Trae KI: Ein Leitfaden mit praktischen Beispielen

Trae AI hat sich den ersten Platz auf dem SWE-bench Verified. Dieser Benchmark testet KI-Codierungswerkzeuge mit 500 echten GitHub-Problemen, die von erfahrenen Python-Entwicklern ausgewählt wurden. Trae AI ist die einzige KI-gestützte IDE für die Programmierung, die an diesem Benchmark teilgenommen und gewonnen hat.

Benchmarks sind cool, aber sie zeigen nicht immer, wie gut die Programmierung wirklich ist. GitHub-Probleme zu lösen ist nur ein Teil der Arbeit von Entwicklern. Du verbringst viel Zeit damit, neue Funktionen zu entwickeln, dich in bestehende Codebasen einzuarbeiten und mit deinem Team an Projekten zu arbeiten.

In diesem Tutorial geht's mir mehr um praktische Beispiele als um Theorie. Ich erkläre dir Schritt für Schritt, wie du Trae AI einrichtest und anhand verschiedener Beispiele testest, ob das Tool für dich geeignet ist.

Was ist Trae AI?

Trae AI nennt sich selbst „der echte KI-Ingenieur“ – eine kühne Behauptung, die sie wahrscheinlich angenommen haben, nachdem sie die SWE-bench-Rangliste angeführt haben. Auf den ersten Blick sieht es aus wie jede andere KI-basierte IDE mit den üblichen Funktionen, die du erwarten würdest:

• Ein Codierungsmittel namens Builder
• Seitenleiste und Inline-Chat zum Steuern des Builders und zum Fragen zu deiner Codebasis
• Zugang zu Premium-Modellen wie Claude 4 Sonnet, Gemini 2.5 Pro, Grok 4und Kimi K2
• Integrierter Terminalzugang, Unterstützung für das Model Context Protocol (MCP) und Web-Suchfunktionen
• Tab-Vervollständigung und Standard-IDE-Funktionen

Aber wenn du genauer hinschaust, findest du Features, die Trae von der Konkurrenz abheben:

• Der SOLO-Modus bietet dir die komplette Softwareentwicklung von der Planung bis zum Projektabschluss.
• SOLO Builder, eine spezielle Version, die für Webentwicklungsaufgaben angepasst wurde
• Mit einem Klick Web-Apps auf Vercel bereitstellen
• Eingebauter Browser zum Anschauen von Web-Apps
• Spracheingabe für Befehle an die KI
• Mit MCP kannst du eigene KI-Agenten erstellen, die dir bei verschiedenen Aufgaben helfen.

Genau wie Cursor ist Trae eigentlich ein Fork von VS Code, aber es ist Closed Source. Das wirst du sofort merken, weil du damit Einstellungen, Erweiterungen und Tastaturkürzel aus Cursor oder VS Code importieren kannst. Allerdings haben sie die Benutzeroberfläche aufgeräumt, damit sie kompakter und optisch ansprechender ist.

Das Tool ist eher ein Partner, mit dem man zusammenarbeiten kann, als nur ein weiteres Tool zur Code-Vervollständigung. Du kannst mit ihm über natürliche Sprachbefehle wie „ @Agent ” oder „ #Context ” reden und ihm komplizierte Programmieraufgaben geben, während du die Kontrolle über den Prozess behältst.

Bevor wir uns diese Funktionen im Einsatz anschauen, sollten wir uns mit dem Preismodell von Trae AI beschäftigen, denn hier zeigen sich die echten Unterschiede zu anderen KI-IDEs.

Ein Hinweis zu den Preisen von Trae AI

Trae AI kostet im Moment 10 $ pro Monat, wobei der erste Monat nur 3 $ kostet. Das ist echt wenig im Vergleich zu direkten Konkurrenten wie Cursor oder Windsurf, die monatlich 15 bis 20 Dollar verlangen, während Open-Source-Alternativen wie Cline aufgrund ihrer nutzungsabhängigen Preise mehrere hundert Dollar pro Monat kosten können.

