600萬用戶，1000億行代碼！Trae這一年不一樣！

這是蒼何的第 466 篇原創！

大家好，我是蒼何。

最近各大群都在瘋狂發 Trae 的年度報告，我也看了下自己的。

說來也快，沒想到和 Trae 一起走了這么久。

這一年下來，我的感觸是很深的，老粉都知道，我跟 TRAE 的關系有點「特殊」。

作為 TRAE Fellow，這一年我在武漢也沒干別的，就是帶著大家一起折騰。搞黑客松、建社區、在大大小小的 Meetup 上面基。

我不僅是 TRAE 的重度使用者，更像是一個觀察者。

我發現身邊越來越多人開始使用 Trae 進行開發了，越來越多的開發者也不再非 Cursor 不可。

2025 年 AI Coding 也正在以前所未有的速度席卷全球，看了 Trae 官方發布的年度開發者報告，這個感受會更深。

截止年底，TRAE 累計在全球范圍內收獲了超過 600 萬用戶，覆蓋全球近 200 個國家和地區；月活突破 160 萬，活躍用戶遍布中國、美國、巴西、印度、日本等國家和地區。

一年生成了總代碼接近 1000 億代碼行數，近半年日均 Token 消耗增幅達近可拍的 700%。

報告中對 Trae 使用場景類型進行了統計，發現大家用的最多的是進行代碼生成和 bug 修復。

還有不少人甚至用來做文章管理的知識庫，甚至用來做寫作編輯器。

在 Trae 里面可以靈活的自定義智能體和調用 MCP 工具，也挺好奇大家經常調用的 MCP 工具有哪些呢？報告里也做了統計。

看了下自己的 Trae，好家伙，這幾個我都裝啦。瀏覽器自動化開發工具像 Chrome DevTools、Playwright 都很實用。context 7 和 Filesystem 我也給大家推薦過很多次啦。

目前 Trae 已經支持足夠多的上下文類型，開發的時候都可以很方便的使用了。

記得一開始的時候，我在 mac 上用 Trae，內存占用極高，甚至有時候還會經常閃退，但后面隨著版本的迭代，發現很少出現卡頓或者閃退了，內存占用也減輕了很多。

從報告中的數據也能看出變化。

特別是內存占用降低了 43% 這個點，我和很多朋友有聊過，現在的 Trae 內存占用已經大大降低，降低到我的 16 g 內存的 mac 多開也壓力不大了。

在舉辦黑客松活動后，我和 Trae 運營 luna 吃飯的時候聊到 Trae 團隊，聊到他們在做的社區的時候，她告訴我，她們正在做一件非常有意義的事情。

并且我能明顯感覺到眼睛里冒光的那種激情，所以我猜，這大概就是為什么 Trae 能把社區做的這么好的原因之一了。

還從 Trae 研發了解到，其實他們很多時候已經在用 Trae 來研發 Trae 了，這也是為什么你會看到為什么 Trae 這么懂中國的開發者了。

借此，也回顧一下我和 Trae 的這一年，以及使用 Trae 的一些小小經驗分享。

今年的 1 月和 3 月，TRAE 國際版、中國版分別正式發布。我也是作為早期用戶深度參與到測試體驗。

但老實說，那個時候無論是國內版還是國際版，不是特別好用，特別是國內版，我相信大家都和我有一樣的感受。

也是，那個時候國產大模型的 coding 能力還不大行，Cursor 借助著自己擁有 Claude 的渠道，以及早期對 AI Coding 的理解，快速的席卷全球市場。

那個時候 Trae 的市場占有率還比較低，仿佛沒什么存在感，但如果稍微注意你會發現，這段時間，Trae 卻在瘋狂的更新迭代。

或許正應了那句話：人若無名，便可專心練劍。

幾個月后，Trae 正式推出 2.0，Trae Solo 火遍全網，那個時候一個 Solo Code 甚至在閑魚賣到了幾百塊的高價，而且幾乎很難獲得。

我也有幸拿到了 Solo 邀請碼，并作為了第一波早期體驗內測的用戶，一頓測試下來發現，Trae Solo 真正讓我爽到了。

于是我把我的測試體驗發出來文章，那一刻，我仿佛看到了 AI Coding 的未來。

也就是從那時開始，我和 Trae 的關系更深了，我加入了 Trae Fellow，在武漢舉辦了黑客松和 Metting up。

我記得 11 月份，在字節工區的 Metting up 來了兩百多人，然后 Trae 的運營同學雨凡私下和我說，他都驚呆了，他也沒想到武漢對 Trae 會有如此高的熱情。

