拥抱变化：AI 编码的妙笔生花

总结 Trae AI 的使用体验和未来展望，探讨 AI 编码工具如何改变开发者的工作方式和提高生产效率。

Trae 下载地址：https://www.trae.ai

前文我们已经介绍了 WEB 形态中 Trae AI Builder 功能的应用，有非常亮眼的表现。除了常规的 Web 应用，跨端 APP、桌面端、服务应用、基建都可以在 Builder 功能有一席之地。这个变化对于整个互联网行业，尤其是一些初创团队和个人开发者来说，试错搭建一个全新的应用门槛更加低了，让一些愿望和想法得以有了落地的机会。

Trae 任重道远

坦诚地说，目前 Builder 的效果还是适合解决单个问题，或者复杂度中下的项目，对于复杂度高需要调试的场景仍然是不足的，比如一些体验不好的点：

解答思路不对的时候，再怎么问可能也是错的；
单次问答的时长过长，繁重的意图识别和上下文检索除了提高了问答的精准度外，也提升了大量的时间；
稳定性仍需提高，还是会出现不少网络异常、API 不稳定等原因；
自校验机制不够完善，有一些内容无法自搜集，导致生成的结果不能自洽；

对于这些不好的点，我们也可以通过一些另类的手段对功能进行强化：

由人为控制一定架构，而非完全放权给 AI；
降低每次 Builder 的粒度，将大问题拆成 n 个小问题；
当一个类型的问题，Builder 多次生成异常的时候，需要考虑换个思路或者提供更多具体方向或者信息进行强化；

同时 Trae 团队也在持续的优化中，相信在不久的将来也可以有更好的效果呈现出来。

编码的未来

接触了两年多生成式 AI 后，个人越来越觉得编码领域在未来会产生颠覆性的变化，比如：

几乎没学过研发的同学也可以借助 AI 完成一些 demo 产品的开发，想法的实现更加简单；
学习一门编程语言的成本越来越低，以前需要以月维度计的学习成本，现在被缩短到几周甚至几天；
基建层的超预期发展，像 deepseek 、 claude ，不再是暴力砸显卡投成本，而且更关注训练手段；
基建层的能力从 2 年前的基本问答，到现在 AI Agent 的应用生成，效果突飞猛进；

最近我也和各行各业的同学朋友们交流了我的担忧和想法：

未来程序员的失业是否会进一步加速？

AI 知识面的深度广度远超过我，技术的未来又是什么？

无可否认，一种可能是，未来中初阶的程序员都会被 AI 取代，行业的门槛被大幅拉高，只需要保留 AI 不能替代的训练人员和专家组。

我们无法确定未来，只能选择拥抱变化，就像以前的工业革命，机器代替纯手工、淘汰纯手工，留下的只剩下操作机器的人和钻研到极致的工匠艺术家。AI 会替代岗位，也会带来新的岗位，更快更敏捷地接触拥抱时代，我们个人才会有更好的发展，而接触 AI 编码可能就是一个起点。

小册初衷还是点燃一个火种，火种的传播和逐步旺盛还需要仰仗大家共同的努力，同学们感兴趣的方向也可以在评论区里讨论交流 case 心得和对未来时代的期望。