TRAE编程
221 次访问以智能生产力为核心，无缝融入你的开发流程，与你默契配合，更高质量、高效率完成每一个任务
TRAE 是一个面向开发者的 AI 赋能平台，致力于成为“真正的 AI 赋能者”（The Real AI Enabler）。其核心产品 TraeCode 以智能生产力为核心，无缝融入开发流程，帮助开发者更高质量、高效率地完成任务。
全场景开发提效
TRAE 覆盖从编码、调试到测试、重构、部署等多类开发任务，功能包括：
- 代码续写与生成：智能预测并续写代码，支持多行编辑与直观 diff 对比。
- 文档生成：自动生成代码文档。
- 逻辑审查与结构优化：审查代码逻辑，优化代码结构。
- 减少重复操作：帮助开发者从繁琐的重复性工作中解放，专注核心创新。
双重开发模式
TRAE 提供两种可自由切换的开发模式，以适应不同任务需求：
| 模式 | 特点 | 适用场景 |
|---|---|---|
| IDE 模式 | 保留传统 IDE 开发流程，开发者控制感更强。 | 需要精细控制代码细节的常规开发。 |
| SOLO 模式 | 配备专属 Coding Agent，AI 可理解目标、规划任务并调度工具，独立推进各阶段开发。 | 从自然语言输入到可执行产出，适合快速原型开发或自动化任务。 |
开放的智能体生态
TRAE 推出可自由配置的智能体体系，支持：
- 创建自定义智能体：你可以根据需求，灵活定义工具、技能和任务逻辑，构建专属的 AI 智能体（如 Prd Writer、Figma Agent、Bug Fixer）。
- 分享与市场：支持将创建的 Agent 分享到市场，像插件一样灵活组合。
- 任务自动拆分：智能体可自动拆分复杂任务，带来流畅的交付体验。
强大的上下文与工具集成
- 多源上下文理解：不仅能理解代码仓库、终端信息等 IDE 内信息，还支持联网搜索和上传文档集，扩展知识来源。
- 自定义工作规则 (TRAE Rules)：你可以配置自己的 AI 工作规则，让 AI 按照个人偏好和项目需求执行定制化任务。
- 工具自由装配：通过 MCP（Model Context Protocol）无缝集成多种外部工具，智能体可根据需要灵活调用，拓展能力边界。
智能预测与 Cue 升级
基于优化模型，TRAE 能智能感知仓库上下文与编辑轨迹，自动预测下一改动点。点击 Tab 键即可快速跳转并应用建议，让编码过程更加流畅。
Builder 模式（新）
快速从 0 到 1 构建项目，AI 可自主拆解需求并自动完成多轮编码任务。
特别声明
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