TRAE：一款具適應性人工智慧整合開發環境之綜合分析
1. TRAE 概述
TRAE 被定位為一款「具適應性人工智慧整合開發環境 (adaptive AI IDE)」，其核心目標是協助使用者「Ship Faster」（更快地交付產品）1。此開發環境旨在透過與開發人員協作，轉變其工作方式，從而提升開發速度與生產力 1。強調「具適應性」暗示 TRAE 的人工智慧並非靜態功能集合，而是能夠根據使用者的互動和程式碼模式進行學習和演進的動態系統。這種適應性預期能隨著使用者持續使用此整合開發環境，提供更個人化且有效的協助。此外，「Ship Faster」的標語直接鎖定軟體開發團隊的核心關切：產品上市時間。在競爭激烈的軟體產業中，快速發布產品和功能至關重要，TRAE 藉此強調其能提供切實的業務優勢。
TRAE 的主要產品是其整合開發環境本身，使用者可以直接下載使用 1。網站上顯著地提供了下載連結 1，這表明 TRAE 的首要目標是吸引開發人員使用該工具。這種產品導向的方式以及對使用者採用的重視，可能反映了其建立使用者基礎並收集回饋以進一步發展的策略。
2. 主要功能與服務
TRAE 的核心在於其人工智慧功能，它被描述為一款能與使用者協作的「具適應性人工智慧整合開發環境」1。此環境利用人工智慧分析整個程式碼庫、編輯器和終端機，以更深入理解使用者的工作流程，從而提供更精確的程式碼生成和客製化的修改建議 2。這種與編輯器和終端機的深度整合意味著 TRAE 具備高度的上下文感知能力，能夠提供更具相關性的協助。透過監控開發人員在整合開發環境和終端機中的操作，TRAE 可以全面理解當前的任務和整體專案情況。這種上下文理解能力使得人工智慧能夠提供更準確的程式碼完成、建議和解決方案。
TRAE 提供兩種主要模式：
- Builder Mode（建構模式）： 此模式旨在從自然語言規格開始，實現從零到一的應用程式開發 2。在建構模式下，TRAE 會自動分解並執行任務，同時允許使用者預覽和控制整個過程 2。值得注意的是，此模式採用「先思考後執行 (think-before-doing)」的方法，在進行任何變更之前，會先分析並確認其對任務的理解 4。這種模式的出現，代表在某些任務上，軟體開發正朝向低程式碼甚至無程式碼的方向邁進，這有可能降低軟體創建的門檻。透過允許開發人員以自然語言描述他們期望的應用程式，建構模式降低了開發軟體的門檻。這有助於更快地進行原型設計和開發較簡單的應用程式，使開發人員能夠專注於更複雜的任務。此外，建構模式中「先思考後執行」的方法表明其著重於提高初始程式碼生成的準確性並減少錯誤。與立即生成程式碼不同，分析和確認步驟可能會從一開始就產生更穩健和正確的程式碼，從而節省後續開發過程中除錯和返工的時間。
- Chat Mode（聊天模式）： 提供兩種不同的介面以滿足不同的互動需求 4：
- Side Chat（側邊聊天）： 作為一個全方位的人工智慧夥伴，處理從程式碼解釋到錯誤修復等各種任務 4。
- Inline Chat（內嵌聊天）： 嵌入在程式碼編輯器中，方便進行快速編輯和程式碼解釋 4。 聊天模式能夠分析現有程式碼、回答問題並提供即時建議和程式碼完成 3。將聊天功能劃分為側邊和內嵌模式，顯示了 TRAE 在設計上經過深思熟慮，旨在為不同類型的使用者互動優化使用者體驗。擁有專門的側邊聊天用於更複雜的查詢，以及專注的內嵌聊天用於快速的程式碼相關問題，使開發人員能夠以最適合其當前需求的方式與人工智慧互動，從而提高工作流程效率。
除了核心的人工智慧功能和主要模式外，TRAE 還提供以下功能：
