从 Trae 到 VS Code：一个开发者的 AI 工具协同实践

当 AI 编程工具成为"孤岛"

你们有没有发现，现在的 AI 编程工具越来越多了？

Cursor、Trae、Windsurf、GitHub Copilot、Codeium、Tabnine... 每个工具都在宣称自己是"最好的 AI 编程助手"。它们各有千秋：Cursor 以强大的代码生成著称，Trae 依托字节的技术积累，Windsurf 主打协作编程，Copilot 背靠 GitHub 的海量代码库。

但用了一段时间后，我发现一个尴尬的问题：我在 Trae 里跟 Claude 聊了半天需求，切换到 VS Code 后，一切都要从头再来。

那些已经理清楚的业务逻辑、已经调教好的代码风格、已经建立的项目上下文，全都消失了。就像你刚在 Mac 上写了一半的文档，切换到 Windows 上发现格式全乱了——甚至更糟，因为 AI 的记忆是连续性的，断了就接不上。

这不是工具的问题，是AI 服务碎片化的问题。

每个 IDE 都独立绑定自己的 AI 服务，会话、上下文、配置完全无法互通。你在 A 工具里建立的知识体系，在 B 工具里就是一片空白。这种割裂感，对于追求效率的开发者来说，简直是种折磨。

我最近就遇到了这个痛点。

我的真实场景：为什么需要"工具协同"

事情是这样的。

我一直在用 Trae 作为主力开发工具，全局安装了 Claude 服务。选择 Trae 有几个原因：首先，它是国内团队做的，对中文支持更好；其次，它内置了 Claude，不需要额外配置；再者，它的界面简洁，没有那么多花哨的功能干扰。

Trae 的体验确实不错，Claude 的代码理解和生成能力也很强。但问题来了：

Claude.ai 的数据与本地是完全隔离的。

这意味着，我在 Trae 里的所有对话历史、项目上下文、个性化配置，都困在 Trae 这个"黑盒"里。如果我想在另一个 IDE 里继续用 Claude，或者想在不同的项目中复用之前的配置，几乎是不可能的。

举个例子：我在 Trae 里花了一个小时，让 Claude 理解了我项目的架构设计、代码规范、业务逻辑。这时候我已经可以跟它进行高效的对话了，它知道我说"那个用户模块"指的是什么，知道我的命名习惯，知道我喜欢用什么设计模式。

但当我切换到 VS Code，这一切都要重来。我得重新解释项目结构，重新说明我的偏好，重新建立那种"默契"。

这让我开始思考一个问题：未来的开发工作流，应该是怎样的？

我理想中的状态是：多个编辑器可以调用同一个 AI 服务，数据是共用的，上下文是连续的。无论我在 Trae、VS Code 还是其他工具里工作，AI 都能记得我之前的需求、我的代码风格、我的项目结构。

这就是我说的**"工具协同"**——不是被某个工具绑架，而是让工具为我服务。

问题的本质：AI 服务碎片化

要解决这个问题，首先得理解问题的本质。

我把它定义为 AI Service Fragmentation（AI 服务碎片化）。这个概念可能有点抽象，但它的核心表现很具体：

第一，每个 IDE/工具独立绑定 AI 服务。

Cursor 有 Cursor 的 AI，Trae 有 Trae 的 AI，VS Code 有各种插件的 AI。它们之间是割裂的，没有统一的标准，没有互通的协议。每个工具都想建立自己的生态，都想把用户"锁"在自己的平台上。

这种竞争格局导致了严重的重复建设。你在每个工具里都要重新配置模型、重新设置偏好、重新建立上下文。对于开发者来说，这是巨大的效率损耗。

第二，会话、上下文、配置无法互通。

这是最让人头疼的问题。你在 Trae 里跟 AI 聊了一个小时的需求，AI 已经理解了你的业务逻辑。但当你切换到 VS Code，这个上下文就断了。你得重新解释一遍，重新建立信任，重新让 AI 理解你的代码风格。

更糟糕的是，这种上下文不仅包括当前的对话，还包括长期积累的知识。比如，AI 已经知道你习惯用某种设计模式，知道你对某些技术有偏好，知道你的项目有哪些特殊要求。这些"隐性知识"如果无法迁移，就意味着每次切换工具都要重新"培养"AI。

第三，数据孤岛导致效率损耗。

最痛苦的不是重复解释，而是知识的流失。AI 在跟你对话的过程中，其实在学习你的习惯、你的偏好、你的项目特点。这些数据如果困在一个工具里，就无法在其他场景中复用。

想象一下，如果你有三台电脑，每台电脑上的浏览器书签都不互通，你是什么感受？现在的 AI 工具就是这样，甚至更糟，因为 AI 的学习是渐进式的，你投入的时间越多，它就越懂你。但如果这些数据被锁死在一个工具里，你的投入就变成了"沉没成本"。

