在这个数字化和人工智能飞速发展的时代，AI编程工具吸引了不少开发者的目光。不过，理想和现实之间的落差却常常让人失望。今天，我想和大家聊聊我自己使用字节跳动的Trae（国内版）AI编程工具的经历，顺便也提提它在功能、用户体验和实际开发需求上的一些问题。
我平时在写提示词时花的时间还真不少，但一直没找到合适的管理工具。于是产品经理张师傅决定自己动手做一个。可这可不是随便写个自动化脚本就能搞定的，得有专业的IDE支持。按理说，Cursor是个不错的选择，可是我看到不少关于Trae的文章，心里又好奇字节跳动能不能做出一个让人满意的AI产品（之前用coze的体验真是让人无奈），所以我就下载了Trae（国内版）。
结果……又让我失望了……
第一次迭代，2小时搞得一团糟
因为对Trae的能力不太了解，我决定先简单一点，第一轮迭代只实现基本的增删改查功能。这种逻辑简单、常见的功能，按理说五分钟就能搞定，没想到竟然会这么麻烦。接下来的计划是用一小时逐步扩展业务逻辑，再用一小时测试和优化，最后轻松愉快地睡个觉，理想很美好啊！！
这是我第一版的提示词，虽然简单，但信息基本上都覆盖到了。
这个工具有前后台，叫做“提示词管理”，功能包括：
1. 支持多个用户
2. 每个用户可以管理自己的提示词
3. 管理操作包括：增加、删除、修改
4. 主页面是一个分栏页面，左边是树形分类，右边是提示词列表，展示名称和前100个字符，超出的用…省略
5. 支持分类切换
6. 列表项旁边有查看和修改按钮
7. 点击列表项可以查看详情、删除或编辑
这个项目用的是Python技术栈，存储用MySQL。
结果证明我要么太乐观（对Trae的期待），要么太天真（轻信某些文章）。我觉得结合Deepseek-v3-0324的国内版Trae，编程能力应该没问题啊。所以我熬夜试图实现，结果连核心功能都没搞定，登录注册就卡住了……
那种熬夜的感觉，就像是明明在正确的路上，却怎么也到不了终点。
- 一开始我设计得还算有模有样，前台、后台和配置都齐全
- 关键代码的实现也一切正常，重要的实体都有了
- 前台页面、数据库和环境准备也都搞定了
可我满怀期待地搭建好环境，把代码放到指定位置，检查确认后，运行的时候却报错……
当时我并不担心，因为Trae能分析错误代码，扔进去应该没问题吧？不是说可以vibe coding吗？只要描述需求，输出再粘贴到对话框，运行的程序就会神奇地出现。
可事实并没有如此美好，我发现从某个错误开始，Trae的反馈就进入了“循环”，也就是说……搞不定了……
而在我尝试定位问题时，这套代码对我来说简直太复杂了，特别是作为一个熬夜的、很久没写代码的中年人……努力了几下后，我发现时钟已经快指向1点，我放弃了，毕竟我已经不再是那个可以通宵写bug的年轻人了……
功能齐全却难用，难道是AI的错？
从表面来看，Trae的功能相当丰富：编辑器、支撑工具、编程优化、Deepseek模型，还具备聊天和构建双模式，互联网大厂的强大功能 + AI时代的先进模型，简直让人感叹“这种富裕的配置我八辈子都没见过”。
可惜的是，事情却翻车了，你猜李云龙会怎么说？
所以问题来了，责任在谁呢？
不是编辑器的问题，也不是模型的问题，那只能是产品经理的责任。
产品经理对AI模型在具体场景中的应用能力的责任。
以我熬夜遇到的问题为例，引用一个包失败（不懂技术的朋友不必在意这个细节），这算什么大事呢？显然不算，类似于找不到门牌号而已嘛，解决不了的问题，反复尝试却总是出错，背后的问题是什么？就是Trae对整体代码结构缺乏理解，或者上下文不对。
你说Deepseek-v3不能认知吗？显然可以，但产品没有优化，所以就出现了“上下文失明”。
为什么会出现这种情况呢？因为产品经理对这个问题的理解不够，没有针对模型和场景进行优化。
字节的AI产品经理到底遇到了什么困难？
之前我吐槽了字节的coze，这次Trae又让我失望，为什么字节的AI产品不能像抖音那样顺畅呢？难道字节不是个AI大厂吗？
所以回到根本的问题，做AI产品，尤其是把AI融入“传统”产品的产品经理，应该具备哪些能力呢？
coze和Trae的产品经理显然很有话语权，这绝不仅仅是传统的产品设计能力，那是基础；更重要的是要理解AI的能力、边界，以及面对什么样的场景挑战的能力。目前Trae和那些直接挂上ChatGPT或Deepseek聊天窗口的产品差不多，都要“坐小孩儿桌”。
