AI 编程 Trae,国内版本和国际版本,一篇讲透!

AI 编程 Trae,国内版本和国际版本,一篇讲透!

大家好,我是樱木。

写在前面的一些话

最近字节出的 AI 编程 Trae ,写的文章发布后,后台总是收到类似提问:都是Trae,怎么使用的还不一样? 什么是国内版本、国际版本,有什么区别?

如果你是一位业内人士比如程序员,这些问题,以下的文章,你可以直接不用看了。

今天结合最近的使用经验,来分享一下。

一、国内版本

1、官方网站:https://www.trae.com.cn/

2、内置模型

豆包Doubao、Kimi-K2、阿里千问Qwen-3-Coder、清华智普GLM-4.5、DeepSeek-Reasoner(R1)

3、排队

国产大模型为主,基本不用排队

二、国际版本

1、官方网站:https://www.trae.ai

2、内置模型

Claude、谷歌Gemini、Kimi-K2、Open AI 公司的 GPT、DeepSeek、DeepSeek-Reasoner(R1)、马斯克Grok-4

3、排队

排队严重,偶尔低峰不用排队

三、如何选择版本

樱木本人,两个版本都在使用,平时使用多的是国际版本。

1、如果是学习使用,小项目、小测试用例,国内版本基本够用,毕竟最近又有了阿里千问 3 的支持,而千问3 编程大模型,不容小觑。

2、项目复杂些,用户交互界面要求高的,那么选择国际版本。

有付费意愿的,毫无疑问首选国际版本。一个电脑,两个版本可以同时安装使用,相互不影响。

说了这么多,闭眼选择国内版本,模型选择:阿里千问Qwen-3-Coder。

好啦,今天的分享就到这里了。有帮助的帮忙点个赞。

 AI 系列入门手把手教程:AI教程合集

我是樱木,持续探索 AI 领域,主要分享最新的 AI 工具动态,评测,提效。

Read more

保姆级教程:从零搭建你的第一个AI Agent

保姆级教程:从零搭建你的第一个AI Agent

保姆级教程:从零搭建你的第一个 AI Agent(附完整可运行代码) 手把手教你,用 Python 在 2 小时内构建一个能自主规划、调用工具、完成任务的 AI Agent 预计完成时间: 2 小时 所需技能: 基础 Python、会用命令行 适合人群: 想入门 AI Agent 开发的同学,不限工作年限 前言:为什么 2026 年你必须懂 Agent? 如果说 2024 年是大模型的元年,那 2026 年就是 AI Agent 的爆发年。 现在的 AI 已经不只是"聊天机器人"了——它开始接管我们的

用 Trae + Cline + 阿里云 Coding Plan 打造「零成本焦虑」的 AI 编程工作流

在 AI 编程工具爆发式增长的今天,开发者面临一个新问题:Token 账单失控。频繁调用大模型生成代码、解释错误、写测试用例,很容易导致费用飙升。 一、什么是阿里云 Coding Plan?——专为写代码而生! 根据 阿里云官方说明,Coding Plan 是面向开发者的专属大模型调用计划,具有以下特点: 🔹 每月 18,000 次 API 调用(Lite 版,¥40/月)活动期间好像还有折扣 🔹 单次调用不限 Token 数量 🔹 仅限用于「代码相关任务」的官方合作开发工具 🔹 不支持通用对话、智能体(Agent)、非代码类推理 ✅ 允许的使用场景(合规): * 在 VS Code / JetBrains 中使用 Cline、

AI 时代,为什么 “人人都是产品经理” 的时代才真正到来?

AI 时代,为什么 “人人都是产品经理” 的时代才真正到来?

从“口号”到“现实”:AI 如何重构产品经理的能力边界 传统“人人都是产品经理”的矛盾 “人人都是产品经理”的提法由来已久,但在传统产品开发模式中,这更像是一种理念倡导,而非可落地的实践,核心矛盾集中在三个维度: * 能力门槛高:产品经理需要同时掌握用户调研、需求分析、原型设计、跨部门协调等多维度技能,普通员工或用户难以系统掌握。 * 资源壁垒强:产品需求的落地需要依赖开发、设计、测试等团队的资源支持,非专业产品角色无法推动资源协调。 * 试错成本高:传统产品迭代周期以月为单位,需求验证成本极高,非专业人员的创意难以快速得到市场反馈。 这些矛盾导致“人人都是产品经理”始终停留在口号层面,真正能参与产品决策的依然是专业岗位人员。 AI 对产品能力的“平民化”重构 AI 技术的成熟,尤其是大语言模型(LLM)和生成式 AI的普及,正在从根本上打破传统产品开发的能力和资源壁垒,让非专业人员也能完成从创意到落地的全流程产品设计。以下是 AI 带来的核心改变: 1.

OpenClaw - Day 5 用 Skills 给你的 AI 装上一整箱工具:OpenClaw 技能系统深度实践指南

OpenClaw - Day 5 用 Skills 给你的 AI 装上一整箱工具:OpenClaw 技能系统深度实践指南

文章目录 * 一、从大模型到“能干活的助手”:为什么需要 Skills? * 二、Skills 系统到底是什么?从文件结构到运行机制 * 1. Skills 就是 AI 的 App Store * 2. Skills 的核心思想:脑子够用,缺的是工具 * 三、ClawdHub 与技能生态:给助手逛逛“应用商店” * 1. 社区维护的技能市场 * 2. 另一种浏览方式:GitHub 清单 * 四、从 0 到 1:安装你的第一个 Skill * 1. 方式一:从 ClawHub 一键安装(推荐) * 2. 方式二:手动 git