DEV Community: Captain

Build with TRAE @ São Paulo: Muito além do demo, veja como os devs dominam o TRAE SOLO

Captain — Thu, 26 Mar 2026 02:40:22 +0000

No dia 22 de março, o Infinity Tower — icônico escritório da ByteDance em São Paulo — abriu suas portas para um grupo especial de "geeks": os pioneiros do Build with TRAE @ São Paulo.

A missão? Debater o futuro da programação com IA e encontrar, colocando a mão na massa com o TRAE, o "bilhete de entrada" definitivo para a Era dos Agentes.

Visão e Estratégia

O clima do evento já começou lá em cima! Quem abriu os trabalhos foi o Captain (Bin Zhang), líder do TRAE para o mercado brasileiro, apresentando a trajetória de crescimento global da ferramenta neste último ano e a visão para o ecossistema de programação assistida por IA.
Logo depois, três TRAE Fellows subiram ao palco para entregar muito conteúdo de valor. Baseados em suas próprias vivências, eles compartilharam na prática sobre lógica de produto, design e engenharia de agentes:

Bianca — "Da ideia ao produto: usando o TRAE para planejar, projetar e entregar"

Com sua visão de especialista de produto, Bianca mostrou como "costurar" a IA em toda a esteira de design. Ela trouxe a metodologia "MD Pai" pro jogo: usar arquivos Markdown estruturados para dar o contexto exato de negócios para a IA. O grande destaque? Com o Modo Solo do TRAE, PMs e designers podem gerar código de ponta e validar hipóteses num piscar de olhos, zerando a distância entre a ideia genial e o produto no ar.

Luiz — "Validação de MVP na Prática: Colocando a Ideia à Frente do Código"

Usando o e-Autismo — seu projeto incrível voltado para crianças autistas — Luiz aplicou o "Círculo Dourado" da inovação: entenda o "porquê" antes de codar o "como". Ele mostrou na prática como usar o Modo Solo do TRAE plugado em APIs externas para construir e validar um MVP no mercado em questão de horas.

David — "Do copiloto ao sistema operacional: Como construir engenharia para a era dos agentes"

David dissecou o "shift" de paradigma que estamos vivendo: a transição do autocompletar para a orquestração autônoma. Ele mandou a real: o gargalo agora não é mais "escrever código", e sim "garantir a qualidade". A dica de ouro foi criar a figura do AI Champion e automatizar o CI/CD para segurar a estabilidade e a segurança de sistemas que rodam com IA.

🚀 Hackathon: Criatividade sem limites rodando no TRAE

Em questão de poucas horas, 17 equipes exploraram todos os recursos do TRAE para desenvolver projetos inovadores, totalmente focados na realidade do mercado brasileiro. Confira os grandes destaques desta maratona:

Projeto	Funcionalidade e Diferencial
Alpha Terminal	Ferramenta de pesquisa de mercado que varre códigos de empresas para achar oportunidades de SaaS.
Safe Path	Planejador de rotas baseado em dados oficiais de segurança pública de São Paulo.
Service Quote	Assistente para profissionais liberais: transforma áudio em orçamentos PDF formais via WhatsApp.
Aposenta+	App gamificado de previdência baseado no Tesouro Renda+.
e-Autismo (CeuPin)	Plataforma filantrópica para pais de crianças autistas encontrarem tratamento e suporte.
TikTok Shop Assistant	Gerador automático de roteiros e vídeos curtos para vendedores.
Eye Check	Pré-triagem de visão com avaliação de risco e autoteste para usuários frequentes de telas.
CV Generator	Ajusta currículos automaticamente com base nos requisitos de cada vaga.
Reputation Score	Analisa dados do LinkedIn para quantificar a pontuação ESG e reputação de empresas.
Smart Locker	Sistema de gestão de entregas logísticas com validação por token.
Show You Up	Ferramenta social para festivais: votação em grupo para definir o line-up e gerar pôsteres artísticos.

O Impacto no Ecossistema

O veredito da galera foi unânime: o poder do TRAE Solo Mode de quebrar tarefas complexas e sacar todo o contexto do projeto ajudou a derrubar as barreiras técnicas de sempre. O resultado? Ideias que estavam só no papel viraram protótipos rodando liso em tempo recorde.
Mais do que apresentar um novo jeito de codar pro mercado brasileiro, o Build with TRAE @ São Paulo plantou a semente de uma comunidade dev super engajada na América Latina. O que vem por aí? O TRAE segue com a missão de conectar talentos do mundo todo e explorar o próximo nível na criação de Agentes, escalando o uso de IA em todas as indústrias.

📸 Clique no link abaixo para ler o recap completo e conferir mais fotos do evento:https://apaas.aiforce.cloud/spark/faas/app_4jt1c6d2ah8jw

As 6 habilidades mais requisitadas para Product Managers

Captain — Wed, 25 Mar 2026 06:18:52 +0000

A incubação de um produto do 0 ao 1, seguida de sua iteração e evolução contínua, é um processo sistêmico que exige a colaboração de múltiplos papéis. Além do time de desenvolvimento, profissionais de Produto (PMs), Operações, Análise de Dados e Design de UI/UX estão profundamente envolvidos. Em nossas interações diárias com usuários do TRAE, percebemos que cada vez mais Product Managers estão integrando o TRAE IDE ao seu fluxo de trabalho.
Com base nisso, selecionamos 6 Skills populares voltadas para cenários de Gestão de Produto, cobrindo todo o ciclo — desde o design da solução e detalhamento da implementação até o rastreamento de dados pós-lançamento — para ajudar PMs a aumentarem sua eficiência em cada etapa crítica.

1. Brainstorming de Soluções

Nome: brainstorming
Autor: obra (superpowers)
Endereço: https://github.com/obra/superpowers
Descrição: Esta Skill ajuda a transformar ideias vagas em planos de design claros por meio de um diálogo estruturado. Utilizando uma abordagem de "uma pergunta por vez", ela atua como um consultor de produto sênior para esclarecer requisitos, propor 2-3 soluções viáveis com recomendações fundamentadas e, por fim, gerar um documento de design completo, incluindo arquitetura, fluxo de dados e estratégia de testes.
Comando de Instalação: npx skills add obra/superpowers --skill brainstorming
Cenários de Aplicação:

Refinamento de novas funcionalidades: Antes de escrever o PRD, use o diálogo para expandir ideias e convergir em uma solução.
Redesign de processos de negócio: Organizar lógicas complexas e propor direções de otimização sob vários ângulos.
Projetos de inovação com alta incerteza: Ideal para o cenário "tenho uma direção, mas não sei como viabilizá-la".
Preparação para reviews internas: Use a IA para simular questionamentos e antecipar falhas na proposta.

Exemplos de Uso:

"Quero criar um assistente de escrita com IA, me ajude com um brainstorming sobre o formato do produto."
"Nossa taxa de ativação está baixa, me ajude a desenhar um fluxo de onboarding para novos usuários."
"Analise estas três opções de implementação para esta funcionalidade e me dê uma recomendação."

2. Design de Requisitos (PRD)

Nome: write-a-prd
Autor: mattpocock
Endereço: https://github.com/mattpocock/skills
Descrição: Uma Skill de escrita de PRD (Product Requirement Document) feita sob medida para PMs. Em vez de apenas preencher um template, ela realiza uma entrevista profunda com o usuário para esclarecer o escopo total e gera um documento estruturado pronto para ser enviado como uma Issue no GitHub.
Esta Skill utiliza um modo de "entrevista": primeiro, pede que você descreva o problema e a ideia da solução; depois, como em um refinamento de produto, questiona cada ramificação do design até que haja um entendimento comum para gerar o documento final.
Estrutura do PRD gerado:

Descrição do problema sob a ótica do usuário.
Descrição da solução sob a ótica do usuário.
Listagem detalhada de User Stories.
Divisão de módulos, design de interfaces (APIs), arquitetura, etc.
Escopo de testes e recomendações de estratégia.
Informações complementares.

Comando de Instalação: npx skills add mattpocock/skills --skill write-a-prd
Cenários de Aplicação:

Escrita de requisitos: Partir de uma ideia vaga e chegar a um PRD completo e executável.
Alinhamento pré-review: Usar a IA como "revisor" para expor falhas lógicas e casos de borda antes da reunião oficial.
Comunicação cross-functional: Gerar documentos baseados em User Stories para facilitar o entendimento de desenvolvedores e designers.

Exemplos de Uso:

"Quero criar um sistema de níveis de usuário com pontos, emblemas e benefícios; me ajude a escrever um PRD."
"Ajude-me a estruturar esta ideia em um PRD. O problema que quero resolver é: os usuários não percebem sua evolução no app."

