md

13.4 核心代码示例

后端 API（server.js）：

const express = require('express');
const cors = require('cors');
const { initDatabase, getTodos, addTodo, updateTodo, deleteTodo } = require('./database');
 
const app = express();
app.use(cors());
app.use(express.json());
 
// 初始化数据库
initDatabase();
 
// API 路由
app.get('/api/todos', async (req, res) => {
  const todos = await getTodos();
  res.json(todos);
});
 
app.post('/api/todos', async (req, res) => {
  const { title, category } = req.body;
  const todo = await addTodo(title, category);
  res.json(todo);
});
 
app.put('/api/todos/:id', async (req, res) => {
  const { id } = req.params;
  const updates = req.body;
  const todo = await updateTodo(id, updates);
  res.json(todo);
});
 
app.delete('/api/todos/:id', async (req, res) => {
  const { id } = req.params;
  await deleteTodo(id);
  res.json({ success: true });
});
 
app.listen(3001, () => {
  console.log('Server running on http://localhost:3001');
});

前端组件（App.jsx）：

import React, { useState, useEffect } from 'react';
import TodoList from './components/TodoList';
import AddTodo from './components/AddTodo';
 
function App() {
  const [todos, setTodos] = useState([]);
 
  useEffect(() => {
    fetchTodos();
  }, []);
 
  const fetchTodos = async () => {
    const response = await fetch('http://localhost:3001/api/todos');
    const data = await response.json();
    setTodos(data);
  };
 
  const handleAdd = async (title, category) => {
    const response = await fetch('http://localhost:3001/api/todos', {
      method: 'POST',
      headers: { 'Content-Type': 'application/json' },
      body: JSON.stringify({ title, category }),
    });
    const newTodo = await response.json();
    setTodos([...todos, newTodo]);
  };
 
  const handleToggle = async (id, completed) => {
    await fetch(`http://localhost:3001/api/todos/${id}`, {
      method: 'PUT',
      headers: { 'Content-Type': 'application/json' },
      body: JSON.stringify({ completed: !completed }),
    });
    fetchTodos();
  };
 
  const handleDelete = async (id) => {
    await fetch(`http://localhost:3001/api/todos/${id}`, {
      method: 'DELETE',
    });
    fetchTodos();
  };
 
  return (
    <div className="App">
      <h1>待办事项</h1>
      <AddTodo onAdd={handleAdd} />
      <TodoList
        todos={todos}
        onToggle={handleToggle}
        onDelete={handleDelete}
      />
    </div>
  );
}
 
export default App;

13.5 开发时间对比

开发方式	预估时间	实际时间
纯手工开发	4-6 小时	—
IDE 模式	2-3 小时	—
SOLO 模式	30-60 分钟	45 分钟

14. 高级技巧与最佳实践

14.1 提示词技巧

原则：越具体越好，提供足够的上下文

好的提示词示例：

❌ 差："写一个登录功能"
 
✅ 好："使用 Python Flask 实现一个用户登录功能，要求：
- 使用 JWT 进行身份认证
- 密码使用 bcrypt 加密存储
- 支持记住登录状态（7天）
- 登录失败3次后锁定账户15分钟
- 返回 JSON 格式的响应"

14.2 代码补全优化

技巧 1：提供函数签名

# 输入函数签名和文档
def calculate_monthly_payment(principal: float, annual_rate: float, years: int) -> float:
    """计算房贷月供，使用等额本息公式"""
    # AI 会自动补全函数体

技巧 2：提供示例数据

# 提供示例数据结构
users = [
    {"id": 1, "name": "张三", "age": 25},
    {"id": 2, "name": "李四", "age": 30},
]
# 写一个函数筛选年龄大于26的用户
# AI 会根据数据结构生成正确的代码

14.3 SOLO 模式最佳实践

技巧 1：分阶段验收

用户：先做需求分析和技术方案，我确认后再继续开发
 
[SOLO] 好的，我会分阶段进行...
[阶段1] 需求分析完成，请确认
用户：确认
[阶段2] 技术方案完成，请确认
用户：修改一下数据库设计
[阶段2] 已修改，请确认
用户：确认
[阶段3] 开始开发...

