之前我用过cursor，这个工具在国内用起来不太稳定，而且还要收费，有时候也不提示，于是我就换成了trae，配合deepseek模型。其实从最早的copilt，到国内的通义灵码，再到cursor和现在的trae，我基本上都试过，感觉它们之间差别不大。
接下来，我想分享一些我使用时的小窍门。
1、上下文智能引用
想要精准关联上下文，就可以用 # 符号：
#Code ：理解函数的逻辑
#File ：查看配置文件
#Folder ：理解模块结构
#Workspace ：进行项目全局分析
这个功能特别重要，尤其在进行代码审查时，能省去不少翻找之前代码的麻烦。
2、多模态开发
把设计图（如Figma/Axure）上传后，输入需求，AI就能解析图层并生成带样式的代码。
这个功能我觉得特别适合我们的策划团队，比如当策划有个想法时，直接让美术做个figma图，生成一个前端页面，能迅速验证交互效果，省得程序员再去写代码。
3、自然语言生成项目
只需输入具体的需求描述，比如“创建一个Python俄罗斯方块游戏”，Trae就会自动生成完整的项目结构、依赖清单和资源文件，甚至可以直接告诉他调整哪些参数。
或许大家觉得这功能没啥用，但对没有编程经验的人来说，简直太方便了。比如生成一个游戏，然后让策划调整手感，再把改动的参数配置到表里，这样就能节省很多开发时间，快速调整。
4、补全功能
有时候我对方法名感到困惑，只需描述需求，AI就能根据项目的命名规范自动生成合适的方法名。
5、代码解释与优化
把终端的错误日志拖到对话框里，AI能帮助定位问题并给出修复方案。
如果拖拽一个文件夹到对话框里，告诉它帮我审查代码，它能指出可能的问题并给出解决建议。
6、接手别人的代码
如果碰到别人的代码比较复杂，而你又急着修改某些功能，可以让AI帮忙翻译，有时它还能帮助完善需求，不过偶尔也会出现瞎写的情况。
这些技巧基本上是我常用的，也推荐给其他人，确实能节省不少时间。不过最终的需求还是得自己来完成，毕竟它只是个辅助工具。
