二次元绘画创作
56.21M · 2026-02-04
这一年,我从加班修 bug 到凌晨的牛马,变成了用自然语言vibe出项目的 AI 协作者。变化之大,超乎想象。
看到掘金上大家纷纷写 2025 年终总结,有生活感悟、有职业成长、有各种奇妙经历,我也忍不住动笔了。作为一个在掘金混了几年的 AI 领域博主,这一年的变化对我来说太大了——以前加班修 bug 到凌晨是常态,现在大部分编码工作都交给 AI 了。每次有新 AI 工具或模型火起来,我都会用 Trae 或 Cursor 开一个新项目,去验证它的潜力和边界。
所以我准备写两篇总结,第一篇(就是这篇)专注技术:完整回顾 2025 年 AI 大事记,总结我目前的主力技术栈,并展望 2026 年及未来的趋势。第二篇会更私人化,聊聊生活和成长。
有趣的是,这篇文章的核心时间线表格,我也是用 AI(Trae + DeepSeek)生成的,还顺手做了一个互动网站:traetjyyjrlg.vercel.app/(响应式设计,手机也友好)。这本身就是 2025 年 Vibe Coding 的最佳注脚——从想法到上线,只用了一个小时。
AI 技术总览:从炒作到实用落地的转折年2025 年是 AI 真正从概念炒作转向实用代理和编程革命的一年。主要趋势有四个:
Agentic AI 爆发:AI 从聊天助手变成能自主执行复杂任务的数字员工。Vibe Coding 流行:编程范式革命,用自然语言描述意图,AI 负责实现。DeepSeek、Llama 等开源模型性能逼近甚至局部超越 GPT/Claude,成本大幅下降。根据多个权威来源整理,以下是按月的主要产品和技术时间线(重点模型、工具、事件)。
AI 主要产品和技术发布时间线| 月份 | 日期 | 核心事件 / 产品发布 | 行业影响与 Vibe 点(技术深度解析) |
|---|---|---|---|
| 1月 | 1月20日 | DeepSeek-R1 正式开源 | 推理民主化:推理模型成本骤降,算力焦虑首次得到结构性缓解。 |
| 1月22日 | OpenAI Operator (预览版) | 动作代理:AI 开始接管计算机 UI 操作,从对话转向执行。 | |
| 1月25日 | OpenAI o3-mini 发布 | 极速推理:将高阶推理能力引入轻量模型,API 响应进入毫秒时代。 | |
| 2月 | 2月6日 | Vibe Coding 概念提出 | 编程范式革命:Andrej Karpathy 确立了“意图大于语法”的新共识。 |
| 2月24日 | Claude 3.7 Sonnet 发布 | 开发者首选:凭借极强的逻辑严密性,成为 2025 上半年口碑最强的编码模型。 | |
| 2月中旬 | GPT-4.5 突然发布 | 可靠性飞跃:大幅降低模型幻觉,复杂逻辑链的断裂率下降 60%。 | |
| 3月 | 3月6日 | Manus AI 正式推出 | 自主代理标杆:首个能独立完成多步、跨应用复杂任务的中国智能体。 |
| 3月17日 | NVIDIA GTC 2025 | 算力基座:Blackwell Ultra 芯片发布,为万亿参数模型提供硬件支撑。 | |
| 3月下旬 | Gemini 2.5 Pro 最终版 | 长文本之王:1M 上下文稳定商用,支持分析一整个微服务架构库。 | |
| 4月 | 4月15日 | Meta Llama 4 系列预览 | 开源脊梁:开源 MoE 架构首次在多个基准测试中追平闭源旗舰。 |
| 4月28日 | GPT-4.1 家族更新 | 生产力稳态:重点解决环境鲁棒性,API 稳定性与成本效益显著提升。 | |
| 4月29日 | Docker MCP 工具市场开启 | 插件标准化:打破代理调用工具的壁垒,Agent 进入即插即用时代。 | |
| 5月 | 5月14日 | Google I/O 2025 | 多模态原生:发布 Veo 3 和 Imagen 4,视频/图像生成与推理深度融合。 |
| 5月20日 | Claude 4 Opus 抢跑发布 | 逻辑重构:在复杂软件工程评测中达成神级评分,确立首席编程 AI 地位。 | |
