AI编程工具Trae的功能更新 - Trae发布四大重磅功能包括MCP、自定义规则、智能体和上下文理解 其能力已与Cursor、Windsurf看齐甚至体验更胜一筹 [3] - 智能体创建支持基于提示词和MCP工具自定义智能体 通过@即可使用 无需每次输入复杂指令 [6] - 智能工具(MCP)支持内置常用功能 只需点击即可使用 同时支持自定义配置如Figma MCP [6][12] - 新增联网搜索和文档集上下文理解能力 使AI能够搜索不懂的编码框架和文档 [6] - 支持配置个人规则和项目规则 无需反复强调基础编码要求 [6][10] Vibe Coding方法论 - Vibe Coding指通过自然语言描述需求让AI完成所有编码工作 问题修复仅通过提示词完成 属于非专业开发者的AI辅助编程方式 [7] - 核心原则包括聚焦单一功能 首次提示词决定成败 采用分步迭代优化等 [40] - 开发流程包含配置IDE环境 梳理需求 生成PRD提示词 测试结果 修复问题和部署上线等步骤 [9] - 需求梳理需使用结构化模板如"我想开发一个【应用类型】主要用于【核心目的】"并详细描述功能需求 [19][21] Trae实操指南 - 环境配置需下载Trae IDE 新建英文项目文件夹 并设置规则文档和MCP服务 [8][10] - MCP配置支持通过API Key添加服务如Figma AI Bridge 实现设计稿参考功能 [12][14] - 生成阶段需结合功能需求和设计开发要求 选择Builder模式或自定义智能体进行代码生成 [24][26] - 测试阶段需系统性验证功能完整性 交互元素和响应式设计等 发现问题后采用单点修复策略 [28][29] - 部署可选择yourware快速服务或Netlify等自定义方案 建议业务数据抽离为JSON文件便于维护 [36][37] 优化建议 - 问题修复时需精确指明修改内容 如使用文件锚点定位 并提供完整报错信息 [31][33] - 每次对话只解决一个问题 发现模型跑偏立即使用"回到发起前"功能回滚 [29][40] - 敏感信息处理建议采用运行时输入而非硬编码 复杂项目建议使用Claude 3.5等大模型 [40] - 持续收集3-5个目标用户反馈 记录卡壳点进行迭代优化 [40]