AI编程-Trae应用场景实践​之科研神器​

哈喽！伙伴们，我是小智，你们的AI向导。欢迎来到每日的AI学习时间。今天，我们将一起深入AI的奇妙世界，探索“AI编程-Trae应用场景实践​之科研神器​”，并学会本篇文章中所讲的全部知识点。还是那句话“不必远征未知，只需唤醒你的潜能！”跟着小智的步伐，我们终将学有所成，学以致用，并发现自身的更多可能性。话不多说，现在就让我们开始这场激发潜能的AI学习之旅吧。

AI编程-Trae应用场景实践​之科研神器​：

科研神器​
分享一个用 Trae 使用 Deepseek 模型的科研小技巧，可能不需要在多个AI平台来回切换了，直接在这个平台就可以进行。我平常会使用聊天功能（deepseek r1 推理模型）来讨论，讨论需求、讨论选题、头脑风暴… 然后使用 @Builder模式 让它基于讨论的内容去生成、执行、写 python 代码、写 md 文档，科研yyds！解放生产力！​
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还记得我们最开始怎么做科研的吗？（在没有AI之前）​
可能是需要人工看大量的文献，来总结时间线、归纳文献综述、总结research gap等等；还需要从 GitHub、csdn 等等平台参考代码、反复调试、然后报错、然后不气馁、然后跑通（开心）。现在有了 AI 工具善用它，确实可以提高我们的效率，然后更专注于“创造性”层面的事情！​

我是一名研究生，研究的题目是《西红柿炒鸡蛋怎么炒最好吃》，想要结合模拟仿真和深度学习方法，我该怎么做呢？

@Builder 那你把刚刚讨论的内容，帮我建立相关的文件吧，包括readme文件，研究思路大纲.md，相关的代码文件（.py）分类整理好到该文件夹下

而且现在新版本Trae出了MCP功能（Builder with MCP），可以直接绑定Github，Figma等平台，可实现“设计稿→代码→部署”等过程！​

嘿，伙伴们，今天我们的AI探索之旅已经圆满结束。关于“AI编程-Trae应用场景实践​之科研神器​”的内容已经分享给大家了。感谢你们的陪伴，希望这次旅程让你对AI能够更了解、更喜欢。谨记，精准提问是解锁AI潜能的钥匙哦！如果有小伙伴想要了解学习更多的AI知识，请关注我们的官网“AI智研社”，保证让你收获满满呦！