以前效果不好还可以说海外版可以用Claude，国内只能用豆包，现在国内可以用Deepseek，这就暴露了真实的问题，模型好的时候依赖于模型，模型不行的时候就两手一摊。
AI产品是特殊的，它的“质量”并不像传统软件那样由确定性功能决定，可能依赖于训练数据的质量、微调策略的精准度，也可能是推理过程的稳定性等隐形因素，但最终产品经理要为交付的质量负责，Trae的产品经理是否自己用Trae写代码？是否了解这些低级错误的存在？
Trae的教训与启示
Trae（国内版）的现状揭示了一个不可忽视的事实：AI产品的功能已经不是全部。从推荐引擎时代起，数据和算法就开始发挥重要作用，只是那时还没有那么明显，但在大模型时代，AI的部分重要性已经超过一半，AI如果不行，融合不好，即使功能体验再好也掩盖不了问题。
未来的AI产品交付给用户，至少要有三条底线：
- 功能底线：在功能层面上要可用、完备，这似乎是大家的基本功了
- 模型底线：模型要具备应对这些问题和场景的能力，无论是基础模型还是微调，都要能够理解和处理
- 场景融合底线：在产品应用过程中，AI能力和模型必须有意识地融合到场景中，无论是Prompt、上下文、工作流还是工具插件，必须有针对性地将模型“粘合”起来，而不是简单地把数据扔给模型。
我还会继续努力用Trae把提示词工具做好，如果有空闲可能还会试试Builder模式，只不过我会控制整体结构，实现的顺序也会从小的MVP开始，逐步完善，希望能尽快分享给大家。但我希望Trae能更快迭代，围绕场景进行优化，赶上甚至超越Cursor。我作为用户无所谓用哪个开发工具，但我真心希望在Deepseek之后，能有更多优秀的中国AI应用出现，让更多AI时代的产品经理崭露头角。
作者：张师傅-中年架构师 公众号：张师傅-中年架构师
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对Trae的期待真是太高了，功能丰富却总是遇到各种问题，特别是登录注册就卡住，让人感到失望。希望后续能改进用户体验。
对Trae的实际体验感到很无奈，虽然功能看起来很全面，但在实现过程中遇到的种种问题让我十分挫败。希望后续版本能优化这些缺陷。
Trae的功能看似强大，但实际使用中却频频出错，让人很沮丧。希望开发团队能够关注用户反馈，提升稳定性和易用性。
使用Trae的过程让我感到挫败，虽然功能看起来很全，但实际操作却非常复杂，尤其是调试时频繁出错，让人无从下手。希望未来版本能简化这一过程。
对Trae的使用经历让我感到无奈，虽然功能设计不错，但实际操作起来却困难重重，尤其是调试部分。希望能在未来的版本中改善这些问题。
使用Trae的体验让我对字节的产品产生了疑虑，虽然功能设计上有亮点，但实际操作时的复杂性让我倍感挫败，希望未来能有所改进。
对Trae的使用让我意识到，即使功能丰富，实际操作却让人失望，特别是在调试过程中频繁出错，期待后续能简化流程。
使用Trae的过程中，我发现它虽然功能多，但操作起来却不够顺畅，特别是调试时频繁出现问题，让人很沮丧。期待后续能有所改进。
Trae的功能确实丰富，但在实际使用中体验却不尽人意，特别是调试和错误反馈方面，让人很挫败。希望后续能改善这些问题。
使用Trae的过程中，我发现虽然它的功能设计不错，但在实际操作时经常遇到问题，特别是调试时的反馈不够友好。希望未来能有所改进。
Trae的功能确实很丰富，但在实际使用中遇到的各种问题让我倍感挫败，尤其是调试环节的复杂性太高，希望未来能有所改进。
虽然Trae的功能看起来很强大，但实际使用中却发现操作复杂，尤其在调试时错误反馈不够清晰，真的让人感到沮丧，希望后续能优化这些问题。
使用Trae的过程让我深刻体会到，功能再强大也无法掩盖操作上的复杂，调试时的错误反馈实在太糟糕，希望后续能优化用户体验。
Trae的功能虽然看起来很强大，但实际使用中问题频出，特别是在登录注册阶段就卡住了，让人无从下手。希望字节能认真听取用户反馈，优化体验。
使用Trae的体验让我很失望，虽然功能设计看似全面，但在实际操作中却频繁遇到问题，特别是调试时的错误反馈太不友好了，希望后续能改进这些不足。