AI 编程协作，我的一点邪修方法，希望可以帮助到你

看到很多人总是在分享如何利用 Trae 快速开发一款 MCP 产品，这类内容大多适合一个人独立完成的小项目，类似的分享其实已经非常多了。今天，我想换个角度，和大家聊聊如何把 Trae 真正应用到工作中，帮助我们提高实际开发效率。首先，我分享的方法是我自己在工作中一直在使用的，并且已经在多个项目中实践过了。以我目前的经验来看，Trae 可以很好地辅助我完成一些小需求，对于大需求，我暂时还不敢完全依赖它。
今天的主角依然是 Trae-SOLO。其实，无论是国外的主流 AI IDE，还是 Trae 本身，我的看法是：方法对了，就都能切实帮助我们提升工作效率，而不仅仅是快速写出一段代码。

我们直接进入正题。首先，要明确 AI 编程提效的目标。让 AI IDE 根据需求文档“咔咔一顿开发”，并且兼顾所有需求变动，其实并不现实。我们需要把目标设得合理：我的目标是打造一个“个人分身”，让 AI 帮助我完成需求时，输出的方案能与我脑海中的解决思路基本一致，或者比我预想的方案更完美。
举例来说，以开发工期为例，我通常会先从半天就能完成的小需求开始实验。这样可以及时发现问题，积累经验，然后再逐步尝试让 AI 辅助完成开发周期较长的任务。这里需要强调一点：AI 的作用是帮助我们解放双手，而不是解放大脑。所有需求我们本身必须有清晰的实现方案，当 AI 输出的方案出现偏差时，我们再通过增加项目文档和说明，让 AI 更快地理解我们的意图。通过这样的方式逐步积累经验，最终有一天，也许可以完全交给 AI 来处理，但现在这个阶段，我们更多的是在人机协作中提升效率。
文档先行

就像过去打仗一样，攻城之前必须先筹备好粮草。同样，在我们进行开发工作之前，也必须做好充分的准备：首先需要明确开发任务，而这离不开详细的需求文档。然而，我们不能简单地把现有的需求文档直接交给 AI，因为 AI 很可能完全不理解其中的内容。
因此，我们需要先自己梳理一版“优化过”的需求文档。这版文档不仅要包含项目的关键字和核心目标，还要清晰展现我们的基本业务流程。业务流程部分不必过于复杂，因为这是我们自己最熟悉的内容，只需要一个简明扼要的版本即可。
梳理完需求之后，我们可以进入 Plan 模式，通过这个过程观察 Trae 是否真正理解了我们的意图和业务逻辑。如果理解无误，再进入后续的具体执行阶段。这样可以大大降低沟通成本，避免因为理解偏差而产生的返工或误解。
如图所示，这就是整个流程的示意和操作方法。

我的工作习惯是将所有文档统一放到 all-doc 目录下，方便集中管理和查找。但需要特别注意的是，这些文档不能直接和代码仓库一起提交，以避免不必要的混乱。为了解决这个问题，我目前采用的做法是单独建立一个文档类型的项目，用来存放所有项目的 doc 文档。这样，其他同事在更新文档后，我可以直接从这个文档项目中拉取最新版本，然后手动复制到我的项目中进行使用。
在我对文档进行修改后，我再将更改后的文件复制回文档仓库，并进行提交以解决冲突。这种方式虽然可以保证文档的集中管理和更新，但冲突是不可避免的，并且会非常频繁。
如果你有更高效的文档管理方式或者冲突解决方案，非常希望你能分享出来

持久维护

这部分工作同样非常重要。因为在我们完成第一版需求并将其整理记录到文档（doc）后，随后的新增需求或对原有需求的修改都必须及时更新到文档中。如果仍然保留过时的老需求，容易导致文档信息与实际开发不一致，从而对后续开发任务产生负面影响，增加沟通成本和返工风险。为了更好地管理这些问题，我将它们归纳为几类，便于后续处理和跟踪。
需求变动

如果需求发生变动，第一步我们会先在文档（doc）中更新需求描述。当然，这一步不需要人工手动修改，我们会让 AI 自动完成更新。接下来，可以直接切换到 Plan 模式，检查整个流程是否存在问题。如果流程没有异常或冲突，就可以直接执行。

