早在推广初期,Trae 就打出了"国内首个AI IDE" 的旗号。然而,正是这个颇具雄心的定位,在当时引起了不小的争议。
毕竟,就连功能更为全面的 Cursor,也只是克制地以"AI 代码编辑器"自居。Trae 何以有底气自诩为 IDE(集成开发环境)呢?
究其根本,主要在于对 IDE 的定义:它不仅仅是编写代码的工具,更是一个集成了编译、调试、运行和版本管理等一系列功能的综合性软件。坦白说,早期的 Trae 在这方面确实还差些火候。
然而,时过境迁。在沉寂许久之后,Trae 推出了全新的 SOLO 模式。凭借着焕然一新的全链路开发体验和显著提升的技术实力,它似乎终于有了 AI 原生 IDE 的雏形。
就在昨天,Trae 2.0 SOLO 模式正式发布。我第一时间拿到了邀请码上手体验,力求输出第一手最客观的评测报告。
首先,大家最关心的问题必然是:
Trae 与 Trae SOLO的区别是什么?
它们并非两条独立的产品线,而是同一款产品下的两种不同模式。为了彻底理解两者的区别,让我们从"表"到"里"进行一次全方位对比。
表:更简化、更专注、更沉浸
SOLO 模式对 Trae 原有的界面进行了一次彻底的重构。
- 高度简化:所有可见的交互元素都进行了高度的简化。智能体交互面板被移至左侧,为核心的工具面板(图中编号3)预留了充足的展示空间。而代码等其他次要元素,则默认被压缩至边缘或收纳进二级菜单。

- 实时跟随: 顶栏(图中编号2)默认开启的"实时跟随"功能,能够自动切换到 AI 当前正在处理的工作阶段,并向用户实时展示工作进度与产出物。
- 完整链路 :顶栏的工具面板切换按钮(编辑器、终端、浏览器、文档)则向我们揭示了 SOLO 模式的精髓------致力于在一个统一的环境内,完成从需求到部署的完整链路,有效减少多个工作窗口的频繁切换。
这样的设计,无疑是降低了使用者的上手门槛,让使用者可以聚焦于 AI 工作的每一步进展,从而获得更专注、更沉浸的开发体验。
里:中心化、集成化、链路化
如果说界面是"表",那么工作流的重塑就是"里"。
SOLO 模式最大的转变,就是真正回归了 IDE(集成开发环境)应有的设计哲学。
通过为开发环境配齐大部分核心工具,SOLO 模式让 AI 编程过程中的所有操作,都能在一个统一的环境内完成。
这种转变是根本性的。如果说过去的 AI 像是给软件开发这幅拼图额外增加的一块"插件",那么现在的 SOLO 模式,则是将 AI 置于拼图的核心。所有的工具都围绕着 AI 这块核心来协同工作,共同完成软件的构建。

在SOLO模式下,Trae不再仅仅是一个简单的代码智能体,而是进化成了一个以 AI 为任务调度中心的大脑。它打造了一个贯穿软件开发全流程的综合智能体,能够一站式地处理从需求理解、代码生成、自动化测试,到成果预览和最终部署的所有任务。

这样的设计,成功打破了传统工具链中上下文信息不共享的壁垒,确保 AI 在开发流程的每一个阶段,都能准确获取并理解相关的上下文信息,从而做出更精准的决策。
了解了 SOLO 模式的根本性转变之后,一个更实际的问题摆在了我们面前:
Trae Solo适合我用吗?
对于没有编程经验的普通人
不得不说,SOLO 模式的设计更倾向于进一步提升Vibe Coding的体验。
在 SOLO 模式下,你可以通过自然语言描述、语音交互或上传本地文件等多种方式输入你的需求。
AI 会自主地将你的想法拆解成可执行的任务,并高效地推进从需求分析到最终部署的整个开发流程。
作为需求提出者,你只需要通过集成的编辑器、浏览器、终端和文档视图,监控 AI 的产出进度。
Trae 内置的 Web 开发工具,可以轻松将一个概念转化为功能齐全的网站,实现从起草PRD、UI设计、代码生成到网站部署的端到端交付。
对于专业开发者
SOLO 模式同样适合专业开发者,据 SOLO 模式的文档称,它充分吸纳了"上下文工程"的思想,会先尝试理解你项目的知识架构,帮助你进行思考和规划,然后将复杂的任务分解为逻辑清晰、便于实施的步骤。
通过合理的上下文检索,SOLO 能够在你的代码库中找到最合适的位置,重用现有模块、编写代码、添加测试,并提交整洁的PR(Pull Request)。整个过程无需繁琐的手动设置,也不会丢失关键的上下文信息。
当然,如果你是一位享受掌控代码每一处细节的开发者,Trae 也完全支持你随时中断 AI 的工作,将 SOLO 模式切换回传统的IDE 模式,进行手动编码和调试。