技巧 2：提供参考资料

用户：参考这个 API 文档设计后端接口
[上传 API 文档]
 
用户：参考这个数据库设计
[上传 ER 图]

14.4 性能优化技巧

技巧	效果
选择合适的模型	快速任务用 Doubao，复杂推理用 DeepSeek R1
精简上下文	关闭不相关文件，减少 AI 分析范围
分步执行	复杂任务分步进行，避免一次性执行
及时清理历史	清理不需要的对话历史，减少内存占用

14.5 团队协作最佳实践

实践	说明
统一模型配置	团队使用相同的模型和配置
代码审查	AI 生成的代码需要人工审查
版本控制	使用 Git 管理 AI 生成的代码
文档记录	记录 AI 生成的关键决策

15. Trae vs Cursor vs Windsurf vs Copilot

15.1 核心对比表

维度	Trae	Cursor	Windsurf	Copilot
价格	🆓 完全免费	$20/月	$15/月（有免费版）	$10/月
中文优化	⭐⭐⭐⭐⭐	⭐⭐⭐	⭐⭐⭐	⭐⭐
AI Agent	⭐⭐⭐⭐⭐ SOLO 模式	⭐⭐⭐⭐	⭐⭐⭐⭐	⭐⭐⭐
项目理解	⭐⭐⭐⭐	⭐⭐⭐⭐⭐	⭐⭐⭐⭐	⭐⭐⭐
代码质量	⭐⭐⭐⭐	⭐⭐⭐⭐⭐	⭐⭐⭐⭐	⭐⭐⭐⭐
响应速度	⭐⭐⭐⭐⭐	⭐⭐⭐⭐	⭐⭐⭐⭐	⭐⭐⭐⭐⭐
多模态	⭐⭐⭐⭐	⭐⭐⭐	⭐⭐⭐	⭐⭐⭐
国内可用	✅ 直连	⚠️ 需代理	⚠️ 需代理	⚠️ 需代理

15.2 价格对比

工具	个人版	免费版	年费
Trae 国内版	免费	✅	免费
Trae 国际版	限时免费	✅	—
Cursor	$20/月	❌	$192/年
Windsurf	$15/月	✅ 有限	$144/年
Copilot	$10/月	❌	$100/年

15.3 特色优势对比

工具	核心优势
Trae	🆓 免费 + 🇨🇳 中文优化 + 🤖 SOLO Agent + 🏗️ Builder 模式
Cursor	🧠 项目理解最强 + 🎯 意图揣测大师 + 🔄 Git 集成完善
Windsurf	💰 性价比最高 + 🌊 Cascade 架构 + 📊 大仓库支持
Copilot	🏢 GitHub 生态无缝 + 📈 稳定可靠 + 🔗 深度集成

15.4 选型建议

┌──────────────────────────────────────────────────┐
│              AI 编程工具选型决策树                 │
└──────────────────────────────────────────────────┘
 
你是国内用户吗？
        ↓
┌───────┴───────┐
是             否
        ↓
    你最看重什么？
        ↓
┌───────┼───────┬────────┐
↓       ↓       ↓        ↓
免费    中文优化 AI Agent  项目理解
        ↓
┌───────┼───────┬────────┐
↓       ↓       ↓        ↓
Trae    Trae    Trae     Cursor
国内版  国内版  SOLO     (需代理)
 
        ↓
    海外用户
        ↓
┌───────┼───────┬────────┐
↓       ↓       ↓        ↓
预算紧张  平衡    功能最强  生态整合
        ↓
┌───────┼───────┬────────┐
↓       ↓       ↓        ↓
Windsurf Windsurf Cursor  Copilot
免费版   付费版

15.5 性能实测对比

测试场景：重构一个 5000 行的 Java 项目

指标	Trae	Cursor	Windsurf	Copilot
重构时间	25 分钟	20 分钟	22 分钟	35 分钟
代码准确率	92%	95%	93%	88%
上下文理解	良好	优秀	良好	一般
人工干预次数	3 次	2 次	2 次	5 次

16. 常见问题与故障排查

16.1 常见问题 FAQ

Q1：Trae 国内版和国际版有什么区别？

主要区别在于服务器位置、内置模型和免费政策。国内版服务器在国内，直连无需代理，内置 Doubao 和 DeepSeek 模型，永久免费。国际版服务器在海外，内置 Claude 和 GPT 模型，目前限时免费但部分模型需排队。

Q2：Trae 真的完全免费吗？

国内版是永久免费的。国际版目前限时免费，Claude 3.7 和 GPT-4o 等模型可能需要排队使用，DeepSeek 模型可直接使用。

Q3：SOLO 模式和 IDE 模式如何选择？

IDE 模式：适合细粒度编码、调试、已有项目维护，开发者完全控制
SOLO 模式：适合从 0 到 1 的项目开发、原型验证、自动化测试，AI 主导执行 Q4：Trae 可以离线使用吗？

