最近，AI 领域的进步真是日新月异，有种「天上一天，人间一年」的感觉。
不久前，字节跳动发布了一款 AI 编程 IDE，叫做 Trae，号称来自未来的 AI 代码工具。
它对标的是在硅谷大火的 Cursor。
应该不少人都听说过 Cursor，它也是一款 AI 代码编辑器，可以在和 AI 聊天的过程中，让 AI 帮你搭建框架，撸代码。
不过，免费版的 Cursor 调用次数有限，要正常使用的话，得购买 20 美金一个月的 Pro 版本。
相比 Cursor，Trae 是完全免费的，而且也接入了编程能力最强模型 Claude 3.7，以及最近国内很火的 DeepSeek R1。
Trae 分两个版本，一个中国版，一个国际版。
中国版的可以使用豆包大模型和 DeepSeek R1，而国际版的则可以用 Claude 3.7 和 DeepSeek R1。
它们官网地址不一样，安装包也不一样，注意选择自己想用的版本。
当然，我想试试国际版，毕竟能用 Claude 3.7 模型，它在代码方面目前无人能敌。
但国际版有个问题，如果你是国内IP，那么是无法注册登录的。
因此，想要在国内使用得借助一些魔法，这里就不说了。
好，下面我就直接上手了，究竟是泰迪还是边牧，拉出来溜一溜。
一、制作汉诺塔游戏
我看 Trae 官网的图上有汉诺塔的例子，我也干脆让它做个汉诺塔试试，毕竟这游戏规则简单，实现容易，用 html 加 js 就能实现。
首先，我直接给它了指令：
请帮我构建一个汉诺塔游戏
可以看到它立即开始了思考，但中途因为访问量过大停止了，需要排队。
好吧，那就等。看着人数挺多，但数字跳的很快，一会儿就好了，这时可以来杯咖啡。
接下来，它开始浏览项目目录并创建文件。
可以看到它设计了一个 HTML 文件作为游戏的主页，还编写了对应的 CSS 风格样式，并创建了一个 javascript 文件来实现游戏逻辑。
几分钟，它就搞定了这些所有操作，并简单做了个总结。
我打开 index.html 玩了一下，确实很6，界面设计简洁美观，鼠标点击圆盘就能移到其他柱子上。
不仅有计步，还提供了游戏难度选择，该有的都有了。
这让我很震惊，我就一句话，它就完整地把游戏做了出来，还没有bug，很好。
下面我就给他来个更猛的任务，看看它的实力。
二、制作 Chrome 英文词典插件
最近我常用的「沙拉查词」在 Chrome 商店下架了，于是，我想让它帮我开发一个查单词的工具，方便我学习英语。
虽然这类工具也比较多，但我就想重复造个轮子，以此来试试 AI 的能力。
我不懂 js 和 Chrome 插件的开发，中途遇到问题也帮不了它，只能靠它自己解决。
好了，现在开始，我先告诉它我的需求：
请帮我写一个chrome扩展，实现网页查词功能，具体如下：
1、鼠标选中一个英文单词，在旁边以贴纸的形式，展示该单词的词典查询内容。
2、取消选中后，内容也随之消失。
3、调用公开的词典API实现查词。
接下来，AI 牛马开始干活了。
没过几分钟，它就把项目写完了：
我加载到 Chrome 里试了试，还不错，能够查词，显示的卡片样式也很美观。
一个基本的查词插件已经实现了。
但我不满足这么简单的功能，得给它来点硬的：
再添加一些公开的英汉词典API，以便用户可以选择一本或者多本词典进行查词，能够同时展示多本词典的查词结果。
它开始疯狂修改代码，不一会儿就告诉我弄完了。
我点开一看，发现出 bug 了，词典选择的下拉框无法打开，右上角的图标显示也不正常。
于是我和它反馈了问题：
有两个bug：
1、popup.html中的默认显示词典的下拉框无法点开。
2、浏览器右上方的插件图标无法正常显示。
它开始修改，但来来回回改了好几次，还是一样的问题，于是我告诉它试试其他替代方案，并把 Chrome 里显示的报错结果发给了它。
它接着修改，这次成功了，出现了词典选择框和默认词典设置。
但是，这回它写了不少 bug，整出了不少语法错误，于是单词卡片干脆就无法显示了，囧。
我把问题反馈给了它，它开始修改。
这下单词卡片倒是显示出来了，也挺美观。
但是，这下有了新的问题，有道词典和必应词典都查不到单词。
于是，我定位了代码报错的位置，告诉了它。
它修改之后，这下有道词典能够正常查词了。
不过，必应词典还是有点问题，我继续反馈。
它发现这可能是解析所返回的 HTML 时候出了问题，于是，它主动编写了一个测试脚本，并让我运行，然后去解析返回文件的结构，挺聪明的。
在我不断点击“运行”的帮助下，它成功获取到了一个必应词典的网页样本。它开始分析这个样本，编写匹配的正则表达式。
修改好后，它竟然启动了一个 HTTP 服务器来测试扩展功能。但这个命令是终端命令，只有人类有权限去处理，所以我得去点一下「运行」。
但这次还是出了bug，所有单词在必应词典中只显示 Dictionary，很显然，是正则表达式匹配出问题了。
最后，它整了半天，还是没把必应词典给折腾清楚。
我不打算让它继续搞必应词典了，于是我让它着手修复另外两个问题：
折腾了无数个回合，中途它又写出了不少 bug，还把除了有道之外的词典都搞没了。
最终，它还是改好了，一个基本可用的 Chrome 词典查询插件做好了。
当然，也还存在一些问题，比如在有道词典的调用过程中，由于用到了 allorigins.win 来解决跨域问题，速度就很慢，要等几秒钟词典才显示出来。
不过这些都是小问题，后面我继续去和 AI 谈谈心，慢慢优化。
三、总结
用 Trae 配合 Claude 3.7 来编程的确是个不错的体验，特别是用它来写一些简单的小游戏、小程序之类的，它能够完成得很好，几乎一个对话回合就开发完毕。
而且，还可以看得出来 Claude 3.7 这个模型是懂基本审美的，做出来的 UI 简洁美观，完全可用。
论代码能力，我觉得不输大部分人。
但对于稍微复杂一些的项目，它就显得力不从心了。
所以我们得从两方面入手，第一，要清晰准确地告诉 AI 我们的需求。第二，人类要配合 AI 一起调试，遇到问题时，最好能将报错的位置和结果准确反馈给 AI，这样能增加它的修改成功率。
有时候，AI 还会写出一些标红的语法错误，它自己居然也没发现，非常离谱，这时候就要告诉它得仔细检查了，或者直接告诉它第几行有语法问题，让它修改。
不过，由于 Trae 目前免费，用的人多，时不时就要排队。对于稍微复杂的项目来说，需要我们反复调试，排队就会让人很头大。
随着底层大模型的不断发展，我相信这些问题很快就能得到解决，到时候，不怕苦不怕累的 AI 就能彻底取代普通程序员了。