3. Detalhamento do Plano de Implementação

Nome: writing-plans
Autor: obra (superpowers)
Endereço: https://github.com/obra/superpowers
Descrição: Uma Skill que decompõe soluções de design em planos de execução de granularidade extremamente fina. Cada etapa leva de 2 a 5 minutos e inclui caminhos de arquivos, comandos e expectativas de aceitação.
Embora projetada originalmente para desenvolvedores, sua capacidade de "quebrar objetivos complexos em microtarefas com critérios de aceitação" é perfeita para PMs planejarem o roadmap de execução, cronogramas de lançamento ou fornecerem referências detalhadas ao alinhar tarefas com a engenharia.
Comando de Instalação: npx skills add obra/superpowers --skill writing-plans
Cenários de Aplicação:

Decomposição de projeto: Quebrar um grande requisito em subtarefas sequenciais e rastreáveis.
Planejamento de lançamento: Definir entregáveis, responsáveis e critérios de aceitação para cada marco.
Comunicação técnica: Gerar um rascunho de implementação sob a ótica de desenvolvimento para ajudar na estimativa de esforço.

Exemplos de Uso:

"Ajude-me a decompor este design da plataforma de crescimento em planos de execução acionáveis."

4. Design de Experimentos A/B

Nome: ab-test-setup
Autor: coreyhaines31
Endereço: https://github.com/coreyhaines31/marketingskills
Descrição: Uma Skill profissional para design de testes A/B, ajudando PMs e times de Growth a criarem experimentos estatisticamente rigorosos. Cobre desde o framework de hipóteses, cálculo de tamanho de amostra e escolha de métricas, até normas de execução e interpretação de resultados, evitando armadilhas como "falsos positivos" ou interrupções precoces.
Comando de Instalação: npx skills add coreyhaines31/marketingskills --skill ab-test-setup
Cenários de Aplicação:

Otimização de conversão: Design de testes A/B para landing pages, fluxos de registro e páginas de pagamento.
Rollout de funcionalidades: Testes controlados para avaliar mudanças no comportamento do usuário.
Testes de copy/visual: Comparação de títulos, CTAs, imagens e outros elementos criativos.

Exemplos de Uso:

"Quero testar a mudança do botão de registro de azul para laranja, me ajude a desenhar um teste A/B."
"Nossa taxa de conversão na página de preços é de 3%. Quero testar uma nova proposta de valor; qual o tamanho da amostra necessário?"

5. Rastreamento e Escaneamento de Dados (Taggeamento)

Nome: analytics-tracking
Autor: coreyhaines31
Endereço: https://github.com/coreyhaines31/marketingskills
Descrição: Skill especializada em design de planos de métricas e implementação de Analytics. Cobre nomenclatura de eventos, documentos de plano de tracking, configurações de GTM, estratégias de parâmetros UTM e conformidade de privacidade. Ajuda a construir um sistema de dados orientado a decisões, evitando a coleta de dados por coletar.
Comando de Instalação: npx skills add coreyhaines31/marketingskills --skill analytics-tracking
Cenários de Aplicação:

Plano de taggeamento: Definir o rastreamento completo antes do lançamento de uma nova funcionalidade.
Rastreamento de experimentos: Criar eventos específicos para monitorar testes A/B.
Análise de funil de Onboarding: Rastrear a conversão em cada etapa crítica de ativação.

Exemplos de Uso:

"Com base nesta solução, elabore um plano completo de rastreamento para o funil de dados."

6. Ativação de Novos Usuários (Onboarding)

Nome: onboarding-cro
Autor: coreyhaines31
Endereço: https://github.com/coreyhaines31/marketingskills
Descrição: Skill focada na otimização de todo o fluxo de ativação de novos usuários. Ajuda PMs a identificarem o "Momento Aha", desenhar fluxos de onboarding que levem o usuário à primeira experiência de sucesso o mais rápido possível e estruturar sistemas de retenção multicanal.
Comando de Instalação: npx skills add coreyhaines31/marketingskills --skill onboarding-cro
Cenários de Aplicação:

Aumento de taxa de ativação: Analisar o funil atual para encontrar os maiores pontos de drop-off.
Design de Empty States: Transformar "páginas vazias" em oportunidades de guia para o usuário.
Estratégia de E-mails de Onboarding: Desenhar réguas de contato (24h/72h/7 dias) pós-registro.

Exemplos de Uso:

"Quais ações os usuários retidos realizaram que os usuários que deram churn não fizeram?"

Como instalar no TRAE?

Agora que recomendamos essas Skills, veja como você pode utilizá-las dentro do TRAE:

Método 1: Importação Manual

Se você deseja usar uma Skill já criada externamente, pode importar o arquivo SKILL.md ou um arquivo .zip contendo o SKILL.md diretamente no TRAE. Fornecemos os endereços do GitHub para cada Skill recomendada; basta baixar o pacote Zip por lá.

Vá em Settings (Configurações).
No menu Rules & Skills, na seção Skills, clique no botão Create/Import.
Na janela pop-up, faça o upload do arquivo SKILL.md ou do .zip e confirme.

Método 2: Importação via Linha de Comando (Terminal)

O TRAE também permite importar Skills externas via terminal, permitindo escolher se deseja aplicá-las globalmente ou apenas ao projeto atual.
Por exemplo, para adicionar a Skill de Brainstorming ao projeto atual, copie e cole o seguinte comando no terminal do TRAE:
npx skills add https://github.com/remotion-dev/skills --skill remotion-best-practices
Em "Which agents do you want to install to" , selecione " TRAE" :

【Nota: Use a tecla ESPAÇO para selecionar a opção "TRAE" e depois aperte ENTER para confirmar. Caso contrário, a Skill não será instalada corretamente no ambiente do TRAE.】

As 6 habilidades mais requisitadas para Product Managers

Captain — Wed, 25 Mar 2026 03:15:08 +0000

1. Brainstorming de Soluções

Refinamento de novas funcionalidades: Antes de escrever o PRD, use o diálogo para expandir ideias e convergir em uma solução.
Redesign de processos de negócio: Organizar lógicas complexas e propor direções de otimização sob vários ângulos.
Projetos de inovação com alta incerteza: Ideal para o cenário "tenho uma direção, mas não sei como viabilizá-la".
Preparação para reviews internas: Use a IA para simular questionamentos e antecipar falhas na proposta.

Exemplos de Uso:

"Quero criar um assistente de escrita com IA, me ajude com um brainstorming sobre o formato do produto."
"Nossa taxa de ativação está baixa, me ajude a desenhar um fluxo de onboarding para novos usuários."
"Analise estas três opções de implementação para esta funcionalidade e me dê uma recomendação."

2. Design de Requisitos (PRD)

Descrição do problema sob a ótica do usuário.
Descrição da solução sob a ótica do usuário.
Listagem detalhada de User Stories.
Divisão de módulos, design de interfaces (APIs), arquitetura, etc.
Escopo de testes e recomendações de estratégia.
Informações complementares.

Comando de Instalação: npx skills add mattpocock/skills --skill write-a-prd
Cenários de Aplicação:

Escrita de requisitos: Partir de uma ideia vaga e chegar a um PRD completo e executável.
Alinhamento pré-review: Usar a IA como "revisor" para expor falhas lógicas e casos de borda antes da reunião oficial.
Comunicação cross-functional: Gerar documentos baseados em User Stories para facilitar o entendimento de desenvolvedores e designers.

Exemplos de Uso:

"Quero criar um sistema de níveis de usuário com pontos, emblemas e benefícios; me ajude a escrever um PRD."
"Ajude-me a estruturar esta ideia em um PRD. O problema que quero resolver é: os usuários não percebem sua evolução no app."

3. Detalhamento do Plano de Implementação

Decomposição de projeto: Quebrar um grande requisito em subtarefas sequenciais e rastreáveis.
Planejamento de lançamento: Definir entregáveis, responsáveis e critérios de aceitação para cada marco.
Comunicação técnica: Gerar um rascunho de implementação sob a ótica de desenvolvimento para ajudar na estimativa de esforço.

Exemplos de Uso:

"Ajude-me a decompor este design da plataforma de crescimento em planos de execução acionáveis."

4. Design de Experimentos A/B

Otimização de conversão: Design de testes A/B para landing pages, fluxos de registro e páginas de pagamento.
Rollout de funcionalidades: Testes controlados para avaliar mudanças no comportamento do usuário.
Testes de copy/visual: Comparação de títulos, CTAs, imagens e outros elementos criativos.

Exemplos de Uso:

"Quero testar a mudança do botão de registro de azul para laranja, me ajude a desenhar um teste A/B."
"Nossa taxa de conversão na página de preços é de 3%. Quero testar uma nova proposta de valor; qual o tamanho da amostra necessário?"

5. Rastreamento e Escaneamento de Dados (Taggeamento)

Plano de taggeamento: Definir o rastreamento completo antes do lançamento de uma nova funcionalidade.
Rastreamento de experimentos: Criar eventos específicos para monitorar testes A/B.
Análise de funil de Onboarding: Rastrear a conversão em cada etapa crítica de ativação.

Exemplos de Uso:

"Com base nesta solução, elabore um plano completo de rastreamento para o funil de dados."

6. Ativação de Novos Usuários (Onboarding)

Aumento de taxa de ativação: Analisar o funil atual para encontrar os maiores pontos de drop-off.
Design de Empty States: Transformar "páginas vazias" em oportunidades de guia para o usuário.
Estratégia de E-mails de Onboarding: Desenhar réguas de contato (24h/72h/7 dias) pós-registro.

Exemplos de Uso:

"Quais ações os usuários retidos realizaram que os usuários que deram churn não fizeram?"

