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def generate_random_numbers(count):
return [random.randint(0, 100) for _ in range(count)]

print(generate_random_numbers(10))

這個代碼片段展示了如何使用 Trape AI 生成隨機數列表。用戶只需提供簡單的描述，Trape AI 就能生成相應的代碼。

Trape AI 的未來展望

隨著 AI 技術的不斷進步，Trape AI 也在不斷地自我完善。未來，Trape AI 將繼續擴展其功能，支持更多的編程語言和開發環境。

目前，Trape AI 已經支持多種主流編程語言，如 Python、JavaScript 和 C++。未來，它將繼續擴展語言支持范圍，涵蓋更多的編程語言，以滿足不同開發者的需求。

為了進一步提高開發效率，Trape AI 將與更多的開發工具集成，如集成開發環境（IDE）和版本控制系統。這將為開發者提供無縫的開發體驗。

集成開發環境示意圖

用戶反饋是 Trape AI 不斷進步的重要動力。許多用戶表示，使用 Trape AI 后，他們的開發效率得到了顯著提升。

"Trape AI 改變了我的編程方式。它不僅幫助我快速編寫代碼，還教會了我許多編程技巧。" — 某軟件工程師

"通過 Trape AI 的實時審查功能，我的代碼錯誤率大大降低。這是一個非常有用的工具。" — 某初級開發者

問：Trape AI 支持哪些編程語言？
- 答：Trape AI 目前支持 Python、JavaScript、C++ 等多種主流編程語言，未來計劃擴展更多語言支持。
問：Trape AI 如何幫助提高代碼質量？
- 答：Trape AI 提供實時代碼審查和優化建議功能，能夠有效減少代碼錯誤，提升代碼質量。
問：初學者能否使用 Trape AI 學習編程？
- 答：可以。Trape AI 為初學者提供了代碼示例和優化建議，是一個非常好的學習工具。
問：Trape AI 是否適用于大型項目？
- 答：Trape AI 適用于從小型原型設計到大型項目的各種開發需求，通過其靈活的功能支持開發者的不同需求。
問：如何反饋使用 Trape AI 的體驗？
- 答：用戶可以通過官方論壇或客戶支持渠道提供反饋，幫助 Trape AI 不斷改進。