如果你是个程序员，肯定注意到了这两年 AI 编程领域发生了翻天覆地的变化：大家先是讨论 Copilot 是不是“AI 编程的终极形态”，后来各个 AI IDE 层出不穷。年初，大家讨论的重点逐渐转向一个词——Vibe Coding。
最早提出这个概念的是 OpenAI 的创始成员 Andrej Karpathy，他曾在 OpenAI 和特斯拉之间来回溜达，并把 AI 编程比作一种有节奏、有氛围的“协作”，程序员只要在编辑器里像指挥家一样挥动手指，AI 就能自动铺陈出一整段代码，宛如魔法。
但魔法并不适合所有场景，8 月底 Andrej 改变了口径，他发文表示，不要幻想有一个万能的 AI 工具能解决所有编程问题，更可行的做法是建立一个结构，让不同的工具在不同场景各司其职，像接力赛一样完成开发任务。
是的，当今世界大部分用户使用的软件，依然是专业软件工程师写出来的，他们不做 demo，也不演示产品，而是在生产线上创造千百万人使用的软件和服务。Andrej 还说了，他使用频率最高的 AI 编程能力是“代码补全”。
对，工程师们写业务逻辑和算法、调试 Bug、改函数签名、重命名变量，在庞大的仓库中做些不起眼的工作——这些事好像一点也不“魔法”，但 AI 真的能帮上忙啊。
在字节跳动出品的 IDE Trae 里，这样的功能叫做 Cue，它在这个看似“基础和简单”的领域下足了功夫。
我之前就给大家介绍过 Trae，那么 Cue 是什么？如果你用过 GitHub Copilot，大概能理解 Cue 的核心功能：代码补全、多行修改、修改点预测、修改点跳转、智能导入和智能重命名功能等等。
不过，在 Trae 这个 IDE 里，Cue 不只是补全和重构代码，它试图重构的是你整个编程动作：从预测你要改哪一行，到给出多行编辑建议，再到智能导入、智能重命名，乃至仓库级别的跳转编辑——把一个个散落在 IDE 里的点串成珍珠项链。
Cue 是今年 6 月发布的，叫做 Context Understanding Engine。这几个月 Trae 团队一直在迭代这个功能，目标很明确：让 AI 成为理解你上下文的伙伴。
这是一个非常低调的工具，它的入口我用了三月才知道：在 IDE 的右下角，点击那个 tab 就可以看到这个窗口：一种更高级的代码辅助体验。
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2025 年 AI 编程工具进入“百花齐放”的阶段，工具越做越全能，模型越来越强，体验变得越来越好了吗？未必。
我前几天写过一段话，为什么 Vibe Coding 没有自己写代码快乐？写过程序的人可能会知道，编程写代码是会让我们进入心流状态的：设计系统架构、数据结构、把逻辑画出来、UI 摆上，打开 IDE，摆好机械键盘，把这些东西噼噼啪啪敲进光标闪烁的屏幕里。点个 run，发现有问题，改为 debug，哦，卡住了，看看哪里出了问题，原来出了 Exception，try catch，打断点，单步调试，一点点逼近答案，解了。最后程序跃然屏幕之上。
其实很多工程师喜欢编程，喜欢的是这个透明的心流过程。这段话在社交媒体上超过 10 万阅读，获得几百个点赞和转发，看起来工程师感受有点趋同，哈哈。
很多开发者都试过 Vibe Coding，但最后研发生产系统，用的最多的还是智能代码工具，我们公司就是这样，毕竟生产力场景太复杂了。
一个典型的例子是这样：
你打开一个老项目，准备把业务逻辑里的 UserValidator 改成新的 IdentityChecker。这个操作可能涉及十几个文件，几十处位置，甚至在不同的仓库里。你希望 AI 能帮你找出来并全部替换，但你又担心它错改漏改，Vibe Coding 在这里帮不上忙，但 Cue 能。
Cue 不会用生成的大段代码吓你一跳，而是低调地在你每一次按下回车、每一次光标跳转、每一次变量命名时出现，并提出可行建议。
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我已经使用了 Trae 一段时间，喜欢它的 SOLO 模式和 Agent 编程，我喜欢它对 MCP 的兼容性，但我觉得对程序员价值最大的是：Cue。
和很多墨问用户聊天，他们已经是忠实的 Trae 用户了，但并不知道 Cue 是怎么回事，或者说，Cue 是那种你一开始感知不到，但用久了却离不开的工具。就像程序员习惯了传统 IDE 自动补全之后，再也回不到手写函数方法一样。
工程师日常使用最多的几个功能都是 Cue 提供的：
代码补全：聪明但不冒进
