TRAE 月活破160万！借着数据聊 AI 编程生态 Trae 发布了他们的年度开发者报告。 也可以看作 AI Coding 的一次生态调研，仔细看了一下，找到了一些有意思的数据。 TRAE 现在总用户数已经 600 万了，月活 160 万，作为一个相对专业的编程工具，已经相当不错，可能国内第一了。 周活跃用户在 TRAE 几乎是工作日全勤的，粘性相当高。 这几年他们的迭代还是挺快的，从刚开始的 Agent 1.0 然后是 SOLO Beta 最后是 SOLO 的正式版，基本上每一个版本我都有测试，进度真的是肉眼可见地，好用了很多。 之前经常存在的网络延迟问题，以及很多人反映过的内存占用问题，现在都已经得到了大幅改善。 根据他们官方报告的数据：补全延迟降低了 60%，内存占用降低了 43%。 在大家的使用场景上，相关数据的分布如下： 1. 代码生成：占了 30% 左右 2. 修复 Bug：占了 40% 左右 这两个种类基本上是大家最常用的任务，也是 AI 模型做得比较好的任务。 至于大家用的比较少的几个场景，仓库管理、环境管理、代码优化，这几个功能确实是大家目前不太信任的。 在编程语言方面，我们可以看看大家对于 AI 现在能解决的编程语言的排序。排名最靠前的是 Vue，之后依次是：Python、JS（JavaScript）、HTML、Java、TypeScript，可能还是主要集中在前端的网页上。 TRAE 对于各种 AI 编程生态工具的支持也相当不错，目前支持了超过 1.1 万个 MCP。 大家用的最多的 AI 编程模式是 Builder 模式占 80%，之后是 SOLO Coder 占了 40%，超过 80% 的人是多种智能体混用的，说明这几个模式的长处和短板大家都比较了解了。 随着国内模型的编程能力越来越强，同时在搭配上 TRAE 丰富且高效的基建，感觉 2026 年在编程领域还是会有非常大的进步的。