AI 编程编辑器 Trae 使用体验：排队机制与效率评估
一、技术观察｜一次普通的 i18n 任务，却排到 1500 名之后
最近在使用 Trae 编辑器（免费版） 时，遇到了一件颇具'时代特色'的小插曲。
我只是想让 AI 帮忙做一个非常常规的工程任务：
- 扫描页面组件
- 提取未国际化的中文文案
- 生成
key-value - 替换为统一的
$t('xxx')调用 - 保证多语言资源文件结构一致
点击执行后，编辑器并没有立刻开始处理，而是弹出了一条提示：
当前模型请求量较高，你目前排在第 1248 位，请耐心等待。
而在多次尝试中，排队名次基本稳定在 1200～1500 名之间。
从技术角度看，这并不是一个复杂任务，甚至可以说是偏'文本工程'的自动化操作，但在免费模式下，它依然需要进入统一的模型调度队列。
二、代码示例｜所谓'排队 1500 名'的任务，其实长这样
为了更直观，这里用一个最典型的 多语言化前后对比 举例。
1️⃣ 多语言化之前（原始代码）
// feedback-page.page.ts
this.toastController.create({
message: '提交成功',
duration: 2000,
});
或者模板中常见的情况：
<ion-title>用户反馈</ion-title>
<button>提交</button>
2️⃣ 多语言化之后（规范 i18n 写法）
this.toastController.create({
message: this.translate.instant('feedback.submitSuccess'),
duration: 2000,
});
<>{{ 'feedback.title' | translate }}
{{ 'common.submit' | translate }}