| 5月28日 | DeepSeek-R1-0528 更新 | 中国速度:国产模型在代码生成基准上持续领跑,蒸馏版横扫端侧市场。 | |
| 6月 | 6月上旬 | Apple Intelligence 集成 | 端侧 AI 爆发:AI 代理正式进入数十亿用户的移动操作系统底层。 |
| 6月15日 | Trae SOLO 模式发布 | 国产 IDE 之光:字节跳动推出具备极强自主能力的 AI 编程模式。 | |
| 7月 | 7月10日 | ChatGPT Agent 嵌入 | 代理平民化:用户无需编程即可在 Web 端构建垂直领域的编码代理。 |
| 7月30日 | xAI Grok 4 发布 | 硬核推理:推理能力登上新高度,上下文窗口扩展至 2M 超长规模。 | |
| 8月 | 8月7日 | OpenAI GPT-5 正式发布 | 年度高光:引入动态思考,极大提升了复杂 Agent 任务的成功率。 |
| 8月5日 | GPT-OSS (开源权重)发布 | 行业地震:OpenAI 罕见的开源举动,标志着闭源巨头防线的全面调整。 | |
| 9月 | 9月15日 | OpenAI Sora 2 公测 | 视频革命:实现物理规律的一致性,长视频生成进入工业可用阶段。 |
| 9月29日 | DeepSeek-V3.2 发布 | 效能巅峰:提出 DSA 机制,长上下文推理成本再次实现断崖式下跌。 | |
| 10月 | 10月6日 | OpenAI DevDay / Codex | 工具链闭环:Codex 正式版与 AgentKit 发布,支持 MCP 协议的原生应用。 |
| 10月21日 | ChatGPT Atlas 浏览器 | 形态剧变:推出首款 AI 原生浏览器,支持在网页内直接执行代理任务。 | |
| 10月28日 | Adobe MAX / Firefly 5 | 创意工程化:引入分层提示词编辑,实现设计流的文本级精确控制。 | |
| 11月 | 11月18日 | Google Gemini 3 旗舰版 | 元认知开启:模型具备自我审查与反思能力,逻辑推导接近人类水平。 |
| 11月24日 | Claude Opus 4.5 发布 | 逻辑巅峰:在极度复杂的工程重构任务中展现出统治级实力。 | |
| 12月 | 12月10日 | GPT-5.2 & Codex 代理 | 全自动工程:AI 代理自主管理从需求到 CI/CD 部署的全生命周期。 |
| 12月17日 | Gemini 3 Flash 极速版 | 实时交互:极低延迟响应,实时视觉翻译与增强现实 (AR) 应用爆发。 | |
| 12月29日 | Meta 收购 Manus | 尘埃落定:全球社交巨头押注 Agentic AI 商业化,标志着 2025 完美收官。 |
这些宏大事件并非遥不可及,它们直接影响了我的日常开发。接下来,我分享如何将这些技术落地到个人技术栈和工作流中。
时间线很宏大,但对我来说,最重要的是这些技术如何落地到日常开发中。这一年,我的主力工具和流程基本定型:
IDETrae(字节跳动) :我的主力工具之一,尤其是 6 月 SOLO 模式发布后,常作为默认 IDE 使用。免费、稳定、支持 DeepSeek 满血版,Builder 模式完美支持 Vibe Coding。我用它做了10+ 个项目,从简单的一句话项目到复杂的包括前后端的完整项目。
Cursor:另一主力工具,Composer 模式处理大型代码库时更强,常和 Trae 混用。
Claude Opus 4.5 / Sonnet系列:逻辑最强,代码审查和复杂任务首选。DeepSeek 系列:开源免费,数学/代码生成 SOTA,Trae 集成后原型速度翻倍。GPT-5 / Gemini 3:多模态任务(如图像+代码)时用,Atlas 浏览器里直接 vibe 超方便。Vibe Coding ——自然语言描述需求,Trae/Codex 生成 80% 代码,我只审改。AgentKit 多代理协作,一个代理写代码,一个审查,一个测试。Vercel + Trae 一键部署,Atlas 浏览器直接预览。Vibe 大项目容易维护难,后来学会混合模式——关键架构我手动把控。效率提升至少 3 倍,编程从苦活变成创意游戏。这些变化得益于我对 Trae 的深度使用,下面分享一些实战技巧,帮助你更好地利用它。
