介绍自己
我是高校材料科学方向的科研人员，日常工作涉及 DFT、MD 和 FEM 计算。平时使用 VASP、LAMMPS 等工具进行原子尺度模拟，也接触宏观有限元分析。在长期的研究工作中，我观察到一种结构性矛盾：一方面，工业仿真和材料计算是制造业和科研的核心能力；另一方面，这种能力被锁在极高的专业门槛之后，繁琐的输入语法、碎片化的软件生态、以及分散在文献和手册中的经验知识，使得大量具有物理直觉的人无法将其转化为可执行的计算。
我对 Trae Code 的愿景
一、希望新增什么功能
我希望 Trae Code 成为连接物理直觉与计算执行的翻译层，让工业仿真和物理/化学计算成为零门槛的大众级工具。
当前，AI 编程工具已经能够辅助代码生成，但在工业仿真领域，代码本身只是表象，背后是一整套物理假设、模型选择和参数决策。Trae Code 可以在这一层发挥作用：当用户用自然语言描述物理问题时，它不仅生成可执行的输入文件，同时必须显式呈现其翻译逻辑，包括但不限于采用了何种物理模型、基于何种假设、参数来源为何、以及结果在何种条件下可信，甚至还可以更进一步，做类似数学lean4的形式化验证。此外，我希望 Trae Code 主动对接科学数据库与工程知识库（目前kimi已经通过插件开始在做了）。例如，在材料计算中直接关联晶体结构数据库与文献参数，在工业仿真中自动调用经过验证的物性数据与基准案例，减少用户在多个平台之间手动检索与格式转换的机械劳动。
二、希望优化什么场景
1. 降低概念验证的启动成本
在制造业一线，大量工艺工程师和设计师具备基于经验的物理直觉，但缺乏快速验证手段。现有的仿真工具门槛过高，导致许多早期决策依赖猜测而非计算。如果 Trae Code 能够让非专家通过自然语言快速获得定性或半定量的仿真结果，设计迭代的效率将显著提升。
中国制造业规模全球第一，但中小企业占绝大多数。这些企业可能买不起 ANSYS license，养不起仿真团队，但每天都有大量设计决策需要做。如果可以让设计师、工艺员能自己做概念级验证、在生产第一线解决科学问题，就能让专业资源集中在真正复杂的问题上，把简单的验证下放给一线。
2. 高校教学中的物理直觉培养
现有的材料力学、流体力学教学高度依赖公式推导与静态图示。如果学生能够通过自然语言直接探索物理场景，比如改变边界条件、观察结果变化，将比被动接受知识更有效地建立直觉。Trae Code 可以提供一个低摩擦的实验环境。
3. 国产工业软件生态的冷启动
国内开源及国产 CAE/CFD 求解器在功能层面已取得显著进展，但普遍面临文档不足、案例匮乏、上手门槛过高的困境，陷入"无人使用则无人贡献"的循环。Trae Code如果作为这些求解器的友好前端，使用户无需先掌握命令行语法即可调用，将有助于降低迁移成本，积累用户案例，推动生态进入正向循环，推动工业互联网发展再上新台阶。AI要落地还是要坚持制造业当家，融入实体经济，尤其是字节在多模态领域是有深厚积累的。
欧美工业软件数十年的优势，本质上是一个"用的人越多→案例越多→工具越好用→用的人更多"的正反馈。如果能让本科生、工程师、甚至爱好者都进来用，每一次使用都在产生数据、发现边界、沉淀经验，积累速度会指数级提升。物理/化学计算的大众化，可以加速中国工业知识的集体学习。
三、希望如何融入我的工作流
我希望 Trae Code 将仿真流程与项目创建自然衔接：从科学数据库检索与物性获取，到输入文件生成，再到 HPC 任务提交、进度监控与后处理，形成连贯的工作流。用户始终保留对物理假设和计算参数的决策权，AI 负责消除操作层面的摩擦。同时，应支持计算过程中的动态调整。当研究需要更换模型、修改边界条件或切换材料体系时，能够无缝回退并重新生成配置，无需手动清理项目或重写脚本。
你希望它以什么形态出现
一个统一的物理计算插件：自然语言是起点，生成的代码与假设完全可见；需要时可展开查看配置细节，深入时可编辑底层代码。可以满足不同深度需求，保持透明与可审计性。
欧美工业软件的优势建立在数十年的 GUI 生态、培训体系与案例积累之上。如果 AI 工具能够让新一代用户绕过"背诵命令行语法"的漫长学习曲线，直接以自然语言与物理问题交互，中国或许不必在旧有赛道上追赶数十年，而是有机会在下一代用户的入口层面建立新的可能性，让更多人能够进入物理/化学计算领域。
入口即权力。 谁降低了人与物理问题对话的成本，谁就扩大了创新的基数。我认为当科学计算的参与者从数十万扩展到千万级，新的知识生产范式将在规模中自然涌现。