Como instalar no TRAE?

Agora que recomendamos essas Skills, veja como você pode utilizá-las dentro do TRAE:

Método 1: Importação Manual

Vá em Settings (Configurações).
No menu Rules & Skills, na seção Skills, clique no botão Create/Import.
Na janela pop-up, faça o upload do arquivo SKILL.md ou do .zip e confirme.

Método 2: Importação via Linha de Comando (Terminal)

【Nota: Use a tecla ESPAÇO para selecionar a opção "TRAE" e depois aperte ENTER para confirmar. Caso contrário, a Skill não será instalada corretamente no ambiente do TRAE.】

Dicas de Configuração | Como usuários de GoLand podem usar o TRAE de forma fluida

Captain — Tue, 24 Mar 2026 08:26:05 +0000

Aqui está o conteúdo organizado e traduzido para um português natural do Brasil, mantendo exatamente a estrutura e os blocos de código solicitados:

Este artigo utiliza o GoLand como exemplo, mas as configurações também podem ser aplicadas a outros IDEs da linha JetBrains.

Prefácio

Para muitos desenvolvedores da linguagem Go, o GoLand é a "faca suíça" mais familiar. Como parte da família JetBrains, ele oferece uma experiência out-of-the-box consistente com o IDEA e o PyCharm em termos de edição, desenvolvimento e depuração.
Muitos usuários acostumados com a linha JetBrains podem sentir dificuldade ao usar o TRAE IDE pela primeira vez, devido à sua experiência de edição mais próxima ao estilo do VS Code, acabando por alternar freneticamente entre o TRAE e seu IDE original.
Na verdade, mudar isso não é difícil. Com apenas alguns ajustes simples, você pode deixar a experiência do TRAE IDE muito próxima à do GoLand. Reuni aqui algumas das minhas dicas pessoais para compartilhar com vocês, esperando que sejam úteis.

Aparência da UI e Layout

Para ter aquele "gosto" familiar do GoLand, o visual e as cores são fundamentais. Vamos começar pela estética e disposição.

Temas e Ícones

O TRAE suporta nativamente a maioria das extensões do VS Code. Ao instalar alguns plugins, você consegue o clássico visual escuro Darcula do GoLand com um clique. Isso traz uma sensação de proximidade, incluindo as cores do editor e os ícones da árvore de arquivos.

Guia de Instalação: O TRAE compartilha a biblioteca de extensões do VS Code. Para instalar, clique em "Preferências - Extensões" ou use Shift+Command+X, pesquise pelo nome e instale.
JetBrains Color Theme: Obtenha o esquema de cores idêntico ao JetBrains.
JetBrains Icon Theme: Obtenha os ícones de arquivos iguais aos do JetBrains.

Exemplo (settings.json): Após instalar, selecione no menu de temas ou especifique diretamente no JSON:
JSON

{
    "workbench.colorTheme": "JetBrains Darcula Theme",
    "workbench.iconTheme": "jetbrains-icon-theme"
}

Opcional (Ajuste fino): Se achar as cores padrão muito escuras ou claras, use colorCustomizations para replicar exatamente os valores hexadecimais do GoLand:
JSON

{
  "workbench.colorCustomizations": {
    "[JetBrains Darcula Theme]": {
      "editor.background": "#2B2B2B",
      "sideBar.background": "#3C3F41",
      "activityBar.background": "#3C3F41",
      "statusBar.background": "#3C3F41"
    }
  }
}

Fonte e Altura da Linha

Recomenda-se o uso da fonte oficial JetBrains Mono, otimizada para leitura de código.

Download: Site Oficial JetBrains Mono

Exemplo (settings.json):
JSON

{
    "editor.fontFamily": "JetBrains Mono, Menlo, Monaco, 'Courier New', monospace",
    "editor.fontSize": 14,
    "editor.lineHeight": 1.6,
    // Recomendado usar a mesma fonte no terminal para consistência"terminal.integrated.fontFamily": "JetBrains Mono"
}

Painéis e Hábitos de Layout

No GoLand, é comum usar uma visualização integrada: árvore de projeto, estrutura do código (Outline), diagnóstico de problemas, console de debug e terminal. No TRAE, você pode configurar algo semelhante:

Sugestão de Layout:
- Lado Esquerdo: Explorador de Arquivos e, logo abaixo, a visão de Estrutura (Outline).
- Painel Inferior: Alterne com ⌘J (macOS) ou Ctrl+J (Windows). Use abas para Problemas (Problems), Saída (Output), Console de Depuração e Terminal.
- Lado Direito: Área de edição de código.
Atalhos Rápidos:
- ⇧⌘E: Alternar para o Explorador.
- ⇧⌘P: Abrir a Paleta de Comandos (porta de entrada para tudo).
- ⌘J: Mostrar/Ocultar painel inferior.
- ⇧⌘M: Alternar para o painel de Problemas.

Otimização da Experiência de Leitura

Sugestão: Ative as seguintes opções no settings.json para uma leitura mais confortável:
JSON

{
    // Mantém o topo da função/estrutura visível ao rolar (Sticky Scroll)"editor.stickyScroll.enabled": true,
    // Mostra o caminho do arquivo e símbolos no topo (Breadcrumbs)"breadcrumbs.enabled": true,
    // Colorização de pares de colchetes/parênteses"editor.bracketPairColorization.enabled": true
}

Destaque de Unicode

Problema: Caracteres como dois-pontos ou parênteses em chinês/outros idiomas podem exibir um sublinhado amarelo de aviso irritante.
Solução: No settings.json, defina "editor.unicodeHighlight.ambiguousCharacters": false.

Atalhos e Navegação

O custo de adaptação a novos atalhos costuma ser alto. Podemos configurar o TRAE para que os hábitos do GoLand migrem sem atrito.

Plugins de Keymap

Sugestão: A versão mais recente do TRAE já suporta a importação de atalhos no estilo JetBrains nativamente nas Preferências. Você também pode usar plugins de terceiros:

IntelliJ IDEA Keybindings (Mais popular)
JetBrains IDE Keymap

Nota: Após configurar, alguns atalhos padrão do TRAE (como a sequência ⌘K) podem conflitar. Ajustes manuais podem ser necessários.

Conflitos e Customização

Acesso: Pela Paleta de Comandos (⇧⌘P), pesquise por Preferences: Open Keyboard Shortcuts (JSON) para configurar o keybindings.json.
Caso de Conflito: No VS Code, ⌘K inicia um acorde de teclas. No plugin JetBrains, ele mapeia para o Git Commit. Se não gostar, remova ou altere no JSON.

Navegação de Voltar/Avançar no Código

Contexto: Este é um ponto de dor em editores estilo VS Code. No mapeamento do GoLand, os botões de avançar/voltar às vezes conflitam com a troca de arquivos.
Sugestão: Use a gravação de teclas em "Atalhos de Teclado" para encontrar o conflito e manter apenas a definição do "JetBrains IDE Keymap".

Navegação CamelHumps (Corcova de Camelo)

Contexto: No GoLand, ⌥+←/→ pula entre partes de uma palavra em camelCase.
Sugestão: Ative no settings.json (se usar o plugin IntelliJ IDEA Keybindings):

JSON

{
    "intellij-idea-keybindings.useCamelHumpsWords": true
}

Lista de Mapeamento de Operações Comuns (macOS)

Função	Atalho GoLand	Atalho TRAE (c/ Plugin)	Descrição
Ir para Definição	⌘B / ⌘+Click	⌘B / F12	Mapeado pelo plugin ou use o F12 nativo.
Localizar Usos	⌥F7	⌥F7 / ⇧F12	Mapeado pelo plugin ou use Shift+F12.
Renomear (Rename)	⇧F6	⇧F6 / F2	Mapeado pelo plugin ou use F2.
Organizar Imports	⌃⌥O	⇧⌥O	No VS Code/TRAE chama-se "Organize Imports".
Correção Rápida	⌥Enter	⌘. / ⌥Enter	⌘. é o padrão; o plugin mapeia o ⌥Enter.
Ir p/ Implementação	⌥⌘B	⌥⌘B	Pula direto para a implementação da interface.
Formatar Código	⌥⌘L	⌥⌘L / ⇧⌥F	Atalho de formatação.
Busca Global	Double ⇧	⇧⌘P	Corresponde à Paleta de Comandos.

Execução e Depuração

Versão do Go por Projeto

O TRAE agora suporta a vinculação de versões do Go por projeto em "Configurações - Ambiente de Desenvolvimento". Recomenda-se ativar o TRAE gopls otimizado para reduzir o uso de memória em projetos grandes.

Configuração Básica de Debug

Crie um arquivo launch.json no painel "Executar e Depurar".
Exemplo (.vscode/launch.json):
JSON

{
    "version": "0.2.0",
    "configurations": [
        {
            "name": "Iniciar Serviço Principal",
            "type": "go",
            "request": "launch",
            "mode": "debug", // Use 'debug' fixo para evitar erro de 'test' em arquivos não-main"program": "${workspaceFolder}",
            "envFile": "${workspaceFolder}/.env"
        }
    ]
}

Depuração Remota (Attach to Process)

Para dar "attach" em um processo Go remoto, use o Delve (dlv) no servidor:
dlv --listen=:2345 --headless=true --api-version=2 exec ./seu_programa
No TRAE, adicione a configuração de attach com o substitutePath para mapear os caminhos local/remoto corretamente.