他不知道的是，我們在武漢 AI 圈也經常會去給大家安利，以及作為武漢 AI 圈創始人我和合伙人米尼本身就是 Trae 的重度使用者，哈哈哈、

我數了數，我在 Trae 活動上一共做了 5 次分享，也作為 Trae Expert 去了武大，給學生們帶來了一些工程化實踐。

甚至在 WPS 的分享，我也同樣拿 Trae 來做演示分享。

下面也給大家分享下，Trae 高效開發必會的幾大技巧。

1 、打開待辦清單

這個功能一定要開啟，他將允許智能體通過待辦清單來跟蹤任務進度，當然默認是開啟的，但有時候會不小心關掉，保證開啟。

2、設定規則文件

設置個人規則和項目規則，有利于 Trae 中更好理解需求和按照指令規范要求來開發。

兩個規則的區別在于個人規則是切換項目規則同樣生效，項目規則是僅針對于本項目。

我的個人規則是這樣設置的：

一、核心原則
1、先思考后編碼：在改動復雜邏輯前，先用注釋簡述思路，確認邏輯閉環。

 2、不留隱患：拒絕使用 any（除非萬不得已），拒絕忽略錯誤處理，拒絕硬編碼。

 3、可讀性優先：代碼是寫給人看的，其次才是機器。變量名要像「短句」一樣清晰。

 二、代碼質量要求
1、健壯的錯誤處理

 所有異步調用必須包含 try-catch。

 2、關鍵函數入口需要進行參數合法性校驗（防御性編程）。

 3、函數設計

 * 堅持單一職責原則，一個函數只做一件事。

 * 如果函數超過 40 行，必須考慮拆分。

 * 優先使用函數式編程模式，減少全局變量污染。

 3、類型安全

 * 嚴格定義接口（Interface）和類型（Type）。

 * 利用 TypeScript 的可選鏈和空值合并運算符（??）提升安全性。

 4、注釋與文檔

 * 為什么這樣做比做了什么更重要。

 * 復雜的算法或黑科技邏輯必須附上簡要解釋。

 5、交互風格
* 在生成代碼后，簡要說明關鍵改動點。

 * 如果發現我給出的需求有潛在 Bug 或更好的實現方案，直接指出，不要盲從。

 * 保持代碼風格與當前項目現有代碼高度一致。

3、巧用 MCP

從 Trae 的年度報告也能看出，很多開發者使用 MCP 來提效，可以在 Trae 中安裝這些 MCP，你就會知道有多香了。

4、自定義智能體

可以通過自定義不同的智能體來滿足不同需求，比如你可以自定義數據庫工程師專門用來解決 DB 相關的問題。

然后在 Chat 中直接@出自定義的智能體。

5、代碼開發技巧

列了幾個常用技巧：

• Builder 模式生成項目

  ：點擊“Builder”標簽，輸入自然語言需求（如“生成一個 Todo List 應用”），Trae 自動創建項目結構和基礎代碼。

• Chat 模式優化代碼

  ：選中代碼片段，右鍵選擇“Ask Trae”或使用快捷鍵（如Ctrl+Shift+A），輸入問題或優化需求，Trae 生成修改建議并展示對比。

• 多文件上下文操作

  ：拖拽文件夾到對話框，輸入“解釋項目架構”“添加功能到某模塊”等指令，Trae 分析所有文件并生成方案。

• 代碼補全與智能提示

  ：輸入中文注釋或模糊需求（如“計算總銷售額”），按Tab鍵，Trae 自動補全函數或代碼片段，支持拼音模糊匹配。

當然了如果是 SOLO 模式，記得要連接下Figma，上傳 Figma 設計稿或 Axure 原型圖，輸入“生成對應組件”“適配設計稿”等指令，Trae 自動解析并生成代碼。

6、上下文管理技巧

分享一些上下文管理技巧：

• 引用文件與代碼塊

  ：在對話中使用#符號引用文件、代碼片段或文件夾，讓 Trae 更精準理解上下文。

• 上下文壓縮

  ：當對話過長時，手動觸發“上下文壓縮”功能，折疊冗余信息，保留核心內容，提升模型輸出準確性。

• 多任務并行

  ：在同一空間內啟動多個任務（如開發核心功能、解答技術問題、推進次要模塊），系統自動為任務生成智能標題，便于管理。

可以把一些項目文檔以文檔集的形式添加到上下文中來：

說實話，回過頭來看， TRAE 這一年的狂飆突進，讓我看到的不僅僅是國產 IDE 的逆襲，更是一種底氣。

這一年我最深的感觸其實不是它跑分有多高，或者用戶數漲得有多猛，而是它真的很「聽勸」。

每一次我們在社群里吐槽完，沒過多久，新版本就真的改了。那種被重視、被當作「自己人」的感覺，才是我們愿意一直用下去，甚至愿意安利給身邊朋友的根本原因。

看著報告里那 600 萬個和我們一樣的開發者，在 200 個國家用它敲下 1000 億行代碼，我突然意識到，我們正在經歷的，可能就是 AI Coding 歷史上最波瀾壯闊的一頁。

2025 年，AI 真正成了我們的 Partner，成了那個能聽懂我們胡思亂想，并且幫我們落地的「兄弟」。

行業的變化還在加速，智能開發的時代大門才剛剛被踹開一條縫。

未來的路還長，但好在，我們已經有了趁手的兵器。

最后，還沒生成自己年度報告的兄弟，趕緊去 TRAE 里看看。

一定要去看看！

不光是為了曬朋友圈裝個杯，更是為了看看這一年，你到底「壓榨」了 AI 多少勞動力，又在這個世界里，留下了多少屬于你的創造。

來，評論區聊聊：這一年，TRAE 幫你寫了多少行代碼？那個數字有沒有嚇到你？

我先來：我那個數字，說出來怕你們覺得我是個只會指揮 AI 的「薪資小偷」。。。