TRAE+VS Code vs MCP工具包？300+开发者真实体验告诉你答案_服务软件

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71. TRAE发布SOLO正式版：实时感知与多智能体协同，重新定义专业级AI编程

72. TRAE 3.0发布！SOLO模式全面升级，但Max消耗问题依然棘手

73. 最近 Trae 的动作比较频繁，CN 也就是国内版本不仅接入了 MiniMax 还更新了自己的 Doubao-Seed-Code 模型。不过实际你体验下来就会发现表现和评测差异很大。\n\n这不是说模型不行，而是 Trae 确实不行。我们编程工具的调用思路大概是，根据用户的输入，获取一些相关的代码片段，比如 ClaudeCode 就是用检索的方式去获得代码片段，而 Trae、Cursor 则是用 RAG 的方式。当你强制引用某个文件的时候，则直接将文件添加到模型的上下文里。\n\n然后这种编程工具不是简单的把你的问题和召回的文件输入给大模型，还会增加一些自己的设定，也就是所谓的系统提示词。以 Trae 为例，他们就对自己模型角色进行了限制，如果你还添加了 MCP，这些 MCP 的信息也会加入到系统提示词里面。而 Trae 的系统提示词以及上下文片段设置都有一些缺点，这就导致了会出现你输入的内容有时无法生效，模型陷入到频繁调用工具的场景。实际体验下来，就感觉 Trae 啥样子都不行，但这并不代表模型本身的能力。\n\n对于 MiniMax M2，GLM 4.6 这种模型，在接入 ClaudeCode 或者使用原生的 API，在 Cline 里面调用的时候，效果会比 Trae 好不少。相对而言，自己接入 API 就要额外花钱了。所以，Trae 现在的策略就是免费但不好用，只适合新手小白熟悉和折腾简单的网页，小程序。想要作为生产力工具使用，建议还是选择其他工具，现在很多 CLI 工具，你用会了 ClaudeCode、CodeX 这两个就足够了，其他都是模型换了下，没有质的飞跃。

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100. Cursor慌了！VScode迎来史诗级更新

101. AI编辑器卷疯了，为什么赢家还是VS Code

102. Agent Skills vs MCP

103. Trae 深度使用指南

104. 尝试把一台电脑变成数字员工

105. 2025中国AI编程工具市场研究报告

106. 告别手动编写测试

107. 技术贴

108. claude断供Trae后，刚刚发布的SOLO正式版能否救场

109. AI Coding不再丑，TRAE一键还原高保真产品经理、设计师狂喜！ TRAE竟然能把Figma设计稿直接变成一个活生生的网站。从像素级还原到交互动效，从数据库、管理后台到支付变现，全程托管，指哪打哪让AI成为你的10倍员工，这玩意儿，旦用难回！ #AI #人工智能 #AI编程 #TRAE #Figma

110. AI工程师已上线，实测SOLO独立开发 TRAE 2.0上线SOLO模式，直接空手搓应用 SOLO能自己搭环境、写代码、改UI，10分钟跑出一个AI提词器。有Bug小意思，我吐槽一句它立马修好。原来想法落地真的可以不求人，产品经理简直狂喜。 #AI #人工智能 #AI编程 #TRAE #SOLO

111. AI 编程又进化了！TRAE SOLO中国版上线且免费 #AI编程 #TRAE #TRAE SOLO #玩一个很新的东西

112. 国外大神逆向了 Claude Code，发现它好用的秘密藏在反常识的 Agent 设计里（附完整 System Prompt）

113. TRAE中国版白送SOLO，一人指挥一支AI大军重磅消息！SOLO终于上线TRAE中国版了，Waitlist免费开放中本期视频实测TRAE的新版本，亮点很多 1、先规划再动手的 Plan 模式 2、带专家团一起干活的 Subagent 子智能体 3、DiffView 差异视图 4、多任务并行 5、上下文智能压缩长时运行不掉链子 SOLO终于把AI从“瞎干活的外包”变成了“懂协作的队友” #AI #人工智能 #TRAE #AI编程 #vibecoding

114. OpenAI 员工揭秘 AI 编程新范式：提示词工程已死，未来属于「规范工程师」

115. 当微信支付开放MCP之后，我却有一点后怕。

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117. vibe coding时代，Agent写代码的空档，你在做什么？

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120. 手把手：1分钟把 Claude Code 迁到 DeepSeek V3.1，开箱即干