Testes e Cobertura

Painel de Testing: Use a aba de testes na barra lateral para uma interface amigável.
Variáveis de Ambiente: Configure go.testEnvFile no settings.json para carregar o .env nos testes.
Cobertura: Instale o plugin Coverage Gutters. Execute go test -coverprofile=coverage.out ./... e clique em Watch na barra de status para ver as linhas verdes (cobertas) e vermelhas no editor.

Padronização e Formatação

Ferramenta: Use goimports. No settings.json:

JSON

{
    "editor.formatOnSave": true,
    "go.formatTool": "goimports",
    "gopls": {
        "formatting.local": "github.com/seu-projeto"
    }
}

Lint: Use golangci-lint. Configure "go.lintTool": "golangci-lint" e "go.lintOnSave": "file".

Git e MR (Pull Requests)

Smart Commit: Ative "git.enableSmartCommit": true para que o botão de commit envie todas as mudanças modificadas automaticamente, como no GoLand.
Git Blame: Instale o plugin Git Blame Lens para ter as anotações de autoria na linha, estilo JetBrains.
Git Graph: Altamente recomendado para uma visualização de histórico superior à nativa.

MCP Server: Sincronia TRAE + GoLand

Versões recentes do JetBrains oferecem o MCP Server, que expõe as capacidades do IDE para clientes externos como o TRAE.
Capacidades:

Executar configurações de Run/Debug do GoLand dentro do TRAE.
Usar a análise de código e refatoração do GoLand.
Acessar o terminal e busca de símbolos do JetBrains.

Como configurar:

No GoLand: Settings → Tools → MCP Server → Enable MCP Server.
Em Clients Auto-Configuration, selecione o TRAE e clique em Auto-Configure.
Reinicie o TRAE.

Resumo

Espero que essas configurações ajudem quem está acostumado com o GoLand a sentir-se em casa no TRAE.
Muitas vezes, usar os dois IDEs simultaneamente é uma escolha pragmática:

Use o TRAE para desenvolvimento ágil, escrita de testes unitários e melhoria de comentários com auxílio de IA.
Use o GoLand para revisões complexas, navegação profunda em grandes bases de código e refatorações de alto risco.

Tente fazer essa transição gradual e veja como o seu fluxo de trabalho melhora!

Top 10 Skills recomendadas para cenários de Pesquisa e Desenvolvimento

Captain — Tue, 24 Mar 2026 08:01:53 +0000

Este documento foi elaborado para cenários reais de Pesquisa e Desenvolvimento (P&D), organizando e recomendando um conjunto de Agent Skills (Habilidades de Agente) que podem ser aplicadas diretamente no seu fluxo diário de trabalho.
Estas Skills cobrem etapas comuns como design front-end, desenvolvimento full-stack, revisão de código, testes automatizados, CI/CD, correção de problemas e manutenção de documentação. Cada uma possui limites de capacidade e cenários de uso claros para ajudar você a escolher a ferramenta certa em cada fase, aumentando sua produtividade.

Design Front-end

Nome: frontend-design
Autor: Anthropic
Link: https://github.com/anthropics/skills/tree/main/skills/frontend-design

Introdução

Esta Skill visa criar interfaces front-end com singularidade e alta qualidade de design, atingindo o padrão de nível de produção (production-grade). O objetivo central é evitar interfaces genéricas com "cara de IA", optando intencionalmente por estéticas ousadas e claras (ex: minimalista, retrô, futurista, brutalista), focando em detalhes de tipografia, cores, animações e layout.

Arquivos de Recurso

Contém apenas o arquivo SKILL.md.

Cenários de Aplicação

Construção de componentes ou páginas: Quando você precisa criar um elemento de UI do zero, como um componente React ou layout HTML/CSS, garantindo que ele seja funcional e visualmente marcante.
Desenvolvimento de Web Apps completos: Para criar uma Landing Page, dashboard ou site com uma identidade visual unificada e marcante em todas as seções.
Beautification ou Redesign: Para transformar uma interface medíocre, introduzindo fontes exclusivas, esquemas de cores criativos e layouts inovadores.

Desenvolvimento Front-end

Nome: cache-components
Autor: Vercel
Link: https://github.com/vercel/next.js/tree/canary/.claude-plugin/plugins/cache-components/skills/cache-components

Introdução

Focada em integrar as melhores práticas de Partial Prerendering (PPR) e Cache Components do Next.js ao fluxo de trabalho. Quando a configuração cacheComponents: true está ativa, esta Skill automatiza a geração e otimização de código.

Arquivos de Recurso

Além do SKILL.md, inclui:

PATTERNS.md: Exemplos de código e cenários para uso eficiente de Cache Components.
REFERENCE.md: Manual oficial da API com definições de funções e diretivas.
TROUBLESHOOTING.md: Guia de solução de problemas e dicas de depuração.

Cenários de Aplicação

Geração automática de componentes de dados otimizados: Aplica estratégias como 'use cache' para dados compartilhados e <Suspense> para conteúdo exclusivo do usuário.
Invalidação de cache automática: Insere lógica de atualização (como updateTag()) em Server Actions para garantir consistência de dados.
Modernização de código: Identifica e sugere a substituição de configurações de cache obsoletas por padrões modernos de PPR.

Desenvolvimento Full-stack

Nome: fullstack-developer
Autor: Shubhamsaboo
Link: https://github.com/Shubhamsaboo/awesome-llm-apps/tree/main/awesome\_agent\_skills/fullstack-developer

Introdução

Atua como um especialista em tecnologias Web modernas, com foco no stack JavaScript/TypeScript, especialmente React (Next.js), Node.js e bancos de dados populares.

Arquivos de Recurso

Contém apenas o arquivo SKILL.md.

Cenários de Aplicação

Construção de Web Apps completos: Soluções de ponta a ponta, do front ao back-end.
Desenvolvimento de APIs: Criação de interfaces RESTful ou GraphQL.
Modelagem de Dados: Design e configuração de bancos como PostgreSQL ou MongoDB.
Autenticação e Deploy: Implementação de JWT/OAuth e guias de deploy na Vercel ou Netlify.

Revisão de Código (Front-end)

Nome: frontend-code-review
Autor: LangGenius
Link: https://github.com/langgenius/dify/tree/main/.agents/skills/frontend-code-review

Introdução

Automatiza a revisão de código front-end (especialmente .tsx, .ts, .js). Analisa qualidade, performance e lógica de negócio, gerando relatórios categorizados em "Correções Urgentes" e "Sugestões de Melhoria".

Arquivos de Recurso

references/business-logic.md: Regras específicas para evitar erros de lógica comuns no projeto.
references/code-quality.md: Padrões de codificação para manter o código limpo e consistente.
references/performance.md: Melhores práticas para evitar re-renderizações desnecessárias (ex: uso de useMemo).

Cenários de Aplicação

Revisão pré-commit: Identifica códigos fora do padrão antes que cheguem ao repositório.
Análise profunda de arquivos específicos: Útil durante refatorações para obter uma avaliação rápida da qualidade.
Relatórios estruturados: Fornece o caminho do arquivo, número da linha e a solução sugerida.

Revisão de Código (Geral)

Nome: code-reviewer
Autor: Google Gemini
Link: https://github.com/google-gemini/gemini-cli/tree/main/.gemini/skills/code-reviewer

Introdução

Conduz revisões profissionais e abrangentes, suportando tanto mudanças locais quanto Pull Requests (PR) remotos. Garante a corretude, manutenibilidade e conformidade com os padrões do projeto.

Arquivos de Recurso

Contém apenas o arquivo SKILL.md.

Cenários de Aplicação

Revisão de PRs remotos: Ao fornecer a URL do PR, o agente faz o checkout, roda scripts de preflight (como npm run lint) e analisa o código com base na descrição da tarefa.
Revisão de mudanças locais: Analisa o git diff do seu workspace para dar feedback antes mesmo de você criar um PR.

Testes de Aplicações Web

Nome: webapp-testing
Autor: Anthropic
Link: https://github.com/anthropics/skills/tree/main/skills/webapp-testing

Introdução

Um conjunto de ferramentas baseado em Playwright para testes locais. Suporta validação funcional, depuração de comportamento de UI, capturas de tela e logs do console do navegador.

Arquivos de Recurso

examples/console_logging.py: Captura de logs para depuração.
examples/element_discovery.py: Descoberta automática de botões, links e inputs.
scripts/with_server.py: Gerencia o ciclo de vida de servidores (front/back) durante a execução dos testes.

Cenários de Aplicação

Validação automática de funções: "Teste a função de login para mim" — o agente escreve e executa o script simulando o usuário.
Depuração de UI: Captura screenshots ou analisa a estrutura DOM para localizar erros de renderização.
Ambientes complexos: Inicia automaticamente o backend e o frontend antes de rodar os testes de integração.