- Multimodality（多模態）： 支援上傳圖片以更清楚地表達需求 2。這使得人工智慧能夠理解視覺輸入，例如使用者介面設計 5。多模態輸入擴展了開發人員與人工智慧之間的溝通管道，能夠更細緻和全面地指定需求。透過允許開發人員提供視覺上下文，例如上傳使用者介面設計的圖片，TRAE 可以更好地理解期望的結果，尤其是在與使用者介面相關的任務上，從而產生更準確的程式碼。
- Autocomplete（自動完成）： 提供智慧、即時的程式碼完成和自動應用變更 2。由人工智慧驅動的進階自動完成功能可以顯著減少打字和程式碼錯誤，從而加快開發速度。透過預測開發人員預期的程式碼，人工智慧可以提供相關建議並自動完成程式碼片段，節省時間和精力，同時提高程式碼品質。
- Terminal Interaction via Chat（透過聊天介面進行終端機互動）： 透過聊天介面處理終端機操作，提供「新增至終端機 (Add to Terminal)」或「執行 (Run)」命令的選項 4。將終端機操作整合到聊天介面中，為開發人員提供了一個統一的互動點，有可能簡化工作流程。雖然有些開發人員可能更喜歡直接使用終端機，但對於那些喜歡更具對話式方法或希望人工智慧處理命令生成的人來說，能夠透過聊天生成和執行命令可能是有益的。
- Plugin Compatibility（外掛程式相容性）： 支援 Visual Studio Code (VS Code) 的外掛程式，允許使用者匯入現有的設定和外掛程式 3。與 VS Code 外掛程式的相容性降低了現有 VS Code 使用者的採用門檻，使他們能夠在新整合開發環境中利用熟悉的擴充功能。VS Code 龐大的外掛程式生態系統提供了廣泛的功能。透過支援這些外掛程式，TRAE 可以從一開始就提供豐富且可客製化的開發環境。
- Documentation and Community（文件與社群）： 提供文件存取和 Discord 社群論壇 1。提供全面的文件和社群平台對於使用者入門、支援以及培養使用者之間的歸屬感至關重要。清晰的文件有助於使用者了解如何有效地使用此整合開發環境，而社群論壇則允許他們與其他使用者聯繫、分享知識並獲得任何問題的幫助。
- Model Selection（模型選擇）： 提供對高效能模型的存取，例如 Claude 3.5 Sonnet 和 GPT-4o 4。國際版本還免費提供 Claude 3.7 Sonnet 3，而國內版本則使用 Doubao-1.5-pro 3。存取最先進的語言模型是一項顯著的優勢，能夠為程式碼編寫任務提供強大的人工智慧協助。底層人工智慧模型的品質直接影響整合開發環境功能的有效性。透過提供對領先模型（如 Claude 和 GPT-4o）的存取，TRAE 將自己定位為能夠提供高品質程式碼生成、分析和建議的工具。國際和國內版本提供不同模型，這表明針對不同的使用者群體和潛在不同的監管環境採取了客製化的方法。為中國國內市場提供 Doubao-1.5-pro 表明了一種本地化策略，可能是為了遵守當地法規或滿足中國開發人員的特定需求。
3. 目標受眾與應用場景
TRAE 的主要目標受眾是軟體開發人員 2。其國內版本特別針對中國的開發人員 3。儘管 TRAE 主要針對軟體開發人員，但使用者評價中強調的易用性表明，對於編碼經驗較少的人來說，它也可能有所助益。使用者回饋中提及的「無壓力編碼」和易用性暗示 TRAE 直觀的設計和人工智慧協助功能，即使對於程式設計新手或編碼技能有限的人來說，也可能易於上手且有所幫助。建構模式尤其可以降低創建簡單應用程式的門檻。
TRAE 的應用場景包括：
- 加速開發並提高生產力 1。
- 使用自然語言從頭開始建構應用程式（建構模式）2。
- 分析和理解現有程式碼（聊天模式）3。