说得这么天花乱坠,不如上手实测一波,那么------
Trae SOLO的实际表现究竟如何?
为了严谨地考察它的能力,我将分别从"普通人"和"开发者"这两个角色出发,对它进行一次全面的实战测试。
- 作为普通人:我将要求它制作一个功能完备、工作量可观的营销网站,并使用传统软件开发流程中的「测试用例」来检验其成果的可靠性。
- 作为开发者:我将复制上一步生成的项目,模拟接手一个现有工程的场景,通过一系列常规的编程任务来考验它的代码理解和迭代能力。
任务一:从零到一构建营销网站
我为它设定了一个充满想象力的挑战:以刘慈欣科幻小说《三体》中的"群星计划"为背景,打造一个官方营销网站。
需求描述如下:
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我想打造一个《三体》小说中"群星计划"的官方网站,这是一个由行星防御理事会(PDC)与联合国共同发起的,面向危机纪元全人类的恒星所有权拍卖与认证平台。网站需要设计庄重、宏大且富有未来科技感,并完美适配桌面及移动端设备。
核心页面包括:
* **首页 (The Stars Our Destination):**
* **顶部英雄区:** 使用动态的、高精度的宇宙星图作为背景,展示"群星,人类的下一个目的地"等宏大标语。
* **计划宣言:** 显著展示由PDC与联合国联合发布的《群星计划白皮书》入口。
* **本期主推星系 (Featured Auctions):** 以卡片形式展示当前正在拍卖的重点恒星系统,包含恒星名称、星等、距离及起拍价。
* **历史成交 (Historic Transactions):** 滚动展示已售出恒星的里程碑式交易,例如第一颗被售出的恒星。
* **新闻与公告:** 发布关于太空探索、舰队建设资金使用情况的官方新闻。
* **注册认证页 (PDC Identity Verification):**
* 支持个人或机构注册。
* 注册方式:使用受PDC认证的全球数字身份ID、联合国授权的邮箱或机构代码进行注册与登录。
* 强调"您的每一次支持,都将成为舰队的光芒"等理念。
* **星图目录页 (Star Catalog):**
* 以可交互的3D星图形式呈现所有可供出售的、距离地球一百光年以外的恒星。
* 提供强大的筛选与搜索功能:按星座、光谱类型(如G型、K型、M型)、距离、光度、预计行星数量等条件进行筛选。
* **恒星档案页 (Celestial Body Dossier):**
* **主视觉:** 该恒星及其想象中行星系统的科学艺术渲染图或高精度模拟图。
* **详细数据:** 展示恒星的天文坐标、质量、半径、表面温度、金属丰度、年龄等专业数据,并提供通俗易懂的图表化解释。
* **所有权信息:** 明确标示当前状态(待售/拍卖中/已售)、起拍价或成交价。
* **历史与故事:** 如果该恒星在人类天文学史上有特殊意义,将予以文字说明。
* **拍卖与过户流程:**
* **我的关注 (Watchlist):** 用户可将感兴趣的恒星加入关注列表,接收拍卖动态提醒。
* **出价与结算 (Bidding & Settlement):** 在恒星档案页直接参与竞拍。拍卖结束后,中标者进入结算流程。
* **资金划转 (Fund Transfer):** 支持全球主流货币的银行转账、指定的危机纪元加密货币以及大额资产信托支付。所有资金将直接进入"人类舰队发展基金"受监管账户。
* **所有权证书 (Certificate of Ownership):** 结算完成后,用户需填写数字证书接收地址与实体证书邮寄信息。
* **我的群星 (My Stars):** 在个人中心查看已购得的恒星列表、交易记录和所有权证书副本。
* **联络我们 (Contact Us):**
* 提供通往行星防御理事会(PDC)公共关系部的加密通讯频道。
**整体视觉风格:**
* **主色调:** 以深邃的宇宙黑(`#000000`)和星云蓝(`#080E2B`)为基底,搭配象征着科技与严谨的银灰色(`#C0C0C0`)或白色文字。
* **点缀色:** 使用代表希望与恒星光芒的金色(`#FFD700`)或琥珀色作为按钮、链接和重要数据的强调色。
* **视觉元素:** 大量使用哈勃、韦伯望远镜拍摄的真实天文照片及高品质的CGI宇宙渲染图。页面布局对称、开阔,留白充足,营造史诗感与庄严感。
* **交互动效:** 动效应平滑、沉稳且具有科技感,如星图的缩放旋转、数据图表的缓入效果等。
* **图标与字体:** 使用风格统一的、极简的几何线条化icon。字体选择清晰、现代的无衬线字体,标题可使用略带设计感的科技字体。禁止使用任何emoji。
* **空状态:** 尚未开放的星域或功能页面,应显示"人类的脚步,终将抵达"并配以遥远的星云背景。
第一步:需求理解与文档生成
在 SOLO 模式下,负责构建工作的主力是一个名为「SOLO Builder」的智能体,它可以获取各种上下文、调用各种工具,默认使用的模型是Claude-4-Sonnet;