CI/CD: Criação de PR

Nome: pr-creator
Autor: Google Gemini
Link: https://github.com/google-gemini/gemini-cli/tree/main/.gemini/skills/pr-creator

Introdução

Automatiza a criação de Pull Requests de alta qualidade, garantindo que sigam os templates do projeto e passem por verificações de qualidade básicas antes da submissão.

Cenários de Aplicação

Criação padronizada: Gera títulos e descrições baseados nos commits, executa linters e testes antes de abrir o PR.
Onboarding de novos membros: Ajuda quem não conhece o fluxo do projeto a seguir as normas de submissão sem erros.

Correção de Linting e Formatação

Nome: fix
Autor: Facebook (Meta)
Link: https://github.com/facebook/react/tree/main/.claude/skills/fix

Introdução

Automatiza a correção de estilo e erros de linting. Utiliza yarn prettier para formatação e yarn linc para encontrar erros lógicos ou variáveis não utilizadas.

Cenários de Aplicação

Limpeza pré-commit: Garante que o código esteja visualmente limpo e sem avisos de linter.
Correção de falhas no CI: Quando o pipeline falha por erro de formatação, esta Skill resolve o problema localmente com um comando.

Atualização de Documentação Técnica

Nome: update-docs
Autor: Vercel
Link: https://github.com/vercel/next.js/tree/canary/.claude/skills/update-docs

Introdução

Fluxo de trabalho guiado para manter a documentação do Next.js sincronizada com o código-fonte. Analisa mudanças no código e sugere quais arquivos .md ou .mdx precisam ser editados.

Arquivos de Recurso

CODE-TO-DOCS-MAPPING.md: Mapeia quais arquivos de código afetam quais documentos.
DOC-CONVENTIONS.md: Guia de estilo e formato para manter a consistência.

Cenários de Aplicação

Análise de impacto: Identifica quais documentos ficaram defasados após uma mudança de API.
Criação de scaffolds: Gera templates para novos componentes ou funções seguindo o padrão do projeto.

Encontrar Novas Skills

Nome: find-skills
Autor: Vercel
Link: https://github.com/vercel-labs/skills/tree/main/skills/find-skills

Introdução

Ajuda você a descobrir e instalar novas Agent Skills através de uma ferramenta de linha de comando (CLI).

Cenários de Aplicação

Exploração: Pergunte "Como posso gerar documentação?" e ele buscará skills relacionadas no ecossistema.
Instalação direta: Fornece o comando pronto (ex: npx skills add ...) para adicionar a funcionalidade ao seu agente.

Sinta-se à vontade para instalar e testar! Começar a usar essas Skills é o primeiro passo para um desenvolvimento muito mais ágil.

Muito além de escrever código | Como criar vídeos usando Remotion Skills

Captain — Mon, 23 Mar 2026 08:00:39 +0000

O que é o Remotion?

O Remotion é um framework para criar vídeos de forma programática usando React. Você não precisa aprender After Effects ou DaVinci Resolve, nem quebrar a cabeça descobrindo como arrastar e soltar arquivos de mídia em uma timeline (linha do tempo). Você pode definir animações, transições e efeitos visuais diretamente através de vibe coding. Pense nele como o "React para vídeos" — você constrói a composição do vídeo usando componentes, props e as tecnologias Web com as quais você já está familiarizado.
O surgimento das Remotion Skills quebra as fronteiras da produção de vídeo tradicional, permitindo que a criação de um vibe video seja feita de forma tão rápida e fluida quanto o vibe coding, tudo através de interações por chat (conversas).

O que é possível fazer no TRAE?

Usar as Agent Skills do Remotion no TRAE permite que você faça o vibe code de um vídeo completo utilizando apenas linguagem natural. Basta descrever diretamente os elementos que você deseja: animações, transições, efeitos de UI e muito mais. O TRAE gera o código do Remotion para você em poucos minutos, sem que você precise abrir um editor de vídeo tradicional em nenhum momento!
Casos de uso: Os vídeos gerados com o uso destas Skills são perfeitos para demonstrações de produtos (product demos), anúncios de lançamento de funcionalidades (feature releases) e vídeos promocionais.

Na prática

1.Adicione o Remotion às suas TRAE Skills

Primeiro, você precisa abrir um novo projeto no TRAE.
Existem duas formas de instalar as Remotion Skills:

Método 1: Baixar o arquivo .zip do repositório no GitHub: https://github.com/remotion-dev/remotion/tree/main/packages/skills
Método 2: Instalar via linha de comando com o Skill.sh. Basta copiar o comando abaixo e colar direto no terminal do TRAE.

npx skills add https://github.com/remotion-dev/skills --skill remotion-best-practices

Em "Which agents do you want to install to" (Para quais agentes você deseja instalar), selecione "TRAE Global" ou "TRAE China".

Em "Installation scope" (Escopo de instalação), selecione "Project" (Projeto). Dessa forma, as Remotion Skills serão aplicadas apenas ao projeto atual.

No método de instalação, selecione "Symlink":

2. Comece a gerar o trecho de introdução do seu vídeo
Primeiro, você precisa pensar em como deseja apresentar os elementos-chave da introdução do vídeo e, em seguida, especificar essas informações claramente no prompt (comando), incluindo:

Tema: O que você vai mostrar.
Resolução do vídeo: O Remotion suporta vários tamanhos, mas mudar no meio do caminho dá muito trabalho. Portanto, recomendamos definir os requisitos de tamanho/proporção do vídeo desde o início.
Cena inicial: Mantenha simples (por exemplo, um comando no terminal abrindo um diretório de arquivos).
Estilo visual: Defina o visual (look and feel) do seu vídeo.

Vamos criar uma animação no Remotion para a nova funcionalidade das TRAE Skills, que agora suporta Skills em nível global (global) e de projeto (project-level).

Primeiro, crie uma nova composition (composição):
Um console no estilo janela de terminal do macOS, com resolução de 1920px x 1080px, e uma animação de digitação (typewriter effect) inserindo o comando "cd ./trae/skills".

Tema claro (light theme) e minimalista.

3.Transição para captura de tela (screenshot) e adição do próximo efeito de animação
Você pode anexar uma captura de tela (screenshot) do produto para que o Remotion crie os elementos visuais.

Por exemplo, no vídeo sobre as TRAE Skills, nós anexamos um screenshot do painel das TRAE Skills e, em seguida, pedimos ao agent para gerar a animação do próximo quadro (frame) com base nessa imagem:

Adicione uma transição animada para o painel mostrado no screenshot que eu enviei.

Além disso, você também pode adicionar animações dentro do screenshot (captura de tela) por meio de prompts(comandos). Neste caso, vamos adicionar uma animação para destacar as duas abas (tabs) diferentes no painel de Skills: "Global" e "Project".

Agora, com base no screenshot (captura de tela), destaque a aba 'Project' (Projeto) e você pode adicionar algumas Agent Skills dentro dela.

Depois, alterne para destacar a aba 'Global' e abra-a, e você também pode adicionar algumas Agent Skills dentro dela.

4.Continue adicionando screenshots ou elementos de UI para refinar os detalhes

Você pode continuar adicionando mais screenshots (capturas de tela) ou elementos de UI para aperfeiçoar os detalhes do vídeo. Agora, vamos refinar os detalhes de uma única Skill na lista, para que ela fique perfeitamente alinhada com a UI nativa do TRAE:

Agora, altere a UI do painel de adição de Skills para que fique idêntica à UI do screenshot (captura de tela) que eu enviei. Certifique-se de que cada arquivo de Skill mostre o logotipo correto (aquele laranja do lado esquerdo), e que o botão de toggle (liga/desliga) e o botão de configurações fiquem do lado direito.

Os nomes das Skills não precisam ser iguais aos que estão no meu screenshot.

Em seguida, adicione uma animação para demonstrar a alternância do botão de toggle (liga/desliga) de cada Skill:

Agora, na aba 'Global', faça o toggle (ative/desative) de 1 ou 2 Skills para demonstrar os botões em ação.

E pronto! Agora você tem uma versão inicial de um vídeo de atualização de produto (product update) sobre as TRAE Skills finalizado.

Outras recomendações de prompts úteis para as Remotion Skills

Você pode enviar esses prompts (comandos) diretamente na caixa de chat da IA:

Visualizar a timeline (linha do tempo) do vídeo, útil para ajustar detalhes de frames (quadros) específicos:

Mostre a timeline com todos os efeitos de animação.

Adicionar um texto deslizando para a tela (slide-in):

Exiba o texto 'Agent Skills now available in TRAE' por 2 segundos, usando a fonte Inter.
Adicione uma animação de escala (scale/zoom) ao texto, usando uma curva de ease-out.

Adicionar um efeito de rotação 3D a um elemento:

Adicione uma rotação 3D à janela do terminal na cena de introdução, usando rotateX(20deg) e rotateY(-20deg).

Adicionar uma imagem de background (fundo) ao vídeo

Substitua o fundo branco do vídeo por uma imagem de background verde-escura.

Com o apoio das Skills, podemos ousar e explorar novos casos de uso, deixando de nos limitar apenas à escrita de código. Elas trazem infinitas possibilidades para todos. Se você ainda não testou, que tal começar criando o seu primeiro vídeo e usá-lo como ponto de partida? Talvez, a partir de hoje, a sua mentalidade para resolver problemas e a sua forma de criar valor comecem a mudar de um jeito surpreendente.

