前端科技新闻(WTN-4)你用了免费的 Trae 编辑器吗?排队多少名?我排在1584名

前端科技新闻(WTN-4)你用了免费的 Trae 编辑器吗?排队多少名?我排在1584名
写在前面,怎么说呢?首先是为了支持国产,用于偷懒写git摘要和部分内容的代码补充还是有些效率提升的,但是plan模式,基本上没怎么完成过。可能是项目不太标准的原因,要是做已经成熟的产品副本或许更简单- 突然有了个点子,找那些收费高卖的贵的,出青春版,或许有搞头。
也是首次,发现需要排队了,哈哈哈哈哈哈哈哈哈,让我想起某些游戏,付费插队

一、技术快讯|一次普通的 i18n 任务,却排到 1500 名之后

最近在使用 Trae 编辑器(免费版) 时,遇到了一件颇具“时代特色”的小插曲。

我只是想让 AI 帮忙做一个非常常规的工程任务:

  • 扫描页面组件
  • 提取未国际化的中文文案
  • 生成 key-value
  • 替换为统一的 $t('xxx') 调用
  • 保证多语言资源文件结构一致

点击执行后,编辑器并没有立刻开始处理,而是弹出了一条提示:

当前模型请求量较高,你目前排在第 1248 位,请耐心等待。

而在多次尝试中,排队名次基本稳定在 1200~1500 名之间

从技术角度看,这并不是一个复杂任务,甚至可以说是偏“文本工程”的自动化操作,但在免费模式下,它依然需要进入统一的模型调度队列。


二、代码示例|所谓“排队 1500 名”的任务,其实长这样

为了更直观,这里用一个最典型的 多语言化前后对比 举例。

1️⃣ 多语言化之前(原始代码)

// feedback-page.page.tsthis.toastController.create({ message:'提交成功', duration:2000,});

或者模板中常见的情况:

<ion-title>用户反馈</ion-title><button>提交</button>

2️⃣ 多语言化之后(规范 i18n 写法)

this.toastController.create({ message:this.translate.instant('feedback.submitSuccess'), duration:2000,});
<ion-title>{{ 'feedback.title' | translate }}</ion-title><button>{{ 'common.submit' | translate }}</button>

3️⃣ 对应的语言资源文件

// zh-CN.json{"feedback":{"title":"用户反馈","submitSuccess":"提交成功"},"common":{"submit":"提交"}}
// en-US.json{"feedback":{"title":"Feedback","submitSuccess":"Submitted successfully"},"common":{"submit":"Submit"}}

说白了,这类任务本质就是:

提取文本 → 生成 key → 替换调用 → 补齐资源文件

不涉及复杂推理,也不依赖上下文创造力。


三、观察评论|看到排队提示,我却想起了《梦幻西游》

看到“当前排队第 1248 位”时,我的第一反应不是惊讶,而是一种熟悉感。

这太像当年的《梦幻西游》了。

付费(月卡 / 点卡)玩家:

“正在为您快速进入服务器…”

免费玩家:

“当前服务器人数已满,请排队等待”

今天的 AI 编程工具,正在复刻几乎一模一样的模式:

使用方式实际体验
免费用户排队、限流、等待
付费用户优先调度、即时响应

区别只在于:

  • 当年排的是 游戏服务器
  • 现在排的是 模型算力与并发额度

四、这合理吗?从工程视角看,看似合理其实是坑

站在平台方角度:

  • 大模型调用成本真实存在
  • 免费用户需要统一限流
  • 付费 = SLA + 优先级

站在工程师角度:

  • 一个 可 5 分钟脚本完成的任务
  • 却被云端排队机制卡住
  • 心理落差会非常明显

看似合理,实际上是坑,因为trae存在严重的无限循环问题,刚刚截图的,排队轮到我了,就进入死循环了,一个操作执行了40个多次,不过反正我在写东西,又不收费,就让他跑,跑到token限制自然就停了

在这里插入图片描述

五、现实建议|哪些事值得排队,哪些不值得?

结合这次体验,我个人会这样划分:

✅ 适合用 AI(哪怕排队)

  • 复杂逻辑重构
  • 跨模块理解
  • 不熟悉领域的设计推导
  • 文档、协议、架构解释

❌ 不太值得排队的

  • i18n 文本替换
  • AST 可确定规则的批量改写
  • 格式化、扫描、搬运型任务

这些事情:

  • 要么用脚本
  • 要么用本地工具
  • 要么自己写一次就能复用

AI 更适合“想不明白的事”,而不是“本来就很确定的事”。


六、结语|AI 正在变成一款“大型在线游戏”

这次经历让我越来越确信一件事:

AI 编程工具,已经越来越像一款大型在线游戏。
  • 免费能用
  • 但要排队
  • 想爽就付费
  • 氪不氪,看你时间值不值钱

所以最后还是那个问题:

你用了免费的 Trae 编辑器吗?
那天,你排到多少名?