这让我想到两个概念：

• Centralized AI Gateway（集中式 AI 网关）：所有的 AI 请求都通过一个统一的网关，由网关来管理会话、记忆和配置。无论前端用什么工具，后端都是同一个 AI 大脑。
• Stateless Client, Stateful Server（无状态客户端，有状态服务端）：客户端只负责展示，所有的状态都保存在服务端，可以在不同客户端间无缝切换。

这其实就是我想要的解决方案。但在现阶段，这些架构还没有成熟的产品支持，所以我只能先找一个折中的方案。

我的解决方案：从"迁移配置"开始

理论上，最好的方案是搭建一个独立的 AI 网关服务，比如把 Claude 封装为 HTTP/gRPC 服务（claude-gateway:8080），统一管理所有的会话和记忆。

这个方案的优点很明显：

• 所有工具共享同一个 AI 大脑
• 会话和上下文完全互通
• 可以自定义记忆策略和配置管理

但这个方案太重了，需要投入大量时间去开发和维护。你需要：

• 搭建网关服务
• 实现身份认证和权限管理
• 设计会话存储方案
• 处理各种边界情况

作为一个务实的开发者，我决定先从一个更简单的问题入手：

能不能先把 Trae 的配置迁移到 VS Code，让 Claude 服务在 VS Code 里也能用？

这就是方案 2 的核心思路：在本地直接复用 Trae 的"原配方"，在 VS Code 里搭建一个类似的 AI 编程环境。

这个方案的好处是：

• 不需要开发新的服务，立即可用
• 可以快速验证想法，看看这种"工具协同"是否可行
• 如果可行，再考虑更完善的架构

说干就干。

航海日志：实操全过程

第一步：准备 VS Code 环境

打开 VS Code，我首先要解决的是：用什么插件来接入 AI？

VS Code 的 AI 插件生态非常丰富，我调研了几个主流选择：

GitHub Copilot：微软官方出品，集成度高，但只能用 OpenAI 的模型，不支持自定义 Claude。

Cline：开源项目，支持自定义模型和 MCP 工具，社区活跃，配置灵活。

Roo Code：Cline 的分支，增加了一些高级功能，但稳定性稍差。

Continue：另一个开源选择，界面友好，但功能相对简单。

我的需求很明确：

• 支持自定义 AI 模型（特别是 Claude）
• 支持 MCP（Model Context Protocol）工具
• 配置灵活，可以手动调整各种参数

最后我选择了 Cline，因为它足够底层，支持自定义模型和 MCP 工具，而且社区活跃，遇到问题容易找到解决方案。

安装完 Cline 后，界面是这样的：

第二步：配置 Claude 服务

接下来就是通过三方授权，添加 Claude 模型。

这里有个坑：Cline 默认支持的模型有限，如果要接入 Claude，需要手动配置 API Key。而且，Trae 内置的 Claude 服务是封装好的，并不能直接在 Cline 里用。

所以，我需要：

1. 获取 Claude 的 API Key（从 Anthropic 官网申请）
2. 在 Cline 里配置自定义模型
3. 调整参数，让回复质量接近 Trae 的体验

配置过程不算复杂，但需要耐心。模型选择、温度参数、最大 token 数，每个细节都会影响最终的效果。

我最终选择的配置是：

• 模型：claude-3-5-sonnet-20241022
• 温度：0.7（平衡创造性和准确性）
• 最大 token：8192

第三步：搭建搜索能力

老规矩，先建立好基本的搜索能力。

在 AI 编程中，搜索是非常重要的一环。无论是代码检索、文档查询还是知识库搜索，都需要强大的搜索能力支撑。没有搜索能力，AI 就像一个"瞎子"，只能基于当前文件进行推断。

我在 Cline 里配置了多个搜索相关的 MCP 工具：

文件搜索：基于文件名的快速定位，支持模糊匹配和正则表达式。

代码搜索：基于语义理解的代码检索，可以用自然语言描述来查找相关代码。

Web 搜索：获取最新的技术文档和解决方案，弥补训练数据的时效性问题。

知识库搜索：连接本地知识库，支持基于向量的语义检索。

如果你觉得内置的搜索不好用，也可以自己搭建一个深度搜索的网页服务。有时候自己筛选信息，比依赖 AI 的自动检索更可控。比如，你可以用 Elasticsearch 搭建一个代码搜索引擎，或者用 Meilisearch 做一个轻量级的文档搜索。