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127. 看完吴恩达 DeepLearning AI 「Agentic AI」前半部分，整理了一下。一、Agentic Workflows 介绍 Agentic AI工作流指的是由一个LLM作为核心“大脑”，通过自主决策来规划、执行多个步骤，并驱动各种工具以完成复杂任务的智能流程。其核心要素包括：LLM、多步骤执行、任务完成。 1. 自主性程度 - 较低自主性：步骤预先定义好，工具调用为硬编码。自主性主要体现在文本生成部分。 - 高度自主性：Agent 能自主做出决策，并可以动态创建工具。 2. 优势 - 性能更好：在使用相同模型的情况下，Agentic AI 通常能获得更优的性能表现。 - 并行执行：支持多个步骤或任务同时进行。 - 模块化与动态替换：可以灵活替换工作流中的特定模块或模型。 3. 任务拆解设计 Agentic AI 时，关键一步是对任务进行拆解。工作流/任务可以拆分为以下形式： 1）模型类型： - 大语言模型：负责文本生成、工具使用、信息提取等； - 其他 AI 模型：如 PDF 转文本、语音合成（TTS）、图像分析等。 2）工具类型： - 接口 API：例如网页搜索、日历查询等。 - 信息提取：如数据库查询、检索增强生成（RAG）。 - 代码执行：用于计算、数据分析等。 4. 评估的重要性 - 客观评价：可通过代码或计算进行量化评估。 - 主观评价：利用 LLM 对结果进行打分（例如 0-5 分），但并非最佳实践，后续会进一步展开。 - 评估可针对端到端流程，也可针对单个模块或步骤。 - 通过检查执行轨迹（trace）来进行错误分析和评估。 5. Agentic 设计模式 - 反思（Reflection）：将模型输出再次输入给模型，让其自我反思以优化结果；也可结合外部输入（如代码执行结果）进行反思；还可设计专门的反思 Agent 或使用不同模型进行反思。 - 工具使用（Tool Use） - 规划（Planning） - 多智能体工作流（Multi-Agent Workflow）二、反思（Reflection）反思是指通过固定步骤对 LLM 的初次输出进行再次思考和分析的过程。结合外部工具或输入进行反思，往往能获得更优质的结果。实践证明，反思是显著提升模型性能的有效方法之一。在实践中，使用推理能力更强的模型专门负责反思任务，通常能取得更好的效果。三、工具使用（Tool Use） LLM 本身并不直接执行工具，而是由 LLM 指示执行引擎调用特定工具。执行引擎负责实际调用工具、获取结果，并将结果返回给 LLM，LLM 再基于这些结果生成最终输出。代码执行（Code Execution）是一个非常有用的工具。 LLM 可以生成 Python 代码，由执行引擎运行代码并返回结果。需要注意的是，执行代码时需考虑安全性，建议在 Docker 或沙箱环境中运行。模型上下文协议（MCP）的出现，极大地减少了工具调用的开发工作量，从原来的 m*n 级别降低到 m+n 级别。 #ai创造营##程序员#

