安装 Trae 并完成初始设置(国际版)

本文档介绍如何安装 Trae 并完成基础配置(下载地址)。​

第一步:安装并启动 Trae​

  1. 前往 Trae 的官网,将 Trae 安装至电脑。​
  2. 启动 Trae。​
    Trae 首次启动时,你会进入以下页面。​
    在这里插入图片描述
  3. 点击 开始 按钮。​
    Trae 初始配置流程开始。​

第二步:选择主题和语言​

  1. 选择主题。可选项为 暗色、亮色 和 深蓝。​
  2. 选择显示语言。可选项为 简体中文、English 和 日语。​

若有需要,后续可以在设置中心修改主题和语言。​

  1. 点击 继续 按钮。​
    在这里插入图片描述

​第三步:从 VS Code 或 Cursor 中导入配置​

若你的电脑中已安装并配置 VS Code 或 Cursor,你可以点击 从 VS Code 导入 或 从 Cursor 导入 按钮。系统将会从对应的 IDE 中获取插件、IDE 设置、快捷键设置等信息并一键导入到 Trae 中,帮助你快速从其他 IDE 切换到 Trae。​
在这里插入图片描述

第四步:添加 Trae 相关的命令行​

添加 Trae 相关的命令行后,你可以在终端中使用命令行更快速地完成 Trae 相关的操作。例如:​

  • 使用 trae 命令快速唤起 Trae。​
  • 使用 trae my-react-app 命令在 Trae 中打开一个项目。​

点击 安装 trae 命令 按钮,然后完成授权流程。​

若未在此处安装 Trae 相关的命令行,后续可在 IDE 中使用快捷键(macOS:Command + Shift +
P;Windows:Ctrl + Shift + P)打开命令面板,然后使用 install ‘trae’ command in PATH
命令进行安装。​
在这里插入图片描述

第五步:登录账号​

你需要登录 Trae 以使用 AI 能力。Trae 提供了三种登录方式,分别为 Google 账号登录、Github 账号登录、邮箱登录。若你没有账号,也可以新注册一个账号。​
点击 登录 按钮,然后根据页面引导完成登录流程。登录后,你将进入 IDE 界面,如下图所示。​
在这里插入图片描述

第六步:开始使用 Trae​

在 Trae 中,开发你的项目,例如:​

  • 打开已有的项目或克隆 Git 仓库。详情参考《管理项目》。​
  • 使用 AI 助手从 0 到 1 创建一个新项目。详情参考《智能体》。

相关文档

关于 TRAE国际版本的信息或者下载链接,目前没有直接提及于所提供的引用中。然而,在处理学术数据集或技术资源时,通常可以从以下几个方面入手来获取相关信息: ### 数据源与官方文档 许多知名的数据集合和技术工具都会提供详细的官方文档以及下载页面。例如 DBLP 提供了一个名为 `DBLP_four_area.zip` 的压缩包[^1],其中包含了纯文本格式的文件。对于 TRAE 国际版而言,可以尝试访问其官方网站或其他权威的技术平台(如 GitHub 或 Zenodo),这些地方往往会有最新的发布说明和可用的下载链接。 ### 技术社区支持 如果无法通过官网找到所需资料,则可以通过参与相关领域内的论坛讨论获得帮助。比如 Stack Overflow、Reddit 上面专门针对机器学习算法优化及其应用案例分享板块里可能会有其他研究者提到他们是如何成功安装运行某个特定版本软件的经验贴;另外还可以考虑加入一些专注于自然语言处理方向微信群组/QQ群聊当中去询问是否有成员已经掌握了这方面的知识能够给予指导。 ### 编程实现示例 虽然这里没有具体给出如何操作代码片段用于检索目标程序库位置的方法论介绍文章内容本身也没有涉及太多细节描述部分但是我们可以假设存在这样一个函数用来模拟查找过程如下所示: ```python def search_resource(keyword, source="web"): """ A function to simulate searching for resources based on a keyword. Args: keyword (str): The term you are looking for. source (str): Where the search will be conducted. Default is 'web'. Returns: str: Information about where and how to find the resource. """ if source == "web": return f"To locate {keyword}, visit official websites or repositories such as GitHub." elif source == "local": return f"For local files related to {keyword}, check your system directories." print(search_resource("TRA international version")) ``` 上述脚本仅作为概念验证之用,不代表实际解决方案。
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