字节最早发布的AI编程工具叫MarsCode,分为MarsCode插件和网页版本的MarsCode IDE。后面统一成了Trae,Trae也为国内版本Trae CN与国际版本Trae COM。

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我们先来回顾一下Trae 1.x有哪些功能:

2025年01月20日Trae v1.0.0正式发布

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当时版本刚发布所有模式都是免费使用的,像claude、chatgpt等。提供了不少功能如:

  • 提供Builer模式,支持开发需求的自动分析、规划和执行,并提供实时预览功能。 

  • 支持通过多轮对话生成项目级代码。 

  • 支持快速应用、代码审查、Diff 查看和版本回退等功能。 

  • 支持丰富的上下文类型(如代码片段、文件、文件夹、工作区和终端日志),从而提高问答准确性。 

  • 支持将图片(如截图、设计草图等)添加到会话命令中,以更有效地表达需求。

2025年07月18日,TRAE v2.0.0 版本正式发布。此版本最核心的功能就是推出SOLO模式。SOLO,你的专属上下文工程师。现在已经不叫编程助手了,而叫XX工程师了。基本上能看出它现在不单单是一个助手而是可以和工程师一样来完成开发。

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TRAE SOLO是一个能自主执行开发任务的超级个体,集成编辑器、终端、浏览器等多工具视图于一体,打通从构思到落地的完整链路。

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SOLO模式就AI可以从需求设计、原型设计、界面开发、后端逻辑开发、优化调试到构建部署它可以一条龙的完成。

其它下面这张图就可以非常明显的看了Trae的变化。

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初期Trae只是一个编程插件,辅助程序员补全或生成代码,主要还是程序员要主导,Trae只是一个辅助的工具。

到了中期Trae的功能就更多了,如上下文理解、智能体等。这时就可以创建文件执行相应的命令,当然这还是程序员主导,AI一步步给出提示及相应的命令让程序员选择操作。

到了现在Trae就进化为,程序员给出相应的需求,它就可以完成软件开发的全链路需求、开发、部署。这个阶段就已经不是程序员在主导了,就是AI在主导了。越来越像是个独立的程序员了,而程序员此时就成为了AI的用户。

再回来看看大佬们的言论,

李彦宏:“未来不会有程序员这个职业,只要会说话人人都能编程”

马斯克:“AI最终可能取代所有工作,包括程序员”

李开复:“AI能够替代那些重复性、规律性强的编程任务”

最初别人说AI替代程序员我们只是当个笑话听。后来推出的第一个AI程序员Devin 再到后来阿里也入职第一个AI程序员,也只是当成一个爽文看。其实在2022年gpt引发AI变革之前就有大佬提出过AI的最极形态叫“终极智能”。随着科技的发展人类的手脚可以被机械替代、后面包括人类的内脏都可以被替代,的确一切皆有可能。试过Trae的SOLO模式感觉这些说法已经并不是胡说八道,说不定在未来的某个时候AI的确可以替代掉程序员,只是时间的问题了。

下来我们来详细看看SOLO:

  • AI自动分析和梳理需求,生成可编辑的产品需求文档。 

  • AI灵活调度编辑器、浏览器、终端、文档等工具,适配各种开发场景。

  • 通过SOLO Builder 智能体快速搭建美观的前端应用,实现便捷的端到端开发流程。

  • 一键部署项目,并生成可分享的链接。

  • 实时跟随 AI 操作,自动切换工具面板,清晰展示开发环节和产物。

  • 支持自动检测开发成果中的控制台错误。

  • 支持按元素编辑开发成果。 

最新的Trae界面之前红色的logo也换成了两个眼睛的机器人头像

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一、打开SOLO模式 

SOLO 模式开关位于 TRAE 左上角,支持你在 SOLO 模式与 IDE 模式间切换。

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二、工具面板 

SOLO 模式提供 编辑器终端浏览器 和 文档 四个工具面板,用于展示 AI 的工作进度及成果。

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官方给的示例“快速搭建电商网站”和“开发心情日记App”

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与AI提出开发心情日志App,它会生成需求文档

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然后会自动生成代码,运行,调试,修复Bug,最后运行并把效果展示出来

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最后它会把本地开发好的程序,发布、部署到云服务器

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最后会生成一个可使用的链接,后续项目内容有更新也可以通过它来更新部署。

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第一阶段: 从大模型系统设计入手,讲解大模型的主要方法;

第二阶段: 在通过大模型提示词工程从Prompts角度入手更好发挥模型的作用;

第三阶段: 大模型平台应用开发借助阿里云PAI平台构建电商领域虚拟试衣系统;

第四阶段: 大模型知识库应用开发以LangChain框架为例,构建物流行业咨询智能问答系统;

第五阶段: 大模型微调开发借助以大健康、新零售、新媒体领域构建适合当前领域大模型;

第六阶段: 以SD多模态大模型为主,搭建了文生图小程序案例;

第七阶段: 以大模型平台应用与开发为主,通过星火大模型,文心大模型等成熟大模型构建大模型行业应用。

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• 能够完成时下热门大模型垂直领域模型训练能力,提高程序员的编码能力: 大模型应用开发需要掌握机器学习算法、深度学习框架等技术,这些技术的掌握可以提高程序员的编码能力和分析能力,让程序员更加熟练地编写高质量的代码。

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