免费 Trae 编辑器实测：i18n 任务排队千名，AI 编程效率与坑点分析
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，并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。
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。
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,
});
<ion-title>{{ 'feedback.title' | translate }}</ion-title>
<button>{{ 'common.submit' | translate }}</>
