金磊 发自 凹非寺
量子位 | 公众号 QbitAI
在2025年的尾声，TRAE发布了引人注目的年度产品报告。
这个报告一出，立刻引起了大家的关注。
让我们来看看其中一些令人惊讶的数据：
TRAE在过去一年中竟然写下了1000亿行代码！
这可算是个什么概念呢？
如果我们假设一个程序员每天能写100行代码，那么这就意味着有300万个程序员，持续不停地工作了一整年。
不过，这仅仅是《TRAE 2025年度产品报告》中一个小小的数据，里面还有更多有趣的内容：
- 超过一半的用户每天都在频繁使用Tab键（Cue行间补全功能）
- 全球用户数量超过600万，月活跃用户突破160万，覆盖近200个国家和地区
- 在短短半年内，Token的消耗量激增了700%
- 有6000名“肝帝”用户，全年写代码的天数超过200天
- 国际版的付费用户每周活跃超过6天，几乎是全勤状态
- ……
数据是不会骗人的。
当大家在讨论AI是否会取代程序员的时候，TRAE已经在中国AI IDE的赛道上悄然领先了。
通过这份报告，我们揭开了TRAE在AI编程领域飞速发展的真相。
谁在使用，如何使用？
在深入技术细节之前，先来看看一个非常真实的现象。
如果你在开发环境中使用了TRAE，可能已经不知不觉养成了这样的习惯：
你的手指悬在Tab键上的时间，可能比放在其他任何键上都要久。
报告指出，Cue（行间补全）功能已经成为程序员们最常用的记忆动作。
- 超过50%的用户每天都会主动使用Cue
- Cue的推荐代码已经接近10亿次了，采纳率也提升了80%哦！
- 补全延迟降低了超过60%。
- 客户端首Token的耗时减少了86%。
- 内存使用量降低了43%（基于Windows设备的测试）。
- 网络错误减少了60%，补全的成功率高达惊人的99.93%。
- 用户规模：全球600万用户，月活跃用户达到160万。
- 迭代速度：一年内更新超过100次。
AI编程的新时代：从打字到指挥
这究竟意味着什么呢？
在互联网产品的世界里，有个非常有名的概念叫50%渗透率拐点。简单来说，当某个AI功能的使用率超过50%并且用户黏性很高时，说明这个行业已经不再是玩玩新鲜东西，而是正式踏入了人机合作的新阶段。
现在的AI可不再是偶尔帮你写写正则的小助手，它已经懂得你的意图和逻辑，甚至在你还没想好变量名时，它就能把代码给你写好了。
不过，真正的飞跃还得看TRAE的SOLO模式（Agent自主编程）。
如果说Cue可以帮你减少打字的麻烦，那SOLO则让你更加轻松省心。
报告中提到一个惊人的增长曲线：SOLO模式在中国上线后，问答规模一下子暴增了7300%！
过去，我们用AI编程比较像是在打补丁：哪里不会点哪里，比如写个排序算法，查查API文档。但是现在，AI编程工具的方式已经全面托管了。
用户不再满足于让AI写两行代码，而是通过SOLO模式和MCP（Model Context Protocol，目前已支持1.1万个），以及各种Agent，来让AI处理浏览器操作、数据库管理和执行复杂的端到端任务。
因此，开发者的角色也在悄然变化：从单纯的编码者（Coder）变成了指挥者（Commander）。
这种变化在核心用户中显得尤为明显。
报告特别提到了一群每年写代码超过200天的6000名硬核用户。数据显示，超过一半的用户在使用过程中会主动进行上下文管理（使用 #file, #code 等标签）。
TRAE的演变之路：从插件到自主Agent
这其实反映了一个大趋势：用户们开始不再把AI当成个只会机械回答问题的工具，而是更加主动地将项目的复杂内容，比如逻辑、文档和代码结构，输入给AI。
简单来说，TRAE的核心用户正把AI的能力融入到项目的核心部分。
那么，接下来的问题是：TRAE到底凭什么能满足这些复杂的需求呢？
回头看看TRAE的发展历程，你会发现它经历了一个清晰的三阶段进化论。
第一阶段，TRAE 1.0（插件+IDE时代）。
在这个阶段，TRAE更像是个实用的插件。它将AI深度整合，提供问答、代码生成和智能补全等功能。这是AI编程的初级阶段，基本上解决了从无到有的问题。
第二阶段，TRAE 2.0（SOLO Beta时代）。
在这个阶段，TRAE推出了SOLO模式的Beta版。此时，它仿佛获得了独立人格，被称为“第一位上下文工程师”。这时候，它集成了编辑器、终端和浏览器，努力打通从构思到实现的整个链条。
第三阶段，TRAE 3.0（SOLO正式版）。
现在的TRAE已经是完全体，它自我定位为“响应式编码代理”。
这里有个关键词：响应式（Responsive）。
TRAE：不仅智能，更加高效的编程助手
你知道吗？TRAE可不是单纯地等着你提问，它更像是个聪明的小助手，主动理解你的需求，串联起上下文，调动工具，独立推动开发任务的进程。
这种能力的背后，靠的是扎实的技术实力。