贴入这段文本后,Trae 首先会切换到工具面板中的「文档」标签页,将我零散的需求转换成一份结构清晰、格式专业的Markdown产品需求文档(PRD)。

可以看到,这是一份格式非常标准的需求文档,以预览状态的 Markdown 格式呈现,不仅有文字、表格,还以 Mermaid 展现了核心业务的流程图,非常清晰。

如果有不满意或需要进行调整的话,这个文档也是允许直接编辑的。
第二步:环境配置与代码生成
确认需求文档无误后,就可以点击左下角的"确认"按钮开始开发了。

下一步,Trae就会自动切换到「终端」标签页,开始检查并配置开发所需的环境和依赖库:

默认情况会一直跟随当前正在执行的动作,取消跟随,我们则可以自由操作。

环境和依赖库配置完成后,Trae 就会自动切换到「编辑器」标签页,以"流式输出"的方式实时展现代码的编写过程,右侧的文件浏览器也同步显示出完整的项目文件树结构。

整个过程,左侧的 AI 面板会详细记录每一步创建的文件和执行的动作,并提供审查入口。

第三步:调试、预览与自我修复
历经约十几分钟的编码,一个完整的 React TypeScript 项目便已生成。随后,它会再次回到「终端」标签页,运行并查看效果,如果出错,则会从终端中获取错误信息尝试自动修复。

修复完成后,它会自动切换到「浏览器」标签页,调用内置的浏览器来预览成果。

然而,初次尝试并不顺利,SOLO Builder 说是"代码检查通过,完成开发任务"了,实际上浏览器显示的是一个空白页面!(翻车了,笑)
不过,这不是什么大问题,报错并不可怕,可怕的是没有报错信息。控制台清晰地显示了错误日志,并且右上角提供了一键将报错信息添加到对话框的功能。

Trae 在接收到错误信息后,就会立即开始分析原因并尝试修复。

在尝试修复之后,在第二次它就会主动确认之前的错误是否依然存在了。

期间,如果有敏感的操作,会需要我们确认后才能执行:

不过,令我有点无语的是,在两次尝试修复3D星图渲染失败后,Trae为了保证任务的完成,主动将实现方案"降级",改用了更容易实现的2D方案。

最后,Trae 会分析问题根源和最终采用的解决方案:

