字节跳动 TRAE 技术创新与实战指南
AIGC 时代，软件开发行业正迎来前所未有的变革。TRAE 致力于成为真正的 AI 工程师（The Real Al Engineer），以智能生产力为核心，无缝融入你的开发流程，与你默契配合，更高质量、高效率完成每一个任务。本专题将深入探讨 TRAE 的技术特点和实战应用，为开发者提供一个全面的学习资源库。无论你是资深开发者还是技术小白，都能在这里找到提升技能、解决实际问题的宝贵资源。
零 Unity 经验卡牌策略游戏开发实录
作为零代码、零 Unity 使用经验的开发者，我将此次 AI 开发游戏作为初次尝试，并未设定过于复杂的目标，主要目的是验证整个开发流程的可行性。
基于 TRAE 的自动化测试用例智能生成方案
本方案通过 TRAE 智能体调用 Playwright MCP 工具，将输入的测试步骤文本转化为实际的 Web UI 操作。
AI 工具站开发：3 小时 SOLO，全栈开发 + 自动部署
市场上的 AI IDE 呈现多样化发展，对于编程新手，图形界面的 AI IDE 更易上手。本文将展示使用 TRAE SOLO 完成全栈项目开发的完整实践。
效率提升 45%！TRAE 辅助下的 uni-app 跨端小程序工程化开发实践
本文分享使用 TRAE 作为主要 AI 编程工具，开发 uni-app 跨平台小程序的完整实践经验。通过深入探索 AI 辅助开发的具体应用场景，我们整理出一套完整的开发流程和工具链集成方案。
TRAE MCP 实践：用高德地图搭建旅游攻略系统
近期我使用 TRAE AI IDE 结合高德 MCP 2.0 协议，开发了一个智能化的武汉旅游攻略系统。这次实践让我深深感受到了 AI 与传统地图服务结合的巨大潜力。
零代码部署工业数据平台：TRAE + TDengine IDMP 实践
本文将结合实际经历，演示如何通过 TRAE 实现零代码快速安装和部署 TDengine IDMP 这款 AI 原生的工业数据管理平台。
TRAE MCP 实践：智能人情账本系统开发
这款婚礼人情账本应用将帮助用户高效管理婚礼筹备过程中的各种人情往来和事务安排。通过结合 OCR 技术、数据库管理和友好的用户界面，它能够大大简化传统婚礼筹备的复杂性，MCP 正是实现它的绝佳技术。
AI 编程实战：用 TRAE 开发一个写作助手（前端篇）
本次通过 TRAE 实现写作助手前端开发的实践证明，AI 协同开发已经成为一种高效可行的开发模式，表现令人满意。
学生开发者经验｜豆包大模型 + TRAE，让 AI 应用快速落地
因为自己是 INFJ，常常喜欢规划做事情，但是有时候遇见一个事情，却不知道如何开始。所以就想做一个工具，让现在特别火的 AI 大模型帮助我把复杂的事情简单化，实现一个事情分成好几个小步骤一步一步完成！
6A 工作流实战｜TRAE + Figma 产品设计自动化解决方案
TRAE + Figma 将 AI 能力深度集成到产品设计的每个环节：从自然语言需求描述到可验证的交互原型。通过 TRAE 的语义理解与约束生成能力，我们将业务目标、用户场景与交互规则进行结构化处理，自动映射为 Figma 的页面架构、组件库与设计令牌，确保设计的一致性与可复用性。
TRAE Rules 实践：两套规则，实现从设计图到代码的全自动化流程
通过固定规则结合 TRAE 内置的最新 Figma 功能，实现从设计图到代码的全自动化流程：自动复原设计图、自动分析解决问题、自我测试部署，直至完美复刻项目并完成预览。
项目笔记｜从古诗 APP 到多模态应用的 10 个开发心得
AI 编程已经极大地提升了个人的开发效率，让我们离“人人可开发”的未来更近了一步。
TRAE MCP 实践：构建全网热点内容创作平台
在信息爆炸的时代，高效获取实时热点趋势并转化为有价值的内容是创作者和开发者的核心挑战。作为技术博主，我经常需要追踪全网热点、快速整理信息并转化为高质量原创内容。传统的热点获取方式效率低下，需要手动访问多个平台，整理大量信息，严重影响内容创作效率。
项目笔记｜设计师的第一个微信小程序开发记录
现在 AI Coding 的发展，一定程度上，解放了生产力潜能，让很多原来拥有想法却困于不会写代码的人开始制作自己的项，我和我的小伙伴就是其中的一小簇。
项目笔记｜Dogtor 颈椎健康插件开发全记录
Dogtor 是一款专为长时间电脑工作者设计的 Chrome 浏览器扩展，通过智能化的网页旋转提醒机制，帮助用户进行颈椎锻炼，有效预防和缓解颈椎病症状。本项目荣获 TRAE SOLO Hackathon 杭州站一等奖。
从零到一：编程小白用 TRAE 打造微信小程序全记录
作为一名编程小白，我将完整记录通过 TRAE 等 AI 工具开发微信小程序的全过程，涵盖需求发现、功能构思、UI 设计、代码实现四个阶段。这是一次真实的实践分享，希望我踩过的坑和总结的经验能为你提供参考。
TRAE 规则（Rules）配置指南：个人习惯、团队规范与最佳实践
通过配置个人规则，可以避免重复输入相同的要求。例如，希望模型默认遵循程序员的最佳实践，生成简洁、解耦的代码，而不是冗长的实现。配置规则后，模型生成的代码会更符合个人编码习惯和标准。
TRAE MCP 实践：基于 Figma 设计稿的 iOS 原生 UI 自动生成
