
Trae官网 – Trae 已内置 DeepSeek V3-0324,编程能力直逼 Claude 3.7
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官网-国内版:https://www.trae.com.cn/
- Trae官网-国际版:https://www.trae.ai/
- AI 2025 For code创意挑战赛:https://juejin.cn/coding-contest/?utm_medium=juejin_trae
Trae官方网站还提供了以下入口:
- Trae下载:https://www.trae.com.cn/download
- mac操作系统:Apple 芯片版、Intel 芯片版
- Windows操作系统:Windows x64 版
- Linux操作系统:暂未开放下载,点此预约
- Trae文档手册:https://docs.trae.com.cn/docs/
- Trae开发者社区:https://juejin.cn/pin/club/7473403408615997490
Trae 是什么?
Trae 是字节跳动专为中文开发场景设计的 AI 原生 IDE,为开发者带来更流畅、准确且高效的开发体验。它将 AI 深度集成于 IDE 环境中,超越传统 AI 插件的使用体验,通过人与 AI 的默契协作,确保代码的高质量输出。

Trae 有什么功能?
- 智能问答
在编写代码时,你可以随时与 Trae 对话,获得代码解释、代码注释和错误修复等帮助。 - 实时代码建议
Trae能够理解当前代码并在编辑器中实时提供代码建议,提升编程效率。 - 代码片段生成
通过自然语言描述你的需求,Trae 将生成相应的代码片段,甚至能够编写项目级或跨文件的代码。 - 从 0 到 1 开发项目
告诉 Trae 你想开发的程序,Trae 将根据你的描述提供相关代码或自动创建所需文件。
Trae 的特点:
- 全新 Builder 模式:从想法描述到功能实现,Trae 能够自主拆解需求并自动完成多轮编码任务,帮助开发者快速从 0 到 1 实现项目搭建。
- 上下文理解:Trae 能够全面理解代码仓库,深度结合 IDE 内信息,精准识别开发者需求,提供更优质的解决方案。
- 实时代码补全:基于强大的上下文分析能力,Trae 可以实时预测并续写代码片段,无缝扩展未完成的代码,大幅提升编码效率。
- 智能 AI 协作:开发者可以将 AI 生成的代码一键应用到多个模块,并随时调整指令,实时预览 AI 生成代码的前端效果,享受丝滑的开发体验。
Trae 国内版目前接入了以下模型:
- Doubao-1.5-pro:这是 Trae 国内版的主要模型之一,专为中文开发场景优化。
- DeepSeek R1:满血版的 DeepSeek 模型,支持高效代码生成和复杂任务处理。
- DeepSeek V3:同样为满血版,适用于多种开发需求。

Trae 国内版与国际版的对比:
Trae 国内版 | Trae 国际版 | |
---|---|---|
访问网址 | https://trae.com.cn | https://trae.ai |
登录方式 | 手机号登录、掘金社区授权登录 | 谷歌授权登录 |
AI 模型支持 | Doubao-1.5-pro、DeepSeek R1、DeepSeek V3 | GPT-4o、Claude-3.7-Sonnet |
功能差异 | 不支持上传参考图 | 支持上传参考图并生成代码,适合多模态开发场景 |
界面语言 | 中文界面,适合中文开发者 | 英文界面,适合国际开发者 |
版本更新进度 | Trae-Builder 模式处于 Alpha 阶段 | Trae-Builder 模式处于 Beta 阶段 |
使用体验 | 更适合中国开发者的使用习惯,支持中文代码优化和本土框架适配 | 更适合国际视野和资源丰富的开发场景,适合全球开发者 |
价格策略 | 目前完全免费 | 目前完全免费 |
市场优化 | 针对中国开发环境和用户习惯优化,预装本地化开发模板 | 面向全球开发者,注重多语言支持和国际化项目管理 |
开发者可以根据自身需求和使用场景选择合适的版本。