- 除錯和修復錯誤（聊天模式）4。
- 即時生成程式碼片段和完成程式碼（自動完成）2。
- 自動化重複性的編碼任務（透過人工智慧功能）。
- 學習新的程式設計語言（如使用者評價所示 2）。
- 開發創意專案（如使用者評價所示 2）。
- 建構 RAG（檢索增強生成）應用程式（如使用者評價所示 2）。
4. 獨特賣點與競爭格局
TRAE 的獨特賣點包括：
- 免費存取進階語言模型： 無限制地免費存取 DeepSeek R1 和 Claude 3.7 Sonnet（國際版）以及 Doubao-1.5-pro（國內版）是一項顯著的優勢 3。提供如此強大的人工智慧模型免費使用，顛覆了市場，並為開發人員嘗試 TRAE 提供了令人信服的理由。存取像 Claude 和 DeepSeek 這樣的高品質語言模型通常需要透過 API 或訂閱付費。透過在整合開發環境中免費提供此存取，TRAE 為開發人員提供了實質性的價值，尤其對於那些注重成本或希望在沒有財務承諾的情況下嘗試人工智慧輔助編碼的開發人員而言。
- 「先思考後執行」的建構模式： 建構模式中系統化的專案開發方法旨在提高初始程式碼生成的準確性 4。
- 雙聊天介面： 分離的側邊和內嵌聊天模式可滿足不同的互動需求 4。
- 多模態： 理解圖像上傳的能力增強了需求規格的制定 2。
- 清新直觀的使用者介面： 使用者稱讚其美觀且易於使用，甚至可能超越競爭對手 2。設計良好的使用者介面可以顯著影響開發人員的滿意度和採用率。雖然功能至關重要，但簡潔直觀的使用者介面可以使開發過程更愉快和高效，從而提高使用者參與度和偏好。使用者評價中特別提到使用者介面是「最好的程式碼編輯器使用者介面」，這突顯了這一點是一個強大的賣點。
- 註解驅動生成： 鼓勵使用者在註解中描述所需的程式碼以進行生成 4。
TRAE 在市場上與其他人工智慧驅動的程式碼編輯器競爭，例如 Cursor、Windsurf、PearAI 和 Replit 3。與 Cursor 的比較突顯了 TRAE 的免費提供和獨特的建構模式方法，而 Cursor 則以其更精緻的體驗和更好的上下文理解能力而聞名 4。TRAE 的建構模式類似於 Windsurf 的 Cascade 功能 5。一位使用者指出其使用者介面與 JetBrains Fleet 相似 3。人工智慧驅動的整合開發環境市場競爭日益激烈，不斷有新的參與者出現。TRAE 透過提供免費存取強大模型的方式，可能在這個擁擠的市場中成為一個關鍵的差異化因素。
5. 技術與架構
TRAE 基於微軟廣受歡迎的開源整合開發環境 Visual Studio Code (VS Code) 3。利用 VS Code 的基礎為 TRAE 提供了穩健且熟悉的平台，並能存取龐大的擴充功能生態系統。VS Code 是一個廣泛使用且備受推崇的程式碼編輯器。在其架構基礎上構建 TRAE，使其能夠繼承其穩定性、效能和廣泛的外掛程式支援，為其發展奠定了良好的基礎，並降低了許多開發人員的學習曲線。
TRAE 整合了大型語言模型，例如 Claude 3.7 Sonnet、Claude 3.5 Sonnet、GPT-4o 和 DeepSeek R1 3。TRAE 的核心智慧嚴重依賴這些先進人工智慧模型在程式碼生成、分析和其他功能方面的能力。TRAE 人工智慧驅動功能的有效性直接取決於底層語言模型的能力和複雜性。選擇像 Claude 和 GPT-4o 這樣以其強大的推理和程式碼生成能力而聞名的模型，表明了其致力於提供高品質人工智慧協助的承諾。