128. 3 分钟讲透什么是 MCP，AI 小白也能懂！

129. 深度体验TRAE SOLO 正式版，总结一点技巧(附完整可重现提示词和源码)内容摘要：TRAE SOLO 模式评测，内含两个有价值的经验分享：1. 如何借助 SubAgent 控制 MCP 工具上下文；2. 在 TRAE SOLO 模式下一次性完成一个抓取网页内容生成 Markdown 的浏览器插件的提示词正文：过去一段时间，很多人在找 TRAE SOLO 模式的邀请码。现在 SOLO 正式版已经面向TRAE国际版所有用户全量上线了，SOLO Code和Waitlist都成为了历史。早在内测期间，我就有深入体验过 TRAE 的 SOLO 模式，这两天又重新测试了一下新的 SOLO Coder，在模型能力上明显有了大幅提升，这两天还在限免，推荐没有用过的朋友去试用一下。什么是 TRAE 的 SOLO 模式？简单来说，你可以理解为 Claude Code / Codex CLI 的代码编辑器版本。它不再是黑乎乎的命令行窗口，而是友好的 App 界面。你可以方便地输入和修改提示词、粘贴图片、配置 MCP 工具（各种外部能力），并且可以在 Agent 执行时实时看到代码变更、实时预览结果，随时可以终止并输入新的提示词。按照官方的话说是：「SOLO 正式版的核心定位是「The Resoponsive Coding Agent」（响应式编码特工），在高度自动化的同时能做到实时有感知（Responsive Review）、随时可掌握（Responsive Context）、多任务并行（Responsive Multi-Agent）。」SOLO 正式版瞄准的是从 1 到 100 的复杂任务，比如一个单独的开源项目，或者根据已有项目做 1-100 的重构和迭代。功能亮点聊功能更新之前，我先分享两个在内测和新版使用中，我觉得最有价值的两个亮点。真正打通“行动 ➔ 验证”的闭环（参考图1）这是我最看重的一点。很多 AI Agent 只会“收集上下文 -> 采取行动”，但它并不知道自己干得好不好。比如说，你只让 AI 写一段代码，这段代码可能是对的也可能是错的。但如果你给 AI 几条测试数据，告诉它写完代码用这几条数据验证一下，AI 就能根据错误信息去修复，直到通过所有验证。对于 Agent 来说，打通收集上下文 -> 采取行动 -> 验证结果的循环非常重要。SOLO 模式就在尝试打通这个循环。比如我在使用 Codex 时，一个在浏览器测试遇到的错误，需要反复复制粘贴回 Agent。而 SOLO 模式内置一个浏览器，可以实时“看到”网页运行情况，这样它就能根据网页错误信息，自行修正代码，直到解决问题，不需要太多人工干预。（参考图2）SubAgent：上下文管理的神器另一个亮点就是 SubAgent 支持很好。SubAgent 不仅仅是可以把一些特定功能（比如测试、系统设计等）交给专门的 Agent 去做，就好像你有了一个专业团队，更可以帮你做好上下文工程，让上下文更精简。举个例子，你给 TRAE 添加 Chrome Dev Tools 的 MCP（图3），它就能帮你截图、分析控制台日志。但 MCP 工具有个问题——会占用大量的上下文窗口。这里有个技巧：你可以把 MCP 工具用一个 SubAgent 包起来。当你需要用这个 MCP 时，优先调用这个 SubAgent。这样，MCP 操作过程中的所有上下文都集成在这个 SubAgent 中，而不会占用主 Agent 的上下文空间。TRAE 对 SubAgent 的 UI 支持做的挺好，配合“Smart Generate”可以很方便地添加。（图4）在让 Agent 执行任务时，可以在提示词中明确要求它使用创建好的 SubAgent，比如说我创建了一个叫 webpage-analyzer 的 SubAgent，我就可以这么提示：> 请使用“webpage-analyzer” SubAgent 分析当前网页，对照我上传的参考图，找出差异，修复样式问题，并且在每次完成更新后再使用“webpage-analyzer” SubAgent 截图分析，直到和参考图一致为止。(参考图5）你可以看到（参考图6），虽然它反复调用了 MCP 做了很多分析，但几乎没占用主 Agent 多少上下文空间，只是在分析完成后把分析结果传给主 Agent。这种方式不仅有效利用了上下文空间，还进一步打通了“行动 -> 验证”的循环，让 Agent 可以自己去验证自己改进。（唯一的小问题是现在 MCP 调用还经常需要手动确认）另外还有几个之前就有的我蛮喜欢的功能：- Figma 支持很好：内置了 Figma 浏览器，可以直接将 Figma 设计稿加入到上下文中，不需要 Figma 高级会员，就可以极高的还原 Figma 设计稿，包括设计稿中的 svg 和样式。- 声音提醒：很实用，任务完成了可以马上知道，随时去检查继续下一步操作。正式版，带来了哪些更新？这次更新的正式版，有几个主要升级：1. Plan 模式这个是 Claude Code 很受欢迎的一个功能。在执行复杂任务之前，Agent 可以先做计划，让你人工反复审查调整，满意后再执行，确保任务不走样。