AI 功能需要联网调用模型 API，但基础的编辑器功能可以离线使用。

Q5：如何切换 AI 模型？

在设置中搜索”模型”，或在对话中使用 /model 模型名命令切换。

Q6：Trae 支持 Git 吗？

支持。内置 Git 管理，可以在左侧资源管理器中查看文件状态、提交代码。

Q7：代码补全不准确怎么办？

提供更多上下文（打开相关文件）
使用更准确的模型（如 DeepSeek R1）
在提示词中提供具体要求 Q8：SOLO 模式生成的代码质量如何？

SOLO 模式生成的代码经过架构师、开发者、测试工程师三个 Agent 协作，质量较高。但仍建议人工审查和测试后再部署。

16.2 故障排查

问题	可能原因	解决方案
AI 无响应	网络问题 / 模型超载	检查网络 / 切换模型
代码补全慢	上下文过大	关闭不相关文件
SOLO 任务失败	需求不明确	重新描述需求，提供更多细节
模型切换失败	网络问题	检查网络连接
配置丢失	版本更新	重新导入配置
内存占用高	打开文件过多	关闭不需要的文件

16.3 性能问题排查

症状：响应速度慢

排查步骤：
1. 检查网络连接速度
2. 切换到响应更快的模型（如 Doubao）
3. 减少打开的文件数量
4. 清理对话历史
5. 重启 Trae

症状：内存占用过高

排查步骤：
1. 检查打开的文件数量
2. 关闭不需要的项目
3. 清理缓存（设置 → 清理缓存）
4. 重启 Trae

17. 企业级应用场景

17.1 企业级场景概览

场景	Trae 应用	效果
新项目快速启动	Builder 模式一键生成	项目启动时间缩短 80%
代码审查	AI 自动检测问题	审查效率提升 50%
技术债务清理	SOLO 模式批量重构	重构效率提升 200%
新人培训	SOLO 模式边学边做	上手时间缩短 70%
自动化测试	测试 Agent 自动生成用例	测试覆盖率提升 25%

17.2 团队协作场景

场景：多人协作开发

团队成员 A（使用 IDE 模式）→ 核心模块开发
团队成员 B（使用 SOLO 模式）→ 基础功能开发
团队成员 C（使用 IDE 模式）→ 代码审查
 
↓ 统一代码仓库
 
代码合并 → AI 自动检测冲突 → 解决冲突

17.3 企业部署建议

建议	说明
统一模型配置	团队使用相同模型，保证代码风格一致
代码审查流程	AI 生成代码需人工审查后合并
安全考虑	敏感代码考虑使用本地模型
培训支持	提供团队培训，提升使用效率
版本管理	使用 Git 管理 AI 生成的代码

18. 附录

18.1 官方资源链接

资源	地址
国内版官网	https://www.trae.com.cn
国际版官网	https://www.trae.ai
SOLO 独立端	https://solo.trae.ai
官方文档	https://docs.trae.ai
官方社区	https://community.trae.ai

18.2 快捷键速查表

类别	快捷键	功能
文件	Ctrl + N	新建文件
	Ctrl + O	打开文件
	Ctrl + S	保存文件
AI	Ctrl + I	打开 AI 对话
	Ctrl + K	内联代码生成
	Tab	接受补全建议
编辑	Ctrl + D	选中下一个相同词
	Ctrl + /	注释/取消注释
	Ctrl + F	查找
视图	Ctrl + B	切换侧边栏
	`Ctrl + “	切换终端
模式	Ctrl + Shift + B	进入 Builder 模式

18.3 模型参数对比

模型	参数量	上下文	最强能力
Doubao-1.5-pro	千亿级	128K	中文理解、快速响应
DeepSeek R1	671B(MoE)	128K	复杂推理、深度思考
DeepSeek V3	671B(MoE)	128K	代码生成、编程任务
Claude 3.7	未公开	200K	代码质量、理解能力
GPT-4o	未公开	128K	多模态、综合能力

18.4 版本更新时间线

时间	版本	更新内容
2025年1月20日	v1.0	Trae 国际版首发
2025年3月3日	v2.0	国内版上线，Doubao + DeepSeek
2025年Q2	v2.5	Builder 模式优化
2026年3月31日	v3.0	SOLO 独立端发布
2026年4月	v3.5	支持自定义模型 API

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