第四步：验证配置是否生效

配置完成后，需要验证一下是否正常工作。

根据之前的经验，纯文件的配置不一定能被 VS Code 工具本身加载。有时候配置写错了，或者路径不对，都会导致插件无法正常工作。所以我要测试一下：

1. 打开一个项目
2. 尝试让 AI 理解项目结构
3. 检查上下文是否正常传递
4. 测试 MCP 工具是否能正常调用

测试结果显示，基本配置是生效的。但我也发现了一些问题：

• 某些高级功能需要额外的权限配置
• 部分插件之间存在冲突，需要调整加载顺序
• 大文件的处理速度比 Trae 慢一些

这些问题都在可接受范围内，通过调整配置基本可以解决。

第五步：理解 VS Code 的 AI 调用机制

在 VS Code 中，其实支持几种不同的 AI 调用方式，每种方式都有其适用场景：

方式一：通过 settings.json 配置

这种方式比较底层，可以直接在配置文件中定义模型参数、工具调用规则等。优点是灵活，可以精确控制每个细节；缺点是门槛高，需要熟悉配置语法，容易出错。

适合人群：对技术细节有深入了解，追求极致定制化的开发者。

方式二：通过插件 Client 进行外部调用

这种方式更友好，插件会提供一个客户端界面，让你可以直观地选择模型、调整参数。而且，通过 Client 可以调用其他编程工具内已经安装的 MCP 工具，实现一定程度的"工具协同"。

适合人群：大多数开发者，平衡了易用性和灵活性。

方式三：全局 MCP 工具安装

如果你有一些通用的 MCP 工具（比如搜索、代码分析），可以在系统层面安装，这样所有的 VS Code 项目都能复用。这种方式实现了工具级别的共享，但会话和上下文还是独立的。

适合人群：有多个项目，希望复用通用工具的开发者。

大家可以根据自己的需求选择合适的方式。我个人推荐方式二，因为它平衡了易用性和灵活性，而且可以通过一些技巧实现类似"工具协同"的效果。

第六步：检查 Skill 和 Agent 配置

再次审查 Skill 是否配置正常。

在 Trae 里，Skill 和 Agent 的配合非常顺畅：先调用 Skill 获取能力，再协调 Agent 执行任务。这种设计让复杂的任务可以被拆解为多个步骤，每个步骤都有明确的职责。

但在 VS Code 里，我发现这个机制不太一样。

VS Code 的插件更倾向于直接调用 Agent，指令更加直接，没有优先调用 Skill 的环节。这导致在某些复杂场景下，AI 的表现不如 Trae 智能。比如，当你要求 AI 完成一个涉及多个步骤的任务时，Trae 会自动调用相应的 Skill 来分解任务，而 VS Code 可能会试图用一个 Prompt 解决所有问题。

不过，这也提供了一个新的优化方向：可以手动调整 Prompt，让 Agent 在执行任务前先"自检"有哪些 Skill 可用。比如，你可以在 Prompt 里明确列出可用的 Skill，让 AI 根据任务需求选择合适的 Skill。

这种方式虽然不如 Trae 的自动调度智能，但也能达到类似的效果。而且，这种方式更透明，你可以清楚地知道 AI 在用什么能力，方便调试和优化。

第七步：迁移 Trae 的项目配置

好在 VS Code 有免费的额度，我用 GPT-4o-mini 进行了 Trae 文件的复制和迁移。

具体操作是：

1. 导出 Trae 的项目配置（包括规则文件、Skill 定义、Agent 配置等）
2. 用 AI 辅助转换格式，适配 VS Code 的语法
3. 逐个验证功能是否正常

迁移的内容包括：

• 规则文件：定义了代码规范、命名约定、项目结构等
• Skill 定义：各种自动化任务的配置
• Agent 配置：不同场景下的 AI 行为设定
• Prompt 模板：常用的提示词模板

最后出来的效果还不错，基本的代码补全、智能提示、项目理解都能正常工作。虽然不如 Trae 原生支持那么 seamless，但已经能满足大部分需求了。

第八步：测试灵活调用

最后测试了一下，可以灵活地调用各种功能。

这让我想到一个新的思路：不同 AI 编程工具之间的项目迁移，特别是基础环境迁移之后的补全，AI 可以完美做到。

比如，你可以让 AI 读取 Trae 的配置文件，然后自动生成对应的 VS Code 配置。这种"配置翻译"的能力，大大降低了工具切换的成本。你不需要手动复制粘贴，只需要把配置文件丢给 AI，它就能帮你生成目标格式的配置。

