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12 月 18 日，字节跳动推出了其 AI 编程工具 TRAE CN 企业版。该产品在公司内部获得了超过 92% 的工程师使用，个人版的注册用户数量也已超过 600 万。根据字节内部的实践数据，TRAE 在抖音生活服务团队的 AI 代码贡献率超过 43%。为了满足企业在性能、部署适配、效能追踪以及代码安全等方面的需求，TRAE CN 企业版进行了全面优化，支持高达 10 万文件和 1.5 亿行代码的容量；实现了知识库到智能代理的全场景业务适配；具备实时效能追踪管理功能，且提供全链路的代码加密传输。该产品采用云端零存储设计，确保企业安全合规。
既然被称为企业版，我不禁要问：是否已经进行过压力测试？
在系统级编程能力方面，比如 cpp c rust 汇编 中间码 IR这样的实际应用如何？
在架构能力方面，例如设计 浏览器 操作系统 ，生产工具如 视频编辑 3D 建模软件 游戏引擎等等 的情况又是怎样？
在持续编程方面，例如在 无人值守 无人干预 的情况下，能够持续自动编程多长时间？
无需虚夸，期待真正的实力展现。
能行就是能行，不能则决不可勉强。
不可否认，字节的 TRAE 在国内 AI 编程领域处于领先地位，而其他一些同行的 AI 编程工具多是噱头，未能真正下功夫进行技术研发，未能认真对待这个领域。
目前国内的专业程序员大多依赖于几个国外知名的 AI 编程工具，常常提及像 游标 Cursor、克劳德代码 Claude Code、开放 AI 的 代码 x -Codex、谷歌的 双子星命令行 Gemini CLI等产品。
在日常编程中，很少见到业内人士撰写有关 TRAE 的使用文章。
缺乏讨论，甚至很多人对其内在问题一无所知。
来源：知乎
原文标题：字节跳动 AI 编程工具 Trae 覆盖内部超 92% 工程师，这意味着什么？– 禁欲躺平断绝供养 的回答
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字节跳动的TRAE工具确实吸引了很多工程师，但在实际应用中，系统级编程的能力是否经过严格测试？希望能公布更多相关数据。