我经常会写一些文章，最初使用的语雀，后来直接使用的 VS Code，但都不是很满意，特别是在定制 AI 快捷指令方面存在局限性。4.API 接口文档 - 由于我的开发偏好是先前端，确认效果可以后，再对接后端，所以，需要定义好 API 接口文档，方便后续对接。其中发生了一点问题：默认创建的 Vue3 工程，但是由于质量中指定了 Vue2，TRAE 自动发现并修复了。手动更改了如下命令：默认会创建新的

Trace 功能通过记录函数的输入、输出和对应的时间戳，帮助在复杂的多轮对话中，查看数据在每次交互时的转换，最终得到输出的整个过程，有助于理解模型对数据的处理细节，来优化训练效果。该问题是因为 LLM 输出的是 text 明文，训练时转换成 token 后，跟原始的 token 有差异，导致训练精度不佳。1.因为训练的数据只能包含 LLM 自己生成的内容，不应该包含 tool 生成的，所以需要把

也从 ChatGPT 早期的代码块展示，发展到 Claude 的 Artifacts 和 GPT 的 Canvas 那样，支持编辑、运行和预览的集成体验。值得高兴的是，我们的端到端启动性能 P90 达到了 5 秒，这无疑是一个世界级的指标。从最早的打孔机，到文本编辑器与集成开发环境之争，再到 Cloud IDE、Web IDE，如今我们正步入 AI-Native IDE 的时代。的演进很能说明问题

具体而言，Retool 在推理时会生成自然语言思考与代码片段的混合轨迹，当检测到代码终止标记时，将代码发送至异步沙盒执行，再将结果（含成功输出或错误信息）反馈给模型以指导后续推理，这种 “思考 - 执行 - 反馈” 的循环机制，配合基于最终答案准确性的奖励设计，使模型能自主发现最优工具调用模式，既提升推理效率又增强计算准确性。Trace 功能通过记录函数的输入、输出和对应的时间戳，帮助在复杂的多轮

比如处理 Python 代码时，针对 Main Animation 等特定库，Jevon 制定了详细的代码生成规则 ，这些规则可以指导 Trae 精准地理解项目的核心需求，从而生成高度贴合项目风格和逻辑的代码，极大地减少了后续的代码修改和优化工作，为平台的快速迭代和稳定运行提供了坚实的技术支持。首先，Jevon 发出指令“explain the concept of binary trees ”，