也许再过几年,我们会怀念这个阶段——
那个 “AI 还需要排队” 的时代。

最后,我还是自己花了几分钟搞定,不过这也只是一次吐槽,只是,怎么说呢,编辑器这种还是别让AI来吧,做娱乐不错,可生产嘛~
享受其便利就要享受其坑,从效率产出比来看,我可以预测软件质量会越来越低

不过这也并非坏事

记得很久以前,我在吐槽网络上充斥大量的垃圾文本-重复的过时的不实的,直到我看了LLM的所谓思考过程,我才发现,那算什么 现在内存这么贵,年初300买的16G现在要999,都是因为被拿去挖矿(创造垃圾)了吧~

不管怎么样,我还是希望给优秀的产品一些机会,而不是大厂产品垄断一切。记住,站得越高摔得越狠,历史上来看数不胜数

Read more

【用AI学Agent】Agent入门前置:大模型基础(开发向)

【用AI学Agent】Agent入门前置:大模型基础(开发向)

首先欢迎大家点进文章,其次 申明:本系列内容是作者通过AI学习Agent得到的内容,如若有错误之处,欢迎批评指正 很多想入门AI Agent开发的朋友,例如我,第一步就被“大模型”的各种概念绕晕——上下文窗口、Token、温度、思维链,这些到底是什么?和Agent有什么关系? 其实不用慌,Agent的核心是“让AI自主做事”,而大模型(LLM)就是Agent的“大脑”——不懂大脑的工作原理,后续学RAG、工具调用、Agent架构都会很吃力。 这篇博客专门为Agent学习者打造,包含开发中能直接用到的大模型基础知识点,从“是什么”到“怎么用”,帮你夯实Agent入门的第一块基石。 一、大模型(LLM)到底是什么? * 很多人对大模型的理解有误区,觉得它“无所不能”,能像人一样思考、理解世界; * 也有人觉得它“只是个问答机器人”,没必要深入学习。 其实这两种想法都不对。 用最通俗的话讲:

AI实践(7)工具函数调用

AI实践(7)工具函数调用

AI实践(8)工具函数调用 Author: Once Day Date: 2026年3月2日 一位热衷于Linux学习和开发的菜鸟,试图谱写一场冒险之旅,也许终点只是一场白日梦… 漫漫长路,有人对你微笑过嘛… 全系列文章可参考专栏: AI实践成长_Once-Day的博客-ZEEKLOG博客 参考文章:Prompt Engineering Guide提示词技巧 – Claude 中文 - Claude AI 开发技术社区Prompting strategies for financial analysis | ClaudeDocumentation - Claude API DocsOpenAI for developers在LLM中调用函数 | Prompt Engineering GuideAI大模型Function Call技术教程:从入门到精通-ZEEKLOG博客详解 OpenAI 函数调用(Function Calling):让模型具备数据获取与行动能力 - 大A就是我 -

宏智树AI:ChatGPT学术版驱动,重塑学术写作新生态

宏智树AI:ChatGPT学术版驱动,重塑学术写作新生态

在学术研究的赛道上,低效的文献梳理、繁琐的数据处理、严苛的学术规范,常让科研工作者与高校师生陷入创作困境。宏智树AI(官网:www.hzsxueshu.com),一款由ChatGPT学术版模型深度驱动、搭载AI5.0技术架构的专业学术智能解决方案平台,专为论文写作场景量身打造,以“全流程覆盖、高精准赋能、强合规保障”为核心,构建从大纲生成到定稿答辩的一站式学术服务体系,让学术创作告别低效内耗,回归研究本质。 一、顶尖技术底座:AI5.0+ChatGPT学术版,定义智能学术新高度 宏智树AI的核心竞争力,源于业内领先的双重技术赋能,打破传统学术工具的性能边界,实现从“文字生成”到“学术赋能”的跨越式升级。 ChatGPT学术版模型赋予平台精准的语义理解与逻辑推理能力,深度契合文、理、工、医等全学科学术写作范式,杜绝口语化、散文化表达,让文本兼具严谨性与可读性;AI5.0技术架构则实现多模态数据原生一体化处理,将文本、数据、图表、公式等学术元素深度融合,

不是再做一个聊天框,ToClaw把 AI 真正放进你的桌面

不是再做一个聊天框,ToClaw把 AI 真正放进你的桌面

不是再做一个聊天框,ToClaw把 AI 真正放进你的桌面 1、Agent 很多,但真正让人留下来的,不只是“会不会聊天” 最近这波 Agent 产品热起来以后,很多人都在强调“AI 不只回答问题,还能替你做事”。但真到落地层面,决定体验好坏的往往不是模型参数,而是两个更现实的问题:它能不能进入真实工作流,以及普通人能不能马上用起来。 ToClaw 给我的感觉,恰恰是把重心放在了这两个问题上。官方对它的定位很直接:它是ToDesk远程控制基于 OpenClaw 深度定制、集成远程控制运行时的 AI 助手,强调“手机一句话,你的电脑自动执行”;它不是停留在生成文字,而是要把“思考—执行—反馈”这条链路接到真实电脑环境里。官网列出的核心方向也很明确,包括开箱即用、远程控制运行时、AI 直接操作电脑、凭证安全管理、工作 IM 接入,