第四步:成果展示与细节微调
尽管经历了一些波折,但最终产出的营销网站,在视觉上依然足够惊艳,我们一起来看一下:






一个值得提到的亮点是,网站中使用的所有素材图片都是动态生成的。

通过查看源码可以发现,它调用了 Trae 内部的文生图 API,并自行构造了 prompt 参数来生成符合网站风格的图片。

在「浏览器」标签页,Trae 也允许我们直接选择不同的机型,查看网页在手机端的适配效果,基本显示正常,这里就不详细展示了。

还需要提到的是,如果我们对网页的某些实现细节不太满意,Trae 还允许我们直接微调组件。
借助"选择元素" 功能,我们可以直接在浏览器中点击任何视觉元素,直接更改文本、间距、布局、颜色等所有元素。
无需深入研究代码,或等待 Trae 帮我们修改。只需选中元素并按需调整,Trae 就会自动为我们更新底层代码。

第五步:一键部署
当把网站的细节全部调整满意后,只需点击"部署"按钮,Trae便可通过集成的 Vercel 服务,将网站一键部署到线上,并生成公开的访问链接。

欢迎体验:traeuu86cepk-p7kouneri-madchans-projects.vercel.app
那么,看着总体还算满意的网站,我们是不是就可以准备发文了,标题就叫《Trae SOLO 推出,我连夜卸载了 Cursor》或《Trae SOLO 推出,前端程序员要失业了》,怎么样?
不,这不是我们的作风,我们不应该被表象所欺骗,本着严谨的态度,我决定采用传统软件开发流程中的「测试用例」来验证其真实的实现程度。
测试用例是什么?
在传统的软件开发流程中,测试用例就像是一张"检查清单",用来验证程序有没有按预期工作。每个测试用例通常会写明要测试什么功能 、怎么测试(测试步骤) 、期望的结果是什么(预期结果) 。
有时还会给每个测试用例加上两个标签:
- 优先级(P0 ~ P3) :表示这个测试有多重要。
-
- P0:最关键,必须通过的核心功能(比如登录功能)
- P1:重要但不是立即要紧
- P2:次要功能
- P3:可选或边角功能
- 严重程度(P0 ~ P3) :表示如果这个地方出错,会造成多严重的后果。
-
- P0:非常严重,系统崩溃或核心功能无法使用
- P1:严重但还可用
- P2:有点小问题,不太影响使用
- P3:几乎无影响,比如错别字
以下是我根据最初的需求文档,编写的20条覆盖核心功能的测试用例。
最左侧的"通过"列表示有没有通过测试用例的验证。

测试结果显示,20条用例中,实际通过了10条,通过率仅为50% 。
发现的主要Bug包括:
- 填写注册信息后,点击注册&登录按钮没有反应
- 《群星计划白皮书》的入口链接点击跳转错误
- 由于降级为2D实现,星图目录页无法通过鼠标进行平滑的缩放和旋转操作。
- 在星图目录页点击任意一个恒星无法进入恒星档案页。
- 输入价格,点击"确认出价"按钮没有反应
- 由于点击"确认出价"没反应,无法进入支付流程
由此我们可以看出,Trae SOLO第一版交付的成果,虽然视觉效果华丽,但本质上只是一个纯前端的静态展示页面,几乎没有实现任何实际的业务逻辑。
这本身问题不大,毕竟能在一次交互中生成如此完整度的前端页面已属不易。
但关键在于,SOLO Builder在任务结束时总结道"核心功能已实现",这会给用户带来极大的误导,误以为连同业务逻辑都一起实现了。
一个更合理的做法是,明确告知用户哪些功能已完成,哪些尚未实现,需要后续迭代。

维护和迭代现有项目
接下来,我们进入第二阶段的测试:考验Trae SOLO对现有项目的维护和迭代能力。
我复制了上一个工程,但删除需求文档和README,增加难度。
1.检索工程
很可惜,当我打开这个复制的工程之后,Trae SOLO 并没有像Augment Code 一样主动去索引数据库,所以我们只能尝试自己要求它去索引。

