北京
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。
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