但这里也有一个限制：如果不同 AI 编程工具之间的协作机制是相对封闭的，无法直接读取对方的内部状态，那么在新工具上可能需要重新编写总节点的规范。

比如，Trae 有一些内部的状态管理机制，这些在配置文件里是看不到的。迁移到 VS Code 后，这些状态就丢失了，需要重新建立。

这也是我未来想探索的方向：如何让不同工具之间的 AI 服务真正互通？

理想的状态是，有一个统一的协议或标准，让不同的工具可以共享 AI 的会话、记忆和配置。这样，无论用什么工具，都能获得一致的 AI 体验。

复盘：这次实践带给我的启发

1. 工具协同是趋势，但路还很长

这次实践让我确认了一个判断：AI 编程工具的"孤岛化"问题，会越来越突出。

每个工具都想建立自己的生态，都想让用户"留下来"。Cursor 推出了自己的账号系统，Trae 依托字节生态，GitHub Copilot 深度绑定微软体系。这种竞争格局下，工具之间的互通变得越来越难。

但对开发者来说，我们更希望工具之间能互通，能自由选择，不被绑架。我们不希望因为用惯了某个工具的 AI，就被迫一直用那个工具。

未来的理想状态应该是：AI 服务是独立的，工具只是客户端。无论我用什么编辑器，都能调用同一个 AI 大脑，都能复用之前建立的上下文和记忆。

这个愿景可能需要行业标准的建立才能实现。比如，如果有一个统一的 AI 服务协议，不同的工具都可以接入，那就能打破现在的孤岛局面。

2. 配置迁移比想象中简单

之前我一直觉得，从一个 AI 工具迁移到另一个，会很麻烦。但这次实践下来，发现大部分配置是可以自动化迁移的。

关键是用好 AI 本身的能力：让 AI 读取源格式的配置，理解其逻辑，然后生成目标格式的配置。这种"配置翻译"的工作，AI 做得比人快，而且准确率很高。

这给了我一个启发：AI 不仅可以用来写代码，还可以用来管理工具配置。 未来，可能会有专门的"配置迁移助手"，帮助开发者在不同的工具之间无缝切换。

3. 底层工具更有生命力

Trae 和 VS Code 都是基于 VS Code 内核的，所以配置迁移相对容易。它们的配置文件格式、插件机制、API 接口都很相似，这大大降低了迁移成本。

但如果是完全不同的架构（比如 JetBrains 系列），迁移成本就会高很多。JetBrains 有自己的一套生态，从项目配置到代码分析，都跟 VS Code 完全不同。

这让我意识到：选择工具时，要考虑其开放性和可扩展性。 越底层的工具，越不容易被单一厂商锁定，未来的迁移成本也越低。

VS Code 之所以能成为主流，很大程度上是因为它的开放性。它支持各种插件、各种配置方式、各种自定义选项。这种开放性让开发者可以根据自己的需求定制工具，而不是被工具的定义所限制。

4. MCP 协议是破局关键

在这次实践中，MCP（Model Context Protocol）起到了关键作用。

MCP 是一个开放协议，定义了 AI 模型如何与外部工具交互。只要工具支持 MCP，就可以复用同样的工具集，不管底层用的是什么 AI 模型。

这其实就是"工具协同"的技术基础。如果更多的工具支持 MCP，那么 AI 服务的碎片化问题就能得到缓解。开发者可以在不同的工具之间复用 MCP 工具，减少重复配置的工作量。

