当前位置: 首页 > news >正文

前端AI工具——TRAE

介绍

Trae 是一款直接与 Cursor 形成竞争的、由中国团队开发的AI编程助手。它同样采用基于Visual Studio Code核心的编辑器,深度集成了AI功能。

核心特点

  1. 基于VS Code:和Cursor一样,提供了开发者熟悉的界面和功能,上手门槛极低。可以使用GitHub登录。

  2. 多模型支持

    • Trae海外版:根据您提供的链接,其核心优势是接入了海外大模型(如GPT-4、Claude等)。这是它相对于国内版的主要竞争力,模型能力更强,代码生成质量更高。

    • Trae国内版:如您所说,接入了豆包(字节跳动)、DeepSeek等国内一线大模型。(不支持图像输入

  3. 核心功能:具备所有现代AI编码助手的功能,如:

    • 智能代码补全与生成

    • 自然语言生成代码(根据文字描述生成代码)

    • 代码对话与解释(选中代码,询问AI其功能)

    • 代码修复与优化

如果您追求最佳的编码体验和代码生成质量,并且能够访问海外服务,那么您提供的这个 Trae海外版 (https://www.trae.ai) 绝对值得一试。它很可能在成本效益上完胜Cursor。

trae下载路径

TRAE - 与情报部门合作

使用功能

内置很多大模型,可供选择。有些使用的人数比较多,可能出现排队的现象。不过不用担心,如果不想等待的话我们可以手动切换模型。目前这些模型的使用是免费的。除了普通的代码处理之外,还支持图像识别生成代码。

什么是“图像识别生成代码”?

简单来说,就是将一张设计稿(UI原型图、线框图、视觉稿)的截图或图片文件,直接拖入AI工具中,AI会自动识别图片中的UI元素、布局、颜色和样式,并生成相应的前端代码(通常是HTML和CSS,有时也包含JavaScript)。

http://www.dtcms.com/a/343718.html

相关文章:

  • Linux基础命令大全:从入门到熟练
  • 开发避坑指南(34):mysql深度分页查询优化方案
  • GitCode 疑难问题诊疗:全面指南与解决方案
  • 关于在 IntelliJ IDEA 中安装和配置 Java 17
  • 简单聊聊多模态大语言模型MLLM
  • RabbitMQ 应用问题
  • RabbitMQ深度剖析:从基础到高级进阶实战
  • RabbitMQ 全面指南:架构解析与案例实战
  • 线性回归学习笔记
  • k8s——持久化存储 PVC
  • 自定义rabbitmq的ConnectionFactory配置
  • uniapp轮播 轮播图内有定位样式
  • uniappx鸿蒙适配
  • 2025年视频大模型汇总、各自优势及视频大模型竞争焦点
  • 2025年5月架构设计师综合知识真题回顾,附参考答案、解析及所涉知识点(七)
  • 蓝牙学习--连接蓝牙播放音乐无声的分析步骤
  • Matplotlib 可视化大师系列(六):plt.imshow() - 绘制矩阵与图像的强大工具
  • 【大语言模型 13】Dropout与正则化技术全景:深度网络过拟合防御的终极武器
  • 什么是短视频矩阵系统企业立项功能源码开发,支持OEM
  • Flask 之 Cookie Session 详解:用户状态管理
  • 了解 PostgreSQL 的 MVCC 可见性基本检查规则
  • Apache Flink集群架构:核心角色与协同机制
  • 【ElasticSearch】使用docker compose,通过编写yml安装es8.15和kibana可视化界面操作,go连接es
  • 为什么需要关注Flink并行度?
  • 使用 Apache Flink CDC 3.0 实现 MySQL 到 Elasticsearch 的数据同步
  • 回归测试的重要性与实践指南
  • 十年磨一剑!Apache Hive 性能优化演进全史(2013 - )
  • Ubuntu部署K8S集群
  • unistd.h 常用函数速查表
  • 论文精读(三)|智能合约漏洞检测技术综述