是否还在苦恼如何与 AI “对齐颗粒度”？是否还在担心 AI 不够理解你？Trae IDE （下载链接：https://sourl.cn/ELhz9G）理解能力全面升级！不仅可以理解代码仓库、终端信息等 IDE 内信息，还支持联网搜索、上传文档集等外部信息。快来看看吧！小编手把手教你巧用上下文，与 Trae 协作无间！
什么是上下文
"上下文" 就是你与 Trae IDE 沟通时提供的各种背景信息。就像我们日常聊天时，需要知道对话的前因后果才能准确理解对方意思一样，Trae IDE 要更好地理解你的需求、提供精准帮助，也需要了解相关的 "背景资料"。
这些 "背景资料" 既包括 Trae IDE 内的信息，比如你正在编辑的代码仓库内容、终端显示的运行信息等；也涵盖外部信息，像你通过联网搜索获取的资料、主动上传的文档集等。有了这些上下文，Trae IDE 就能更懂你的需求，减少沟通成本，和你配合得更默契啦。
使用说明
在Trae IDE中，你可以通过简单的 “#” 符号快速调用各类上下文，轻松与AI助手高效协作。以下分两类介绍常用操作：
项目内上下文：代码 / 文件 / 文件夹 / 工作空间
如果你需要 AI 助手基于项目内的代码或文件信息提供帮助，可通过以下方式添加上下文：
1. 输入 # 唤起菜单：在对话输入框中输入 # ，或点击左下角 # 上下文 按钮，选择对应类型（Code/File/Folder/Workspace）。
2. 按需选择内容：
#Code：快速定位函数或类（支持当前文件推荐、关键词搜索及代码预览）。
#File：指定单个文件内容（默认展示近期打开文件，支持目录预览避免错选）。
#Folder：添加整个文件夹内容（依赖项目代码索引，支持目录搜索）。
#Workspace：直接提问工作空间全局问题（AI 将自动匹配最相关内容）。
外部上下文：文档集 / 网页
文档集与网页等外部上下文 是 Trae AI IDE 中用于增强 AI 问答上下文理解的重要功能模块。通过将外部技术资料、接口文档、设计规范等预加载为上下文内容 ，Trae 的 AI 能够在回答问题时引用这些信息，提供更准确、更具项目相关性的回答。
#Doc 文档集
1. 在 AI 对话窗口的右上角，点击 设置 图标 > 上下文 ，或在 AI 对话输入框中点击 # 上下文 > Doc > 添加文档集 。界面上显示 上下文 窗口。
2. 在 文档集 部分，点击 + 添加文档集 按钮。
3. 选择合适的方式添加文档集。
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在菜单中选择 通过 URL 添加 选项，然后在弹窗中输入文档集名称和文档站的 URL。点击确认 按钮后，Trae IDE 会自动抓取同一站点中与入口 URL 同级路径或子路径下，最多三次跳转内的页面内容。
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在菜单中选择 从本地文件添加 选项，然后在弹窗中输入文档集名称并添加本地文件。Trae IDE 支持 .md 和 .txt 文件，单个文件最大 10 MB ，文档集最大 50 MB，共支持不超过 1000 个文件。
4. 在 AI 对话输入框中，即可引用你添加的文档集作为上下文。
#Web 线上内容
● 方式一：直接在 #Web 后输入你的问题并发送。这种方式会触发联网搜索，Trae AI 会在全网搜索与提问相关的内容并生成答复。
● 方式二： 在输入框中先输入网址，再输入问题，Trae AI 会直接从该网站查询相关内容并生成回答。这种方式不仅能获取网站的最新信息作为问答依据，还能同时从多个网站检索与问题最相关的内容。
场景实践
产品开发协作：让需求与代码无缝衔接
当需要将产品逻辑转化为代码时，通过 文档集（Doc） 上传产品需求文档、API 说明或业务规则文档，Trae 会基于这些上下文精准理解业务背景，避免 “需求偏差”：
● 操作实践： 在对话中先引用文档集，再提出具体需求，例如：
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“#Doc 电商支付需求文档 请根据需求文档中的‘用户支付超时’规则，编写订单状态更新的后端逻辑”
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“#Doc API 接口说明 这个 API 的返回结构是什么样的”
● 作用 ：AI 直接关联文档中的业务规则、字段定义，生成的代码或回答更贴合实际需求，减少反复沟通确认的成本。
技术文档辅助查询：告别 “翻文档找答案”
面对陌生依赖库或复杂工具时，通过 文档集（#Doc） 或 网页（#Web） 导入官方文档，AI 秒变 “随身手册”：
● 操作实践：
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本地文档：将下载的库文档（如 Markdown/API 手册）通过 “从本地文件添加” 创建文档集，提问时直接引用（如 #Doc lodash文档 这个库怎么初始化？）。
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在线文档：直接输入 #Web https://vuejs.org/guide/introduction.html Vue组件的生命周期钩子有哪些？，AI 会抓取指定网页内容并引用回答。
● 作用： 无需手动切换页面搜索，AI 实时关联文档中的方法说明、参数示例，甚至能对比不同版本文档的差异，快速定位解决方案。
项目 Onboarding——帮助新成员加速融入
通过 #Doc 或 #Workspace 上传团队内部流程文档、代码规范、架构设计等资料，AI 化身 “智能导师” 辅助新成员上手：
● 操作实践： 上传《代码提交规范.md》到文档集，新成员提问时直接调用（如 #Doc 代码提交规范 提交代码前需要运行哪些检查？）。
● 作用： 新成员无需逐行翻看代码或频繁咨询同事，通过自然语言提问即可获取准确答案，加速熟悉项目技术栈和协作流程。
智能体+ 上下文 = “可编排的知识团队”
目前，Trae IDE 已经支持智能体，你可以将 #Doc 与 智能体 相结合，智能体将这些文档作为其工作理解的“知识根基”，从而做出更加贴合场景的响应。
● 操作实践： @前端项目工程师，向它提供 #Doc 项目规范，立即获得一位熟读项目手册的专家来帮你干活。
● 作用： 当智能体与 #Doc 结合后，会形成“有内容、有能力、有边界”的 AI 协作体，每个智能体拥有独立的专业背景和知识域， 共同协作完成复杂任务，更加接近“智能无限”。
实用技巧
持续更新文档，保持上下文新鲜
在使用 #Doc 或 #Web 时，如果文档内容有所更新，请及时刷新 URL，使 Trae 可以掌握最新信息。
添加文档后等待索引构建
在上传后，系统需要几秒至数十秒完成索引，期间可能暂不可用。索引构建完毕后，会出现相应的更新时间。如索引失败，请检查文件大小、格式或尝试重新索引。
借助 #上下文，Trae IDE 的理解能力全面升级！ AI 从依赖模糊猜测的 “执行者”，转变为基于显式材料的 “理解者”。通过主动绑定代码、文件、文档集乃至全网信息，你可以 “教 AI 懂自己” ，塑造专属的 “知识型协作者”，让 AI 不仅理解自然语言，也理解“你的语言”。快上手试试吧！点击阅读原文，直达下载链接！