GLM Coding Plan 在 TRAE 中的使用教程（效率提升实战）
关键词：GLM Coding 教程、TRAE 使用方法、GLM-4.7 配置指南、AI 编程工具推荐、智能 IDE 实战
- GLM Coding Plan 体验卡入口：
https://www.bigmodel.cn/glm-coding?ic=9FFMZZ9M7C
前段时间在整理 AI 编程工具的时候，我发现不少同行都在用TRAE + GLM Coding Plan这套组合提升开发效率 因为它可以使用当前国内编程最强的GLM-4.7 模型。
一开始我也只是抱着试试看的心态，结果实际用下来，不管是代码补全、问题分析，还是自动化处理重复逻辑，效率确实有明显提升。
这篇文章我就结合自己的实操过程，详细讲一下：
👉 如何在TRAE CN中配置并使用GLM Coding Plan（GLM-4.7 模型）
顺便把官方文档和资源入口也整理出来，方便后续深入学习。
一、GLM Coding Plan 是什么？
简单理解就是：
智谱推出的一套面向开发者的 AI 编程能力集合，支持 Claude Code、Cline 等 20+ 编程工具无缝对接。
核心优势主要集中在：
- 智能代码补全
- AI 问答辅助开发
- Agent 工作流自动处理复杂任务
- 支持高性能模型（如 GLM-4.7）
后续如果你想深入研究 API 或高级用法，可以直接从这个索引开始查。
二、什么是 TRAE CN？
TRAE 是一款为开发者打造的新一代智能 IDE，集成了：
- AI 问答
- 行内代码补全
- Agentic Coding Workflow（自动化编程流程）
搭配GLM Coding Plan后，可以明显减少重复写代码的时间，特别适合前端、Node 开发场景。
三、安装 TRAE CN
首先访问 TRAE 官网下载安装：
👉 https://www.trae.cn
选择对应系统版本即可。
安装界面如下：
四、在 TRAE 中配置 GLM Coding Plan
1️⃣ 添加自定义模型
进入 TRAE 后：
👉 点击模型切换下拉菜单
👉 或进入Settings -> Models
👉 选择添加模型
如下图所示：
2️⃣ 选择模型服务商
在模型服务商中选择：
👉Bigmodel-Plan
3️⃣ 选择使用的模型
目前推荐直接选择：
👉GLM-4.7
这是当前性能表现比较强的一款模型。
4️⃣ 填写 API Key
点击Get API Key跳转到智谱平台获取密钥，然后填写到对应位置。
五、保存并切换模型
配置完成后：
✅ 保存设置
✅ 在自定义模型中选择刚创建的GLM-4.7
效果如下：
到这里就配置完成了。
之后在 TRAE 中写代码、调试、分析问题时，都会自动调用 GLM-4.7 模型能力。
六、目前可用的核心模型说明
这里也顺便整理下本次使用到的模型信息（方便后期对比）：
| 模型名称 | 主要用途 | 特点 |
|---|---|---|
| GLM-4.7 | 编程与复杂任务处理 | 高推理能力，代码质量稳定 |
后续如果官方上线更多模型，也可以在 TRAE 里按同样方式添加。
七、一些个人使用感受
用了几天之后，我觉得它比较适合几个场景：
✔ 快速生成业务模板代码
✔ 帮忙排查报错原因
✔ 重构老代码逻辑
✔ 自动补全重复结构
尤其是在写接口处理逻辑和前端组件时，确实能省不少时间。
不是那种“噱头型 AI”，而是真能落地干活。
八、相关资源入口（整理）
如果你想直接体验或深入了解：
GLM Coding Plan 入口：
https://www.bigmodel.cn/glm-coding?ic=9FFMZZ9M7C完整文档索引：
https://docs.bigmodel.cn/llms.txt
九、总结
整体体验下来：
👉 TRAE 负责智能开发环境
👉 GLM Coding Plan 提供强模型能力
两者结合后，基本形成了一套高效 AI 编程工作流。
如果你平时写前端、Node、接口逻辑比较多，这套方案非常值得尝试。
后续我也会继续测试更多实战场景，比如：
- uniapp 项目自动生成
- 接口联调辅助
- 老项目重构
有新发现再继续更新文章分享。
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