AI 开发新范式：Trae一口气升级 5 大能力，开发者必看

Trae叒更新了？这 5 个新功能太实用了！

前几天更新了 Trae 到 04.21 版本，没想到改动这么多，而且很多功能都是真正解决开发和协作过程中的实际问题。这篇文章我会结合我在一个内部知识库和服务工具开发项目中的真实使用情况，带大家看下这次更新中最打动我的几个功能点，以及它们是怎么提升我的工作效率的。

一、Chat 与 Builder 面板合并：工作流不再跳来跳去

以前用 Trae 时，经常在 Chat 和 Builder 模式之间来回切换，尤其是在调试 Agent 的时候，逻辑还没捋顺，人已经被页面搞晕。

现在新版把 Chat 和 Builder 合并到一个页面，通过@Builder命令就能直接唤起 Builder Agent，不用跳出对话上下文，非常自然。

Agent 自动切到了构建视图，还保留了之前的上下文，生成后我继续在对话里测试调用结果，整个链路连贯顺滑。

二、上下文增强：#Web 和 #Doc 真正让 AI “看得懂”

这次新增的#Web和#Doc上下文类型，可以说是我最喜欢的更新之一。

Web 上下文

我写内部技术方案时，想引用 GitLab 上的某个最佳实践。过去需要手动复制粘贴内容给 AI，现在我直接丢个链接：

#Web https://gitlab.com/docs/best-practices

Trae 就能自动提取网页内容，转成上下文参与对话理解，非常适合快速调研。

Doc 上下文

我们项目有一个团队共享文档目录，里面都是.md格式的操作文档。以前 AI 回答起来总是模模糊糊，现在我直接上传了整个文档目录作为#Doc，上传时支持.md、.txt文件，还支持通过链接导入，最多 1000 个文件（50MB）：

#Doc 项目技术文档集（/docs）

之后每次问 AI：

根据文档集，生成一个数据迁移流程图

输出准确率直接飙升，上下文能力终于不再是噱头了。

三、规则系统上线：AI 终于有了“使用手册”

有时候 AI 回答太“自由发挥”，比如我们要求统一接口返回值结构，但它写代码时常常忘。Trae 这次引入了规则系统，彻底解决这个问题。

个人规则

我设置了一个user_rules.md，里面明确要求：

所有 JSON 返回结构必须包含 code, message, data 三个字段。

设置后，无论在哪个项目里构建 Agent 或与 AI 对话，它都会优先遵循这个规则，相当于给 AI 立了“家规”。

项目规则

我们项目组内部还制定了一些命名规范（如 Controller 命名统一为 XxxController），我就把这些写进.trae/rules/project_rules.md中，团队里所有人构建 Agent 时都能自动继承这些规范，统一性明显提升。

四、Agent 能力升级：自动运行+自定义更智能

以往构建 Agent 只能靠 prompt，做一些单步指令。现在 Trae 支持通过prompt + tools联合定义 Agent，行为更复杂也能搞定。

五、MCP 市场上线：调服务像调插件一样简单

最后一个重磅更新是 MCP 市场，Trae 现在可以选择大量的第三方 MCP Server，相比之前数量已经翻了好几倍了。

Trae 这次 04.21 版本更新不止是“加了点东西”，而是把很多 AI 工具从“玩具”变成了“真正能帮我干活的工具”。对我来说，尤其有价值的是：

统一工作流，避免频繁切换

上下文能力真正可用，信息提取更准确

规则与自定义能力，让 AI 更听话

MCP 的打通，让外部服务调用成为可能

Trae 的定位已经不再是简单的智能对话工具，而是一个集 AI Agent 构建、服务集成、文档理解于一体的智能协作平台。

如果你也在用 AI 协助开发、写文档、接业务系统，这版 Trae 的功能，非常值得尝试。