Trae-Builder模式
Trae提供了一个 Trae-Builder
模式,可以轻松完成从零到一的项目构建。在 Builder 模式下,我们对代码文件的任何更改都会自动保存。
我们可以借助Trae-Builder直接在空项目中创建上述项目结构,我们给出必要提示:
我要开发一个名为dist-info的前端插件,文件的核心逻辑位于根目录的index.js。插件使用rollup进行打包,打包输出的目录为lib/index.js。请帮我初始化git信息、安装配置好项目用到的rollup依赖(配置写在rollup.config.js文件中)。
Trae-Builder会根据提示,自动帮我创建项目,生成对应的项目文件。

在项目生成过程中,我们可以根据需求执行对应的命令,参考下图,执行 git commit
Trae-Builder运行完毕后,一个完成的项目就被快速创建出来了。现在,我们只需要审查项目,保留删减代码即可。
如下图,Trae-Builder生成的代码基本完全满足我的需求,直接点击【接受】即可。

至此,我们借助Trae-Builder就快速实现了项目的搭建。
OpenI小编发现 Trae官网 非常受用户欢迎,请访问 Trae官网(https://www.trae.com.cn/)下载试用。
数据统计
数据评估
关于Trae官网特别声明
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Augment Code是什么Augment Code 是 AI 编程助手,专为开发团队设计,提升开发效率和代码质量。通过深度理解代码库的上下文,为开发者提供个性化的代码生成、代码优化以及问题解答服务。核心优势在于能处理大型复杂项目,支持多模态输入,如截图和设计文件,帮助开发者更直观地解决问题。 Augment Code 提供从问题定义到代码优化的全流程支持,支持 VS Code、JetBrains IDEs 等主流开发工具,通过 Slack 集成助力团队协作。具备强大的上下文引擎,容量高达20万tokens,能更好地理解代码结构和依赖关系。Augment Code的主要功能大型代码库适配:Augment专门针对大型代码库进行了优化,能够理解复杂的项目结构和编码模式,为开发者提供更加精准的代码建议。深度代码理解:能够全面理解整个代码库的上下文,即使是大型复杂项目也能快速响应。它通过预先索引代码库,实现对代码结构和依赖关系的深度理解。个性化代码生成:随着开发者的工作自动学习和适应代码风格,提供个性化的内联代码完成功能。支持多种输入方式:除了传统的文本输入外,还支持多模态输入,如截图、Figma 文件等,帮助开发者更直观地描述问题。强大上下文处理能力:上下文容量高达20万tokens,能更好地理解代码库的结构和依赖关系。Slack 集成:通过 Slack 集成,开发者可以快速获得答案、让新成员跟上进度或在需要时做出决策。代码优化建议:提供代码优化建议,帮助开发者提升代码质量和性能。重构辅助:辅助代码重构,确保代码的可读性和可维护性。即时回答问题:能即时回答关于代码库的问题,帮助开发者快速定位和解决问题。自动创建快照:自动创建工作空间的快照,方便开发者随时查看和回退到之前的版本。项目管理:从问题到拉取请求,帮助开发者从问题定义、代码创建到代码优化的整个过程。如何使用Augment Code访问官网:访问Augment Code的官方网站。邮箱注册并登录。安装插件:根据使用的 IDE,选择安装对应的插件。Augment Code支持VS Code、JetBrains、Vim等。配置环境:安装后,打开 IDE,登录账号。插件会扫描项目代码库,建立索引,首次扫描时间因项目大小而异。功能使用代码补全:在 IDE 中输入代码,插件会根据上下文建议代码,按“Tab”键接受建议。智能聊天:通过聊天窗口提问代码问题。点击 IDE 侧边栏“Chat”图标,输入问题,AI 分析代码库后返回答案并标注文件路径。多文件编辑:使用 Agent 模式批量修改代码。在聊天窗口输入任务,Agent 列出修改预览,点击“Apply”执行。多模态输入:上传截图或 Figma 文件,辅助调试或实现 UI。在聊天窗口点击上传按钮,选择截图或 Figma 文件,输入需求,AI 会生成代码。项目生成:在 Agent 模式输入需求,快速搭建完整项目。>输入需求,如“做一个微信小程序图书管理系统”,AI 生成前端代码、后端服务和数据库表,检查代码后按提示运行。工具集成:在设置中授权 GitHub、Slack 等账号。在 IDE 中提交代码或发送消息。Augment Code的应用场景大型代码库管理:Augment Code 支持高达 20 万 token 的上下文,能快速理解复杂项目,生成准确的代码建议。适用于拥有庞大代码库和多个开发团队的大型企业,帮助统一编码标准并提高代码复用率。快速原型开发:通过 Agent 模式,Augment Code 可以在几分钟内生成前后端代码,适合快速验证想法。团队协作与知识传承:Augment Code 支持多开发者协作,促进内部最佳实践的共享。新成员可以通过聊天功能快速了解代码库的工作原理、调查错误等,加速学习和融入团队。代码优化与重构:Augment Code 提供基于 AI 的代码审查功能,识别潜在的错误和改进空间。为代码重构提供分步指导,帮助开发者改进代码结构和性能。复杂任务处理:Augment Code 凭借强大的上下文处理能力,能应对复杂的代码重构和迁移任务。Augment Code的适用人群个人开发者:需要提高编码效率、快速生成高质量代码的独立开发者。开发团队:在大型项目中协作的团队成员,特别是那些需要快速理解和适应项目编码风格的新团队成员。资深工程师:希望推广内部最佳实践、提升团队整体编码水平的高级工程师。技术领导和项目经理:负责监督项目进度和代码质量,需要确保团队遵循既定的开发流程和标准。初创公司:寻求快速迭代产品,需要在短时间内产生大量可靠代码的初创企业。大型企业:拥有庞大代码库和多个开发团队的大型企业,需要统一编码标准并提高代码复用率。