Trae 使用实用技巧分享:个人规则 + 项目规则作为 Trae 的重度用户(2025 年几乎大部分项目都靠它 vibe 出来),我超级乐意分享一些实战技巧!Trae 的魅力在于其免费版就已足够强大(每月提供 10 次 Premium 模型快速请求、50 次慢速请求,以及 1000 次 Advanced 模型请求),但我个人用的是 Pro 付费版(首月 10/月),它解锁了无限请求、更快的响应速度、无限模型切换,以及优先访问最新功能(如增强的上下文管理和高级调试工具)。这让我在处理复杂项目时避免了限额中断,效率更高,尤其是 Gemini-3-Pro-Preview 模型超香。付费版相比免费版的最大好处是稳定性——没有请求配额的焦虑,能全天候高强度使用;同时,Pro 用户还能享受专属支持和早期 Beta 功能测试。总之,免费版适合入门和轻度使用,而 Pro 版是重度用户的必备,性价比极高。尤其是 Builder 和 SOLO 模式,让 Vibe Coding 真正落地。下面我分个人规则(主要是 Prompt 工程和习惯)和项目规则(项目管理最佳实践)来聊聊,这些都是我踩坑 + 总结出来的,能显著提升效率和代码质量。我还参考了全网(如Reddit、GitHub、Medium上的讨论)最好用的 Prompt 和 Rules 示例,进一步优化了这些技巧,确保更实用和高效。
Trae 懂你的 Prompt 技巧Trae 的核心是自然语言交互,Prompt 写得好,输出质量翻倍。我的个人规则是结构化 + 迭代 + 指定约束,避免一次性扔大需求。基于社区分享,我优化了模板和习惯,确保 AI 更精准响应。
结构化 Prompt 模板
每次新建对话,我都用这个升级版模板开头,能让 Trae 更快进入状态,并覆盖任务(Task)、需求(Requirements)、架构(Architecture)、期望(Expectations)。这源于全网最佳实践,能提升输出一致性:
你是一个资深全栈工程师,擅长React + Node.js + TailwindCSS。
项目任务(Task):[简述核心任务,比如“构建一个个人仪表盘”]
需求细节(Requirements):[列出功能需求,比如“支持实时数据可视化、暗黑模式切换、用户认证”]
架构设计(Architecture):[指定结构,比如“使用Next.js 14作为前端框架,Prisma ORM处理数据库,部署到Vercel”]
期望输出(Expectations):[定义风格和质量,比如“函数式组件,TypeScript严格类型,注释详细,先思考步骤再生成代码,避免低级错误”]
现在,请一步步思考并生成[具体任务,比如“首页布局和数据获取逻辑”]
好处:Trae 会自动规划步骤,输出更可靠。比乱描述效率高30%,社区反馈显示,这种框架减少了 AI 的误解率。
小步迭代 + 反馈循环
别一次性要完整项目!我的规则:先 vibe 骨架(布局+路由),运行测试,再迭代功能。 反馈时用:“在上次代码基础上,优化XX部分,因为XX问题,加XX功能。” 技巧:复制上一次的关键代码片段贴回去,Trae 上下文强,能无缝接上。
模型切换规则
DeepSeek:原型速刷、代码生成首选(快+准+免费)。
Claude Opus/Sonnet:复杂逻辑、架构设计、代码审查(推理最强,少幻觉)。
GPT 系列:多模态任务(如集成图像 API)或创意 UI。
我的习惯:Builder 模式默认 DeepSeek,卡壳时切 Claude 审查。
长上下文管理技巧
Trae 支持 MCP,项目大了别丢上下文!规则:
SOLO 模式下,让代理记住项目目标,避免跑偏。避坑小习惯
Trae 内置预览超方便)。Prompt 模板到笔记,复用率高。vibe 到生产级的管理技巧纯 Vibe 容易原型神器,维护地狱,所以我定了这些项目规则,确保代码可维护。