更重要的是，MCP 是开放的，任何人都可以实现自己的 MCP 工具。这意味着，开发者可以根据自己的需求，开发专门的工具来扩展 AI 的能力。

给读者的建议

如果你也遇到了类似的痛点，我的建议是：

第一，不要急于追求"完美方案"。

我一开始也想搭建一个统一的 AI 网关，但后来发现成本太高。先从简单的配置迁移开始，验证想法，再逐步完善。

很多时候，我们会被"完美主义"困住，总想一次性解决所有问题。但实际上，先解决 80% 的问题，比一直等待 100% 的方案要实用得多。

第二，善用 AI 本身的能力。

配置迁移、格式转换、代码重构... 这些工作都可以让 AI 来辅助。不要自己手动搬运，效率太低。

AI 不仅是编程助手，还是配置管理助手、文档生成助手、问题诊断助手。学会用 AI 来管理 AI 工具，是提升效率的关键。

第三，关注开放协议和标准。

MCP、LSP（Language Server Protocol）这些开放协议，是打破工具孤岛的关键。选择支持这些协议的工具，未来的迁移成本会更低。

开放协议就像工具世界的"通用语言"，掌握了它们，就能在不同的工具之间自由切换。

第四，建立个人的"配置仓库"。

把你的配置、规则、Prompt 模板都整理成文档，存到 GitHub 或私有仓库里。这样无论切换到哪个工具，都能快速恢复你的工作流。

我建议按照以下结构组织配置仓库：

ai-configs/
├── vscode/
│   ├── settings.json
│   ├── keybindings.json
│   └── cline-config.json
├── trae/
│   ├── rules/
│   ├── skills/
│   └── agents/
├── prompts/
│   ├── code-review.md
│   ├── refactoring.md
│   └── debugging.md
└── mcp-tools/
    ├── search/
    ├── analysis/
    └── documentation/

这样，无论切换到哪个工具，都能快速找到对应的配置。

写在最后

这次从 Trae 迁移到 VS Code 的实践，看似只是一个小折腾，但其实触及了一个更大的命题：在 AI 时代，开发者应该如何管理自己的工具链？

我的答案是：不要让工具定义你的工作流，你要定义工具的使用方式。

AI 服务碎片化的问题，短期内不会消失。但我们可以通过配置迁移、协议适配、自动化脚本等方式，降低工具切换的成本，保持自己的灵活性。

未来，我可能会尝试搭建那个"集中式 AI 网关"，真正实现跨工具的 AI 服务共享。但那是后话了。

现在的重点是：在现有的工具生态里，找到最高效的工作方式。

希望这篇文章对你有帮助。如果你也有类似的实践或想法，欢迎在评论区交流。

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延伸阅读：

• MCP 协议官方文档
• Cline 插件配置指南
• 我的 AI 工具配置仓库

关联任务：
task：平迁 trae 配置到 VS code，并想要调用 Claude 服务

背景

之前我通过 trae 全局安装了 Claude 服务，我想尝试在多个场景下共用一个 Claude 服务，而 Claude.ai 的数据与本地也是隔离的，这里我就只有通过另外种方式，在另外一个 IDE 中调用。大概想要模拟的场景是未来多个编辑器调用共同的Claude 服务，这些数据都是共用共区，这是我理解的工具协同关系。

描述

问题本质是 AI Service Fragmentation（AI 服务碎片化）：

• 每个 IDE/工具独立绑定 AI 服务 → 会话/上下文/配置无法互通；
• 典型表现：在 Trae 中聊的需求，切换到 VSCode 后需重新解释；
• 关联：Centralized AI Gateway（集中式 AI 网关）+ Stateless Client, Stateful Server（无状态客户端，有状态服务端）。

准备怎么干

方案 1：将 Claude 封装为独立 HTTP/gRPC 服务（如 claude-gateway:8080），统一管理会话/记忆。

方案 2：先在本地直接使用 A- AI 编程工具复制“原配方”命名为B-AI编程工具某项目的基础配置。

先采用方案 2。

航海日志-实操

这些工具，简直是！非常的强大。

接下来就是通过三方授权一下，添加一个大模型，这是一个纯空的工具，相当的底层，所以很多东西需要手动配置一下。

至于模型什么，哎～也是麻烦。这里后面单独研究对接外部的模型厂商吧

老规矩，先建立好基本的搜索能力

如果觉得不好用的，可以自己搭建一个深度搜索的网页，有时候自己筛选挺方便的！

已经配置完成，但是根据之前的经验，纯文件的配置不一定被vscode 工具本身加载，这里需要验证一下。

在 vscode中，其实大概支持几种方式，其中两种是要么通过 setting.json 配置，要么是通过插件 client 进行外部的调用，如果是通过client 可以调用其他编程工具内已经安装的 mcp 工具。当然全局的更可以安装，大家可以选择一个适合自己的方式。

再次审查 skill 是否配置正常！

查看 agent 是否正常，结果是基本正常，但是我发现 vscode 内 skill 与 agent 的配合机制不是很好，并没有优先调用 skill，然后再协调 agent。而是直接调用的 agent，指令更加直接。

好在 VScode 有免费的额度，用的 GPT-mini 进行 trae 文件的 copy，最后出来的效果如下。

最后测试了一下，可以灵活的调用，这其实提供了一个新的思路，就是各个 AI 编程工具之间的项目迁移，特别的基础环境迁移之后的补全，AI 可以完美做到。只是如果不同 AI 编程工具之间相对封闭的协作机制无法读取，可能在新的 AI编程工具上，需要重新编写总节点的规范。