Was dieses Preismodell noch cooler macht, ist, dass es auf Anfrage läuft. Du bekommst 600 schnelle Anfragen pro Monat und unbegrenzt viele langsame Anfragen für Premium-Modelle. Dieser Ansatz hat aber ein echtes Problem, das wir schon mal gesehen haben.

Cursor hat noch vor ein paar Monaten genau dieses Preismodell gehabt. In diesem Modell zählt jede Eingabeaufforderung als eine oder mehrere Anfragen, die von deinem monatlichen Limit abgezogen werden, egal wie kompliziert sie ist oder wie viele Tokens sie braucht.

Zum Beispiel zählt eine Eingabeaufforderung, die eine Aktion in deinem ganzen Code macht, genauso wie eine kleine Inline-Bearbeitung, obwohl die erste 10–20 Mal mehr API-Kosten verursacht. Cursor hat gemerkt, dass dieses Modell nicht skalierbar ist, selbst bei 20 Dollar im Monat, und ist zu einem kreditbasierten Preismodell übergegangen, bei dem Nutzer 20 Dollar Guthaben zum API-Preis plus Aufschläge bekommen.

Diese Änderung hat in der Cursor-Community für ziemlichen Ärger gesorgt. Die Leute haben angefangen, ihr monatliches Guthaben innerhalb von Tagen zu verbrauchen. Die gleiche wirtschaftliche Situation, die Cursor dazu gezwungen hat, wird wahrscheinlich auch Trae AI treffen, wenn die Nutzerzahl steigt.

Es gibt schon erste Anzeichen von Stress. Der SOLO-Modus, das Markenzeichen von Trae, ist immer noch in der Beta-Phase und selbst für zahlende Nutzer nur eingeschränkt verfügbar. Auf ihrer Website steht, dass alle Zugangsrunden voll sind, aber Codes wie„ “ oder vielleicht „ “ über eine Warteliste verfügbar sind. Das macht Sinn, weil der SOLO-Modus wie ein echter Softwareentwickler arbeitet – er plant, dokumentiert und setzt um – und dabei viel mehr Token verbraucht als die normale Programmierhilfe.

Dieses Preismodell ist zwar vielleicht nicht für immer, aber es ist eine coole Chance, Claude 4 Sonnet und andere Premium-Modelle im ersten Monat für nur 3 $ auszuprobieren. Firmen arbeiten am Anfang oft mit Verlust, um Vertrauen und eine Nutzerbasis aufzubauen, vor allem wenn sie von Investoren unterstützt werden.

Wie installiere und richte ich Trae AI ein?

Die Einrichtung von Trae AI läuft echt reibungslos:

1. Lade das Installationsprogramm für deine Plattform runter.
2. Starte das Installationsprogramm
3. Importiere deine Einstellungen entweder aus Cursor oder VS Code.
4. Wenn du willst, kannst du Trae unter dem Befehl „ trae “ zum Terminal hinzufügen.
5. Öffne einen Ordner als Projekt oder kopiere ein Repository von GitHub.

In diesem Tutorial erstellen wir eine Tic-Tac-Toe-Terminalanwendung, um die Funktionen des Builders zu testen. Leider kann ich den SOLO-Modus noch nicht ausprobieren, also schauen wir uns erst mal die Funktionen des Builders an und geben am Ende des Tutorials einen kurzen Überblick über den SOLO-Modus.

Lass uns endlich loslegen!

Trae's Builder verwenden

Um zu sehen, was Trae so drauf hat, leg einfach ein neues Projektverzeichnis an und öffne es mit Trae. Nimm Claude 4 Sonnet, weil Trae für dieses Modell optimiert ist – es ist dasselbe Modell, mit dem sie die SWE-Benchmark-Rangliste angeführt haben.

