【AI编程工具】Trae/CodeBuddy/Qoder
Trae （字节）
官方文档 https://docs.trae.cn/
简单认识
字节旗下AI编程工具
产品覆盖 IDE（Trae Code）、编辑器插件、AI 工作台（Trae Work）和 CLI 形态
收费标准
TRAE 采用以积分为核心的计费体系，并提供多档付费会员套餐。
TRAE 会员可享每月专属积分、高峰期优先使用、更多云端任务并行额度，并获得 Seed 系列模型 2.5 折计费福利。
免费版：
- 每月送500积分（Trae Code），以及 2000积分（Trae Work）
- 支持 2 个云端任务同时执行
Trae客户端界面中可以随时查看剩余积分
点进去可以查看详细积分使用信息
模型
- 有内置模型、自定义模型
- Auto模式：自动选择模型
智能体
- 内置智能体（Chat、Agent）、自定义智能体（自己创建）
- 可以在一个agent下运行多个子agent来完成任务
子智能体
子智能体（Subagent）是一种通过 Markdown 文件定义的专用智能体。内置智能体 “Agent“ 会在识别到合适任务时自动调用对应的 Subagent。
Subagent 拥有独立的上下文窗口。它的中间推理和执行过程不会污染 ”Agent“ 的对话历史，因此适合处理需要大量检索、分析或推理，但最终只需要返回结果的任务。
调用机制
- 仅内置智能体 “Agent” 可调用 Subagent。
“Agent” 调用 Subagent 的流程如下：
- 用户发送消息：用户发送消息后，“Agent” 判断当前任务类型。
- 匹配 description：“Agent” 将用户意图与所有可用 Subagent 的 description 字段进行匹配。
- 决定是否调用：如果某个 Subagent 的 description 与任务高度相关，“Agent” 会自动将任务委派给它。
- 执行任务：Subagent 在自己的上下文窗口和工具权限范围内完成任务。
- 返回结果：Subagent 将结果返回给 “Agent”，由 “Agent” 汇总并呈现给用户。
Subagent 类型
- 用户级 Subagent：用户级 Subagent 对当前设备上的所有项目生效。（
Windows：%userprofile%/.trae-cn/agents/{my_agent}.md） - 项目级 Subagent： 项目级 Subagent 跟随当前项目的代码仓库，因此仅对当前项目生效。（
{project_folder}/.trae/agents/{my_agent}.md）
先大概了解下常用功能、使用方法，具体其他功能/技巧在使用时再详细看文档/b站介绍
开发模式
Trae Code 有两种模式：IDE、SOLO，通过点击左上角图标进行切换，或者使用快捷键（Ctrl + Alt + \）
- IDE 模式：保留熟悉的编辑器、终端、调试、插件、源代码管理等工作流，适合需要精细控制代码改动和执行过程的场景。
- SOLO 模式：以 AI 为主导，通过自然语言描述或语音的方式输入需求后，AI 会自动规划任务，并推进代码生成、测试、预览和变更总结等步骤。
Trae 在对话框中可以自由使用语音录入提示词，感觉比 Cursor 方便呢
IDE模式
SOLO模式
CodeBuddy （腾讯）
官方文档：https://www.codebuddy.cn/docs/ide/Introduction
开发模式
IDE模式
智能体（agent）模式
打开CodeBuddy后，默认打开的是 IDE 界面；
通过右上角 “打开Agents” 来进入 智能体模式
Figma
内置集成的 Figma2Code 功能，您可以直接从 Figma 设计稿生成高质量的生产代码
Qoder （阿里）
阿里旗下AI编程软件
工作视图
Edit
智能问答（Ask 模式） 或 智能体（Agent 模式）
Quest
Agent 与 Experts 两种子模式
- Experts特点： 多智能体协作功能。
- 当你发起一个需求，Lead Agent 会作为整个任务的「大脑」——理解目标、拆解任务、协调全局、质量把关，并根据任务需要动态「拉起」不同领域的专家并行协作。
- 根据任务需要动态调度不同领域的专家子智能体，在会话流中，你可以看到每个专家智能体执行的状态，点击可查看详情。专家之间互不阻塞、并行执行，Lead Agent 负责实时对齐和整合结果
Better harness
这个貌似其他两个软件没有该功能？
