如果要问我是什么时候开始接触 TRAE 的，应该要从 2025 年说起。
我本身是一名全栈开发工程师，目前也一直在做技术内容创作。平时除了日常开发，还会接触很多项目开发、技术文章以及内容运营相关的工作。
最开始接触 TRAE 的时候，我更多把它当成一个开发效率工具。
写代码、查问题、改 Bug、梳理项目结构……这些都是我日常使用 AI 工具比较多的场景。
但随着使用时间越来越长，我发现一个很有意思的变化：
我开始不再只把 AI 当成“写代码的助手”，而是开始把它当成一个可以一起完成事情的伙伴。
第一次认识 TraeWork
后来接触到 TraeWork，我最大的感受是：
AI 能做的事情，远比写代码更广。
以前遇到一个复杂任务，我通常会把它拆成很多步骤：
找资料 → 整理信息 → 分析 → 写文档 → 修改 → 再整理。
而使用 TraeWork 后，我会开始尝试把一个完整的目标交给它，让它参与到整个过程里。
这种变化其实挺大的。
因为以前我们使用 AI，更多是在问：
“你能不能帮我写一下这个？”
现在更像是在说：
“我想完成这件事情，我们一起把它做完。”
一次让我印象比较深的协作
我平时会持续做技术内容，包括Java、Spring Boot、Vue、AI 工具等方向。
以前准备一篇内容，经常需要花不少时间：
确定选题、整理资料、搭建文章结构、补充案例、修改表达，再准备封面和配图。
后来我开始尝试把 TraeWork 放进这个工作流。
比如给它一个明确的主题和目标，让它帮我梳理：
选题 → 大纲 → 内容 → 案例 → 配图思路 → 排版
我再根据自己的经验进行修改和完善。
它并没有替我完成所有事情，但确实让我把更多时间放在了思考内容本身，而不是反复处理一些机械性的工作。
这也是我觉得 AI 最有价值的地方。
不是让人什么都不做，而是让我们可以把时间从重复劳动中释放出来，去做更有价值的事情。
我眼中的 TraeWork
如果说最开始使用 TRAE 是为了“提高效率”，那么现在，我更希望它能够成为一个真正的工作伙伴。
尤其是未来，我希望它可以：
- 更懂用户的工作习惯
- 能够理解更加复杂的任务目标
- 不只是回答问题，而是主动完成任务
- 能够连接更多工作场景和工具
- 从“帮我做一步”，变成“陪我把事情做完”
我觉得这才是 AI 真正值得期待的方向。
最后
从最初的 IDE，到现在越来越丰富的 AI 工作场景，这一路其实也见证了 AI 工具发生的变化。
对我来说，TraeWork 不只是一个工具。
它更像是让我重新思考了一件事情：
以前我们学习如何使用工具，现在我们开始学习如何与 AI 一起完成工作。
当然，它还有很多可以进步的地方。
但我很期待看到未来的 TraeWork，会不会真正成为每个人身边的 AI 工作伙伴。
也感谢 TRAE 一直在做这件事情。
这一路，谢谢有你同行。
我和TraeWork的故事 #TraeWork #TRAE #AI工具 #程序员 #AI效率 #人工智能