Ich hab mit dieser Eingabeaufforderung angefangen, um ein Terminal-basiertes Tic-Tac-Toe-Spiel zu entwickeln:

I want to build a 4x4 tic-tac-toe game in Python with a clean terminal interface.
The game should support two players taking turns, detect wins in rows, columns,
and diagonals, and handle draws. It should have colored elements, not just black and white, but the color system must be minimalistic.

Das Ergebnis war ein Erfolg von 99 %. Der Builder hat ein voll funktionsfähiges Terminal-Spiel gemacht, das echt gut aussieht. Was mich am meisten überrascht hat, war, dass das Tic-Tac-Toe-Raster beim ersten Versuch gleich richtig war. Als ich denselben Befehl während meiner Tests mit anderen IDEs ausprobiert habe, hat nur Cursor das richtig hingekriegt.

Die Chat-Oberfläche wirkt übersichtlich und gut organisiert. Jedes Ereignis – egal, ob es Code generiert, Befehle ausführt oder Dateien erstellt – wird als eigenes Element angezeigt, sodass du den Prozess des Builders ganz einfach verfolgen kannst.

Der Builder hat automatisch das Python-Skript und eine README-Datei erstellt und dann Terminal-Befehle ausgeführt, um alles zu testen. Es hat sogar meine Shell-Konfigurationen (Oh My Zsh) ohne jegliche Einrichtung übernommen. Die ganze Erfahrung war echt smooth und natürlich.

Webzugriff testen

In den Anfängen der KI-IDEs war es echt nervig, zwischen der IDE und ChatGPT oder Chrome hin und her zu wechseln, um projektbezogene Infos zu suchen. Zum Glück ist der direkte Webzugriff in der Chat-Benutzeroberfläche mittlerweile bei fast allen IDEs ein Muss. Trae ist da keine Ausnahme.

Probieren wir's mal mit einer Suche zu unserem Tic-Tac-Toe-Projekt:

Search the internet for innovative ways other people have built tic-tac-toe games.

I want more comprehensive features

Die Ergebnisse waren wie erwartet – eine detaillierte Zusammenfassung der Recherche mit Vorschlägen, was umgesetzt werden sollte. Allerdings sollte man die Browsing-Geschwindigkeit im Auge behalten. Das dauert zwar ein bisschen länger als andere Vorgänge, aber das ist kein Problem, weil man im Internet ja nicht ständig sucht, sondern nur ab und zu mal.

Kontext steuern

Trae hat die üblichen Funktionen zur Kontextsteuerung, die du erwartest. Du kannst Dateien oder Ordner hinzufügen, indem du sie mit „ # “ erwähnst. Das Einfügen von URLs funktioniert auch – Trae zieht den Seiteninhalt als Kontext beim Schreiben des Codes.

Diese Funktion ist echt ein Muss für KI-Ingenieure, die ständig mit Technologien wie LangChain oder OpenAI Python SDK arbeiten, die oft mehrere Versionen neuer sind als das Trainingswissen des LLM. Anstatt deinen Arbeitsablauf zu unterbrechen, um Dokumente zu kopieren, kannst du einfach die URLs der aktualisierten Dokumente direkt in deiner Eingabeaufforderung angeben.

Was Trae so besonders macht, ist, dass es bestimmte Klassen oder Funktionen in der Datei, die du gerade geöffnet hast, finden kann. Das ist viel besser als manuelles Auswählen von Code, vor allem bei großen Python-Klassen, die Hunderte von Zeilen umfassen.

Um zu kontrollieren, was die KI sieht, kannst du mit Trae bestimmte Dateien und Ordner von der Indizierung ausschließen. Da KI-IDEs Arbeitsbereichsindizes für Codebasis-Q&A erstellen, kannst du durch Erstellen einer Datei „ .ignore “ im Ordner „ .trae “ festlegen, was aufgenommen werden soll. Das funktioniert zusammen mit deiner Datei „ .gitignore “, sodass alles, was in einer der beiden Dateien steht, vom Builder nicht gesehen wird.