A versão Global do TRAE agora tem suporte nativo ao Gemini 3.1 Pro

Captain — Mon, 23 Mar 2026 06:52:51 +0000

O Gemini 3.1 Pro é o modelo mais recente da família Gemini 3. Segundo informações oficiais, ele traz capacidades de raciocínio avançadas e maior eficiência de tokens. Foi otimizado especificamente para cenários de engenharia de software, com foco em desempenho e usabilidade. É ideal para fluxos de trabalho de agentes (agent workflows) que exigem chamadas precisas a ferramentas (tool calling) e execução em múltiplas etapas, cobrindo os mais diversos casos de uso.

A versão Global do TRAE já integra o Gemini-3.1-Pro-Preview, disponível simultaneamente no próprio IDE e no modo SOLO. Ele oferece suporte a inputs de imagem, raciocínio lógico e funções de memória (contexto). Isso impulsiona a automação no desenvolvimento, elevando a eficiência da sua equipe na construção de projetos e na execução de tarefas do dia a dia.

O TRAE continuará trazendo os modelos mais recentes e de melhor desempenho no universo da programação. Baixe a versão Global do TRAE e experimente agora mesmo!

O TRAE IDE para Linux foi lançado oficialmente

Captain — Mon, 23 Mar 2026 06:44:24 +0000

O TRAE IDE agora tem suporte para a plataforma Linux, com as versões chinesa e global lançadas simultaneamente.

Construído nativamente para Linux

A versão do TRAE IDE para Linux disponibiliza os formatos de pacote de instalação .deb e .rpm, cobrindo as principais distribuições das famílias Debian/Ubuntu e RHEL/Fedora, com suporte para as arquiteturas arm64 e x64. O IDE atende perfeitamente engenheiros de Back-end, Full-stack, DevOps e ML em suas rotinas de desenvolvimento no ambiente Linux.

Zero diferenças de recursos

A versão para Linux possui exatamente as mesmas funcionalidades que as versões para macOS e Windows. Todos os recursos — como modo SOLO, Chat, InlineChat, preenchimento de código com IA (AI code completion), MCP e desenvolvimento remoto via Remote-SSH — estão prontos para uso (out-of-the-box), sem a necessidade de configurações adicionais.

Migração com apenas um cliqueO

TRAE IDE para Linux permite importar extensões (plugins), configurações da IDE e atalhos de teclado do VS Code e de outras IDEs com apenas um clique, garantindo uma transição com custo zero de adaptação.
Com isso, o TRAE IDE alcança oficialmente a cobertura total nas três plataformas: macOS + Windows + Linux. Não importa em qual sistema operacional você trabalhe, você terá sempre uma experiência de programação com IA consistente.
Baixe agora mesmo a versão do TRAE IDE para Linux e traga o poder nativo da IA para o seu ambiente de desenvolvimento!

Além de Escrever Código | Como o P&D utiliza Skills para impulsionar a detecção de defeitos de negócio

Captain — Thu, 19 Mar 2026 08:12:36 +0000

Prefácio

Como transferir de forma transparente o "pensamento de qualidade" de especialistas seniores em QA para os desenvolvedores da linha de frente, permitindo que os bugs sejam interceptados no momento da codificação, em vez de esperar pelo deploy ou, pior, explodirem em produção?
Antes de responder a essa pergunta, precisamos definir a essência de um "defeito". Na prática do desenvolvimento, os defeitos geralmente se dividem em duas categorias:

Defeitos Gerais (Hard Knowledge): São as "feridas expostas" no nível do código, como exceções de ponteiro nulo (NullPointer), SQL injection, vazamentos de memória ou nomenclaturas fora dos padrões. Para esses problemas existem respostas padrão, e ferramentas de varredura estática (como SonarQube) já fazem um excelente trabalho.
Defeitos de Negócio (Soft Knowledge): São as "brechas lógicas" ligadas a cenários de negócio específicos. Por exemplo: "Antes do fim de uma promoção, a máquina de estados do pedido permite pular direto para o reembolso?" ou "O cálculo de benefícios para usuários VIP esqueceu uma nova regra?". Esses problemas dependem fortemente do contexto, e as ferramentas estáticas tradicionais são impotentes contra eles.

O ponto de dor atual é que a maioria das plataformas de qualidade voltadas para "defeitos de negócio" vive fora da IDE: as normas estão nos documentos, as regras na cabeça das pessoas, mas o desenvolvedor está no editor. Todos conhecem as normas, mas ninguém sai do seu estado de flow para folhear centenas de páginas de documentação de negócio enquanto coda.
Com base nisso, este artigo explora o uso do Modo SOLO + Agent Skills personalizados: transformamos capacidades complexas de detecção de qualidade em "Habilidades Atômicas de Desenvolvimento" reutilizáveis, permitindo que cada desenvolvedor invoque um "Especialista Virtual em Qualidade" a qualquer momento.
Ao orquestrar 5 Agent Skills dentro da IDE, automatizamos toda a cadeia: da compreensão de requisitos e alinhamento técnico até a análise de mudanças de código, julgamento de defeitos e sugestões de correção.
Isso significa que cada desenvolvedor tem ao seu lado um especialista que entende tanto do negócio quanto do código, expondo defeitos críticos de alto risco antes mesmo do código ser enviado para teste.
Dados reais mostram que essa abordagem aumentou significativamente a conscientização de qualidade dos desenvolvedores e a eficiência na interceptação de bugs.

Como fazer a qualidade "morar" dentro da IDE?

Como desenvolvedores, passamos 90% do tempo imersos na IDE construindo lógica e depurando stacks. No entanto, os "critérios" que determinam se o código está correto estão espalhados em um mar de informações fora da IDE.

A Fragmentação da Experiência de Desenvolvimento

Requisitos Fragmentados: A lógica central pode estar escondida em um comentário de um documento ou na quinta revisão de um PRD (Documento de Requisitos do Produto).
Conhecimento Implícito: Muitas regras históricas de negócio não estão documentadas; estão em cantos da Wiki ou sobrevivem apenas no "boca a boca" de funcionários que já saíram da empresa.
Feedback Tardio: A detecção tradicional de qualidade ocorre após o commit. Você precisa esperar a pipeline de CI rodar, olhar centenas de linhas de log no Jenkins ou Sonar para descobrir uma falha lógica. Nesse ponto, você já mudou para a próxima tarefa, e esse "feedback assíncrono" eleva drasticamente o custo de correção.

A consequência direta disso é o alto custo de troca de contexto. No cenário real, poucos conseguem alternar telas para consultar o Product Manager a cada linha escrita. Quando o deadline aperta, a escolha humana natural é:

"Acho que vi essa lógica de reembolso em algum lugar, mas procurar no histórico do chat agora vai quebrar meu raciocínio... por experiência, deve ser escrito assim..."

Muitas falhas críticas não surgem da falta de habilidade técnica, mas da sobrecarga cognitiva. Quando o custo de obter a "regra correta" é muito alto e não há auxílio em tempo real na IDE, o bug torna-se parte do sistema silenciosamente no momento em que os dedos tocam o teclado.

A Oportunidade com Skills

O mecanismo de Agent Skills traz uma luz: e se pudéssemos encapsular o conhecimento dos especialistas em qualidade em "Skills" instaladas diretamente na IDE? Utilizando as capacidades do TRAE, fornecemos aos desenvolvedores um conjunto de "plugins de assistência de qualidade" leves, instantâneos e integrados.

Design Principal: Transformando "Experiência de Especialista" em "Agent Skills"

Não construímos uma plataforma do zero. Baseados no Modo SOLO do TRAE, decompusemos anos de experiência de QAs seniores e arquitetos em 5 Skills padronizadas. Elas focam em resolver as três perguntas fundamentais que os desenvolvedores mais fazem:

O que o requisito realmente pede?
Como o sistema está implementado?
Esqueci de algo nesta alteração?

Como as Skills foram desenhadas

Dividimos a cadeia de detecção de qualidade em "capacidades atômicas" que podem ser chamadas individualmente na IDE. Cada Skill é responsável por uma única tarefa.

Confusão no Desenvolvimento	Habilidade do Agente (Skill)	Descrição da Habilidade (Experiência Especialista em Código)
"Este repositório é complexo demais, onde devo focar?"	codebase-insight-analyzer	Guia Global: Identifica rapidamente as camadas da arquitetura e domínios de negócio principais, evitando alterações em locais errados.
"O PRD é gigante, qual é o ponto principal?"	prd-function-extractor	Refinador de Requisitos: Extrai regras estruturadas de documentos, especialmente as "condições de contorno" que costumam ser ignoradas.
"Como esses conceitos de negócio se aplicam no código?"	trd-spec-extractor	Tradutor: Mapeia "entidades de negócio" (ex: Nível do Usuário) para "entidades de código" (ex: Enum UserType), resolvendo problemas de nomenclatura inconsistente.
"O que exatamente minha alteração afetou?"	function-level-defect-tracer	Microscópio: Baseado em análise AST, localiza com precisão o impacto lógico da mudança, indo além de um simples diff de texto.
"A lógica está correta?"	business-rule-defect-detector	Juiz: Combina todas as informações acima para realizar uma dedução lógica e julgar se a implementação divergiu dos requisitos.