在权威的AI编程能力评测中，TRAE毫无疑问地获得了全球第一的殊荣，真是让人刮目相看。
不过，这还只是冰山一角。
如果你觉得TRAE只是字节跳动的一个拼凑产品，那你就大错特错了，这家公司背后可有深厚的技术底蕴。
根据最新的报告，TRAE计划在2025年前，在NeurIPS、ACL、ICSE、FSE、ASE等CCF-A类国际顶级会议上发表超过10篇与AI编程相关的学术论文，其中一篇甚至被选为NeurIPS Spotlight。
而且，他们还将trae-agent开源，获得了10.2k Stars的好评，并成功合并了191个社区PR，真是让人佩服。
不仅速度快，还能做到稳、准、省
在AI编程的下半场，大家的竞赛焦点正在悄然转移。
上半场，大家主要比拼的是代码生成的能力，看看谁的模型参数更庞大，谁的展示更炫目。
而到了下半场，竞争的重点则是如何在低延迟和低内存的情况下，稳定地生成代码。
对于那些每天都得敲很多行代码的程序员来说，减少100毫秒的延迟，远比多出100亿的模型参数要重要得多。
TRADE年度报告中的亮点与未来展望
在TRAE发布的年度报告中，分享了一系列相当有价值的工程数据：
虽然这些数字可能不太直观，但它们恰恰是支撑复杂项目开发的核心要素。
想象一下，如果你的开发环境每写几行代码就卡住，或者突然内存溢出导致崩溃，不管这个模型有多聪明，你都会选择卸载它吧。
谁能够在有限的内存里运行最先进的模型？谁能够在网络不佳的情况下保证代码补全的快速响应呢？
正是这些看不见的技术实力，让TRAE赢得了600万用户的青睐。
中国AI IDE的领跑者
接下来，我们聊聊整体局势。
2025年，将是AI编程历史上一个重要的里程碑，标志着AI角色的转变，从工具向合作伙伴的转变。
在这个转折点上，TRAE的报告实际上展示了它的领先地位。
毫无疑问，它在中国AI IDE领域处于领先地位。
此外，SWE-bench全球第一的成就也反映了其技术实力。
更为重要的是选择的发展路径。
与GitHub Copilot早期专注于单点增强的策略不同，TRAE从一开始就选择了一条更为深入的路线：
打造SOLO + MCP + 多智能体的端到端AI开发操作系统。
它不仅限于成为VScode中的一个插件，而是希望成为下一代开发环境的核心。
通过实用技术回馈开发者社区，举办130多场线下活动和建立8个官方社群，通过顶尖学术会议推动技术标准的制定，TRAE正在构建一个“开源+社区+学术”的三位一体生态系统。
这或许是定义下一代开发者生态的标准模式。
当大家还在讨论“程序员会不会失业”时，600万TRAE用户已经用他们的实际行动给出了答案。
他们发起了6000万个会话，发送了5亿条查询，消耗了无数的Token，最终产出了1000亿行代码。
他们没有被AI取代，反而变得更强大了。
正如报告最后提到的：
让我们一起把代码写得更好。
TRAE年度产品报告的地址：
标题：一起探索科技前沿，了解量子位的最新动态！
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— 完 —
量子位 QbitAI · 头条号
TRAE的报告真是震撼，1000亿行代码和超高的Tab键使用率，显示了AI编程的巨大进步。开发者转变为指挥者的趋势，预示着未来编程的全新模式。期待更多创新！
TRAE的SOLO模式真是颠覆传统编程，用户从打字变成指挥者，效率大幅提升。AI编程的未来令人期待。
TRAE的使用数据令人震惊，尤其是SOLO模式的爆发增长，让我对未来的编程方式充满期待。开发者的角色转变将带来更多可能性。
TRAE的报告中提到的Cue和SOLO模式的使用情况，真是让我感受到AI编程的未来。开发者的角色转变，意味着我们将有更多时间去思考和创新，而不仅仅是敲代码。
TRAE报告中提到的6000名硬核用户，真是让人惊叹！他们的高频率编码显示了AI工具对程序员工作的巨大影响，未来的编程似乎将变得更加轻松高效。
报告中提到的AI编程角色转变，真让人感到未来充满可能。程序员从传统的编码者变成指挥者，想象一下这种效率提升有多大！
报告中提到的超高Tab键使用率，真是反映出程序员对AI编程工具的依赖程度。这样的转变让人对未来的开发方式充满期待。
TRAE的报告数据令人震惊，尤其是SOLO模式的使用让人对未来的编程充满期待。开发者将从传统的编码者转变为更加高效的指挥者，真是一个巨大的飞跃。
TRAE的报告数据太惊人了，特别是SOLO模式的普及，开发者的角色转变真是让人耳目一新。这种高效的工作方式将彻底改变编程的未来。
TRAE的Cue和SOLO模式显著改变了程序员的工作方式，真让人期待未来的编程效率和体验会有怎样的突破。
TRAE的SOLO模式让编程变得更加轻松，开发者不再只是写代码，变成了指挥者，这种转变确实令人振奋。期待未来更多的创新！