高级全栈工程师的饭碗也开始变得危险了...

大家好，我是袋鼠帝。

周六周末这两天，我的朋友圈和我加入的一些AI群快被一条消息刷爆了：

字节的AI编程工具Trae，周一发布2.0版本！

准确的说是Trae2.0版本的Solo将在周一正式上线

https://www.trae.ai/solo

作为AI博主，以及Trae的忠实用户，我心里那个痒啊。

大家懂的，每次这种大版本更新，都意味着AI编程这个赛道又要卷出新高度了。

一直以来也测试了不少Agent和

我特别好奇，字节这次憋了什么大招。

于是，我周末舔着脸找朋友搞到了一个Solo的内测邀请码，准备提前替大家探探路（所以这篇是提前写好的）。

今天这篇，就是Trae2.0 Solo的热乎测评～

我用的是Trae2.0 海外版，默认用Claude-4-Sonnet

下图是输入邀请码，成功激活Solo的页面，激活会获取200个快速请求。

在正式测评之前，我们先一起康康这次Trae2.0的Solo到底是个什么玩意儿。

进入Trae 2.0，我第一感觉是界面变化挺大，连logo也变了

然后左上角多了一个非常显眼的开关：SOLO模式。

点击切换至SOLO模式后交互栏变到了左边

Trae 2.0的核心变化，就是这个SOLO模式，它代表了一种全新的AI开发范式。

用官方的话说，这叫Context Engineering（上下文工程师）。

没太理解对吧？我一开始也似懂非懂，现在大家解释一下。

我们现在用 AI 写代码的现状是啥？

大部分的AI IDE只是聚焦在辅助写代码这一件事情上。

而我们如果要用AI完成一整个项目，可能需要先打开DeepResearch查资料，然后切换到专业写需求文档的Agent，再切换到AI IDE写代码，最后可能还得用别的工具来Debug、测试，以及部署上线。

这感觉就像你在管理一个项目团队，但你的AI员工们互相不认识，没开过会，你得把同样的需求、背景、上下文，一遍又一遍地重复给他们听。心累不？

Trae2.0 SOLO要解决的就是这个巴别塔困境。

它把编辑器、终端、浏览器、文档视图全部整合到一个工作空间里，自己思考、自己规划、自己动手。

从一个模糊的想法开始，到需求文档，到前端页面，再到后端，最后一条龙服务到项目部署上线，所有流程共享同一个上下文。

它就像一个集全栈（前后端）开发工程师+产品经理+设计+运维为一体的超级人类。

不知道你有没有发现，其实团队协作有时候效率还低，原因就在于上下文切换，沟通交流也要耗费大量时间。

如果我一个人啥都会的话，效率可能还更高。

这个SOLO模式主要包含几个核心能力：

@SOLO Builder智能体: solo模式默认使用的智能体，这是一个专门用来构建应用的全栈工程师，你说想法，它出网站。

全程自动化: 你提需求，它可以自主完成 PRD（产品需求文档）撰写、技术选型、代码编写、Debug、甚至部署。

多视图集成: 右侧的工具面板集成了编辑器、终端、浏览器和文档，你可以开着实时跟随功能，看着AI在不同工具间无缝切换，实时监督它的工作过程。

这套组合拳下来，无论是开发者、产品经理还是设计师，理论上都能成为全栈开发～

光说不练假把式，是骡子是马拉出来溜溜！

接下来，我带大家沉浸式用Trae2.0的Solo实操一个全栈网站出来（包含前端、后端、后台管理系统）

为了彻底摸清Trae2.0的SOLO模式能力，我提了一个常规，但对现在的AI编程工具来说难度非常大的全栈项目需求。

不仅要看它能不能做出来，更要看它做得好不好。

我只是简单描述了一个一句话需求，Solo的第一步给我们生成了一个非常详细的需求文档。

包括产品概述、核心功能、核心流程、用户界面设计几大块

第一版的需求文档，它没有设计得非常复杂，也不简陋，但该有的都有。

这个阶段非常重要，决定了最后产品的方向。

如果solo给的文档不满足需求，一定要跟它反复沟通修改需求文档，以对齐两边的信息。

我觉得这个需求文档ok，已经满足了我的需求

但是它给的技术栈，后端的Node.js我不太熟，所以我希望它改成Python

调整后，我们点击「确认，开始开发」

然后它就吭哧吭哧开始了，我就坐在电脑前看着，当个监工

当领导的感觉真特喵爽，我有AI员工啦～

下面是它自动干活的视频（开发前端页面）

它会先自动安装相关依赖，自动写代码，自动运行、检查并修复问题～

差不多花了15分钟左右，新鲜，漂亮的前端页面出炉了

看到整个前端页面，我直接惊了，这应该是我一次性生成过最牛逼的前端页面，而且我提的需求基本上就是一句话。

它不仅完全满足了我的需求，还设计得这么漂亮，非常有官方网站的气质，一看就是正规的，哈哈哈哈。

它还有一个NB的功能，就是右上角这个选择元素（下图），点击之后可以选中前端页面的任何元素，然后直接提出修改意见！

我靠，这是哪个天才产品经理想出来的交互，简直太棒了。

这个功能的设计，不仅要懂前端，还要懂产品，还要懂AI...

