Trae 3.0 SOLO 正式版发布，使用体验究竟如何？ – 苍何的独家解析

这是苍何创作的第 454 篇文章！

大家好，我是尚未秃顶的苍何。

昨晚，我参加了 TRAE SOLO 国内版发布会的直播。

经过四个月的等待，它终于上线了。

我也迅速进行了体验，做了几个案例，并录制了视频分享给大家。

回想七月份，那时国际版刚启动 Beta 测试，受到了极大的关注，激活码几乎难以获得。我花了不少力气，第一时间体验了它，手感真是让人惊艳，因此我特意写了一篇文章进行分享。

从那时起，我与 Trae 的关系变得微妙而紧密。

后来，我成为了武汉的 Trae Fellow，并在武汉举办了一场黑客松活动。看到大家利用它从零到一构建项目，我真切感受到了这种工具带来的变革。

那么，为什么我一直关注 Trae，并且认为这次国内版 SOLO 模式的发布具有重要意义呢？

原因其实不复杂。

尽管 Cursor 功能强大，但网络问题让许多人无法接触到它。我们急需一款能够真正与 Cursor 竞争甚至超越它，同时又没有网络限制的 AI IDE。

AI 编程不应只属于少数人。

要让这种强大的生产力普及开来，让每个人都能感受到它的威力，就必须打破现有的门槛。

这正是 Trae 在这段时间默默努力的方向。

11 月 25 日发布的版本，直接引入了国际版的核心功能 SOLO Coder，甚至包括 Plan 模式和多任务并行等重要特性。

最重要的是，它现在是 完全免费的。

它可以实时跟进，并且能够自动打开浏览器页面进行预览，使用起来非常方便。

这真的很有趣。过去使用 AI 编写代码时，常常让人感觉像是在「开盲盒」。你输入指令，AI 就开始写代码，写出来能运行就是运气好，不能运行则得面对一堆代码无从下手，完全不知道它到底经历了什么。

然而，TRAE SOLO 的核心概念是「响应式编码助手」。

别被这个英文吓到，我尝试了一下，发现通俗的说法就是：它不再是一个死板的工具，而是一个能够与你进行互动的智能伙伴。

那么，它的优势究竟在哪些方面呢？我挑选几个我们在编写代码时最有共鸣的点来聊聊。

第一，它懂得「先思考，再动手」。

以前的 AI 总是急于求成，你的需求还没说完，它就开始生成代码，结果往往方向错误，得重新来过。

TRAE SOLO 具备一个 计划模式。当你提出一个复杂需求时，它不会急于写代码，而是先为你列出一个待办事项清单，告诉你它计划分几步来进行。

这就像是在带徒弟。

你看了计划，觉得没有问题，它再开始工作；如果觉得逻辑有误，可以在计划阶段直接指出来。把错误扼杀在编码之前，这才是真正的工程思维。

第二，告别黑箱，代码变动一目了然。

这次新增的代码变更（DiffView）功能是我非常喜欢的部分。

以前 AI 修改代码时，常常会把好的逻辑改坏。而现在，它所做的新增和修改都在界面上清晰可见。

你可以进行实时审查（Code Review），就像查看同事提交的代码一样。只要你没有点头，它就不敢随便合并。这种「随时可控」的感觉，才是我们敢在实际项目中使用 AI 的底气。

第三，聪明而懂得「断舍离」。

在大型项目中，最担心 AI 会因为上下文太长而「失忆」，或者开始胡言乱语。

TRAE SOLO 在这方面做得相当聪明。它可以支持检索大量代码文件（据说能处理 10 万个文件），更重要的是，它具备自动上下文压缩机制。

对话过长时，它会自动触发压缩，保留核心信息；你也可以手动点击压缩，清理掉无用的信息。这样既保留了重要的记忆，又不会导致模型偏离方向。

此外，它还能实现「分身」。

该工具支持多任务并行的子助手功能。你可以开启一个线程让它修复 Bug，同时再开一个线程让它编写新功能的接口。

一个人就像是一支团队，这次可不是空谈。

这些智能助手也可以自行创建，只需点击「创建智能体」，就能轻松生成。

创建完成后，你就能看到自己拥有的智能助手了。

目前，国内版本已集成了多个顶尖的代码模型，例如 Doubao-Seed-Code、Kimi K2 和 GLM 4.6 等。

此外，它还支持用户自定义模型。

内置的 MCP 也相当丰富。

在广场上，可以轻松找到大量实用的 MCP，配置过程也比 Cursor 简单得多。

我的体验中，最深刻的印象就是「流畅」二字。没有网络延迟的担忧，再加上这种透明的协作方式，确实能够让人全心投入到创作中。

坦白说，Trae SOLO 给我的感觉是「美中不足」。

如果非要挑剔的话，国内基础的代码模型在处理非常复杂的深层逻辑时，与国际顶尖模型相比，确实还有提升的空间。这一点我们必须承认，模型的能力提升需要时间的积累。

然而，Trae 团队的聪明之处在于，他们通过极致的产品细节来弥补这一不足。

那种如行云流水般的交互体验，DiffView 带来的掌控感，以及 Plan 模式下的协商式操作，使得用户在使用过程中往往会忽视模型的一些小缺陷。

更为重要的是，它打破了阻挡无数人进入 AI 编程领域的「壁垒」。

无需繁琐的网络设置，无需担忧费用问题，打开软件即可使用。对于大多数想要尝试 AI 编程的朋友来说，这已经足够了。

国产 IDE 能够达到这样的细腻程度，实在值得赞赏。

不妨去试一试，或许它正是你期待已久的「编程伙伴」。