索引的链路是正确的,它能按照一般人类程序员的逻辑(分析 package.json、入口文件、主要组件),快速梳理并理解整个项目的结构。

索引的结果中规中矩,如果有像需求文档那样把核心流程用 Mermaid 展示出来就好了。

2.查找代码
也是基本合格,能够准确地根据我的要求找到相关的代码片段,但缺少了直接跳转到文件位置的功能,稍有不便。

3.重构实现
由于第一版的星图渲染组件被降级为了2D实现,现在我们尝试让它重构回3D实现:
重构流程跟之前流程差不多,只是没有「文档」这个环节。

也在一次改动内就重构成了3D星图,但有点小Bug,就是围绕在恒星周围运行的行星是黑色的,看不清楚。

4.修复错误
接下来我们就尝试让 SOLO Builder 修复这个错误。
SOLO Builder 准确地识别出这是光照系统的问题,并一步到位地修复了它,表现无可挑剔。

5.实现新功能
最后,我们让 SOLO Builder 补上第一版缺漏的登录注册功能,它迅速地创建了相应的组件,并使用了模拟的 API 和数据库来完成功能逻辑,表现还算合格。

期间依然发生了控制台报错但却提示功能已经完成的情况,贴到面板后修复就正常了。

现在,至少登录注册流程这个功能是跑得通了。

一些改进建议
基于本次评测,我提出以下几点改进建议:
- 拆分任务,阶段反馈:目前一次性输出完整项目的模式,虽然看起来很酷,但一旦出错,调试成本很高。应拆分为更小的子任务,让用户在每个阶段都能审核和调整,避免最终结果偏离预期。
- 诚实沟通,明确能力边界:当遇到困难时,AI主动降级功能实现,虽然规避了错误,但也未能满足用户的核心需求。更佳的策略是,向用户说明情况,并提供多种备选方案让用户自行决策。
- 支持外部上下文:当前的上下文获取似乎完全依赖于IDE内部。要融入真实的团队协作开发流程,必须支持从外部(如团队的设计规范、API 文档)获取上下文,否则只能停留在个人 Vibe Coding 的阶段。
- 引入自动化测试:仅保证代码能运行是远远不够的,需要引入测试用例和自动化验证流程,来确保业务逻辑的正确性。
另外,还有两个问题,相比大家也是比较关心,比如------
SOLO 模式是怎么计费的?
- 在 SOLO 模式下,与常规的 Builder 智能体、Builder with MCP 智能体和自定义智能体的每一次有效对话,都会根据所选模型消耗一次问答次数。
- 而与核心的 SOLO Builder 智能体对话,每次将消耗1个"超级模型"的快速队列问答次数。
- 通过分享的 SOLO Code 激活的用户,可以额外获得200个快速请求次数。

怎么才能用上Trae Solo?
目前,要体验SOLO模式,你需要同时满足以下条件:
- 使用TRAE国际版
- 将客户端升级到TRAE 2.0版本。

- 已订阅TRAE的Pro套餐。

- 通过邀请码(SOLO Code)激活。


结语
综上所述,Trae SOLO 模式的发布,无疑是其向真正"AI 原生 IDE"愿景迈出的关键一步,它真正回归了 IDE 应有的设计哲学,将"Vibe Coding"和快速原型构建的体验推向了新的高度。
然而,我们也必须清醒地认识到,就其目前的综合生产力,想要追平国外的同类竞品,还有很长的一段的路要走。
这种现状,很容易让人联想到 DeepSeek-R1 出现之前的许多国内 LLM 产品。它们在发展初期,同样致力于追赶并对齐国外的顶尖竞品,通过更低的门槛和免费或优惠的策略吸引了大量早期用户,为技术的普及和迭代奠定了基础。
Trae 目前的角色与此类似,它在奋力追赶如 Cursor、Augment Code 等强劲对手的同时,也极大地激发了国内的普通人对 AI 编程的想象力。
因此,我们有理由对其抱以期待,希望有一天 Trae 也能在持续的打磨与进化中完成从量变到质变的突破,真正成为 AI 编程工具领域那个定义行业新标准的"DeepSeek-R1"。