本文主要探索使用 TRAE + Figma MCP 实践 iOS Native APP 开发进行 UI 还原。
TRAE Rules 实践：为项目配置 6A 工作流
面对复杂项目开发中需求澄清难、任务复杂 AI 难交付的痛点，这位开发者设计了一套 "6A 工作流 "——通过文档先行、任务递归的方式，让 AI 按照专业项目管理流程执行，将模糊需求逐步转化为可交付的代码。
TRAE MCP 实践：让 AI 在 Minecraft 里盖房子
本教程演示如何使用 TRAE IDE 通过 MCP 接入 Minecraft，实现自动化建筑搭建，尤其适合大体量结构构建。
最佳实践征文｜用 TRAE SOLO 5 分钟复刻童年《坦克大战》
虽然 TRAE SOLO 复刻的《坦克大战》和儿时玩的并非完全一样，但也已满足了我们最初的需求。欲买桂花同载酒，终不似少年游，即使复刻得再像，我们也无法再回到从前，但工程的魅力正在于此——用新的工具链把旧日的快乐从记忆中唤醒。这是一次现代 AI 与童年跨越时空的交流，是一次非常酷的体验！
The First Context Engineer：TRAE 2.0 SOLO 发布
7 月 21 日晚，TRAE SOLO 正式发布。这场发布会不仅回顾了 TRAE 的成长轨迹，更以 SOLO 的亮相为核心，展现了 TRAE 如何从 “代码生成” 向 “软件交付” 迈进，并以 Context Engineer 的形态为开发者带来全新的协作体验。
倒计时 1 天｜TRAE SOLO 发布会日程抢先看
在 AI 驱动开发变革的浪潮下，开发者工具正迎来从 “代码生成” 向 “软件交付” 的迈进。如何让 AI 更深度理解开发上下文，重构软件开发范式？7 月 21 日，TRAE 2.0 发布会开启，全新的产品形态「The First Context Engineer」 SOLO 即将登场。
MCP 教程：一文教你用 Trae 实现网页自动化测试
本期「玩转 MCP 」将详细介绍如何在 Trae IDE 中高效集成 Playwright 这一 MCP Server，构建自动化测试解决方案，帮助你快速验证网页的交互逻辑，减少人工测试成本，提升整体开发效率！
MCP 教程：将 Figma 设计稿转化为前端代码
还在手动从设计稿提取样式、编写基础代码？试试 Trae IDE 的模型上下文协议（MCP）功能吧。通过使用 MCP Server - Figma AI Bridge，自动将你的 Figma 设计稿转换为整洁的前端代码，并生成相应的网页。简单高效，无需复杂配置，跟随文中的步骤操作，即可体验智能化的设计交付。
MarsCode 编程助手模型升级至豆包大模型 1.5，同时支持切换 DeepSeek R1 / V3！
历经精心打磨，MarsCode AI Chat 模型全新升级，现正式接入 Deepseek-R1、Deepseek-V3、豆包大模型 1.5，支持多模型切换，无需任何配置，开箱即用，拒绝服务器异常！
AI 编程云课堂 | 1 小时快速理解开源项目
【豆包 MarsCode AI 编程云课堂】是豆包 MarsCode 唯一官方指定线上教学课程，围绕豆包 MarsCode 的基础功能、应用场景、实践操作等方面展开，每周 1 小时线上直播，邀请各位资深的开发者手把手教大家用 AI 玩转编程，提高你的编程效率。
豆包 MarsCode AI 编程助手提效实战
近年来，开发者正迈入一个由 AI 引领的“大模型时代”，IDE 开发工具快速崛起，大语言模型在代码生成领域取得了令人瞩目的进展。
豆包 MarsCode 上线新功能 | 告别复制粘贴，一键 Apply 让你编程效率再提升！
豆包 MarsCode AI 问答上线新功能，一键 Apply AI 生成的代码片段至项目对应的文件位置并形成 Diff，无需手动打开文件、复制粘贴，AI 生成代码的体验更流畅，轻松化解这些困扰。
简单几步，快速让你的 Java 项目拥有 AI 能力
在当前的 AI 时代下，如何能让自己的项目快速拥有 AI 能力呢？今天要跟大家分享的是：使用豆包 MarsCode AI 快速生成调用扣子 API 的能力，分分钟让自己的服务拥有更加强大的 AI 能力！
仅需一小时，教你用豆包 MarsCode 学会图像物体识别
今天教大家如何通过豆包 MarsCode 低代码实现图像物体智能检测。轻松了解购物同款识别、动植物品种识别、车辆违章识别的底层逻辑，并进行初步应用。
5 分钟上手！用 #Workspace 为 screenshot-to-code 项目增加新功能
今天给大家演示一下，如何利用豆包 MarsCode 的 #Workspace 功能，快速上手修改开源项目！
解决真实 GitHub Issue 能力一度登顶，字节豆包 MarsCode 团队的工程实践
SWE-bench Lite 是由普林斯顿大学提出的一个极具挑战性的、针对 LLM 解决真实 GitHub Issue 的 benchmark，近期受到工业界、学术界和创业团队的广泛关注。近日，豆包 MarsCode Agent 在 SWE-bench Lite 排行榜上位列第一。
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