原文链接：http://www.juzicode.com/trae-deepseek-snake-game/
重磅来袭，上周国内首款AI编程工具Trae国内版正式发布，它集成了DeepSeek-R1/V3、Doubao-1.5-pro等模型，使用时可以根据需求自由切换。
Trae设置了2种工作模式。Chat模式就是我们平常使用的对话模式，可以一问一答交流。Builder模式是专门为开发者量身制作的工作模式，可以一键生成代码、调试、修改。
今天我就用Builder模式制作了一个贪吃蛇游戏。
进入Builder模式下，非常直白地提出需求：
因为还没有设置过本地保存项目的文件夹，它会贴心地提醒设置项目所在的文件夹。
完成设置后，Trae就开始“自言自语”地输出自己的思考过程，最后将思考过程进行汇总总结，并且生成了python文件和依赖文件：
它虽然提示我检查文件，随便瞟了一眼没有仔细检查了，而是直接全部接受。
虽然这里运行安装依赖文件的时候出现了卡顿，我直接取消掉，改用选取国内源的方式手动安装，然后直接运行生成的snake_game.py文件。
经过测试，蛇的运动速度过快，而且每次在吃完食物后游戏就结束了。把测试出来的问题再次扔到对话框里。
Trae又开始“自言自语”展示了它的思考过程和代码修改过程，在这期间它可能会多次优化代码：
结束后仍然全部接受它的修改，直接运行py文件，经过测试前面提到的bug就这么被它修复了。
因为初始设计没有实现暂停功能，继续把添加暂停功能的需求扔个它：
继续测试，如果有问题再把问题扔回去，这样来回几次，不到10分钟一个贪吃蛇游戏就完成了，来看看我的成品：
整个过程中我没有写一行代码，全部都由Trae自动完成。我只是测试了运行结果是否满足我的需求，并且把和预期差异返回给Trae，它就会根据我的测试结果继续优化，如此迭代几次就能达到预期效果了。
这流畅的AI协作体验让人后背发凉，Trae的代码生成精度非常高了，而迭代速度却是人类的百倍，关键是它还会不断进化。
当需求拆解、逻辑推演甚至debug都能被AI接管，我们手中的键盘还剩下多少价值？
这让我想起柯达胶卷工程师看着数码相机参数曲线时的战栗——技术革命不会给我们缓冲期，当生成式编程突破某个临界点，堆砌业务代码的工程师或将如蒸汽时代的纺织女工般集体退场。
唯一能握紧的筹码，或许只剩驾驭AI的元能力。