智能创作

不吹不黑，聊聊字节新发布的 AI 原生 IDE

2025 年 3 月 5 日

字节跳动新推出的AI原生IDE Trae，带来编程新体验！核心内容： 1. Trae的AI原生特性及突破性功能 2. Trae与现有IDE插件的对比分析 3. 用户心智变化对AI编程的影响

周一，上班路上看到字节跳动发布 Trae 国内版，这是中国首款 AI 原生的 IDE，到了公司我第一时间下载体验。这两天，很多博主已经写了教程，所以今天我就不再冗长的给你介绍怎么使用 Trae 的功能。实际上，如果你是一个工程师，那类似的工具几乎没有什么上手门槛。

今天我想不吹不黑客观的和你聊聊 Trae。

相比 IDE 插件类的 AI 代码助手，像 Trae 这样 AI 原生的 IDE 有两个跨越式的突破：第一，它的补全不会只局限于向后追加，而是可以删除代码，多行全方位的自动补全。第二，它具备 Agent 的能力，无须人工干预的情况下，可以完成代码生成、代码调试、程序运行等一系列的工作。

去年五月，我曾经和国内几个主要的 AI 代码助手的负责人聊过天，当时大家看到了 AI 编程的机会，并且都立志想做 AI 原生的 IDE。但路径上，他们都选择了先从 IDE 插件切入。

原因也很简单，工程师有自己钟爱的 IDE，这就和关羽的青龙偃月刀一样，这么多年，已经用习惯了，你让他换个其它兵器，可能还会影响发挥。另外，像 IntelliJ，这些年来日积月累，为 Java 程序员做了非常多细微的优化。一个新的编辑器想迅速改变工程师的习惯，没那么容易，而插件的方式可以让工程师先低成本地用起来，让大家先尝到甜头。

这是当时的判断。后来，Cursor 横空出世，它很快成为搅动市场的鲶鱼。很多工程师被 Cursor 的创新折服。包括我也是，记得第一次用它的 Composer 功能时，激动地喊了出来：原来还可以这么玩。

很明显，从八月开始，用户的心智也在变化。毕竟用户见过更好的产品之后，就很难再习惯老旧的体验。

IDE 插件的优势是没有切换工具的成本，但劣势是限制比较多。想用插件的方式实现 Cursor 的功能，几乎不可能。我一直在关注豆包 Marscode，其实他们从很久以前就一直在尝试 AI 编程类的不同产品形态，只是那时候大家没特别重视。但我看到了，那时候我就推断，字节跳动可能会是国内第一个推出类 Cursor 产品的公司。果不其然。

事实上，Trae 最先发布的是海外版。当时很多人不理解为什么，其实很简单，因为目前全世界最牛的 AI 编程模型就是 Claude，它的表现超过 GPT 系列和 DeepSeek 系列，这也是大家公认的事实。模型的能力直接决定 IDE 的最终体验。而 Claude，在国内没有备案......

但从这事上，我能看出来 Trae 团队的野心，他们想到全球的舞台上参与竞争。毕竟，对于工程师这样贴近前沿的群体而言，他们可能最终会选择全世界最好的 IDE，而不仅仅局限于国内。无论如何，我觉得 Trae 这一步棋走得绝对正确，且勇敢。

上周四，听说 Trae 要发布国内版，我在一个 AI 群内发了条消息，好朋友二爷也表示赞同。这是心里话。做产品，最终拼的不就是认知和执行力吗？

是的，Trae 目前相比 Cursor 来说，在交互上还有改进的空间。毕竟时间差在那放着，但我确定，它肯定会越来越好用的，并且大家 Feature 会越来越趋同。现在觉得不好用，俩星期之后再回来看看。看一个事情的发展，应该重点看加速度。过去几个月，我见到了字节团队的打法，内心非常佩服。你懂行的话能看出来，Trae 这款产品的审美很在线，从一开始就有国际化视野。

所以，不夸张的说，它是我今年最为看好的产品。

国内版本的 Trae 这两天我们团队也在用，有时候得排队，然后也不能上传图片，反正不是那么尽善尽美，但应该很快都会解决。

卡顿本身可能是算力的问题，功能缺失本身可能是时间的问题，这对于字节这样的团队，都不是什么大卡点。除了缺点外，我看到的是 Trae 一键 Apply、版本随时回退、对话式开发、实时 Preview 等等特性，这代表着新一代 IDE 的方向。

我估计接下来，Trae 国内版会在小程序开发、鸿蒙开发等特有的领域内深耕。目前，国内版本的 Trae 预置了豆包 1.5 Pro、满血版 DeepSeek R1、V3 模型。其中 DeepSeek 模型算法精度对齐官方模型效果，这在国内第三方平台上很少见。

无可否认，目前 DeepSeek 的模型能力还是没办法和 Claude 媲美，但就今年这个发展速度，也指不定哪天，哪个模型就冒出来，然后一夜之间能力追平。那时候，国内版本的 Trae 和国外版本就不会存在什么差别了。

我猜，Trae 团队目前的重点应该是不断打磨产品的交互和细节，补齐功能上的缺失，然后等待豆包、DeepSeek 或者其他哪个模型在哪天能够实现编程能力上的大突破。其实，只要产品的功能基建做好，那到时候，切换模型就是分分钟的事情。Trae 后面肯定会上线自定义模型的功能。

什么时候能实现 AGI？我不知道。激进的说法是 2026 年，保守的说法是 2035 年或者再往后。这事无法预测。但目前，我比较认同的一个观点是最先实现 AGI 的场景会是编程。编程是目前我看到的 AI 落地的绝佳场景。

举个例子吧，最近大家都在夸 DeepSeek R1 文笔很好，我也发现它确实能写出优美的句子。但绝大多数时候，我扔一段话，让它续写，它都没办法达到我的预期。核心问题在于我没办法精准的描述自己的需求，比如，是让 AI 写的有趣一点、口语化一点，还是文学性一点，抑或正式一点？我都没办法三言两语说清楚。

而编程不存在这类问题。因为最好的代码长什么样，我们和 AI 都能够很快达成共识，这不像写文章写句子那样，难以捉摸。现在才是 2025 年的 3 月，AI 编程的发展就已经到了如此水平，我不敢想象再给它半年时间，会有什么样的突破。可以确定的是，AI 编程将会极大程度提升我们的编码效率，也许用不了多久，我们的职位会从软件工程师变成软件设计师。

或许，无论是编程的新手，还是老手，此刻我们要做的就是第一时间去拥抱新的 AI 编程工具。

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