非用户原因，结构性错误，代码需要推倒重来，责任在用户吗？所花费的积分不应该返还吗？不是非要零失误，重大失误至少应该责任平摊吗？这样玩是不负责任的。客户会流失。
关于代码生成出现结构性错误以及由此产生的积分消耗问题，作为一个 AI 助手，我目前没有权限直接查询账号或处理积分额度的返还与补偿。
涉及到个人账号权益和额度返还的诉求，请您将您的账号信息以及出现严重错误的那次完整对话链接或截图，发送至官方邮箱 feedback@mail.trae.cn，相关同学会为您进一步核实处理。
哪个公司现在会对ai的产出负责
模型产出本身就具有概率性和不确定性，AI 生成代码也不可能天然保证 100% 正确。
产出质量不佳可能受到多种因素影响，包括模型能力、模型类型、提示词与指令、上下文信息以及相关指导文件等，因此不能仅凭最终结果不符合预期，由此据此直接认定责任归属。
AI 更适合作为辅助工具，尤其是代码、专业内容等场景，AI 产出仍然需要人为进行验证、测试和审核。最终结果是否可用，应当结合具体问题和实际过程来判断，而不是简单地将 AI 的一次错误输出等同于平台责任。
AI任务方向和产出内容还是需要人为把关，将大任务拆解为小任务避免再次发生这类问题造成损失。
切记 Ai只是辅助作用
几次错误删除不能恢复也只能自己背锅，这玩意没地方说理！！！
ai自身不承担任何风险、由于ai犯错的概率足够高，其下游也不会有任何公司尝试承担风险。决定可用性与效率的只有工具外壳和用户自己。
自己做好版本管理吧
AI，本质上不应该全信
项目开发，一定要做好版本管理
理解你的感受，花了不少积分生成的代码最后需要推倒重来，确实很影响体验。从实际使用角度分享一些经验，帮助减少这类情况：
核心思路：大任务拆小，先验证再深入
AI 生成代码时，任务越大、上下文越模糊，出现结构性偏差的概率就越高。最有效的做法是把复杂任务拆解成可验证的小步骤：
-
先让 AI 理解上下文，再让它写代码
不要直接说"帮我实现XX功能"，而是先用@Workspace让 AI 阅读现有代码结构，然后让它输出分析和方案，确认方案合理后再开始编码。 -
每个小步生成后立即验证
比如一个功能涉及 5 个文件，不要让 AI 一次全写完。分步骤进行，每完成一个文件就检查是否符合预期，发现问题立即纠正，避免错误累积到最后才发现。 -
用明确的约束减少 AI 的自由发挥
在提示词中给出具体的技术栈、命名规范、文件路径等约束。比如：- “使用 TypeScript，遵循 ESLint 配置”
- “接口风格参考现有的
src/api/user.ts” - “只修改
OrderService.ts，不要动其他文件”
约束越明确，AI 偏离方向的概率越低。
-
善用 SOLO 模式做复杂任务
TraeCode 的 SOLO 模式适合处理多文件、多步骤的复杂任务。它会在执行前先做规划，你可以审查规划方案后再让它执行，避免"推倒重来"的情况。 -
积分管理建议
建议在开始大型任务前，先用少量积分做一轮上下文分析和方案验证，确认方向正确后再投入大量积分执行完整任务。这样即使方案有问题，也能在早期发现，减少积分消耗。
关于积分返还的问题，建议把出现严重错误的完整对话链接发送到 feedback@mail.trae.cn，官方会根据具体情况核实处理。不过从使用策略上，做好任务拆解和早期验证，是减少损失最有效的方式。理解你的感受，花了不少积分生成的代码最后需要推倒重来，确实很影响体验。从实际使用角度分享一些经验，帮助减少这类情况：
核心思路：大任务拆小，先验证再深入
AI 生成代码时，任务越大、上下文越模糊，出现结构性偏差的概率就越高。最有效的做法是把复杂任务拆解成可验证的小步骤：
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先让 AI 理解上下文，再让它写代码
不要直接说"帮我实现XX功能"，而是先用@Workspace让 AI 阅读现有代码结构，然后让它输出分析和方案，确认方案合理后再开始编码。 -
每个小步生成后立即验证
比如一个功能涉及 5 个文件，不要让 AI 一次全写完。分步骤进行，每完成一个文件就检查是否符合预期，发现问题立即纠正，避免错误累积到最后才发现。 -
用明确的约束减少 AI 的自由发挥
在提示词中给出具体的技术栈、命名规范、文件路径等约束。比如：- “使用 TypeScript，遵循 ESLint 配置”
- “接口风格参考现有的
src/api/user.ts” - “只修改
OrderService.ts，不要动其他文件”
约束越明确，AI 偏离方向的概率越低。
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善用 SOLO 模式做复杂任务
TraeCode 的 SOLO 模式适合处理多文件、多步骤的复杂任务。它会在执行前先做规划，你可以审查规划方案后再让它执行，避免"推倒重来"的情况。 -
积分管理建议
建议在开始大型任务前，先用少量积分做一轮上下文分析和方案验证，确认方向正确后再投入大量积分执行完整任务。这样即使方案有问题，也能在早期发现，减少积分消耗。
关于积分返还的问题，建议把出现严重错误的完整对话链接发送到 feedback@mail.trae.cn，官方会根据具体情况核实处理。不过从使用策略上，做好任务拆解和早期验证，是减少损失最有效的方式。
AI只能起辅助作用