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在當(dāng)今數(shù)字化與人工智能快速發(fā)展的時代，AI編程工具逐漸成為開發(fā)者們關(guān)注的焦點。然而，理想與現(xiàn)實之間往往存在差距。本文通過作者的親身經(jīng)歷，探討了字節(jié)跳動旗下的Trae（國內(nèi)版）AI編程工具在實際使用中的表現(xiàn)，揭示了其在功能實現(xiàn)、用戶體驗以及與實際開發(fā)需求融合方面的諸多問題。

平時寫提示詞的時間著實有點兒多，又沒找到合適的提示詞管理工具，于是產(chǎn)品經(jīng)理張師傅決定自己攢一個，和平時簡單寫點兒自動化腳本不同，這個工作量還是需要專業(yè)IDE支持的，按理說Cursor是AI時代編程最佳選擇，但是一直看到有介紹Trae的文章，我這個好奇心又來了，好奇字節(jié)跳動到底能不能做個讓人不糟心的AI產(chǎn)品（對比上次用coze的體驗），于是我就下載了一個Trae（國內(nèi)版）。

于是，我又糟心了……

第一次迭代改了2小時，還失敗了

因為不了解Trae的能力怎么樣，我很“保守”的決定不要搞的太復(fù)雜，第一個迭代能把基礎(chǔ)的增刪改查做了就好，這種邏輯簡單而且特別常見的功能，按理說5分鐘就能做出來，是？吧？然后我計劃再用一小時逐步擴展業(yè)務(wù)邏輯，再用一小時自己測試一下做一些小的優(yōu)化，最后開心的洗洗睡，完美?。?/p>

這就是第一版的提示詞，有點兒樸實，但是該覆蓋的信息還是盡量寫了。

這是一個有前后臺的工具，名字叫做“提示詞管理”，功能包含：

1. 支持多用戶

2. 每個用戶可以管理自己的提示詞

3. 管理動作包括：增加、刪除、修改

4. 主頁面是一個分欄頁面，左邊是樹形的分類導(dǎo)航，右邊是分類下的提示詞列表，展示提示詞的名稱和前100個字符，超出用…省略

5. 點擊導(dǎo)航和切換分類

6. 列表項旁邊有查看，修改

7. 點擊列表項進去之后可以查看詳情，刪除或者編輯

項目使用Python技術(shù)棧，存儲用MySQL

事實證明我要么是太樂觀（對Trae的能力），要么是太單純（輕信某些文章）。我覺得國內(nèi)版Trae搭配上Deepseek-v3-0324，號稱編程能力有優(yōu)化的版本，應(yīng)該手到擒來啊。于是我熬到半夜，別說核心功能，登錄注冊都沒有走通……

而且這種熬，是看起來好像一切都在正確的路上，但是你就是走不到終點。

• 一開始像模像樣的設(shè)計了項目結(jié)構(gòu)，有前臺有后臺有配置
• 提供了關(guān)鍵代碼的實現(xiàn)，掃了一眼關(guān)鍵的實體都有
• 前臺頁面、數(shù)據(jù)庫，包括環(huán)境準(zhǔn)備也都有

然后我開開心心的把環(huán)境搭建好，代碼都放在它設(shè)計的位置上，檢查確認(rèn)，沒問題，運行！報錯……

那時的我是完全不擔(dān)心的，因為錯誤代碼Trae也能分析啊，扔進去就好了，不是可以vibe coding么？vibe coding不是號稱你只要描述需求，把輸出再粘貼到對話框，然后可運行的程序就奇跡般的出現(xiàn)了么。

但是并沒有，而且我發(fā)現(xiàn)從某個錯誤開始，Trae的反饋就開始“循環(huán)”了，也就是……搞不定了……

而這個時候我再想嘗試自己定位問題的時候，這套代碼對我來說已經(jīng)有些復(fù)雜了，特別是一個熬夜的、很久不寫代碼的、中年男人來說…… 努力了幾下之后，發(fā)現(xiàn)時鐘已經(jīng)快指向1點的我放棄了，我已經(jīng)不是讀研的時候可以通宵寫bug的那個年輕人了……

功能齊全與難用并存，這個悖論是不是AI的鍋？

表面上看，Trae的功能列表相當(dāng)可以：編輯器、支撐工具、針對編程的優(yōu)化、Deepseek模型、具備Chat和Builder雙模式，互聯(lián)網(wǎng)大廠的完備功能 + AI時代的牛逼模型，李云龍看了都要說“這種富裕仗我八輩子也沒有打過”。

