Trae

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Trae官网是字节跳动针对中文开发者推出的AI编程工具入口,Trae集成了目前火爆的国产开源大模型Deepseek-R1、Deepseek-V3满血版和Doubao-1.5-pro模型,并针对中文开发场景进行了专门的优化。

所在地:
中国
语言:
zh
收录时间:
2025-04-12

Trae:引领AI编程新风尚

类型‌:AI编程工具

Trae官网是字节跳动针对中文开发者推出的AI编程工具入口,Trae集成了目前火爆的国产开源大模型Deepseek-R1、Deepseek-V3满血版和Doubao-1.5-pro模型,并针对中文开发场景进行了专门的优化。Trae 支提供AI问答、代码自动补全和基于Agent的AI编程等功能,目前完全免费使用。

Trae

(AI工具)Trae官网展示了其强大的AI编程功能,助力开发者轻松构建智能应用,提升工作效率。

优势‌:

  • 智能代码生成‌:基于上下文理解,自动补全代码,提高编码效率。
  • 自动化测试‌:全面覆盖测试场景,确保应用稳定性与可靠性。
  • 一键部署‌:简化项目部署流程,快速上线,抢占市场先机。

适合人群‌:

  • 开发者‌:希望提高编程效率、降低开发成本的软件工程师。
  • 团队负责人‌:需要加速项目交付、提升团队整体生产力的项目经理。
  • 创新企业‌:致力于利用AI技术推动业务创新、提升竞争力的企业。

Trae官网中文入口

https://www.trae.com.cn/

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关于Trae特别声明

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腾讯扣叮

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腾讯扣叮是什么腾讯扣叮是腾讯推出的青少年编程教育平台。基于腾讯在游戏和AI领域的技术优势,为6至18岁的孩子们提供有趣、互动的学习环境,在数字世界中探索和学习编程。平台包括虚拟仿真实验室,支持无实体硬件的编程学习,基于图形化编程工具和仿真场景运行,孩子们能轻松入门、逐步提升编程技能。腾讯扣叮提供丰富的课程内容、赛事活动和创作分享,培养孩子们的计算思维和创新能力。基于平台,孩子们能学习编程,参与到各种编程挑战和创作中,展示才华和创意。腾讯扣叮的主要功能图形化编程工具:提供易于理解和操作的图形化编程界面,帮助初学者,尤其是儿童和青少年,用拖拽模块的方式学习编程基础。3D创作平台:用腾讯游戏织梦引擎,提供3D搭建工具,让孩子们创造和设计自己的虚拟世界。虚拟仿真实验室:支持无实体硬件的编程学习,孩子们在虚拟环境中搭建和测试机器人,进行AI等前沿科技的学习和实践。赛事活动组织:举办各类编程比赛和活动,如全国中小学信息技术创新与实践大赛(NOC)和粤港澳青少年人工智能追梦营,为孩子们提供展示和交流的平台。课程资源:提供丰富多样的编程课程,涵盖从基础到进阶的不同难度级别,满足不同年龄段和学习阶段的需求。学生作品展示:孩子们在平台上分享自己的编程作品,如游戏、动画等,激励更多的学生学习和创造。如何使用腾讯扣叮访问官网: 打开浏览器,输入网址腾讯扣叮官方网站。注册和登录: 如果没有账号,需要注册腾讯扣叮账号。用注册的账号和密码登录腾讯扣叮平台。选择学习路径: 根据年龄和编程水平,选择适合的学习路径。腾讯扣叮提供从启蒙到进阶的不同课程和工具。学习课程: 浏览、选择感兴趣的课程进行学习。课程通常包括视频讲解、图文教程和互动练习。使用编程工具: 根据课程要求,用腾讯扣叮提供的编程工具,如图形化编程工具、Python实验室、AI实验室等,进行编程实践。参与赛事活动: 如果有兴趣,报名参加腾讯扣叮组织的各类编程赛事和活动,与其他学习者交流和竞技。创作和分享作品: 在学习过程中,创作自己的编程作品,在平台上分享,获取反馈和建议。腾讯扣叮的产品定价基础免费版:提供基础的编程课程和工具,用户能免费使用。付费专享版:对于更高级的课程内容、个性化教学服务或额外的教学资源,需要用户购买订阅服务。付费权益包括图形化编程、Python编程、各种集成机器人、机器人模块搭建机器人、传感器和执行器数量搭建机器人、不同地图和训练场、图形化积木AI能力项、Python AI能力项、自训练机器学习项等。腾讯扣叮的应用场景学校教育:作为信息技术课程的一部分,帮助学生掌握编程和数字技能。个人自学:提供给个人用户自学编程的平台,支持从入门到进阶的学习路径。家庭教育辅助:家长用腾讯扣叮辅导孩子编程,增进家庭内的科技教育互动。竞赛和活动参与:组织和参与各类编程比赛,如NOC大赛,提升学生的竞技能力和团队合作。虚拟仿真实验:在虚拟环境中进行机器人和AI实验,无需实体硬件进行科学探索。
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Sketch2Code由微软AI Lab于2018年推出,旨在帮助开发人员轻松地将手绘草图转化成HTML代码的开源项目。使用Sketch2Code,开发人员可以绘制线框草图并将其导出为源代码。Sketch2Code使用人工智能和自动化从线框草图中开发代码,支持基本的网页视觉元素,包括标签、文本字段、文本段落、图像和按钮等。2018年发布时,该项服务背后的模型已经用数百万张图像进行了训练,可以对各种类型的物体进行物体检测。有了这些信息,该工具可以生成设计中不同元素的HTML代码片段,然后可以根据识别的元素的位置推断设计的布局,并相应地生成最终的HTML代码。而在GPT 4的演示中,也有一段将草图转换成网页的Demo演示,很可能微软已经将该技术与OpenAI合作并进行了迭代,而最新训练的图像数据也可能远超2018年。
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