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《字节Trae的SOLO模式已发布,AI 编程新体验全展示》 #Trae #SOLO模式 #AI编程 #软件交付 #编程工具 视频纪要 一、模式概述 1. 字节 Trae 的 SOLO 模式于 11 月 12 日全面开放,限免至 11 月 15 日 ,是 AI 驱动的编辑器,能完成软件交付全生命周期,带来实时感知、多任务并行的 AI 编程体验,是从传统人工开发到 AI 辅助开发的衍生。核心工程理念为上下文压缩和多任务并行处理,采用三栏布局提高开发效率。 智能体类型 2. SOLO builder:负责项目从 0 到 1 的搭建,能生成需求 PRD 文档,完成初步 Demo 开发。 3. SOLO code:用于复杂场景设计,对现有代码仓库进行迭代优化、修复 bug 和代码重构等。 二、工具调用 1. 文档工具:展示文档,将自然语言需求转换为 PRD,对比文档变化,供 AI 后续开发规划。 2. idea 工具:基于 vs 深度定制,与 AI 深度集成,实时展示生成代码,支持审查调试。 3. 终端工具:实时感知环境上下文,配置环境依赖,解决报错问题。 4. 浏览器工具:实时预览前端效果,可对元素进行可视化修改,助力前端修复,部署发布到指定网站需 get up 授权。 5. 实时跟随功能:能实时看到 AI 工具交互过程,可人工介入,效果可观 。 三、demo 演示 1. 需求设定:制作日历提醒 APP,AI 生成项目需求文档、架构设计、原型图、前端页面、功能测试五步计划。 2. 文档产出:产出项目 PRD 和技术架构文档,开发者可修改文档以降低后续修复成本。 3. 开发调整:将 react 计算换为 JS 计算以简化环境配置,快速得到效果。 4. 功能实现:AI 完成代码编写、功能测试,给出可运行网站地址,APP 功能流畅,完整性好 。 四、模式评价 1. 创新点:标志 AI 编程从工具使用到流程重构和自动化转变,增强上下文工程,采用双智能体架构解决代码生成问题,让 AI 主动完成任务。 2. 面临问题:依赖模型生成效果,复杂场景有挑战,对现有项目重构可能成本较高。此模式是 AI 编程的重要里程碑 。
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全民AI 编程的时代或将到来! 这两天很有默契的。 国内AI编程一哥,字节旗下的Trae,发布了SOLO模式,是一种类似全自动编程直给结果的模式,编程能力可谓是站稳了国内第一的位置;阿里开源了最强 AI 编程模型 Qwen3-Coder,性能跑分对标Claude 4的最新模型;腾讯CodeBuddy,也开启了面向媒体的内测会。 AI 编程的发展如火如荼,未来的软件编程可谓是越来越简单了。在某种程度上,互联网、移动互联网、包括人工智能之类的技术发展,就是在不断地让更多用户掌握原本专业小众的一些技术能力。 比如说最早的电商,能在淘宝开店的人只是一小部分。后来在微信群用群接龙、快团团团购个水果,或者随便开个微信小店或者抖店,就能开始卖东西,门槛基本降到极低。 最早能在抖音拍短视频的,也是极少一部分人群,现在绝大多数人,拿起手机就能拍。阻挡大家拍视频的已经从工具,变为了心理上的门槛。 接下来,AI coding更是把原本只存在于程序员世界里的编程工具,门槛降到极低,当然,完全成熟的AI Coding,可能还需要一段时间调优的过程,需要前后端完整的全栈开发框架,都准备就绪,才能够达到这样的程度。 我最近刚查了一个数据,2025年中国程序员的保有量是900万人,大概占全世界的30%左右。 我想在AI coding软件的加持之下,国内的这个数字可能至少要往上翻几十倍。900万翻10倍就是9000万,翻几十倍的话,我觉得中国在未来3-5年左右至少要有3亿人。或多或少会使用或掌握AI coding的能力。 因为编程,在之前是需要至少掌握一种高级编程语法,才能制作精良的软件,但现在其实只需要掌握一些逻辑逻辑,就能通过汉字、这种自然语言去编程,去实现一个原本不敢想象的软件。 如果自然语言编程,再加上模块化的前端或者后端能力,是不是就可以让普通人做出媲美现在这些成熟软件的产品呢?我觉得完全可以。 所以说,字节的Trae、腾讯的CodeBoy,阿里的通义码编程工具,都在往这个方向发展,尤其是字节的工具,走得更快一些,已经实现了完全自动化的 solo 模式。 目前已经有大V评测说字节的TREE的coding能力,目前只是在前端领域做得比较完美,后端的自动化模块化能力还要差一些… #AIcoding #trae #通义灵码 #codebuddy #AI编程
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《字节Trae的SOLO模式已发布,AI 编程新体验全展示》 视频纪要 一、模式概述 1. 字节 Trae 的 SOLO 模式于 11 月 12 日全面开放,限免至 11 月 15 日 ,是 AI 驱动的编辑器,能完成软件交付全生命周期,带来实时感知、多任务并行的 AI 编程体验,是从传统人工开发到 AI 辅助开发的衍生。核心工程理念为上下文压缩和多任务并行处理,采用三栏布局提高开发效率。 智能体类型 2. SOLO builder:负责项目从 0 到 1 的搭建,能生成需求 PRD 文档,完成初步 Demo 开发。 3. SOLO code:用于复杂场景设计,对现有代码仓库进行迭代优化、修复 bug 和代码重构等。 二、工具调用 1. 文档工具:展示文档,将自然语言需求转换为 PRD,对比文档变化,供 AI 后续开发规划。 2. idea 工具:基于 vs 深度定制,与 AI 深度集成,实时展示生成代码,支持审查调试。 3. 终端工具:实时感知环境上下文,配置环境依赖,解决报错问题。 4. 浏览器工具:实时预览前端效果,可对元素进行可视化修改,助力前端修复,部署发布到指定网站需 get up 授权。 5. 实时跟随功能:能实时看到 AI 工具交互过程,可人工介入,效果可观 。 三、demo 演示 1. 需求设定:制作日历提醒 APP,AI 生成项目需求文档、架构设计、原型图、前端页面、功能测试五步计划。 2. 文档产出:产出项目 PRD 和技术架构文档,开发者可修改文档以降低后续修复成本。 3. 开发调整:将 react 计算换为 JS 计算以简化环境配置,快速得到效果。 4. 功能实现:AI 完成代码编写、功能测试,给出可运行网站地址,APP 功能流畅,完整性好 。 四、模式评价 1. 创新点:标志 AI 编程从工具使用到流程重构和自动化转变,增强上下文工程,采用双智能体架构解决代码生成问题,让 AI 主动完成任务。 2. 面临问题:依赖模型生成效果,复杂场景有挑战,对现有项目重构可能成本较高。此模式是 AI 编程的重要里程碑 。
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