免费 Trae 编辑器实测：i18n 任务排队超千位，AI 编程的边界在哪？

对应的语言资源文件

// zh-CN.json
{
  "feedback": {
    "title": "用户反馈",
    "submitSuccess": "提交成功"
  },
  "common": {
    "submit": "提交"
  }
}

// en-US.json
{
  "feedback": {
    "title": "Feedback",
    "submitSuccess": "Submitted successfully"
  },
  "common": {
    "submit": "Submit"
  }
}

说白了，这类任务本质就是：提取文本 → 生成 key → 替换调用 → 补齐资源文件。不涉及复杂推理，也不依赖上下文创造力。

看到排队提示，我却想起了《梦幻西游》

看到'当前排队第 1248 位'时，我的第一反应不是惊讶，而是一种熟悉感。这太像当年的《梦幻西游》了。

区别只在于：当年排的是游戏服务器，现在排的是模型算力与并发额度。今天的 AI 编程工具，正在复刻几乎一模一样的模式。

这合理吗？从工程视角看，看似合理其实是坑

站在平台方角度，大模型调用成本真实存在，免费用户需要统一限流，付费 = SLA + 优先级，逻辑上没问题。

但站在工程师角度，一个原本可 5 分钟脚本完成的任务，却被云端排队机制卡住，心理落差会非常明显。而且，Trae 还存在严重的无限循环问题。有一次排队轮到我了，就进入死循环，一个操作执行了 40 多次，不过反正我在写东西，又不收费，就让它跑，跑到 token 限制自然就停了。

现实建议｜哪些事值得排队，哪些不值得？

结合这次体验，我个人会这样划分：

✅ 适合用 AI（哪怕排队）

• 复杂逻辑重构
• 跨模块理解
• 不熟悉领域的设计推导
• 文档、协议、架构解释

❌ 不太值得排队的

• i18n 文本替换
• AST 可确定规则的批量改写
• 格式化、扫描、搬运型任务

这些事情，要么用脚本，要么用本地工具，要么自己写一次就能复用。AI 更适合'想不明白的事'，而不是'本来就很确定的事'。

结语｜AI 正在变成一款'大型在线游戏'

这次经历让我越来越确信一件事：AI 编程工具，已经越来越像一款大型在线游戏。 免费能用，但要排队；想爽就付费；氪不氪，看你时间值不值钱。

所以最后还是那个问题：你用了免费的 Trae 编辑器吗？那天，你排到多少名？也许再过几年，我们会怀念这个阶段——那个'AI 还需要排队'的时代。

最后，我还是自己花了几分钟搞定。这也只是一次吐槽，怎么说呢，编辑器这种还是别让 AI 来吧，做娱乐不错，可生产嘛~ 享受其便利就要享受其坑，从效率产出比来看，我可以预测软件质量会越来越低。

不过这也并非坏事。记得很久以前，我在吐槽网络上充斥大量的垃圾文本——重复的、过时的、不实的，直到我看了 LLM 的所谓思考过程，我才发现，那算什么。现在内存这么贵，年初 300 买的 16G 现在要 999，都是因为被拿去挖矿（创造垃圾）了吧~

不管怎么样，我还是希望给优秀的产品一些机会，而不是大厂产品垄断一切。记住，站得越高摔得越狠，历史上来看数不胜数。