新手程序员在使用Trae时的挑战与应对策略

2024 年 1 月 19 日，字节跳动正式推出了一款名为 Trae（trae.ai）的全新 AI 编程工具，旨在为专业开发者提供服务。

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过去，开发一个网站的费用常常高达数千元至万元，耗时通常在 1 到 3 个月之间。

而当我们转向应用程序的开发，费用则通常达到五位数，开发周期也延续至 3 到 6 个月以上。

对于那些对编程一无所知的小白来说，若想从零开始学习并最终开发出一个应用，恐怕需要耗费一年或更长时间。

在 2024 年初，我借助 ChatGPT- 4 成功开发了 pluglink 系统，整个过程是通过对话框输入需求，随后生成代码，我逐步思考架构，和 GPT 逐一对话生成各个功能。

如今，经过一年多的时间，我使用 Trae IDE 和 Claude Code CLI，仅用了 10 天就完成了 VicroCode 平台，作品展示如下：

http://vicrocode.com 支持快速在线部署和发布代码，无需复杂的配置，轻松一键上线应用。同时，构建了代码交易生态系统，使开发者的高质量代码能够直接转化为收益，帮助个人与企业高效实现技术价值，确保每段代码都能创造商业和实用价值。

在学习编程的过程中，往往需要购入大量书籍，或者在搜索引擎上寻找答案，想要报名培训班却不知道去哪里，只能选择自学。而现在，只需截图提问 AI，便能一步步指导你该如何进行。

只需告诉 AI 你想要构建的产品类型，它便能迅速生成 PRD、结构图及相关文件……整个过程不过几分钟。

这是 Trae 的 IDE 界面。

除了 Trae，市场上还有 Cursor、Qoder 和 VScode 等多种 IDE 工具可供选择。

在整个开发过程中，你无需具备编程知识，但与 AI 的沟通能力至关重要。

接下来，我将分享完成 VicroCode 平台的具体过程：

第一步：前端开发

我使用了 coze 的 AI 生成应用功能来设计前端界面，如下图所示：

进入后，界面呈现如下：

该工具能够生成 APP 或网页的前端，coze 的个人用户每月可生成 2 个，团队用户则可生成 10 个，tonken 量为 1000 万。

总而言之，资源足够使用。

若你在接单过程中觉得不够用，接下来还有其他的解决办法。

在文本框中输入需求，以下是 VicroCode 早期的需求模板（同样由 AI 生成）：项目概述项目名称：VicroCode 网站定位：连接开发者与使用者的轻量工具交易平台技术栈：

前端：React + TypeScript 构建，确保跨端兼容性（网页 + 小程序）

在我有了一些初步构想后，便告诉豆包，让它为我生成一份简单的需求文档，然后将提示词交给 coze。

接着，coze 会逐步引导我完成任务：

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它会先与我确认 PRD（需求文档），这一环节需要认真审阅，否则后续生成的内容可能不符合预期。

接下来，它会确认首页的风格：

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一旦风格确定，基本上就完成了，不必在此页面上浪费过多时间，因为后续在 IDE 中还可以进行修改。

确认首页风格后，便会生成原型图：

最终生成网站后，点击右上角即可下载源码：

前端开发至此基本完成，大约花费了十几分钟。

除了 coze，前端生成还可以使用 v0，网址为：

v0.app

它能够实现网站复刻等功能。

如果你希望将产品进行变现，可以访问下面网站的高级版：

toolify.ai

同样，需要网络支持！

第二步：导入 IDE 工具

下载并导入 IDE 工具，我个人比较偏好使用 Trae，其他 IDE 也可以选择。以下是我常用的 IDE：

这些 IDE 的名称可以记住，随后去搜索下载，这里不再详细说明。

安装完 IDE 后，导入文件夹：

然后，你就可以在右边开始输入程序需求了：

简单介绍一下，上面这个具有多个功能：

点击后会出现三个内置智能体：

Chat 用于聊天，不进行修改；

Builder 则是可以聊天并同时执行任务；

最后一个是 MCP 任务。

此外，你还可以自定义智能体。

然后是选择模型：

这是国内版本默认的几个模型，我通常使用 GLM 和 Qwen。

然而，实际上这些国内模型在 IDE 中的使用体验相当不错，修改代码后还会进行标注，并提供撤回等人性化功能，但也存在一些不足之处，例如处理某些问题时效率较低。我曾经用他们的多个模型尝试解决一个问题，耗费了 5 个小时都无法解决，而我用 Claude Code（sonnet4.5）仅用了 3 分钟便解决了！

