从 AI Coding 到 AI Development：TRAE 亮相 2025 火山引擎 FOR...

为给开发者带来更强大的性能支持， TRAE 内置模型新增 Doubao-Seed-1.6 。该模型支持开启或关闭深度思考、自适应思考三种方式，其中自适应思考模式可根据提示词难度自动决定是否开启思考，提升效果的同时大幅减少 tokens 消耗。

豆包大模型 1.6 具有更强的模型效果，在推理速度、准确度与稳定性上显著提升，可支撑更复杂的业务场景落地。TRAE 接入后， 不仅理解力增强，代码质量也将获得提升 ，减少开发者编写和调试次数，提高工作效率。

6月11日 TRAE 上线全新的 cue 功能（context understanding engine） ，支持基于编辑行为预测下一个改动点并给出推荐，可应用于代码修改、代码生成、错误修复等多个场景，协助你的编码过程。

当开发者采纳某处推荐的代码后，会触发下一个改动点的代码推荐，并展示差异对比浮窗。开发者只需要连续按下 Tab 键，即可接连完成代码行的跳转和代码采纳，整个过程一气呵成： 推荐 → 接受一处建议 → 自动预测下一处 → 差异浮窗对比 → 连续按 Tab 跳转并采纳 → 循环直至完成！

能否给出准确的续写建议，是能减轻开发者工作的关键指标。通过模型优化， cue 能更精准地关联代码上下文与开发者编程习惯，为开发者提供更好地续写建议， 大幅提升代码续写准确率。它仿佛你肚子里的“代码蛔虫”，未言明的需求，它已了然于心。

cue 能基于你近期的编辑、浏览行为、linter error、结合仓库信息， 智能预测接下来最可能修改的位置 ，并生成对应的建议。比如，在某个函数中增加一个参数，AI 可以同步提示其他引用该函数的地方，通过按下 Tab 键可以直接在这些位置间进行跳转并应用建议，告别手动查找！

不再局限于单行！cue 能理解用户修改意图，通过智能感知上下文，