Wo Trae wirklich glänzt, sind die Regel-Dateien. Mit diesen Markdown-Dokumenten kannst du Richtlinien für den Arbeitsbereich und die Benutzer festlegen, die das Verhalten der KI bestimmen. Bei der KI-gestützten Entwicklung sind Regel-Dateien echt wichtig. Erstelle diese Dateien in deinem Verzeichnis „ .trae/rules “:

• architecture.md für Projektstruktur und architektonische Entscheidungen
• development.md für Codierungsstandards und -praktiken
• orchestration.md zur Unterstützung bei der Implementierung von Funktionen und der Verwendung der Dokumentation
• design_philosophy.md für die Gestaltung von Webprojekten

Sobald du alles eingerichtet hast, kannst du jede Regel während des Chats mit der Syntax „ #rulename “ aufrufen.

Tab-Vervollständigung

Die Tab-Vervollständigung gibt's schon lange in IDEs. Der Cursor hat die Entwicklererfahrung mit diesem Code verbessert, indem er ein eigenes internes Modell eingeführt hat, das intelligente Vervollständigungen in der ganzen Datei macht. Trae AI hat ähnliche Funktionen und hat sie unter dem Namen Cue zusammengefasst.

Cue hat verschiedene Arten von Vervollständigungen:

• Die Autovervollständigung versteht den vorhandenen Code und schlägt dir Fortsetzungen an der Cursorposition vor.
• Mit Mehrzeilenbearbeitungen kannst du mehrere Zeilen zusammenhängenden Codes auf einmal schreiben.
• Vorausschauende Bearbeitungsvorschläge zeigen dir die nächste mögliche Änderung basierend auf deiner letzten Änderung an.
• Mit „Zu Änderungen springen“ findest du die nächste Stelle, an der du eine Änderung vornehmen solltest, die von deiner vorherigen Änderung betroffen ist.

Ich finde die Funktion „Zum Bearbeiten springen“ in Cursor echt klasse, weil sie so reibungslos funktioniert. Ich kann einfach durch meine Änderungen tabben, wenn ich die Kontrolle über das Skript übernehme. Die Sprung-zur-Bearbeitung-Funktion von Trae ist viel langsamer als die von Cursor.

Beim Testen musste ich oft den Cursor auf die Zeile setzen, wo ich die nächste Änderung machen wollte, um den Vorschlag „Tab: hierhin springen“ zu bekommen. Das macht die ganze Funktion „Zum Bearbeiten springen“ sinnlos. Andere Cue-Funktionen sind auch langsamer.

Es funktioniert, aber da Trae neu ist, braucht Cue etwas Liebe, um mit den etablierten Konkurrenten mithalten zu können.

Builder mit MCP-Zugriff

Ein weiteres Muss für KI-gestützte IDEs ist die Unterstützung des Model Context Protocol (MCP). MCPs sind sozusagen die Brücken zwischen deinem KI-Assistenten und externen Tools, Datenbanken oder APIs. Ohne sie bleibt dein Codierungsagent von den realen Systemen, die du erstellst, abgeschnitten.

Der Support von Trae AI für MCPs ist super und einfach zu bedienen. Die Plattform hat eine eigene Marktplatz-Benutzeroberfläche für offizielle MCP-Server, über die du sie mit einem Klick installieren kannst.

Ein Marktplatz löst auch das Problem, dass man Sachen finden muss. Du kannst einfach nach verfügbaren MCPs suchen, anstatt die Dokumentation oder GitHub-Repositorys zu durchforsten, um das zu finden, was du brauchst.

Sobald du einen oder mehrere Server hinzugefügt hast – oder einen eigenen über die Einstellungen, was auch ganz einfach geht –, kannst du vom normalen Builder zum „Builder mit MCP”-Agenten wechseln. Auch wenn es auf den ersten Blick komisch klingt, einen separaten Agenten zu haben, ist das eigentlich ziemlich clever.