2. SOLO Coder + SubAgent SOLO Coder 给我的感觉就是比之前 SOLO Builder 要“聪明”不少，做事更稳也更快了。SubAgent 的支持（上面提到了）也是个很有意义的更新。3. 多任务并行现在 SOLO 模式下，左侧可以看到已执行和正在执行的任务，可以像 Codex Web 一样同时启动多个任务（最好配合 git worktree 做好代码管理）。4. 上下文压缩这两天大量使用 SOLO 模式过程中，我发现 Context 的使用控制的还蛮不错，这对于保证生成质量还蛮重要。5. Diffview Diffview 则可以让你实时看到 Agent 的代码更新情况。能看到 TRAE 团队在模型和产品层面都一直有进步。实战案例：用 SOLO Coder 打造一个“网页转 Markdown”浏览器插件除了做网站，我日常写的小工具就是浏览器插件。这几天我尝试用 TRAE SOLO 模式写了一个把网页内容抓取成 Markdown 的小插件，就很方便。（参考图7）我在使用 TRAE 这种 Coding Agent 写浏览器插件时也积累了一些经验技巧：- 使用框架：最好使用 wxt 这样专门为浏览器插件打造的框架，可以节约很多从头搭建的时间。- 从 Example 开始：不要直接让 Agent 从头创建，因为 Agent 的训练时间相对比较早，很多库更新又很频繁。这个 WXT + React + Tailwind + Shadcn 的项目就很合适：github.com/wxt-dev/examples/tree/main/examples/react-shadcn- 先 Plan 后执行：我习惯了先让SOLO帮我计划再执行，不要着急让 Agent 直接动手写代码。- 人工反馈：因为像浏览器插件 Agent 不能直接帮你访问调试，所以需要你自己测试，并且把错误结果粘贴给 Agent。这是我当初实现时用到的提示词，有兴趣你也可以试试：请帮我实现一个浏览器插件，点开后，可以抓取当前网页的：标题、链接、网页内容为Markdown，参考截图（图8）。- 最大尺寸400x600- TItle 最多显示一行（超长的显示省略号）- Properties 内的 Meta 信息最多显示为1行（超长的显示省略号）- 显示网页内容Markdown部分撑满剩余空间，内容太长可以滚动- 下面有个复制按钮，点击后可以复制为完整Markdown内容（title+content+source url)- 注意确保插件有正确的网页访问权限，能访问到网页内容技术栈：- wxt：插件框架- Tailwindcss + shadcn ui: UI- 请直接下载这个示例项目（github.com/wxt-dev/examples/tree/main/examples/react-shadcn）开始，注意是 wxt-dev/examples/tree/main/examples/react-shadcn 这个目录下的完整内容，不需要其他无关内容有了 SOLO 正式版之后，我把这个提示词用 SOLO Coder 重新做了一遍，遇到的错误明显少了，生成速度也快了一些。打开 Plan 模式后，它会先制定计划，最好人工 Review 一下计划有没有问题，没问题再开始执行。（参考图9）第一次可能会失败，把结果发回去让它修复。大概需要反复迭代几次，就可以得到结果了。（参考图10、图11）如果完成后你不知道怎么用，还可以问 Agent 该怎么发布、使用，或者干脆让它写成文档。（图12）这个用 TRAE SOLO 模式打造的小项目已经发布到了 GitHub： github.com/JimLiu/page2markdown 网页链接最后：我的几点看法SOLO 模式整体用下来，对于不太习惯用 cli 模式的来说，应该会方便很多：- 可以方便的输入和编辑提示词、粘贴图片。- 可以随时用鼠标停止、切换模式。- DiffView 可以方便看代码更新，Browser 可以实时看到网页效果。对于习惯了用 cli 模式的，这些优点倒没有那么明显，但能和浏览器联动对于做网页应用来说还是方便很多。最后聊聊计费，TRAE 在 Token 用量上还挺慷慨的。近期 SOLO 改成了采用基于 Token 消耗的计费方式，折算为快速问答次数（Fast Request）从会员套餐中扣减。每轮对话结束后，IDE 内对话框底部和 TRAE 官网的 Usage 页面将清晰展示本次消耗详情。推荐大家去试试，尤其是可以试试我上面提到的 SubAgent 的用法，或者参考我上面分享的提示词，自己写一个浏览器插件试试。TRAE国际版官网：trae.ai 网页链接

130. 阿里开源最强AI编程模型Qwen3-Coder，性能比肩Claude4 | 钛快讯

131. 8000字讲解MCP与Function Call、Agent的关系

132. 一文读懂MCP及三大传输协议

133. 字节AI编程工具TRAE SOLO来了！可一句话接单，代码、页面、上线全包了！

134. TRAE SOLO正式版上线，我用30分钟写了一个想做了半年的网站。

TRAE+VS Code vs MCP工具包？300+开发者真实体验告诉你答案

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