Exemplo de Uso das Skills

Antes de realizar o commit, utilize as TRAE Skills para detecção de defeitos.
Passo 1: Importar as Skills
Crie a pasta .trae/skills na raiz do projeto e coloque os pacotes de habilidades lá.
Passo 2: Configurar ferramentas MCP
O fluxo de detecção requer análise de documentos de requisitos e técnicos. Configure a ferramenta MCP do Lark/Feishu para ler esses documentos.
(Siga o fluxo padrão de configuração de URL do servidor e autorização de ferramentas de "Documentos em Nuvem" no painel do TRAE).
Passo 3: Acionar o fluxo de detecção
Com as Skills e o MCP configurados, dispare o fluxo de detecção de defeitos no Modo SOLO.

Na Prática: Uma Detecção "Invisível"

Vamos acompanhar o fluxo sob a perspectiva de um desenvolvedor ("Zhang") trabalhando na funcionalidade "Modo Não Perturbe Noturno para Mensagens" .
Cenário:
Zhang precisa implementar: das 22:00 às 08:00 do dia seguinte, mensagens de marketing devem ser silenciadas, mas mensagens de código de verificação (OTP) não são afetadas. Zhang terminou o código e vai validar.

Workflow Strategy: Pipeline de Detecção Serializada

Desenhamos um workflow serial de 5 etapas para garantir que a saída de uma fase seja o contexto da próxima.

Step 1: Construir Percepção Técnica Global (Skill 1)

Skill: codebase-insight-analyzer
Ação: Zhang digita "analisar repositório atual".
O que aconteceu por trás? O agente realiza uma "engenharia reversa da arquitetura": identifica o stack (Go, Kitex, Redis), infere as camadas (DDD-lite) e localiza os domínios centrais (internal/biz/strategy).
Resultado (AGENTS.md): Gera um mapa de guerra estruturado para as próximas Skills.

Step 2: Extrair Requisitos Estruturados do PRD (Skill 2)

Skill: prd-function-extractor
Ação: Zhang fornece o link do PRD e pede para "extrair regras de Não Perturbe".
O que aconteceu? Atua como um analista de negócios: identifica cenários principais, limpa ruídos do documento e gera um JSON com regras e IDs únicos (ex: "verificar fuso horário do usuário").
Valor: Expõe "restrições implícitas" que o desenvolvedor poderia ignorar.

Step 3: Alinhar Regras de Negócio com Implementação Técnica (Skill 3)

Skill: trd-spec-extractor
Ação: O Agente analisa o TRD (Documento Técnico) com base no conhecimento dos passos 1 e 2.
O que aconteceu? Faz a Fusão de Contexto. Mapeia "Fuso Horário" para UserContext.GetTimezone() e define que a regra de isenção de OTP é uma restrição rígida no código.
Valor: Elimina o abismo semântico entre a linguagem natural e o código.

Step 4: Bloquear Precisamente o Escopo da Mudança (Skill 4)

Skill: function-level-defect-tracer
Ação: O Agente analisa o Git Diff.
O que aconteceu? Realiza análise de AST (Árvore de Sintaxe Abstrata). Ignora mudanças de comentários ou espaços e foca nas 13 linhas alteradas no método SendMessage. Identifica o uso de time.Now() como um ponto de risco.

Step 5: Julgamento de Defeitos e Fechamento do Ciclo (Skill 5)

Skill: business-rule-defect-detector
Ação: O Agente consolida as 4 etapas anteriores para o veredito final.
O que aconteceu? Executa o Raciocínio de Evidências Multi-Fonte:
- Fato: O código usa if hour >= 22.
- Regra: O PRD exige bloqueio das 22h às 08h.
- Conflito: O código esqueceu a faixa das 00h às 08h.
- Conclusão: Detectado defeito de lógica de negócio nível [P0].
Resultado: O Agente gera um relatório e oferece o botão "Apply Fix" no TRAE para corrigir o código instantaneamente.

De "Desenvolvedor buscando Normas" para "Normas encontrando o Desenvolvedor"

Esta prática demonstra que a IDE TRAE não é apenas um editor, mas uma plataforma de montagem de capacidades de P&D.

Imersão: O desenvolvedor não precisa saltar entre IDE, Wiki e Jira. Tudo acontece no chat da IDE.
Shift-Left Extremo: Interceptamos o erro antes do commit. Isso muda a mentalidade: "Qualidade não é algo testado depois, é algo construído no design".
Ativação do Conhecimento: Regras que ficavam "pegando poeira" na Wiki agora são habilidades ativas. O conhecimento morto torna-se capacidade viva.

Conclusão

A combinação de SOLO + Agent Skills inaugura um novo paradigma: a evolução colaborativa entre Humanos e Agentes. O humano define as regras e o julgamento de valor; o Agente cuida da memória, execução e sugestão de correção.
Neste sistema, nenhum desenvolvedor luta sozinho. Atrás dele, há um "Assistente Digital de Qualidade" forjado em experiências de especialistas e melhores práticas.

Guia de Seleção de Modelos no TRAE

Captain — Thu, 19 Mar 2026 07:33:49 +0000

Até o momento, o modo SOLO do TRAE conta com os principais modelos do mercado, incluindo: Gemini-3-Pro-Preview, GPT-5.3-Codex, Kimi-K2-0905 e DeepSeek-V3.1.
Cada modelo consome uma quantidade diferente de Tokens. Nem todas as tarefas exigem o modelo mais "pesado"; escolher o modelo certo para cada entrega é uma das melhores formas de otimizar seus custos.
Lembre-se sempre: O segredo não é escolher o modelo "mais forte", mas sim o "mais adequado" .

Escolha rápida por características da tarefa

Antes de escolher, responda a estas duas perguntas para restringir suas opções:

1. Qual é a sua entrada principal?

Materiais visuais: (Designs de UI, prints, protótipos feitos à mão)
- Sim → Vá de Gemini-3-Pro-Preview.
Cenários de codificação sérios: (Alta precisão lógica e código de fácil manutenção)
- Sim → Vá de GPT-5.3-Codex.
Instruções estruturadas ou código direto: (Requisitos claros, comandos Shell)
- Sim → Vá de Kimi-K2-0905 (estável e mais rápido).
Entrada em português/chinês e linguagens de nicho:
- Sim → Vá de DeepSeek-V3.1 (suporta mais de 338 linguagens de programação).

2. Qual é a complexidade da demanda?

Raciocínio complexo ou planejamento autônomo: (Ex: "Desenhe um sistema administrativo", refatoração de repositório)
- Sim → GPT-5.3-Codex é a escolha premium para engenharia de software.
Desenvolvimento de interface e estética: (Ex: Screenshot → gerar UI + Lógica)
- Sim → Gemini-3-Pro-Preview brilha no multimodal.
Tarefa clara, mas repetitiva: (Ex: Criar páginas via protótipo, código boilerplate, revisão de grandes projetos)
- Sim → Kimi-K2-0905 oferece o melhor custo-benefício.
Alto volume de uso e sensibilidade a preço:
- Sim → DeepSeek-V3.1 é o campeão em economia por token.

Conheça os perfis dos modelos

1. Gemini-3-Pro-Preview: O Engenheiro Full-Stack Multimodal

Ideal para frontend e UI, especialmente para converter designs em código funcional com alta fidelidade estética.

Vantagens: Visão computacional poderosa (entende gráficos, diagramas e vídeos) e fluxo "Agentic" (age como um parceiro que "mão na massa" dentro da IDE).
Exemplo: Criar um MVP de um jogo ou app a partir de um rascunho visual.

2. GPT-5.3-Codex: O Especialista em Lógica e Engenharia

Recomendado para projetos complexos que exigem código de nível de produção (sustentável, escalável e limpo).

Vantagens: Raciocínio superior para arquitetura de sistemas, tratamento de erros e controle de concorrência. Excelente para identificar bugs lógicos sutis.
Exemplo: Otimização de performance em repositórios legados ou criação de novas features em sistemas críticos.

3. Kimi-K2-0905: O Assistente Ágil e Eficiente

Perfeito para quando você precisa de um "parça" de programação (Pair-Programming) para entregas rápidas e feedback instantâneo.

Vantagens: Alta eficiência de processamento (arquitetura MoE) e excelente para lidar com tarefas longas divididas em etapas.
Exemplo: Entender rapidamente um projeto open-source desconhecido ou gerar scripts de automação.

4. DeepSeek-V3.1: O Especialista Multilingue de Baixo Custo

Um "expert em engenharia" pragmático. Ótimo para lidar com diversas linguagens de programação simultaneamente.

Vantagens: Preço imbatível (menos de 1/3 do custo do GPT-5.3) e suporte a 338 linguagens, incluindo as menos comuns.
Exemplo: Refatorar um código de JavaScript para Go ou criar "pontes" (glue code) entre diferentes linguagens.