Deine MCP-Liste wird mit der Zeit immer länger werden. Jede von dir gesendete Eingabeaufforderung enthält Infos zu verfügbaren MCPs und deren Tools und verbraucht Tokens, egal ob du sie nutzt oder nicht. Der bewusste Wechsel zu Builder mit MCP hält die Kosten für Trae niedrig. Wenn sie irgendwann auf nutzungsbasierte Preise umsteigen, wird dieses Design auch den Nutzern Geld sparen.

Ein Hinweis: In Marktplatzangeboten für MCP-Server sind manchmal veraltete Installationsanweisungen, die zu Problemen bei der Installation führen können. Wenn du mit MCP zu Builder wechselst, check die Status-Anzeigen neben jedem Server und stell sicher, dass sie grün sind, bevor du mit der Arbeit anfängst. Wenn es rot ist, musst du das Problem selbst beheben.

Benutzerdefinierte Agenten erstellen

Eine echt coole Funktion in aktuellen Open-Source-IDEs wie Cline oder Roo Code ist, dass man eigene Agenten erstellen kann, die auf verschiedene Tools und MCP-Server zugreifen können und durch unterschiedliche Systemaufforderungen ganz anders funktionieren. Obwohl Trae AI Closed Source ist, bietet es genau dieselbe Funktion.

Custom Agents lösen ein echtes Problem bei der KI-gestützten Entwicklung. Der Standard-Builder eignet sich gut für allgemeine Programmieraufgaben, aber spezielle Aufgaben erfordern oft ein gezielteres Vorgehen. Anstatt deine Anforderungen in jedem Gespräch immer wieder zu erklären, kannst du Agenten erstellen, die genau auf bestimmte Arbeitsabläufe zugeschnitten sind.

Du könntest zum Beispiel einen „Dokumentationsagenten“ erstellen, der immer umfassende Docstrings schreibt, Typ-Hinweise einfügt und die Dokumentationsstandards deines Teams befolgt. Oder ein „Code Review Agent“, der sich mehr auf Sicherheitslücken, Performance-Probleme und Codierungsstandards konzentriert, statt neue Features einzubauen.

Sobald du deinen benutzerdefinierten Agenten hast, kannst du ihn verwenden, indem du ihn aus dem Dropdown-Menü oben im Chat-Eingabefeld auswählst oder die Syntax „ @agent-name “ verwendest.

SOLO-Modus in Trae AI

Der SOLO-Modus ist das coolste Feature von Trae – eine komplett autonome Software-Engineering-Erfahrung, die alles von der ersten Planung bis zur endgültigen Bereitstellung erledigt. Du sagst uns, was du willst, und der SOLO-Modus plant die Architektur, schreibt den Code, kümmert sich um die Tests und setzt dein Projekt um, ohne dass du ständig draufschauen musst.

Der SOLO-Modus ist viel mehr als nur eine normale Programmierhilfe. Es zerlegt komplexe Projekte in überschaubare Aufgaben, schreibt Dokumentationen und trifft architektonische Entscheidungen wie ein erfahrener Entwickler. Der SOLO Builder Variante ist speziell auf Webentwicklungs-Workflows ausgerichtet und bietet spezielle Tools für Frontend-Projekte, darunter integrierte Browser-Vorschauen und Vercel-Bereitstellungen mit einem Klick.

Zu den wichtigsten Funktionen gehören:

• Komplette Projektentwicklung vom Konzept bis zur Umsetzung
• Automatische Projektplanung und Aufgabenaufteilung
• Echtzeit-Dokumentation
• Integrierte Test- und Debugging-Workflows
• Mit einem Klick auf Cloud-Plattformen bereitstellen
• Sprachsteuerung für eine natürliche Interaktion

Der SOLO-Modus bleibt, wie bereits erwähnt, in der Beta-Phase und ist nur sehr eingeschränkt verfügbar. Selbst zahlende Pro-Nutzer brauchen einen speziellen Einladungscode, um es auszuprobieren, und alle Zugangsrunden scheinen geschlossen zu sein, mit der Möglichkeit, sich nur auf eine Warteliste setzen zu lassen.

