介绍自己
我是控制工程专业的研一学生，目前主要做 AI 芯片上的算子开发——在昇腾 NPU 上写稀疏注意力算子，之前参加过智能车竞赛，也写过不少跑在板子上的代码。日常就是写算子、做性能分析、调板卡，偶尔用 TraeCode 写算法验证脚本、改 C++ 工程、搭测试用例。我的代码大部分不跑在云端，而是跑在特定的硬件和工具链里，这大概是我和很多用 TraeCode 的人最大的不同。
我对 TraeCode 的愿景
一句话说：现在的 AI 编程助手默认"代码是跑在通用环境里的"，但我的日常里，代码是跑在交叉编译工具链、板卡 SDK 和特定芯片上的。很多报错根本不是语法问题，是环境问题。我希望 TraeCode 能真正理解"我的代码运行在什么环境里"，而不是只会对着代码本身出主意。
1. 希望新增：工具链 / 交叉编译感知
能识别项目的构建方式（比如 cmake 交叉编译、昇腾 CANN 算子工程），把工具链版本、链接脚本、板卡 SDK 一起纳入上下文。报错时先判断是环境 / 版本问题还是代码问题，再决定怎么改。
我调算子时，很多报错查到最后是编译器版本不对、链接脚本缺符号、SDK 和算子接口对不上。现在的 TraeCode 只会按纯软件思路让我改代码逻辑，方向就错了，经常改半天发现是环境的事。如果它能先懂环境，能帮我省下大把"南辕北辙"的时间。
2. 希望新增：性能数据反馈闭环（profiling → 优化建议）
能直接读算子 profiling 的输出（算子的耗时分布、数据搬运、tiling 配置），指着瓶颈给我优化方向，而不是等我手动整理。
3. 希望优化场景：硬件调试时的上下文
我在板子上调试时，报错是散的——串口日志一段、板卡日志一段、远程终端一段。对话里我前脚说了板卡型号和 SDK 版本，后脚它可能就忘了，得反复交代。希望 TraeCode 能把这些调试上下文（日志、dmesg、板卡信息）统一收进来，形成项目级的环境档案，调试时不用我每次重新讲一遍。