今天（8 月 16 日），北京大钟寺的字节工区迎来 TRAE Meetup 的首批参与者。这是一场由 TRAE 官方发起的爱好者分享交流活动，通过技术讲解、最佳实践分享和用户互动，帮助开发者更高效地理解工具、解决问题。
近四百人从四面八方赶来：有人背包里塞满笔记本和接口线，有人甚至带着路上写到一半的代码；入口处，老朋友热情打招呼，新面孔交换微信，轻声讨论各自的项目和想法。
这些生动画面，正是技术社区最真实的写照。在简短互动环节后，四位来自 TRAE 核心团队及行业知名开发者的嘉宾，带来了 TRAE AI 编程演讲历程、Cue 功能详解、案例实践与代码优化技巧的分享：
1. 天猪（TRAE 架构师）——《AI Coding 的构建与演进》
作为 TRAE IDE 核心开发者，天猪从系统架构与迭代历程入手，梳理并回顾了 TRAE IDE 的发展里程碑，包括 2024 年 TRAE 上线、2025 年国内外版本发布，以及月活跃用户突破 100 万的关键节点。同时，他阐述了 AI Coding 的三个阶段（辅助编程、结对编程、自主编程），以及 TRAE Agent 的架构演进和 SOLO 模式的协作创新。最后，天猪强调了如何和 AI 更好的协作也非常值得思考。
2. 江波（TRAE cue 功能技术负责人）——《TRAE cue 背后的挑战与思考》
江波聚焦 TRAE 的智能编程工具 Cue（Context Understanding Engine），介绍了其核心功能，如代码补全、多点编辑和智能导入。他分析了 Cue 面临的三大挑战：用户意图理解（非线性编辑历史导致的意图偏差）、修改位置确定（兼顾可扩展性与速度）、编辑执行（支持复杂编辑与仓库上下文感知）。此外，他分享了近期优化成果，包括时延从 1s 降至 500ms、融合模型升级，以及支持多语言自动导入，未来有支持基于模型的仓库级跳转预测以更多语言扩展的计划。
3. 唐飞虎（月之暗面 Kimi 开发者关系负责人）——《VibeCoding 案例分享和 Debug 技巧》
唐飞虎结合实际项目，阐述“Vibe Coding 时代”的概念，指出通用大模型自主完成任务的能力正快速提升，并列举 TRAE Solo、Claude Code 等工具。他剖析了 AI 工具的双面性：研究显示，使用 AI 可能使开发时间增加 19%，但也能显著提升非工程师效率和团队协作。通过真实创业项目案例，他展示了 Vibe Coding 的实践应用，并分享降低成本与提升效率的技巧，如缓存（Caching）、并行处理（Parallelizing）和结构化提示词（Structured Prompting）。
4. karminski-牙医（KCORES 开源项目联合创始人）——《顺畅编码，远离屎山——VibeCoding 怎样才能避免沦为环卫岗》
以幽默犀利的风格，karminski 剖析 Vibe Coding 中常见的“代码屎山”问题，列举 13 类典型陷阱及其后果：如“One-Big-Shit”（代码冗余，维护困难）、“Many Splashing Shit”（全局变量滥用，生命周期混乱）、“Clone Shit”（重复代码，导致逻辑不一致）等。他提出针对性措施，包括控制单个文件行数、规范编程范式、结合人工 Review 与工具检测、避免敏感信息硬编码，强调通过标准化流程减少技术债务。
嘉宾分享结束后，TRAE 团队介绍了 TRAE Fellow 计划，面向技术热忱者，邀请他们成为连接本地开发者与 TRAE 生态的桥梁，推动更多落地创新。
活动还设有茶歇与自由交流环节。走廊里，小组讨论热烈：AI 代码调试、应用开发、编程效率……有人现场打开电脑，与新伙伴验证想法。参会者反馈：“这是一场既有干货又能结识朋友的技术盛会”，“以前只在线上社区交流，这次线下见面更有温度，也更高效。”甚至有用户表示：“我不是 TRAE 目标用户，但我想付费！”
点击 阅读原文 可获得演讲嘉宾 PPT。本场嘉宾分享视频，将陆续更新至 TRAE 的视频号、B 站、抖音和小红书账号。
接下来，TRAE Meetup 将走进更多城市，将交流与灵感带给更多开发者。
无论身处何地，一段代码、一场对话，都是连接的开始。