字节出了豆包coding模型

偶然机会，来到西安听 Trae 的 meetup。本次是 SOLO 正式发布后的一个宣讲，以及一些 Trae 使用经验。总结下来，降低预期，文档为主（speckit），workflow ＞ any tool。———降低预期AI 在 0 到 1 上，很好，很迅速。但是这是原型阶段，不算真正产品想从 1-10，甚至到 100，需要更多的人来接入。———文档为主在使用任何 AI IDE 的时候，我们都需要维护一个上下文，但上下文会压缩，会失去你原有的意图。而且，你想改一部分文件，还需要不断的翻阅，再给他重新说一遍。所以应该在每一个模块都有一个文档产出物。对于再次开发，你可以选择 SpecKit，OpenSpec 等工具来自动生成规范的技术文档。———workflow与我上一篇想法一致，我们还在创造一个更规范的 AI 时代的软件工程。所以，无论是否为软工学生，《软件工程导论》这本书还是很有必要了解一下的

2025年11月4日，字节跳动旗下AI编程工具Trae国际版因美国Anthropic公司的“中资控股禁令”下架Claude模型，引发开发者社区震动。Claude凭借强大的代码生成与复杂任务处理能力成为开发者刚需，其缺失导致替代模型（如GPT-5、DeepSeek-V3.1）在响应速度、逻辑严谨性上表现不足，用户需反复调试才能完成Claude一步到位的任务。同月的 12 日，内测许久的 SOLO 终于开放，并且限免了，体验如 coze space 一样丝滑。那，Agent 的强大可以弥补模型的缺陷吗？我觉得可以。大模型从一开始问世，应用框架也诞生了，就是为了弥补模型的不确定性。再到如今的 IDE，不只是把 vs code 换皮，而是真正的结合了各种规则，流程逻辑，让编译器更懂你。编程范式正在一步步进化。我们还在探索 AI 编程规范，短期内可能无法到达 Claude 的统治地位。等到 AI 遇到瓶颈，就是 Agent 大放光彩时刻

和准备嵌入式面试的同学聊，发现大家焦虑很一致：要么基础不牢，怕面试官深挖 Linux、RTOS 原理；要么项目跟着教程做，只懂皮毛，怕追问细节露怯 —— 嵌入式面试专抓技术点深问，答不上就卡壳。我去年秋招前也慌过，后来才懂：稳住面试关键不是背八股，而是把简历内容 “嚼碎揉烂”—— 项目分工、难点原理、不足的解释，都得提前想透。建议大家搭「简历专属面试题库」，反复练到能有条理应答。用 AI 辅助搭题库能少走弯路，下面就分享具体方法。 一、先给简历“排雷”，避免面试被质疑简历上最容易出问题的就是模糊表述，比如写“参与 RTOS 优化”“负责模型部署”，表面上看不出错，但一旦被追问“优化了哪部分？”...

直接说 “用 Python 批量处理 Excel 还生成图表”，不用掰扯技术细节，带注释的完整代码秒出来，异常处理都帮你考虑到了！对比过 Copilot、通义灵码，它对中文需求的理解最丝滑，日常脚本、接口开发直接省一半时间，重复编码再也不用自己扛了～

你如果用过谷歌的gemini的话，你用那个深度搜索功能问一下现在有哪些大模型，各自的优缺点以及一些agent智能应用之类的，或者说你们的技术中台有相关的这些服务的话，你去看一下，连篇累牍，数不胜数，什么奇奇怪怪的应用都有，感觉都烦了，我们真正能用的其实也就那么一种两种的，并且这些东西付费也是居多，如果你不是那种顶尖大厂的话，还得花钱，感觉现在这个AI时代真的是，只有你想不到，没有做不到啊

有无人来说说使用体验如何？真的超越Claude了吗？