分层开发规则(原型 → 精炼 → 生产)
阶段1:纯 Vibe 原型(1-2小时):自然语言描述核心功能,快速出 demo。
阶段2:人工精炼(必做!):用 Claude 审查代码,重构架构(分层、模块化)。
阶段3:生产优化:加类型检查、错误处理、性能优化。
例子:我那个时间线网站,先 vibe 出交互表格,再手动加响应式和动画。
版本控制整合
规则:Trae 生成代码后,立刻 Git commit。
Prompt 加一句:“请生成代码时,顺便输出 git diff 格式的变更,便于提交。” 这样项目历史清晰,后期回滚超方便。
SOLO 模式使用规则
SOLO 是 Trae 杀手锏(自主代理),但别滥用:
小项目:直接 SOLO 全自动。
大项目:先 Builder 规划,再 SOLO 执行子任务(如“独立实现登录模块”)。
技巧:设置停止条件,“完成后问我是否继续”。
部署:一键部署:Trae 支持 Vercel/Netlify,直接在对话里说“帮我生成 deploy 配置”。
质量把控规则
Claude 审查:“请审查以下代码,找出潜在 bug、安全问题和优化点。”Trae“先生成测试用例,再实现功能”。Trae Rules 高级扩展:全网最佳实践Trae 的 Rules 功能允许你创建持久规则文件(类似于配置文件),让 AI 记住项目偏好、代码规范和交互方式,避免每次 Prompt 都从零开始。全网热门建议强调:Rules 是提升效率的核心,能让 AI 像团队标准一样运作。下面是优化后的示例和技巧:
创建项目级 Rules 文件
在设置中点击规则,然后添加项目规则即可。示例:
# 项目规则:React Web App
代码风格:始终使用函数式组件、TypeScript类型检查、ESLint标准。避免class组件。
架构规范:前端分层(components, hooks, services);后端用Node.js + Express。
测试要求:每个功能模块必须生成Jest测试用例。
安全规则:敏感数据用环境变量;避免硬编码API密钥。
交互习惯:输出前先总结步骤;如果不确定,问用户确认。
好处:加载项目后,AI 自动应用这些规则。社区反馈:这能减少幻觉,提高代码一致性 30% 以上。
让 AI 自动生成 Rules
全网金牌技巧:先让 AI 扫描项目,然后生成规则。Prompt 示例: “阅读项目每个重要目录(如src, components),然后基于最佳实践组织项目 Rules,包括代码风格和架构建议。输出为.md格式。” 这让 Rules 更智能,适合大项目。
Rules 与 SOLO/Builder 模式结合
在 SOLO 模式下,Rules 能让代理自主遵守规范。示例 Prompt: “激活项目 Rules 后,在 SOLO 模式下构建登录模块:包括 JWT 认证和前端表单。”
避坑:定期更新 Rules,避免过时;如果 Rules 冲突,优先手动覆盖。
这些规则让我 2025 年出了10+ 个小项目,效率爆炸,还保持了代码质量。Trae 不是万能,但用对方法,它真的是编程解放神器。作为 Trae 和 Cursor 的忠实付费用户,我发现付费版在处理大型项目时提供了无与伦比的自由和速度——Cursor 的 Pro 计划($20/月)解锁了无限快速请求和高级代理使用,而 Trae 的 Pro 则以低成本提供了类似优势,让我能无缝混用两者。
2026 年,Agentic AI 会更成熟:多代理协作成常态,超级代理跨系统协调。Vibe Coding 将完全主流化,但会加强监督机制(避免维护地狱)。端侧 AI(如 Apple Intelligence 扩展)和安全治理会是重点,开源生态继续主导。
长远看,AI 不会取代开发者,而是让我们专注更高价值的事——创意、架构、产品思考。未来编程可能像“导演电影”:描述愿景,AI 负责执行细节。
2025 年对我来说是解放之年,感谢所有 AI 工具,尤其是 Trae 的陪伴。2026,我会继续用 Vibe 方式探索更多可能性。
你 2025 年最爱的 AI 工具是哪个?欢迎评论区交流!