Trae 是一个完整的桌面端 IDE，我们可以把它当成一个功能极强的“多模态 AI 笔记与研究工具”。

• 支持文件拖拽与多模态：可以直接把行业报告（PDF）、产品截图、数据表格拖进 Trae 的对话框。它不仅能读懂文字，还能看懂图表。
• 模型选择自由：做研究最需要思维发散或深度推理。Trae 支持切换不同的主流大模型（如 Claude 3.5 Sonnet 适合逻辑分析，DeepSeek R1 适合深度思考，GPT-4o 适合综合归纳）。你可以根据研究的难易程度随时换脑。
• 优秀的中文和联网搜索：非常适合阅读中文文献、搜索国内最新的科技动态，并直接在内置的编辑器里生成漂亮的研究 Markdown 报告。

为了在撰写新技术研究报告/技术选型方案等场景中彻底榨干 Trae 的价值，我们可以采用 “提示词工程（Prompting） + 模式切换 + 多模态配合” 的三步工作流。以下是具体的高效使用指南：

第一步：巧妙利用 Trae 的大模型切换与联网能力

在研究初期，信息收集和方案对比最关键。

• 推荐选用模型：首先切换到 DeepSeek-R1 或 Gemini-3.1-Pro-Preview（Trae 侧边栏可自由选择）。R1 的深度思考（Reasoning）能力极强，非常适合用来做复杂的技术架构对比和推演；Gemini的逻辑严密，适合提炼选型标准。
• 激活联网搜索：在 Chat 框中提问时，明确要求其联网。
  • 高阶提示词示例：“请联网搜索 2026 年最新关于微服务网关 [技术X] 与 [技术Y] 的实际应用评测，重点关注高并发下的内存占用、社区活跃度以及对 [某个特定功能] 的支持情况，并列出参考来源。”

第二步：利用“多模态”与本地文件喂养 AI

不要只用文字和它交流，把 Trae 当成你的全能阅读助手。

• 拖拽已有资料：把官方的技术白皮书、行业大厂的选型架构图（图片或 PDF）直接拖进 Trae 的对话框中。
• 进行局部重点突破：使用快捷键（通常是选中文字后按 Ctrl+K 或 Cmd+K），让 AI 专门针对某一段晦涩难懂的架构设计进行解释，或者让它找出该架构在你的业务场景下可能存在的坑（Pitfalls）。

第三步：左边对话，右边利用 Builder/SOLO 模式直接输出

这是 Trae 作为 AI 原生 IDE 相比于普通网页版 ChatGPT 最强大的地方。

1. 右侧建立文件：在本地项目目录中新建一个 research_report.md（Markdown 格式文件）并在右侧编辑器打开。
2. 切到 Builder (Agent) 模式：点击对话框切换到 Builder 模式。
3. 下达结构化指令：
   • 指令示例：“基于我们刚才讨论的选型结果，请在右侧的 research_report.md 中编写一份正式的技术选型方案。必须包含：1. 背景与业务痛点 2. 选型评估维度（性能、成本、维护） 3. 备选技术横向对比表（用 Markdown 表格呈现） 4. 最终推荐结论与迁移演进路线。”
4. 自动生成与协同修改：Trae 会自动在右侧帮你写好排版精美的 Markdown 报告。如果某一段你觉得写得不够深入，你可以直接选中右侧的段落，在弹出的 AI 框里输入“补充该技术在安全性方面的考量”，它就会直接原位修改。

💡 提效小贴士 (Tips)

• 善用 @ 符号功能：在 Trae 的对话框输入 @，可以直接指定让 AI 只读取某一个特定的本地文件（如 @config.json 或 @API_doc.md），这样 AI 生成的报告就能完全贴合你现有的技术栈，不会“瞎编”。
• 代码片段一键插入：如果你的技术选型报告需要包含一小段性能测试脚本或配置示例（如 Nginx 配置），直接让 Trae 生成，并一键插入到你的 Markdown 报告中，无需复制粘贴。