Trae

2个月前更新 2,935 0 0

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/

数据统计

数据评估

Trae浏览人数已经达到2,935,如你需要查询该站的相关权重信息,可以点击"5118数据""爱站数据""Chinaz数据"进入;以目前的网站数据参考,建议大家请以爱站数据为准,更多网站价值评估因素如:Trae的访问速度、搜索引擎收录以及索引量、用户体验等;当然要评估一个站的价值,最主要还是需要根据您自身的需求以及需要,一些确切的数据则需要找Trae的站长进行洽谈提供。如该站的IP、PV、跳出率等!

关于Trae特别声明

本站智能信息网提供的Trae都来源于网络,不保证外部链接的准确性和完整性,同时,对于该外部链接的指向,不由智能信息网实际控制,在2025年4月12日 下午2:13收录时,该网页上的内容,都属于合规合法,后期网页的内容如出现违规,可以直接联系网站管理员进行删除,智能信息网不承担任何责任。

相关导航

iFlyCode

iFlyCode

iFlyCode 是科大讯飞最新推出的智能编程助手,基于讯飞星火大模型,可以帮助开发人员编程更轻松,创意更自由。该AI编程工具拥有代码生成、代码补齐、代码纠错、代码解释、生成单元测试等功能。iFlyCode的产品功能代码生成:智能触发,一键出“码”。可智能生成单行或函数级代码建议、根据注释、函数名自动生成代码、通过方法名、上下文等信息补齐代码选中段落:“码”上理解。类、函数及其作用逐一详解、支持逐行代码注释、学习海量范式,快速精准解读代码纠错:智能识别,便捷修正、精准定位拼写、语法、逻辑错误、提供针对性纠正建议、新老代码比较,支持一键修改单元测试:快速生成,自测无忧、选中代码,一键生成单测用例、支持多种主流单元测试框架、智能生成单元测试数据智能问答:专业知识,精准获取、支持选中代码提问、对话式自由问答、代码相关问题专业解答、IDE界面直接提问,无需切换
AI大学堂:讯飞开放平台打造的人工智能AI学习平台

AI大学堂:讯飞开放平台打造的人工智能AI学习平台

AI大学堂是由讯飞开放平台打造的人工智能专业学习、交流和培训的AI学习平台。作为开发者专属的AI学习平台,旨在为 AI 领域开发者、爱好者提供丰富的资源、专业的课程以及共享的服务。AI大学堂提供专业、有趣、实用的AI课程,让你找到丰富优质的AI学习教程。网站上也会定期开展未来课栈、精品课堂、AI创学社等众多线下活动,并举办AI开发者大赛,开放讯飞专业技术能力,玩转百变算法。
DevChat

DevChat

DevChat是一个开源的AI编程助手,可以帮助开发人员高效地利用AI进行代码生成和文档记录。其核心理念是让开发者以提示为中心进行软件开发,即通过编写提示而非直接编写代码来指导AI生成代码。相较于其他单一模型的AI编程工具,DevChat集成了主流的热门代码大模型,支持在多个大模型间切换。DevChat的主要功能代码生成与编程辅助:DevChat支持代码生成、代码补全以及测试用例的自动生成等,帮助开发者快速完成编程任务。上下文精确控制:平台赋予开发者对上下文的精确控制权,同时简化了上下文构建的复杂过程,使得与AI的交互更加直观和高效。易扩展的提示词库:DevChat允许开发者自定义提示词或创建适合个人或团队的预定义提示模板库,以适应不同的编程需求。集成多种大模型并任意切换:包括OpenAI的GPT-4和GPT-3.5、文心、Claude 2、讯飞星火、ChatGLM、Code Llama等大模型支持多款主流IDE:提供Visual Studio Code和JetBrains旗下的IDE(如IntelliJ IDEA、WebStorm、PyCharm、CLion等)插件和扩展如何使用DevChat以Visual Studio Code为例,打开VS Code编辑器,单击左侧的扩展按钮在应用商店中搜索DevChat扩展并安装安装完成后,点击左侧的DevChat扩展图标点击注册获取DevChat密钥或设置你自己的OpenAI密钥,便可以开始使用DevChat进行编程DevChat的产品价格免费版:用户可输入自己的OpenAI或其他大模型的密钥付费版:购买DevChat提供的密钥,可使用GPT-3.5和GPT-4,15元约1067K个GPT-3.5 token或53K的GPT-4 token;29元约2133K个GPT-3.5 token或107K个GPT-4 token;57元约4267K个GPT-3.5 token或213K个GPT-4 token;112元约8533K个GPT-3.5 token或427K个GPT-4 token。
MLX

MLX

MLX是由苹果的机器学习研究团队推出的用于机器学习的阵列框架,该开源框架专为 Apple Silicon 芯片而设计优化,从NumPy、PyTorch、Jax和ArrayFire等框架中吸取灵感,提供简单友好的使用方法,帮助开发人员在苹果M系列芯片上有效地开发、训练和部署模型。MLX的主要功能熟悉的 API:MLX 有一个紧随 NumPy 的 Python API。MLX 还拥有功能齐全的 C++ API,与 Python API 非常相似。可组合的函数转换:MLX 支持用于自动微分、自动向量化和计算图优化的可组合函数转换。惰性计算:MLX 中的计算是惰性计算,数组仅在需要时才会具体化。动态图构建:MLX 中的计算图是动态构建的。更改函数参数的形状不会触发缓慢的编译,并且调试简单直观。多设备:可以在任何支持的设备(CPU 和 GPU)上运行。统一内存:MLX 和其他框架的主要区别在于统一内存模型,阵列共享内存。MLX 上的操作可以在任何支持的设备类型上运行,无需移动数据。

暂无评论

none
暂无评论...