TRAE 国内版的组件和使用教程

Trae 国内版的两种工作模式分别是 Builder 模式和 Chat 模式，总的来说，Builder 模式更适合从头开始构建项目，具有更强的工程能力和自动化程度，而 Chat 模式则更侧重于解答问题和优化代码，适合在开发过程中进行即时的咨询和优化。trae 国内版对比海外版和cursor 功能上还是有一定的差距，比如Trae 国内版不支持上传图片生成代码的功能，支持的大模型相对较少等，但是我相信

一只很懒很懒的虫

2972人浏览 · 2025-03-10 14:41:43

一只很懒很懒的虫 · 2025-03-10 14:41:43 发布

Trae 国内版和 Cursor 的功能对比表格：

以下是 Trae 国内版和 Cursor 的功能对比表格：cursor 的使用教程可以参考cursor 的组件以及使用

功能/特点	Trae 国内版	Cursor
AI 代码生成	支持多语言描述，但无法通过上传图片生成代码	根据描述生成代码，英文输入体验更佳
交互模式	Chat（对话优化代码）+ Builder（从零生成完整项目），操作更直观	Chat（问答）+ Composer（项目构建）
迁移成本	一键导入 VS Code 或 Cursor 的插件和设置，无缝切换	需要手动装插件、调配置
价格	目前完全免费，后续可能收费	基础功能免费，高级功能订阅（20 美元/月）
上下文感知	支持，但相对 Cursor 较弱	强，支持全项目上下文分析

trae 国内版对比海外版和cursor 功能上还是有一定的差距，比如Trae 国内版不支持上传图片生成代码的功能，支持的大模型相对较少等，但是我相信只是时间问题。而且对我们日常工作来说已经够用了，重点是它免费。快点用起来吧。

下载地址:Trae - AI 原生 IDE ,安装trae 客户端

特别提一个可以导入配置。哈哈哈，从cursor导入有种挖人的嫌疑，当然也可直接跳过

整个界面直接是中文，不需要跟cursor 一样需要下载一个汉化包。

认识TRAE 基本布局：

可以通过Ctrl+U打开最右边的 AI 助手的智能面板，ctrl+I 创建一个内嵌对话窗口

TRAE两种不同的模式

Trae 国内版的两种工作模式分别是 Builder 模式和 Chat 模式，总的来说，Builder 模式更适合从头开始构建项目，具有更强的工程能力和自动化程度，而 Chat 模式则更侧重于解答问题和优化代码，适合在开发过程中进行即时的咨询和优化。

它们的区别如下表所示：

特点	Builder 模式	Chat 模式
适用场景	从零开始构建项目	获取编程帮助、优化代码
项目构建能力	根据自然语言描述生成完整代码项目	无
代码理解与应用	理解项目上下文，提供精准解决方案	根据问题提供答案和建议
多模态交互	支持添加图片，准确表达需求	无
预览与回滚	具有预览功能，可实时更新结果，支持版本回滚	无
批量操作	支持批量接受或拒绝代码更改	无
交互方式	复杂交互，适合构建和优化项目	简单问答，适合即时咨询和优化

TRAE#功能，#和我们聊天一样，具体指向某个对象，这里就是告诉AI具体的上下文信息来源

以下是 Trae 引用上下文功能的表格介绍：

功能	描述	应用场景
对话中引用代码块(code)	在对话中直接引用代码块，Trae 能够结合代码上下文，提供更精准的回答和建议	调试代码时，引用特定函数代码块，询问错误原因和解决方法
引用文件(File)	在对话中引用项目中的文件，Trae 根据文件内容和上下文提供相关帮助	需要对某个文件进行修改，但不确定如何下手，引用文件后 Trae 给出修改建议
引用文件夹（Folder）	引用文件夹，Trae 分析文件夹中代码结构，提供优化建议等	对某个功能模块进行优化，该模块涉及多个文件夹中的文件，引用文件夹后 Trae 给出优化方案
引用整个项目(Workspace)	引用整个项目，Trae 全面了解项目结构、功能和代码风格等，为用户提供系统帮助	接手新项目，需要快速了解项目整体情况，引用整个项目后 Trae 提供项目概述等信息

Trae 的引用上下文功能可以帮助用户在编程过程中更精准地表达需求，提高与 AI 助手的交互效率，从而提升编程效率和代码质量。

TRAE使用模型

Trae 国内版可用的模型主要包括 Doubao-1.5-pro、DeepSeek R1 和 DeepSeek V3。这三个模型都是免费无限量使用，DeepSeek 系列模型都是满血版。这些模型在 Trae 国内版中相互协作，为用户提供全面的编程辅助功能，如智能代码生成与优化、代码补全、上下文理解等，满足不同开发场景和需求。

以下是这些模型的具体介绍：

模型名称	特点	应用场景
Doubao-1.5-pro	专为中文开发场景优化，在理解中文需求和处理中文代码注释方面表现出色	中文开发者处理中文相关的编程任务，如开发中文教育软件或处理中文文本分析项目
DeepSeek R1	先进的推理语言模型，开源且可独立部署，擅长代码问答和生成	对代码逻辑推理要求较高的场景，如解决复杂算法问题或处理涉及大量代码的项目
DeepSeek V3	在 DeepSeek R1 基础上改进，同样开源且可独立部署，更专注于快速代码生成	快速原型开发，可迅速将想法转化为可运行代码，提高开发效率