Qoder 内置工程专家，帮助你持续进化——由 Agent 审视项目的 Harness 工程、指出短板，并可一键启动修复任务
什么是 Agent Harness
现在的 Coding Agent 已经能读需求、改代码、跑测试，甚至提交 Pull Request。但"能做很多事"，不代表"能把事情做好"。Agent 通常会在"理解任务—执行操作—查看结果—继续调整"之间不断循环，这就是 Agent Loop。
真正可靠的 Loop，不只是让 Agent 一直行动，而是让它知道目标是什么、哪些地方不能动、怎么判断结果对不对，以及失败后该怎么办。否则，它可能改了很多代码、跑了很多测试，最后却无法证明任务真的完成了。
这就是 Loop Engineering 和 Harness Engineering 要解决的问题：为 Agent 准备好项目上下文、相关的开发工具、验证方式方法，以及明确的安全范围，让每一次 Loop 都更接近可靠交付。
在 Qoder 中，Loop 工程涵盖以下资产类型：Rules、Skills、Hooks、MCP 配置、Custom Agents、Plugins、Session Insights。
内置智能体
这个好像也挺独特的？感觉就是内置到软件中了，没有像 Cursor 一样使用智能体时细分：Agent、Plan、Debug、Multitask、Ask？
- 浏览器智能体
- 浏览器智能体是在智能体模式下使用浏览器完成任务的能力扩展。它可以在受控环境中打开网页、浏览内容、点击按钮、填写表单、滚动页面，并在必要时截图反馈页面状态，从而帮助你完成「需要实际访问网页」的自动化任务。
- 只需在智能会话中用自然语言描述你的需求（例如“去官网查一下最新价格并总结差异”），智能体会在需要时自动调度 Browser 智能体，无需你手动切换模式或编写脚本。
- 规划智能体
- Planning 功能让智能体模式在修改代码或执行命令之前，前置成一份实施方案与计划。
- 对于中大型任务（如跨多文件的功能开发、重构或高风险变更），Planning 能提供清晰的可见性、可控的执行流程以及明确的落地路径。
- 开启 Planning 后，Qoder 会基于你的自然语言需求生成一份结构化的方案与规划。你可以先审阅和调整这份计划，再让智能体按步骤自动执行。
- Ultra Review 智能体
- Ultra Review 是 Qoder 全新一代的代码评审能力。相比单次通览式的评审，它将审查拆解为多个相互独立的维度并行执行，再对结果进行合并与去重，输出一份信噪比更高、定位更精确的结构化报告
- Computer Use 智能体
- Computer Use 是 Qoder 的能力扩展，让智能体可以像人一样感知屏幕画面，并在你的电脑上执行点击、输入、滚动等操作。当任务涉及图形界面且无法通过命令行或 API 完成时，智能体可以直接操控桌面应用和浏览器来帮你完成工作 —— 而你可以继续在前台处理自己的事情
通过斜杠命令来使用这些内置智能体
《Skill & MCP》
Skill
在学习这些AI编程软件过程中，在 Trae 官方文档中，刚好有介绍skill的内容，这里一起学习了
什么是Skill
Skills（全称：智能体技能，Agent Skills）是 Anthropic 提出的可复用能力包，以文件夹形式封装指令、脚本与资源，实现“按需加载”，大幅节省Token。Skills 在推出之后，仅仅两个月之后就把规范作为开放标准发布出来，允许其他 Agent 平台按照这套格式来兼容 Skills 生态。
一个 Skill 是一份清晰、严谨、可执行的指令文档，用于明确告诉模型——在什么条件下（When），按照哪些步骤（How），产出什么结果（What）。
B站介绍视频： https://www.bilibili.com/video/BV1cGigBQE6n/?spm_id_from=333.1391.0.0&vd_source=77a9600c67ab8a30facbb53308856d3f
Skills的目录结构
Skill 本质上就是一个文件夹
比如我有一个名叫 UI 的 Skill ，那它的目录结构就是这样的：
SKILL.md：流程规则，也就是大家理解的提示词，里面是画 UI 的经验和要求，用于教大模型如何画 UI
references/：参考文献的目录，里面是各种补充文档，有需要的时候再加载。
script/：代码目录，里面是可执行的代码脚本
assets/：其它材料目录，里面存放图标、模板、图片、字体等资源
4 个文件或目录，只有 Skill.md 文件是必须的，其它 3 个目录都是非必须的