优化代码调试的工作流程
传统调试需要逐行分析，而Trae Agent可以提供智能化的错误修复方案：
- 精准定位：将报错信息或疑似问题代码文件作为指令输入，如”Fix the IndexError in data_processor.py”
- Interactive debugging: Use
trae-cli interactive进入对话模式，通过多轮提问逐步缩小问题范围 - 补丁生成: Add
--must-patch参数强制生成差异文件，方便代码审查 - 多模型验证：对关键问题可切换不同模型提供商对比修复方案
最佳实践：建议将调试过程保存为独立轨迹文件（–trajectory-file），建立常见问题的解决方案知识库。
This answer comes from the articleTrae Agent: open source software engineering task automation toolsThe
May not be reproduced without permission:AI productivity tools " 怎样通过Trae Agent改善代码调试过程中的问题定位效率？
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