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TRAE 月活破160萬!借著數據聊 AI 編程生態

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Trae 發布了他們的年度開發者報告。

也可以看作 AI Coding 的一次生態調研,仔細看了一下,找到了一些有意思的數據。

TRAE 現在總用戶數已經 600 萬了,月活 160 萬,作為一個相對專業的編程工具,已經相當不錯,可能國內第一了。

周活躍用戶在 TRAE 幾乎是工作日全勤的,粘性相當高。

這幾年他們的迭代還是挺快的,從剛開始的 Agent 1.0 然后是 SOLO Beta 最后是 SOLO 的正式版,基本上每一個版本我都有測試,進度真的是肉眼可見地,好用了很多。

之前經常存在的網絡延遲問題,以及很多人反映過的內存占用問題,現在都已經得到了大幅改善。

根據他們官方報告的數據:補全延遲降低了 60%,內存占用降低了 43%。

在大家的使用場景上,相關數據的分布如下:
1. 代碼生成:占了 30% 左右
2. 修復 Bug:占了 40% 左右

這兩個種類基本上是大家最常用的任務,也是 AI 模型做得比較好的任務。
至于大家用的比較少的幾個場景,倉庫管理、環境管理、代碼優化,這幾個功能確實是大家目前不太信任的。

在編程語言方面,我們可以看看大家對于 AI 現在能解決的編程語言的排序。排名最靠前的是 Vue,之后依次是:Python、JS(JavaScript)、HTML、Java、TypeScript,可能還是主要集中在前端的網頁上。

TRAE 對于各種 AI 編程生態工具的支持也相當不錯,目前支持了超過 1.1 萬個 MCP。

大家用的最多的 AI 編程模式是 Builder 模式占 80%,之后是 SOLO Coder 占了 40%,超過 80% 的人是多種智能體混用的,說明這幾個模式的長處和短板大家都比較了解了。

隨著國內模型的編程能力越來越強,同時在搭配上 TRAE 豐富且高效的基建,感覺 2026 年在編程領域還是會有非常大的進步的。









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