TRAE 月活破160萬！藉著數據聊 AI 編程生態 Trae 發佈了他們的年度開發者報告。 也可以看作 AI Coding 的一次生態調研，仔細看了一下，找到了一些有意思的數據。 TRAE 現在總用戶數已經 600 萬了，月活 160 萬，作為一個相對專業的編程工具，已經相當不錯，可能國內第一了。 周活躍用戶在 TRAE 幾乎是工作日全勤的，粘性相當高。 這幾年他們的迭代還是挺快的，從剛開始的 Agent 1.0 然後是 SOLO Beta 最後是 SOLO 的正式版，基本上每一個版本我都有測試，進度真的是肉眼可見地，好用了很多。 之前經常存在的網絡延遲問題，以及很多人反映過的內存佔用問題，現在都已經得到了大幅改善。 根據他們官方報告的數據：補全延遲降低了 60%，內存佔用降低了 43%。 在大家的使用場景上，相關數據的分佈如下： 1. 代碼生成：佔了 30% 左右 2. 修復 Bug：佔了 40% 左右 這兩個種類基本上是大家最常用的任務，也是 AI 模型做得比較好的任務。 至於大家用的比較少的幾個場景，倉庫管理、環境管理、代碼優化，這幾個功能確實是大家目前不太信任的。 在編程語言方面，我們可以看看大家對於 AI 現在能解決的編程語言的排序。排名最靠前的是 Vue，之後依次是：Python、JS（JavaScript）、HTML、Java、TypeScript，可能還是主要集中在前端的網頁上。 TRAE 對於各種 AI 編程生態工具的支持也相當不錯，目前支持了超過 1.1 萬個 MCP。 大家用的最多的 AI 編程模式是 Builder 模式佔 80%，之後是 SOLO Coder 佔了 40%，超過 80% 的人是多種智能體混用的，說明這幾個模式的長處和短板大家都比較瞭解了。 隨著國內模型的編程能力越來越強，同時在搭配上 TRAE 豐富且高效的基建，感覺 2026 年在編程領域還是會有非常大的進步的。