但是就翻車了，你猜李云龍怎么說？

所以問題來了，誰的鍋？你說誰的鍋？

不是編輯器的鍋，也不是模型的鍋，那就只能是產(chǎn)品經(jīng)理的鍋。

產(chǎn)品經(jīng)理對AI模型在場景中的應(yīng)用能力的鍋。

以那個讓我熬夜的問題為例，就是引用一個包失?。ú欢夹g(shù)的同學(xué)不用管什么意思），是什么大問題么？顯然不是，類似于找不到門牌號而已嘛，就是解決不了，反復(fù)嘗試反復(fù)出錯，背后是反映出什么問題？就是Trae對代碼的整體結(jié)構(gòu)其實沒有認(rèn)知，或者上下文窗口不對。

你說Deepseek-v3不能認(rèn)知么？顯然Deepseek可以，但是產(chǎn)品沒有優(yōu)化，于是”上下文失明“了。

為什么會出現(xiàn)這種錯誤呢？因為產(chǎn)品經(jīng)理對這個問題的理解不夠，沒有針對模型和場景優(yōu)化。

字節(jié)的AI產(chǎn)品經(jīng)理到底遇到了什么問題？

之前的文章里吐槽了字節(jié)的coze，這次Trae就來“報復(fù)”我，字節(jié)的AI產(chǎn)品為什么就不能像抖音的產(chǎn)品那樣順滑呢？字節(jié)不是個AI大廠么？

所以回到一個根本問題，做AI產(chǎn)品，特別是把AI融入“傳統(tǒng)”產(chǎn)品的產(chǎn)品經(jīng)理應(yīng)該具備什么能力？

coze和Trae的產(chǎn)品經(jīng)理應(yīng)該很有發(fā)言權(quán)，絕對不只是傳統(tǒng)的那些產(chǎn)品設(shè)計能力，那是基礎(chǔ)；更重要的是理解AI能力，AI能力的邊界，以及AI能力在場景中到底面對什么挑戰(zhàn)的能力，現(xiàn)在Trae和那些直接在產(chǎn)品上掛ChatGPT或者Deepseek聊天窗口的差不多，都要“坐小孩兒桌”。

原來效果不好還可以說海外版可以用Claude，國內(nèi)只能用豆包，現(xiàn)在國內(nèi)可以用Deepseek就暴露了真實的問題，模型好的時候靠模型，模型覆蓋不了的時候的就兩手一攤。

AI產(chǎn)品是特殊，它的“質(zhì)量”不像傳統(tǒng)軟件那樣由確定性的功能支持，可能依賴訓(xùn)練數(shù)據(jù)的質(zhì)量、依賴微調(diào)策略的精準(zhǔn)度、也可能是推理過程的穩(wěn)定性等隱形因素，但是產(chǎn)品經(jīng)理最終要為交付質(zhì)量負(fù)責(zé)的，Trae的產(chǎn)品經(jīng)理自己用不用Trae寫代碼？知不知道產(chǎn)品這些低級的錯誤？

Trae的教訓(xùn)與啟示

Trae（國內(nèi)版）的現(xiàn)狀揭示了一個不可忽視的因素：AI產(chǎn)品的功能已經(jīng)不是產(chǎn)品的全部了，從推薦引擎的時代開始，數(shù)據(jù)和算法就發(fā)揮了重要作用，只不過那時候體感還沒那么強烈，但是大模型時代AI部分的重要性已經(jīng)超出一半了，AI不行，融合的不好，你的功能體驗再好也藏不住。

未來的AI產(chǎn)品要交付給用戶，至少要有三條底線：

1. 功能底線：在功能層面上可用、完備，貌似現(xiàn)在是大家的基本功了
2. 模型底線：模型具備這類問題和場景的處理能力，無論是基礎(chǔ)模型還是微調(diào)，要能理解和處理
3. 場景融合底線：產(chǎn)品應(yīng)用過程中，AI能力/模型是針對場景、有意識的做了融合的，無論是Prompt、上下文、工作流還是工具插件，必須針對場景把模型“粘合”起來，而非簡單把數(shù)據(jù)扔給模型。

我還會努力用Trae把提示詞工具做出來，如果有空閑可能還會體驗一下Builder模式，只不過我自己會控制整體的結(jié)構(gòu)，實現(xiàn)的順序也會嘗試改為從更小的MVP到完整功能，希望能盡快分享給大家。但是希望Trae能更快的迭代起來，圍繞場景優(yōu)化起來，趕上Cursor甚至超越。我作為一個用戶用哪個開發(fā)工具無所謂，但是我還是希望在Deepseek之后，能有更多優(yōu)秀的中國AI應(yīng)用走出來，更多AI時代的產(chǎn)品經(jīng)理能夠走出來。