Resumo Comparativo

Modelo	Especialidade	Perfil de Engenharia
Gemini-3-Pro	Visual + Frontend	O Designer que coda
GPT-5.3-Codex	Lógica + Arquitetura	O Tech Lead rigoroso
Kimi-K2-0905	Velocidade + Execução	O Desenvolvedor Ágil
DeepSeek-V3.1	Multilingue + Economia	O Especialista Pragmático

Dica final: Comece pelo Gemini se tiver imagens. Use o GPT para garantir qualidade industrial. Escolha o Kimi para iterações rápidas e o DeepSeek para grandes volumes de trabalho sem estourar o orçamento.

Cue-Pro: Onde a IA encontra o seu "Flow" de codificação

Captain — Thu, 19 Mar 2026 07:27:39 +0000

Desde o lançamento do Cue-Pro, muitos usuários relataram um sentimento em comum: as recomendações de edição do TRAE "acompanham o raciocínio". Ao navegar e editar arquivos de forma contínua, as sugestões não se perdem em módulos irrelevantes, nem sugerem desfazer o que você acabou de criar — a IA segue o seu ritmo, passo a passo.
Essa sensação de fluidez não é por acaso. A capacidade do Cue-Pro de se alinhar ao seu estado de flow é sustentada pelo framework tecnológico EditFlow — um resultado de pesquisa da equipe do TRAE Cue em conjunto com a Universidade Jiao Tong de Xangai e a Universidade Nacional de Singapura. Recentemente, recebemos uma excelente notícia: o EditFlow foi aceito formalmente pelo OOPSLA 2026, uma das conferências de maior prestígio nas áreas de Linguagens de Programação (PL) e Engenharia de Software (SE).
Na prática, a precisão do Cue-Pro em autocompletar códigos em nível de repositório já é mais do que o dobro de outras ferramentas convencionais do mercado.

Que problema o EditFlow resolve?

Atualmente, quase todos os modelos de edição de código são treinados com base em snapshots de commits. O modelo aprende a diferença final do código, mas perde a sequência exata de como o desenvolvedor editou passo a passo. Ou seja: a IA foca na "correção do código final", enquanto o desenvolvedor depende da "continuidade do processo de codificação". Esse descompasso é o motivo real pelo qual as recomendações de IA costumam interromper o seu raciocínio.
O diferencial do EditFlow é reconstruir a ordem de edição que se perdeu no commit, recuperando o "mapa de fluxo" (flow map) do desenvolvedor. Ele usa esse mapa para filtrar e reordenar as recomendações:

O que segue o seu flow: É mantido e priorizado.
O que foge do contexto ou sugere desfazer o que já foi feito: É deixado para depois.

Em experimentos controlados, diversas ferramentas de IA populares que integraram o EditFlow viram um aumento médio de 67% na precisão das recomendações. Além disso, em tarefas reais com 32 desenvolvedores, o tempo médio de conclusão foi reduzido em 25%.

O Próximo Passo do Cue-Pro

A aceitação do EditFlow em uma conferência de elite é uma validação importante, mas não é a linha de chegada. A equipe do Cue-Pro continuará otimizando o sistema para cenários de edição mais complexos e diversos hábitos de desenvolvimento, garantindo que o seu assistente de IA entenda cada vez mais o seu ritmo.
O artigo científico e o código original são de código aberto. Para quem tiver curiosidade, vale a pena conferir:

📄 Artigo (Arxiv): https://arxiv.org/abs/2602.21697
🔗 Repositório GitHub: https://github.com/code-philia/EditFlow

Como economizar com o TRAE (Parte 2) | 10 dicas para poupar tokens

Captain — Thu, 19 Mar 2026 07:15:47 +0000

Este artigo vai te ensinar a economizar com TRAE

Neste artigo, vamos partir do método das “6 perguntas essenciais no AI Coding”, até chegar a 10 dicas práticas aplicáveis no dia a dia, para te mostrar passo a passo como usar o TRAE de forma mais econômica.

Como se compõe o custo de Tokens

No artigo anterior, já explicamos o conceito de Token. Aqui vai um resumo simples:
O custo de uma interação com um modelo pode ser entendido como:

Custo total = (Tokens de entrada sem cache × preço de entrada) + (Tokens de saída × preço de saída) + (Tokens em cache × preço de cache, se houver)

Componentes:

Tokens de entrada Tudo que você envia ao modelo:
- Pergunta atual
- Histórico da conversa
- Códigos, arquivos ou documentos citados com #
Tokens de saída Tudo que o modelo retorna:
- Texto
- Código
- Chamadas de ferramentas
Tokens em cache Alguns modelos armazenam contexto anterior para reutilização, reduzindo custo em requisições futuras similares.

👉 Portanto, fatores que impactam diretamente o custo:

Tamanho do contexto enviado
Número de interações
Modelo utilizado
Volume de retorno de ferramentas

As 6 perguntas essenciais do AI Coding

Antes das dicas, um ponto mais importante:

Fazer boas perguntas é mais importante do que qualquer “truque de economia”.

Essas 6 perguntas funcionam como um checklist universal para interagir com IA.

1.O objetivo é único?

Se a tarefa for complexa:

Divida em etapas
Evite misturar tarefas
Ao trocar de objetivo → abra uma nova conversa

2.A informação é realmente necessária?

Pergunte-se:

“A IA precisa disso para resolver o problema?”

Evite:

Enviar projetos inteiros
Incluir documentos irrelevantes

3.A instrução está clara?

Evite comandos vagos como:

“otimizar isso”
“ajustar aquilo”

Prefira instruções específicas e objetivas.

4.O papel da IA está definido?

Exemplo:

“Você é um arquiteto sênior em Go”
“Você é um especialista em code review”

👉 Isso melhora foco e qualidade da resposta.

5.O formato da saída foi definido?

Exemplo:

JSON
Tabela Markdown

👉 Evita retrabalho e novas interações.

6.Você forneceu exemplos?

Show, don’t tell

Um exemplo simples de entrada/saída é mais eficaz do que longas explicações.

10 dicas para gerenciar melhor o contexto

Dica 1: Abra novas conversas no momento certo

O histórico é um “consumidor invisível” de Tokens.
Problema:

Contexto acumulado → mais custo + mais ruído

Quando fazer:

Mudança de tarefa
Conversa muito longa
IA começa a errar ou repetir

Como fazer:

Um objetivo por conversa
Reiniciar após muitas interações
Levar apenas o essencial para nova conversa
Se falhar 3 vezes → recomeçar

Dica 2: Limite o escopo com precisão

Menos é mais

Dar informação demais:

Aumenta custo
Confunde a IA

Como fazer:

Use # para referenciar trechos específicos
- Melhor: #UserService.login
- Evitar: arquivo inteiro
Informe caminhos e linhas:
- Ex: /src/auth.go linhas 88–105
Inclua apenas arquivos necessários

Dica 3: Otimize seu input

Comunicar-se com IA = delegar tarefa.
Quanto mais claro:
👉 menos retrabalho

Exemplo:

❌ “Otimize esse código”
✅ “Refatore separando a validação em função e adicione tratamento de erro”

Boas práticas:

Definir papel + formato
Colocar todas restrições no início
Fornecer pseudo-código
Usar otimização de prompt do TRAE

Dica 4: Trabalhe em lote

Cada interação tem custo fixo.
Muitas interações pequenas:
👉 ineficiente

Como fazer:

Agrupar tarefas
Executar buscas em paralelo
Modificar múltiplos arquivos de uma vez
Enviar fluxos completos

Dica 5: Controle a saída

A saída também custa Tokens.
Problema:

IA tende a explicar demais

Como fazer:

“Não explique, só código”
Definir formato de saída
Interromper respostas inúteis
Usar modo de perguntas (Question)

Dica 6: Planeje antes de executar

Para tarefas complexas:

Planejar → depois executar

Ferramentas:

/plan → plano de execução
/spec → documentação completa

Fluxo:

spec.md → tasks.md → checklist.md

👉 Evita retrabalho caro

Dica 7: Use compressão de contexto

Conversas longas:

Perdem foco
Custam mais

Compressão:
👉 mantém só o essencial

Quando usar:

Mudança de fase
Respostas piorando
Mudança leve de contexto

Dica 8: Crie conhecimento reutilizável

Evite repetir instruções sempre.

Ferramentas:

Rules → regras fixas
Skills → tarefas reutilizáveis
Memory → preferências automáticas

👉 Aumenta consistência e reduz custo

Dica 9: Use arquivos Ignore

Arquivos grandes e inúteis:

aumentam custo
poluem contexto

Excluir:

dist/
build/
logs
relatórios

👉 Similar ao .gitignore

Dica 10: Escolha o modelo certo

Nem todo problema precisa do melhor modelo.

Estratégia:

Tarefas simples → modelos baratos
Tarefas complexas → modelos avançados

⚠️ Evite trocar modelo no meio:

perde cache
aumenta custo

Conclusão: otimizações do TRAE

O TRAE já implementa melhorias importantes:

Detecção de loop infinito
Melhor uso de cache
Compressão inteligente
Arquitetura com sub-agents
Otimização específica por modelo

Mensagem final

Gerenciar Tokens não é sobre usar menos IA.
É sobre:

usar melhor, com mais estratégia e menos desperdício 🚀