Cue 的代码补全不会像 Copilot 那样在你打完一行函数名之后就展开整整 20 行实现，而是遵循「先判断意图，再决定补多少」的策略。它更多时候是“灰色提示”的方式，嵌在代码中，一看就知道补的是啥，按 Tab 接收就好。
这背后其实是对上下文理解能力的体现。Cue 的新版本融合了代码续写和已有代码编辑能力，在同一个模型中判断你的意图，然后以最小代价给出最优建议。
多行修改：不是续写，是改写
你改了个函数名，它就会提示你，“是不是要把其他几个地方也一并改了？”然后带你跳过去，一键确认，全部替换。这种操作在维护大型项目时太常见了——以前我们靠搜索，靠计算，现在靠 AI 自动预判位置。
Cue 的编辑能力，不是基于 Token 的逐字符生成，而是采用了 Diff 模型。也就是说，它天生就是为「修改」而生的，而非「续写」。这个重要的差异能力，也解释了为什么在用 Cue 改代码时，整体体验快速而准确。
修改点预测与跳转：做手指的延伸
Cue 通过用户最近的编辑行为、光标停留位置、浏览轨迹，判断你下一步可能修改的位置。这种预测能力，让它有能力在你意识到“还需要改哪些地方”之前，就提醒你“这几个地方也要改”。
在大型仓库中，这种基于意图的跳转，明显比全局搜索来得更聪明、更节省心力。
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我大部分时候都在使用 Trae 国际版，模型更多，还支持 Auto 模式和 Max 模式，产品更新节奏很快，经常一周一更甚至两更。
对应的 Cue 更新节奏也很快很快。从 6 月底上线到最近的更新，几乎重写了底层的模型和延迟控制逻辑。Cue 变得更聪明了：
更强的 cue-fusion 模型
这个模型融合了续写和改写能力，从原本两个独立的模块，统一为一个模型处理。它基于真实用户的编码轨迹优化了推荐策略，用的是 SFT 数据集加 MoE 架构，延迟也控制得更好。
在我的实际体验中，Cue 的响应速度明显快于我之前试用过的一些国产 Copilot 替代品。官方说端到端延迟已经降到 700ms 以内，甚至在某些测试中做到 500ms。
智能上下文增强
Cue 不是只看你当前窗口的一两行代码，而是把你的操作轨迹，包括浏览记录、编辑历史、LSP 返回的符号信息全部纳入“理解范围”。
它甚至能知道你在前一个文件里看了哪个类，然后在当前文件提示你“是不是要用那个方法？”这种上下文关联感，是传统补全工具无法做到的。
Auto-Import 与 Smart-Rename
对于 Python、TypeScript、Golang 等语言，Cue 能自动判断你是否使用了未导入的包，并自动补上 import 语句。同时，支持跨文件的智能重命名，准确识别函数、变量、类名修改点，避免你手动全局替换带来的错误。
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最近国内 AI IDE 赛道真的很卷啊，不过代码补全这件事上，我挺看好 Cue 的。如果给它排个名，从我个人的体验来说，Cue 在国产 IDE 里算是做得最好的。
我们常说做产品要“提升用户体验”，但这种话说多了也会变成空话。我和墨问的研发团队聊天，他们给了 Cue 这个工具一句很朴素的评价：
使用 Cue 之后，我少了很多中断动作，最近一个月我都没有暂停这个服务。
怎么个流畅法呢，我们的 CTO 大师告诉我，使用 Cue，你不再需要：
停下来手动加 import
在几个文件中跳转查找变量名
担心改了函数名后漏掉调用点
用肉眼判断“这个修改是不是安全的”
Cue 就像默默为你处理“地板工程”的 AI 工程师，专注于处理代码中那些琐碎却必不可少的基础工作。这也正好呼应了 Trae 的品牌理念：The Real AI Engineer
AI 编程 IDE 发展到现在，一方面是帮助小白用户 Vibe Coiding，实现他们的产品梦和 MVP；另一方面，也是现阶段最有价值的，真正帮开发者提升效率，构建线上的生产系统，按周按月，一次次迭代有成百上千万用户使用的产品。
Cue 是 Trae 的重要组成部分，也是被使用最多的工具套件，它不是用“AI 写整个项目”，而是专注解决那些琐碎但关键的开发场景。
真正写线上代码的工程师都知道，写代码本来就是 95% 的重复劳动 + 5% 的创造力飞跃。
Cue 就是那个把 95% 打理好，让你专注于 5% 创造的工具。可以用起来了，朋友们。
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