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Twinny
Twinny是什么Twinny 是一个专为 VS Code 设计的AI代码补全插件,支持本地或API托管,提供智能代码自动完成服务。Twinny 旨在与Ollama无缝协作,类似于GitHub Copilot,但完全免费且100%私有。Twinny通过自动代码补全、多语言支持、易于安装和配置等特点,帮助开发者提高编程效率。Twinny 具备聊天功能,支持用户与AI进行交互,查看代码补全的差异,并直接接受解决方案。Twinny的主要功能自动代码补全:提供快速且准确的代码建议,帮助开发者提高编码速度。多语言支持:支持多种编程语言,满足不同开发者的需求。本地或API托管:选择本地运行或通过API托管,确保灵活性和隐私性。无缝协作:与Ollama工具无缝集成,提供更丰富的功能。免费且私有:完全免费使用,且所有操作在本地进行,保证数据安全。配置灵活:允许用户自定义Ollama API的端点和端口,适应不同环境。Twinny的技术原理Ollama:一个轻量级的AI模型管理工具,支持多种模型的高效管理和部署 。llama.cpp:基于C++的高性能AI推理库,适用于各种AI模型的快速推理 。oobabooga/text-generation-webui:用于文本生成的Web界面,支持多种生成任务 。LM Studio:一个轻量级的语言模型工作室,支持多种语言模型的训练和推理 。LiteLLM:一个轻量级的语言模型库,支持多种语言模型的快速加载和推理 。Twinny的项目地址项目官网:twinny.devGitHub仓库:https://github.com/twinnydotdev/twinnyTwinny的应用场景个人开发者:对于独立工作的开发者来说,Twinny 提供一个强大而免费的编程助手,提高编码效率和代码质量 。小型团队:在资源有限的情况下,小型团队基于 Twinny 加速开发进程,同时保持代码的一致性和质量 。初创企业:初创公司有紧迫的产品开发需求和预算限制,Twinny 的免费和高效特性非常适合。教育机构:教育机构用 Twinny 作为教学辅助工具,帮助学生学习编程,提高编码技能 。大型企业:大型企业的开发团队通过 Twinny 提高工作效率,同时确保代码的隐私和安全 。