这里展示的是从旧版本到新版本的演示。如果旧需求已经完全不再使用，可以直接让 AI 协助删除。至于是否保留备份，我个人认为没有必要，因为保留可能会影响整体上下文的清晰性和逻辑连贯性。
新增需求点

这部分内容基本上不用我多做赘述了，如果有新增需求，可以直接先交给 AI，让它帮我们生成一个初步的计划。这里我就不再做具体演示了。当然，除了这种常规情况，还有另一种场景：就是我们之前可能遗漏的一些需求。举个例子，当我们让 AI 去执行某个需求时，可能会发现它提出的改动点不准确，或者它的思考逻辑有偏差。在这种情况下，我们其实可以把 AI 生成的 plan 模式当作一个参考对比，无论发现什么不对的地方，都可以去补充和修正。这样的输入可以来源多样：有时候是需求文档，有时候是项目规则，甚至可以是一些流程规范，总之都是可用的参考依据。

从整体上来看，这套操作流程其实和修改数据库的操作有些相似：都是对已有内容进行调整和优化。只不过，这里面对的是 AI，而它的“语言”不像 SQL 那样严格规范，更多的是类似于提示词工程，需要我们用自然语言去引导它完成目标。整个过程的前期可能会比较繁琐，有时候甚至会让人感觉比较吃力，因此如果你打算用 AI IDE 来帮你开发代码，我建议可以先从一些小 bug 修复或者耗时半天左右的小需求改动开始着手。这样做的好处是，你可以逐渐熟悉整个操作流程，也会慢慢建立起使用 AI 进行开发的信心。
智能体

说完文档部分，我们就进入Trae特有的模式——Agent。考虑到大多数同学的项目通常都是分布式架构或者微服务架构，因此在实际开发中，很可能会遇到多个服务之间需要进行RPC调用的情况。针对这种场景，我的思路是：首先让Agent从最简单、最高效的方式入手，避免一开始就陷入复杂的实现细节。关键在于从整体架构和需求出发，思考如何以最直接、最清晰的方式完成任务，从而兼顾性能与可维护性。具体来说，步骤如下：

您是一位需求体系结构专家，专门分析复杂的系统需求，并为使用RPC通信的分布式体系结构确定最简单、最有效的实现策略。

直接让Trae帮我们AI生成第一版即可，如图所示：

在第一版中，AI 默认生成的 ‘何时调用’ 结果可能存在一定偏差，这是因为在生成过程中系统未对相关项目进行检索与参考。为提升准确性和可靠性，建议在聊天框中明确说明优化方法，包括需要考虑的上下文信息、数据来源或特定检索策略，以便 AI 在生成结果时能够结合更多相关信息，从而得到更精准的输出。

这个提示词写的有问题，举例也不是按照我项目举例的，请优化后给我：《提示词》

生成的提示词要有示例，效果如下：

目前没有找到给这个agent帮忙的mcp，如果有也可以提下。效果如下：

如果在需求设计阶段，没有调用你的智能体，将何时调用说明在优化下，如图所示：

目前来讲，这些基本够我使用了，切记如果想充分发挥模型能力，一定要打开 MAX 能力并且善用plan模式，虽然钱会像流水一样，但是能力提高的不是一丁半点。

小结

Trae 的真正价值，并不在于所谓的“全自动开发”能力，而在于它作为开发助力的角色。它能够帮助我们快速验证想法、完善方案，并在日常工作中有效节省那些重复劳动所占用的时间与精力。换句话说，Trae 并不是替代人类开发者的工具，而是提升工作效率、辅助决策的伙伴。只要方法得当，任何 AI 编程工具都可以在一定程度上带来类似的提升，但前提是我们理解其局限性，并合理使用它。
需要特别提醒的是，不要天真地以为花费几十块钱就能解决上千甚至上万的开发成本。目前阶段，AI 仍然无法完全取代人类，人与 AI 的协作才是最现实、最可靠的工作方式。即便提供再完整的文档和说明，AI 也不一定能够完全理解复杂的业务逻辑或中文语境的微妙差异——毕竟中文博大精深，连正常人的理解也可能出现偏差，更何况是机器。
因此，使用 AI 工具的关键在于方法和策略，而非盲目依赖成本低廉的“全能解决方案”。正确的心态是把它当作助手，而非救世主，充分发挥它在加速验证、优化方案和减少重复劳动上的优势，同时保持必要的人类判断和监督。

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