具体效果在上面前端页面展示视频的后半段有演示

我把主页的「爱心猫舍」框起来改了，改成了ByteMeow，而且它只改了框起来的部分。

这个功能也可以框住其他页面组件，单独修改，这个粒度太细了，而且完全可控，稳定可控才是生产力呀！

好了，前端页面完成，接下来它给的流程是一键部署到线上～

点击「部署」会跳转浏览器，要求通过Vercel的授权，没有Vercel账户的话需要注册一下（可以用Google邮箱，或者GitHub注册），注册和授权流程很简单，点点点就完事了。

30秒内即可部署成功，得到一个任何人都可以访问的公网链接

https://traetrae20-testu8g7-6wyp89crw-kangarookings-projects.vercel.app

前端搞定之后，咱们就继续搞后端+数据库以及后台管理系统

过程中它依然会自动安装依赖包，并且主动通过一些终端命令启动后端服务，发现报错会及时修复。

哟～，这个管理后台的登录页面看起来也很不错哦，而且UI风格跟用户端的前端页面还是统一的，nice

但是呢接着问题就来了

我输入它给的管理员账号和密码，点击登录，没有任何反应，我查看请求显示404，我猜测是不是后端服务压根就没启动，，

我一问，它果然忘记启动后台服务了...

它把后台服务启动之后，又接连出了好几个报错，每次把现状和报错信息复制丢给它就行，让它自己改。

结果我发现，我测试出一个bug，给一个它改一个，丢两个它改一双，这样不行呀，效率太低了。

索性我让它好好一次性检查清楚，把问题都修复一下。

果然，AI还是要敲打，这次之后登录问题完全解决了。

登录进后台管理系统一看，卧槽，做得真好呀！确实NB

但貌似这些功能还是没有成功跟后端服务、数据库打通。

我们继续用刚才的思路，把我发现的bug描述给它，然后让它仔细进行全面检查，尽量一次修复尽可能多的bug

虽然有用，但是整个全栈系统对于AI来说还是有点复杂了，经过多轮测试加bug反馈，终于把主要功能完成得差不多啦～

然后大家一定要用Trae的浏览器打开页面来测试，因为如果有bug的话，Trae能自动获取报错信息，然后我们可以一键轻松添加到上下文中，AI能更好的判断错误原因，bug修复更高效～

最后效果如下：

还是相当nice的了，这套猫舍系统有用户端页面，后台管理页面，后端服务，还有数据库。

可以通过后台管理页面去编辑猫咪信息，并且可以实时的展示在用户端的页面上。

用户端页面可以提交预约申请，管理员可以在后台管理查看提交的预约信息。

而且后台管理系统也是有用户管理功能的，不是随便谁都能操作的。必须要系统用户才能登录使用。

数据库最后使用了SQLite数据库（本来一开始设计的是使用MySQL），可能是忘记了上下文了，也可能是它觉得这个数据库更简单，更适合猫舍网站的初期使用。

下图展示了在终端，通过命令访问数据库，通过sql语句查询预约表、猫咪信息表、后台管理用户表的数据。

总的体验下来，solo的前端能力还有审美都是超强的。

但是一旦涉及到后端服务，以及整个系统的数据流转，这块solo的表现会稍差一些（也有可能是我这个任务太难了），但是目前来说已经很强了。

毕竟只写前端很简单了，如果前端，后端还有数据库都写，还要联动，那么整个数据流转的过程中，只要稍有差池就很容易报错，难度是指数级增加的。

但至少经过多轮修改之后，完成了绝大部分的核心功能，而且完成的质量非常高。

这整个全栈系统，即便是换成一个全栈高级工程师来，工作量肯定是以天为单位的（可能需要5个工作日左右）。

而普通人用solo靠嘴，其实完全就可以在一天之内完成一个包含用户前端、后台管理，以及后端服务+数据库的这么一个商用系统。

可以说是AI编程的一大进步。

当然solo还有进步空间，比如测试的时候可以让AI来点点点，代替人类测试，出bug自动修改。

还有就是一开始说好的开发前后端+管理后台，但是它只开发了用户端的前端页面，部署完成之后就没有下文了，后续流程需要我提醒。以及部署到线上的只是前端页面，后端服务搭建完毕之后没有出现部署按钮。

总的来说，它确实能做出来，也做得很好，但就是写后端服务的过程有点儿曲折。

体验完 Trae 2.0，尤其是它的SOLO模式，我最大的感受是：AI开发工具的奇点，可能真的要来了。

过去，无论是Copilot、Cursor还是我之前介绍的各种工具，核心逻辑还是人机协作，人是主导，AI是辅助。

但Trae SOLO显然更先进了，AI作为主驾，是一个能独立思考和执行的全能AI工程师，而人做辅助，以及决策。

它解决的核心痛点，是我有一个想法，如何以最快速度把它变成一个能商用的产品，而不是一个demo、一个玩具。

这种从PRD到部署的全流程自动化，把上下文这个软件开发中最宝贵的资源，牢牢地掌握在了AI自己手里，从而实现了惊人的效率和智能。

这让我想起了我一个月前说的，AI正在抢走中级程序员的饭碗。

现在看来保守了，它何止是想抢饭碗，它现在貌似想把整个厨房都承包了