關於資料處理和隱私，程式碼庫檔案儲存在本地，但 TRAE 會暫時將程式碼上傳到其伺服器以計算嵌入 (embeddings)。純文字程式碼在計算後會被刪除，但嵌入和元數據會被保留 3。使用者輸入的資訊可能會儲存在使用者所在國家/地區以外的伺服器上 3。資料處理實務，尤其是程式碼的暫時上傳和嵌入的保留，引起了使用者對隱私的重要考量。雖然純文字程式碼的刪除令人放心，但嵌入和元數據的保留，以及使用者資料可能儲存在國際伺服器上的事實，對於具有嚴格隱私要求或處理敏感專案的使用者來說，可能是一個擔憂。清晰透明地溝通這些實務對於建立使用者信任至關重要。
6. 公司背景
TRAE 由字節跳動 (ByteDance) 開發，字節跳動是 TikTok 的中國所有者 3。擁有像字節跳動這樣的大型科技公司的支持，為 TRAE 提供了大量的資源和成長潛力。字節跳動的財務實力和開發及部署大型科技產品的經驗，可以為 TRAE 的持續開發、基礎設施和行銷提供必要的支持。這種支持也增加了一定的可信度，並表明了對該專案的長期承諾。
然而，在網站本身上並未輕易找到關於公司使命、團隊或歷史的資訊 1。網站上缺乏關於團隊或使命的資訊可能是一個刻意的選擇，或者只是疏忽。對於某些使用者來說，這可能會影響其信任和透明度。雖然對於專注於功能的開發人員來說，關於團隊和公司願景的資訊不一定是首要考量，但這些資訊有助於建立使用者信任並提供產品開發的背景。依賴外部新聞文章來確定開發者（字節跳動）表明 TRAE 直接提供的資訊可能存在差距。
7. 結論
TRAE 憑藉其免費且強大的人工智慧驅動整合開發環境，以及獨特的建構模式和多模態輸入等功能，具有顯著影響軟體開發產業的潛力。字節跳動的支持以及免費存取先進大型語言模型，使其在不斷發展的人工智慧輔助開發工具領域中成為強有力的競爭者。
TRAE 的主要優勢包括：免費存取先進語言模型、具有「先思考後執行」方法的創新建構模式、使用者稱讚其友善的使用者介面、與 VS Code 外掛程式的相容性以及多模態輸入功能。
TRAE 未來的潛在成長領域包括：提高公司使命和團隊的透明度、進一步闡明資料處理和隱私實務、持續改進人工智慧的上下文理解能力，以及可能擴大可用人工智慧模型的選擇並提供更多客製化選項。面對與強大人工智慧基礎設施相關的成本，免費模式的長期可持續性也將是一個需要關注的關鍵因素。
有價值的表格：
1. TRAE 與競爭對手比較
| 功能 | TRAE | Cursor | Windsurf |
|---|---|---|---|
| 定價模式 | 目前完全免費 4 | Pro 版每月 20 美元，Business 版每人每月 40 美元 4 | （資訊未提供） |
| 主要人工智慧模型 | 國際版：Claude 3.7 Sonnet、Claude 3.5 Sonnet、GPT-4o 3；國內版：Doubao-1.5-pro 3、DeepSeek R1 3 | （資訊未提供） | 包含 Cascade 功能 5 |
| 獨特功能 | 建構模式（自然語言生成、先思考後執行）2、雙聊天介面 4、多模態輸入 2、註解驅動生成 4 | （資訊未提供） | Cascade 功能 5 |
| 聊天介面 | 側邊聊天、內嵌聊天 4 | 上下文感知聊天 4 | 內建聊天介面 5 |
| 上下文理解能力 | 全面，但大型專案需要手動索引 4 | 優秀 4 | （資訊未提供） |
| 使用者介面/使用者體驗 | 許多使用者稱讚其清新直觀 2，類似 JetBrains Fleet 3 | 更精緻的體驗 4 | （資訊未提供） |
| 外掛程式相容性 | 支援 VS Code 外掛程式 3 | 基於 VS Code 4 | 類似 Cursor 和 Windsurf 5 |
| 開源 | 可能開源 5 | 否 4 | （資訊未提供） |
2. TRAE 主要功能與特性