若不是 Claude Code 的费用太高，我真心不愿意使用其他工具。Claude Code 仅支持 CLI 界面：

这对于初学者来说并不友好。

Trae 本身不包含此功能，这是我在 CMD 中自行安装的，可以向我索取手册。

接下来，我将逐步创建一个共学营，大家可以相互学习，共同变现。

有人询问，作为小白，想学习一些有前景的 AI 技术，应当选择哪个方向？

我提出了两个建议：1. 智能体；2.AI 编程。

为何选择这两项？

AI 的变化幅度很大，相较于两年多以前，现在的波动已经小了许多。之前每周都会有变动，而如今往往一两个月才会有变化，前期的大型模型已经淘汰了部分初创企业，行业逐渐趋于谨慎。

整个行业也在逐步走向成熟。

从长远来看，智能体将持续演进，因为机器人对其需求巨大；AI 编程同样会不断发展，因为超级人工智能（ASI）时代的超级智能体（Super Agents）需要这些部件的支撑，以后你只需一句话便能开发出想要的产品，并将其融入超级智能体之中进行运算。

如今学习这两门技术，机会丰富。从短期来看，信息差显著，不同渠道的价格差异巨大，许多中小企业尚未具备 AI 开发能力，因而就业机会相对较多。

从长远角度看，无论 AI 如何演变，智能体开发和 AI 编程都能够为未来奠定坚实基础。就像当年学习编程的人，短期内能找到好工作或从事副业开发自己的产品，而到了 20 年后的今天，借助 AI 编程，你能迅速摆脱传统手动开发模式，转向智能开发，轻松实现降维打击。

你正处在专业玩家向大众普及的关键时刻——就如同移动互联网爆发前夕学习 APP 开发的那一批人，最终他们成为了最早享受红利的一部分。

未来智能化服务的崛起：AI 编程将重塑开发模式

目前我们所见的自动客服和智能导购仅仅是未来趋势的开端，预计所有行业都将需要量身定制的智能系统来实现服务的高效连接。而 AI 编程的出现，犹如为每个人提供了一个“全能工程师的助手”，从此，编写代码不再依赖手动输入，而是通过逻辑思考来构建。

这两种技能之间将形成良性循环，当其他人仍在犹豫学习何种技能时，你已然构建起完整的 AI 应用能力体系。

如今的开发模式正在经历一场“前后端分离”的革命：

前端：AI 编程作为“设计总监”
不再需要逐行手动编写代码，而是通过自然语言向 AI 表达需求——“创建一个智能推荐搭配的小程序，界面设计要简洁，并且能够根据用户现有的衣物自动组合”。AI 将迅速生成前端界面及交互逻辑，甚至自动改进用户体验。你从曾经的“程序员”蜕变为“产品导演”，专注于创意和逻辑的把控。

后端：智能体团队作为“执行部队”
这里不再是繁重的单体程序，而是由多个专业智能体组成的“特种部队”：

• 一个 用户画像智能体 实时分析用户的偏好
• 一个 穿搭规则智能体 理解时尚搭配的逻辑
• 一个 库存管理智能体 追踪用户的衣物存量
• 一个 反馈学习智能体 从每次推荐中进行自我优化

这些智能体各司其职、密切协作，而你则像一位“指挥官”，通过 AI 编程快速构建指挥中心（前端界面与调度逻辑），并协调后端的智能体团队（专业模块）执行具体的任务。

曾经需要团队合作数月才能完成的项目，如今只需一个人加上 AI 助手，便能在短短几天内实现整个闭环流程。