Compartilhamento simples sobre o uso do Trae

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Este longo artigo foi publicado em 2025-07-22. Atualmente, a taxa de conclusão e o desempenho do Trae são muito baixos. No futuro, o Trae pode ser aprimorado; todos podem experimentar por conta própria e basear sua avaliação em sua própria experiência.

Em geral, os funcionários que chegam primeiro formam a cultura da empresa e do produto, sendo algo bastante difícil de mudar e bastante intangível. Meus comentários são apenas para referência.

Design da Interface

A interface do Trae possui uma estética bastante agradável. O layout, cores e fontes foram ajustados em comparação com a versão original, sendo muito bonitos do ponto de vista estético. A lógica também é bastante clara; neste aspecto, não tenho capacidade para fazer sugestões.

Funcionalidades

Falhas de funcionalidade

Em comparação com o vscode, há várias funcionalidades da Microsoft e Github que não estão disponíveis. Abaixo listo apenas algumas que conheço:

  • Sincronização de configurações
  • Perfis de configurações
  • Tunnel
  • Mercado de extensões
  • Extensões fechadas de primeira parte
  • O IDE suporta apenas Windows e MacOS, faltando Web e Linux
  • O Remote SSH suporta apenas o lado Linux, faltando Windows e MacOS

As extensões fechadas de primeira parte são particularmente difíceis de implementar. Atualmente, isso é resolvido usando o open-vsx.org, onde alguns plugins comuns estão disponíveis, não necessariamente na versão mais recente, mas suficientes para uso.

Devido à falta de Remote, quem possui dispositivos em diferentes sistemas terá que abrir mão temporariamente.

Alinhamento de funcionalidades

Em comparação com o vscode/cursor, que têm desenvolvimento mais avançado, as funcionalidades já estão alinhadas.

As formas de usar grandes modelos, como Ask/Edit/Agent, etc., todas existem. O CUE (Context Understanding Engine) corresponde ao NES (Next Edit Suggestion).

O preenchimento automático do Github Copilot usa o GPT-4o, o preenchimento do Cursor usa o modelo fusion, e o Trae ainda não divulgou seu modelo de preenchimento.

As funcionalidades MCP, rules e Docs também estão presentes.

Preenchimento automático

Na prática, o CUE tem um desempenho muito pobre, com pelo menos 90% das sugestões não sendo adotadas por mim. Devido à sua taxa de aceitação extremamente baixa, na maioria das vezes atrapalha a concentração, então deixei de usar o CUE completamente.

O GPT-4o é bom em preencher a próxima linha, mas tem pouca capacidade NES; basicamente, eu desligo o NES. O NES do fusion é excelente, algo que certamente impressiona a quem já usou. No entanto, seu ponto forte está apenas no preenchimento de código, sendo menos eficaz que o GPT-4o em conteúdos não-codificados. O CUE não tem usabilidade.

Em uma avaliação subjetiva e nada rigorosa, usando uma escala de 0 a 10:

Modelo Preenchimento de código interno Preenchimento da próxima edição Preenchimento de conteúdo não-codificado
Cursor 10 10 6
Github Copilot 9 3 8
Trae 3 0 3

Agent

Os Agents dos IDEs no início tinham boas capacidades, mas o desempenho real foi declinando gradualmente. Isso não é uma crítica exclusiva a uma empresa específica; todas as empresas enfrentam o mesmo problema.

Atualmente, há alguns conceitos:

  • RAG (Retrieval-Augmented Generation), geração aumentada por recuperação
  • Prompt Engineering, engenharia de prompts
  • Context Engineering, engenharia de contexto

O objetivo é fazer com que grandes modelos entendam melhor as necessidades humanas. O contexto passado para grandes modelos não é necessariamente melhor quanto mais houver; o contexto precisa de certa qualidade, e contextos de baixa qualidade podem afetar a compreensão do modelo.

Apesar disso, algumas pessoas na prática podem descobrir que, após muito esforço, descobrem que o arquivo original do código ainda transmite o melhor resultado ao grande modelo. Projetar prompts e engenharia de contexto no meio tem pouco efeito e, às vezes, pode até prejudicar os resultados.

O Trae implementa essas três abordagens, mas ainda não senti uma experiência superior.

Problemas de desempenho

Muitas pessoas, assim como eu, encontram problemas de desempenho. O Trae é definitivamente o mais incomum entre os vscode. Embora eu tenha elogiado o design front-end anteriormente, na prática há muitos travamentos.

O Trae pode ter feito grandes modificações no vscode, o que significa que no futuro será difícil compatibilizar com o vscode, e a versão base pode permanecer em alguma versão específica do vscode.

Algumas das minhas extensões apresentam travamentos no Trae, e algumas funcionalidades não funcionam mais. Esse problema pode persistir no Trae.

Política de privacidade

A versão internacional do Trae fornece uma explicação da política de privacidade: https://www.trae.ai/privacy-policy

O Trae IDE oferece idiomas em inglês, chinês e japonês, e a política de privacidade está disponível em 9 idiomas, mas não inclui chinês.

Resumindo:

  1. O Trae coleta e compartilha dados com terceiros
  2. O Trae não oferece opções de configurações de privacidade; usar já significa concordar com a política de privacidade
  3. O armazenamento e compartilhamento de dados do Trae seguem parcialmente as leis de alguns países e regiões, mas não inclui a China

Resumo

O marketing do Trae é intenso, o que pode estar profundamente ligado à cultura empresarial. No futuro, pode ser um IDE com grande presença online. Como sua capacidade não corresponde à sua visibilidade, não continuarei observando. Os próprios modelos da ByteDance não são fortes, talvez precisando de dados para aprender e melhorar seus próprios modelos. Sua política de privacidade não é amigável, abrindo portas para coleta de dados. Baseado na minha experiência prolongada com essas ferramentas de desenvolvimento, a competição fundamental está nos modelos, não em outros aspectos, ou seja, o cli já é suficiente para vibe coding. O preço do Trae é muito barato, permitindo comprar continuamente 600 conversas Claude por 3 dólares, tornando-se a ferramenta mais barata do mercado que oferece o modelo Claude. Com base nisso, deduzo que o Trae IDE foi lançado principalmente como um produto de coleta de dados para treinar os próprios modelos da ByteDance e construir sua competitividade central.