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2023 年 1 月 19 日，字节跳动隆重推出了一款专为专业开发者设计的全新 AI 编程工具 Trae（trae.ai）。
回想过去，开发一个网站的费用往往高达数千甚至上万元，完成周期通常在 1 到 3 个月以上。
随着时间推移，制作一个 APP 的成本则更是突破五位数，开发周期延长至 3 到 6 个月。
对于完全不懂代码的新手来说，若想从零开始学习并最终开发出一个 APP，恐怕需要耗费一年或更长时间。
在 2024 年初，我依靠 ChatGPT- 4 成功打造了 pluglink 系统，整个过程主要通过对话框交流需求，随后生成代码，并独立思考整体架构，通过与 GPT 逐步对话完成各项功能。
如今一年多过去，我利用 Trae IDE 与 Claude Code CLI 仅用 10 天便完成了 VicroCode 平台，作品展示如下：
http://vicrocode.com 支持快速在线部署与发布，无需复杂配置，轻松一键上线应用。同时，它还构建了一个代码交易生态，方便开发者将优质代码直接转化为收益，助力个人与企业高效实现技术价值，让每一段代码都能创造商业和实用价值。
过去学习编程时，往往需要买大量书籍，或在搜索引擎中寻找答案，参加培训班也不知道该选择哪个，只能靠自学。而现在，只需截取屏幕上的问题并询问 AI，便能一步步得到指导。
告诉 AI 你想要构建一个怎样的产品，它会在几分钟内为你提供 PRD、结构图和生成文件等资料。
这是 Trae 的 IDE 界面。
除了 Trae，还有 Cursor、Qoder 和 VScode 等其他 IDE 工具可供选择。
在整个开发过程中，你并不需要精通代码，但必须懂得如何与 AI 进行有效沟通。
接下来，我将分享我完成 VicroCode 平台的详细过程：
第一步：前端开发
我使用 coze 的 AI 生成应用功能创建前端界面，如下图所示：
进入后，界面如下：
可以生成 APP 或网页的前端，coze 个人用户每月可生成 2 个，团队用户则可生成 10 个，token 数量为 1000 万。
反正这个数量是完全足够的。
如果你接客户订单觉得不够，继续往下看还有其他解决方案。
在文本框中输入你的需求，下面是 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）在有初步构思后，我告诉豆包生成一个简单的需求文档，并将该提示词再给 coze。
接着，它会逐步引导你完成任务：
它会首先确认 PRD（需求文档），这一步需要认真阅读，否则后续生成的内容可能与你的期望不符。
然后，它会确认首页的风格：
其实一旦风格确定，接下来的步骤就相对简单，无需在这个页面耗费过多时间，因为在 IDE 中你还会再次进行修改。
确认首页风格后便会生成原型图：
最终生成网站后，点击右上角下载源码：
前端开发就这样完成了，大约十来分钟的时间。
除了 coze，前端生成还可以使用 v0，网址为：
v0.app
这个平台需要网络支持，可以复刻网站等功能。
如果你希望做产品变现，可以到下面这个网站的飙升版寻找：
toolify.ai
同样需要网络！
第二步：导入 IDE 工具
下载后，将其导入到 IDE 工具中。我个人更倾向于使用 Trae，但也可以选择其他 IDE 工具，以下是我常用的 IDE：
记住这些 IDE 的名称，去搜索后下载即可，这里就不再赘述。
IDE 安装完毕后，导入文件夹：
然后，你就可以在右侧开始输入你的程序实现要求：
简单说明一下，上面的界面有多个功能：
点击后会出现三个内置智能体：
Chat 功能只用于聊天不进行修改；
Builder 则是聊天和执行任务兼具的功能；
最后一个是 MCP 任务。
你也可以自定义智能体。
接下来是选择模型：
这是国内版默认的几个模型，我常用的是 GLM 和 Qwen。
不过实际上，国内这些模型在 IDE 上使用时，体验感非常好，修改代码时会有标注，并且支持撤回等人性化功能。但缺点在于，某些模型的智能水平稍显不足。有一次，我切换了好几个模型去解决一个问题，结果花了 5 个小时都没能完成，而我用 Claude Code（sonnet4.5）仅用了 3 分钟就搞定了！
若不是其价格过于昂贵，我真心不想使用其他模型。Claude Code 只有 CLI 界面：
这种输入方式对新手来说并不友好。
Trae 本身不具备此功能，这是我在 CMD 中自行安装的，如有需要可以向我索取手册。
接下来，我会逐步创建一个共学营，大家可以共同学习和变现。
有人询问，作为小白应该学习哪些前景光明的 AI 技术，该走向哪个方向？
我给出了两个建议：1. 智能体；2.AI 编程。
为何选择这两项？
AI 领域的变数非常大，虽然相比两年多前，现在的变化幅度已经小了很多，过去每周都有新动态，现在一两个月才出现一次变化。大型模型曾经压制了一批初创企业，大家开始变得谨慎。
行业也在逐渐走向成熟。
从长远来看，智能体将持续演变，因为机器人需要这样的技术；而 AI 编程也会不断发展，因为超级人工智能（ASI）时代的超级智能体（Super Agents）需要相关组件进行驱动。未来你只需一句话便可开发出想要的产品，并将其投入到超级智能体中进行运算。
你现在学习这两项，机会将会很多。从短期来看，一方面存在显著的信息差，不同渠道的价格差异巨大，另外许多中小企业并未具备 AI 开发能力，就业机会也相对充足。
从长期角度看，不论 AI 如何演变，智能体开发和 AI 编程都能为你的未来奠定坚实基础。就像当年你学习编程，短期内能够找到好工作或副业来开发自己的产品，而在 20 年后的今天，借助 AI 编程，你可以迅速摆脱传统的手动开发模式，转向智能开发，从而迅速取得优势。
你恰好处于专业玩家向大众普及的关键时刻——就像移动互联网爆发前学习 APP 开发的那批人，他们最终成为了第一批获益者。
智能化革命：如何借助 AI 编程重新定义开发模式
如今所见的自动客服与智能导购仅仅是技术进步的初步体现。未来，几乎所有行业都将依赖专属智能体来完善服务流程。而 AI 编程则为每个人提供了一个“全能工程师”的助手，代码不再依靠传统的键盘输入，而是通过逻辑思维进行创作。
这两种技能的结合将形成一种互补的飞轮效应。在他人仍在考虑学习什么时，你已经构建出完整的 AI 应用能力体系。
当前的开发模式正在快速演变为一种“前后端分离”的新形态：
前端：AI 编程充当“总设计师”
开发者不再逐行编写代码，而是用自然语言向 AI 表达需求，例如：“创建一个能够智能推荐穿搭的小程序，界面应简洁明了，并能根据用户的衣物自动搭配。”AI 将迅速生成前端页面、交互逻辑，甚至会自动提升用户体验。你从“程序员”转变为“产品导演”，专注于创意和逻辑的把控。
后端：智能体团队作为“执行引擎”
在此，不再是单一的庞大程序，而是由多个专业智能体构成的“特种部队”：
这些智能体各自发挥作用，同时又能有效协作。你作为“指挥官”，利用 AI 编程迅速构建指挥中心（前端界面与调度逻辑），并调动后端的智能体团队（专业功能模块）执行具体任务。
过去需要组建团队并花费数月时间才能完成的项目，现在只需借助 AI 伙伴，便能在短短几天内实现整个流程的闭环。
我在使用Trae时，发现有时候生成的代码并不完美，得多花时间调整，大家有类似经历吗？