| 功能名稱 | 詳細描述 | 主要使用者效益 | 支援的資訊來源 |
|---|---|---|---|
| 建構模式 | 從自然語言規格開始建構應用程式，自動分解和執行任務，使用者可預覽和控制，採用「先思考後執行」方法。 | 加速從零開始的應用程式開發，降低開發門檻，提高初始程式碼的準確性。 | 2 |
| 側邊聊天 | 作為全方位人工智慧夥伴，處理程式碼解釋、錯誤修復等。 | 提供全面的 AI 協助，方便處理複雜的查詢和任務。 | 4 |
| 內嵌聊天 | 嵌入在程式碼編輯器中，用於快速編輯和程式碼解釋。 | 方便快速地獲得程式碼相關的協助，保持開發流程的順暢。 | 4 |
| 多模態 | 支援上傳圖片以明確需求，理解視覺輸入。 | 更清晰地表達需求，尤其是在使用者介面相關的開發中，提高程式碼生成的準確性。 | 2 |
| 智慧自動完成 | 提供智慧、即時的程式碼完成並自動應用變更。 | 減少打字和程式碼錯誤，加快開發速度，提高程式碼品質。 | 2 |
| 透過聊天介面進行終端機互動 | 透過聊天介面處理終端機操作，提供新增或執行命令的選項。 | 提供統一的互動介面，可能簡化工作流程。 | 4 |
| VS Code 外掛程式相容性 | 支援 Visual Studio Code 的外掛程式，允許匯入現有設定和外掛程式。 | 降低現有 VS Code 使用者的採用門檻，提供豐富且可客製化的開發環境。 | 3 |
| 存取 Claude 3.7 Sonnet（國際版） | 國際版使用者可免費無限制地使用 Anthropic 的 Claude 3.7 Sonnet 模型。 | 提供對先進語言模型的存取，以獲得高品質的程式碼生成和分析。 | 3 |
| 存取 Doubao-1.5-pro（國內版） | 國內版使用者可使用字節跳動的 Doubao-1.5-pro 模型。 | 為中國國內開發人員提供客製化的語言模型。 | 3 |
| 存取 Claude 3.5 Sonnet | 提供對 Anthropic 的 Claude 3.5 Sonnet 模型的存取。 | 提供強大的語言模型以協助程式碼開發。 | 4 |
| 存取 GPT-4o | 提供對 OpenAI 的 GPT-4o 模型的存取。 | 提供最先進的語言模型之一，以實現卓越的程式碼生成和理解能力。 | 4 |
引用的著作
- Trae - Ship Faster with Trae, 檢索日期：3月 23, 2025， http://trae.ai/
- Trae - Ship Faster with Trae, 檢索日期：3月 23, 2025， https://www.trae.ai/
- ByteDance Launches New AI Coding Tool Trae with DeepSeek R1 …, 檢索日期：3月 23, 2025， https://www.infoq.com/news/2025/03/trae-bytedance-claude-37-free/
- Trae vs Cursor: AI IDE Comparison - Builder.io, 檢索日期：3月 23, 2025， https://www.builder.io/blog/cursor-vs-trae
- Trae IDE: 100% FREE AI Agentic IDE - BEATS Cursor + Windsurf! FREE API! (Opensource), 檢索日期：3月 23, 2025， https://www.youtube.com/watch?v=10i4JPop78s