Trae AI gegen Cursor

Nachdem ich Trae eine Weile benutzt und die Dokumentation durchgelesen habe ihre Dokumentation, wird klar, dass es ihr Hauptziel ist, Cursor zu übertreffen.

Traes Vorteile sind echt nicht zu übersehen. Mit 10 Dollar im Monat im Vergleich zu den 20 Dollar von Cursor ist der Preisunterschied für viele Entwickler echt wichtig. Trae hat auch ein paar Sachen drauf, die Cursor nicht hat – benutzerdefinierte Agenten, OpenRouter-Integration für weitere Modelle und, meiner Meinung nach, eine besser durchdachte Oberfläche. Das Design sieht moderner und übersichtlicher aus als das, was Cursor jetzt hat.

Aber Cursor hat ein paar Trümpfe im Ärmel, die Trae nicht hat:

• Der Vorteil, als Erste dabei zu sein, hat ihnen eine riesige Nutzerbasis gebracht, die schon in ihr Ökosystem investiert hat.
• Hintergrundagenten, die ohne geöffnete IDE funktionieren
• Integrationen für Mobilgeräte und Slack für Remote-Programmierung
• Engere Partnerschaften mit Firmen wie Anthropic, die optimierte Modellversionen anbieten.
• Eine Speicherfunktion im Stil von ChatGPT, die den Kontext über mehrere Sitzungen hinweg merkt – etwas, das Trae im Moment noch fehlt.

Die eigentliche Herausforderung liegt in der Umsetzung. Wenn Trae Features wie Cue (ihr Tab-Vervollständigungssystem) noch etwas aufpolieren, den Zugriff auf den SOLO-Modus erweitern und ihre Marketingpräsenz stärken kann, könnten sie frustrierte Cursor-Nutzer für sich gewinnen, vor allem die, die mit den letzten Preisänderungen nicht zufrieden sind.

Allerdings ist der Wechsel der IDE ziemlich aufwendig, und das etablierte Ökosystem von Cursor macht die Migration nicht gerade einfach. Der Wettbewerb ist für Entwickler auf jeden Fall gut – beide Tools müssen schneller innovativ sein, um mithalten zu können.

Fazit

Trae AI hält, was es verspricht: Es ist ein super Programm zum Codieren mit einer übersichtlichen Oberfläche und coolen Funktionen. Die Benchmark-Ergebnisse sind zwar beeindruckend, aber der wahre Test ist die tägliche Entwicklungsarbeit, wo das Tool gut genug läuft, um als Alternative zu Cursor in Frage zu kommen.

Die größere Frage ist nicht, ob Trae AI funktioniert – das tut es –, sondern ob es seine aktuellen Vorteile lange genug halten kann, um Marktanteile zu gewinnen. Das Preismodell wird sich wahrscheinlich ändern, der Zugang zum SOLO-Modus bleibt eingeschränkt und einige Funktionen müssen noch verbessert werden. Für Entwickler, die mal was Neues ausprobieren wollen, vor allem zum aktuellen Einführungspreis von 3 US-Dollar, bietet Trae AI eine solide Erfahrung, die mit ein paar Updates zu deiner Haupt-IDE werden könnte.

Wenn du gerade auf der Suche nach KI-Coding-Assistenten bist, könnten diese Blogs auch für dich interessant sein:

• Cline gegen Cursor: Ein Vergleich mit Beispielen
• Cursor gegen Windsurf: Ein Vergleich mit Beispielen
• Cline KI: Ein Leitfaden mit neun praktischen Beispielen
• Cursor AI: Ein Leitfaden mit 10 praktischen Beispielen
• Windsurf KI Agentic Code Editor: Funktionen, Einrichtung und Anwendungsfälle