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从指令到落地，五子棋也能玩3D版Vibe Coding 这一概念，最早可以追溯到 Andrej Karpathy（前特斯拉人工智能总监，OpenAI 创始成员之一）的一条推文。根据 Karpathy 的描述，Vibe Coding 的核心要点可以概括为：

TRAE SOLO实战：一个所见即所得的笔记软体前段时间TRAE SOLO发布了正式版本，刚好有个几年前自己开发的笔记软体github.com/coolerwu/Fi… ，作为后端程序猿，前端一窍不通，界面属实有点丑，用solo来优化完善一下；

从0到1上手Trae IDE：开箱即用的AI编程神器，新手也能10分钟写项目我是前端汤姆猫，专注于AI编程和AI 教育最近被同事安利了Trae IDE——一款“专为中文开发者设计的AI编程工具”，号称“不用折腾插件，开箱即用还能智能写代码”。作为常年被VS Code配置折腾怕了的懒人，我立刻上手试了试……结果真香！今天就带大家从下载安装到实战落地，彻底搞懂Trae IDE：它到底适不适合你？和VS Code插件版有啥区别？用它写项目到底多省事？

🖥️ 老旧设备适配 AIGC：Web 前端兼容性技术解决方案在 AIGC（AI Generated Content）如火如荼的今天，AI 可以帮你写诗、画画、写代码、甚至写论文（咳咳），但有个让前端开发者持续脱发的问题依旧存在：

程序员爱钓鱼

Python 编程实战：环境管理与依赖管理（venv / Poetry）在实际的软件开发中，Python 环境混乱、依赖冲突、版本不一致等问题，是许多初学者和工程团队最常遇到的痛点。为了避免：

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Python 编程实战：打包与发布（PyInstaller / pip 包发布）在 Python 开发走向进阶和职业化的阶段，“把写好的代码交付出去”是无法绕开的能力。无论是给非技术人员提供可执行程序，还是将自己的项目发布到 PyPI，为全球开发者使用，掌握专业的打包与发布流程都是必须的。

天天摸鱼的java工程师

作为 Java 工程师，我如何用 TRAE 帮助我重构一个六年前的老项目✍️ 作者：天天摸鱼的java工程师 📍 项目背景：老系统重构 🏷 标签：系统重构、Java后端、低代码、全栈开发、实践经验

有点笨的蛋

Trae 帮我做了一个小插件后，我反而发现了它最该优化的 6 个地方用 Trae 生成一个“把网页背景变成绿色”的 Chrome 扩展并不算难。但做完之后你会发现：难的不是实现功能，而是让整个开发流程更顺滑、更易维护、更能复用到下一个项目。

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Python 编程实战：内存管理与垃圾回收机制Python 把“内存管理”做得很贴心，大部分时候你不用自己管，但作为进阶开发者，理解它的原理会让你在写高性能、长运行、数据量大的程序时更有把握。

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Python 编程实战：unittest 与 pytest 测试框架软件开发越做越大，你会发现：这个时候，自动化测试就是你的“安全网”。 Python 提供两个主流的单元测试框架：

Trae Coding - 「Excel 秒变海报」—— 上传 CSV，一句话生成可打印信息图。Hello, 很高兴和大家分享Trae Coding 实战案例，作为一个应用开发工程师，相信大家已经在Ai强大能力的背后做了很多的心理建设了，有的担忧自己的从业前景，而有的技术发烧友正在利用强大的AI 能力完成他们的 Idea, ok, 今天我们借着(🚀TRAE SOLO 实战赛 | 智启Coding 码力全开🔥TRAE SOLO 正式版重磅上线，Vibe Codi - 掘金) 机会，做一次深度应用开发实践。

我用Trae生成了一个Echarts 3D柱状图的Demo最近在开发个人的大屏项目，作为简历的一部分找工作的时候拿出来撑撑门面。对于前端而言，最难的并不是技术部分，而是 UI 部分，毕竟前端大部分时候只是切图仔，而不是设计师。

从 AI Coding 到技术债务，Cloudflare 3个小时才全面恢复，出来混的，迟早要还的2025 年11 月18 日，看似平常的一天，却因为互联网骨干平台之一——Cloudflare突然「挂了」而变得不再平常。包括 X 、ChatGPT、Canva 等大牌服务纷纷出现访问中断、500 错误、刷屏报错。谁也没想到，我们所赖以为理所当然的网在的体验，竟在一瞬间被抽空。

天天摸鱼的java工程师

Java 后端工程师如何用好 TRAE SOLO？我总结了这 7 个实用技巧🚀#TRAE SOLO# | 标签：Trae、Java 后端、AI 工程化、实战技巧作者：天天摸鱼的java工程师发布于：2025年11月

用户409932250212

Vue3计算属性与侦听器的核心差异是什么？如何快速选对使用场景？在Vue3中，计算属性（Computed）是处理衍生值的“神器”——它基于响应式依赖自动计算结果，并缓存这个结果。只有当依赖的响应式数据发生变化时，计算属性才会重新计算；否则，它会直接复用之前的缓存结果，避免不必要的性能消耗。

🛰️ 低带宽环境下的 AIGC 内容传输优化技术在理想的未来世界里，我们的AI生成内容（AIGC, AI-Generated Content）可以像清风一样，在网络的管道中自由流淌。

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Python编程实战：用好 pdb 和 logging，程序再也不黑箱运行了在 Python 的学习路径里，能跑出结果只是第一步；真正让一个人从“会写”走向“能干活”的，是是否掌握调试技巧。调试能力强，你的开发速度会呈指数级提升——问题定位快、输出可控、线上稳定，这才是职业化的表现。

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Python编程实战：从 timeit 到 cProfile，一次搞懂代码为什么慢当你写 Python 写得越来越多，就会突然发现——有些代码运行得慢得离谱，但自己却不知道“慢”到底发生在哪一步。这时你就需要真正的性能分析工具上场了，而不是继续凭感觉优化。

⚡Trae Solo Coding 的效率法则“Trae Solo Coding” 并不是某种官方的敏捷方法，而更像是一种 🧘‍♂️ 程序员的思维姿势：当你独自面对需求、逻辑、Bug、甚至哲学问题时，如何在无协作、无噪音、无救援的状态下把效率推到极限。

前端开发呀

🔥 99%由 Trae AI 开发的 React KeepAlive 组件，竟然如此优雅！✨温馨提示：除本文第一行提示之外，本项目的代码 99%由 Trae AI 开发，如您在使用过程中遇到任何问题，欢迎提交 Issue 或 Pull Request。