作为一名多年的程序员，起初我对 AI 编程工具一直停留在代码补全的阶段，总觉得工具生成的内容可能难以契合实际业务。
但近 3 个多月来，项目任务极为繁重，请假系统开发与多个旧项目维护并行，时间紧迫，我便尝试使用了 Trae 国际版里的 Claude Code、Gemini 等模型（pro版本）。没想到，它实实在在地解决了许多实际问题。
编辑
下面，我就依据开发流程，讲讲自己真实的使用情况与心得。
一、设计阶段：快速生成可视化图表，提升沟通效率
以往做项目设计，绘制架构图、流程图常用 Visio 或 DrawIO，不仅要手动调整组件位置，还得反复核查逻辑完整性，完成一套图起码要耗费半天时间。使用 Trae 的 Claude Code 后，我只需用自然语言描述需求，比如请假系统的模块划分（用户端、后端审批、消息推送）、消息推送涉及的渠道（短信、企业微信、邮件）以及对应的 9 种业务消息类型，同时明确提出要生成架构图和流程图。
通常 1 - 2 分钟就能拿到图表，这些图表会用不同颜色区分模块，清晰标注数据流向和关键节点（如推送失败重试机制）。图表生成后无需反复修改，发给产品经理和同事后，沟通时大家无需再对着文字猜测逻辑，讨论效率显著提高。而且后续需求调整时，只需补充描述修改点，AI 就能迅速更新图表，大大减少了重复绘图的时间。
二、开发阶段：生成代码框架和单元测试，减少重复工作
在开发请假系统的消息推送模块时，核心需求是实现多渠道适配和多种消息类型处理。考虑到后续扩展性，我决定采用策略模式 + 模板模式搭建框架。然而，手动编写框架需定义接口、实现类、抽象模板，还要预留扩展接口，步骤繁杂。
我将需求细节告知 Claude Code：“消息推送模块对接短信、企业微信、邮件三个渠道，每个渠道有 9 种业务消息，用策略模式定义推送逻辑，模板模式统一消息格式处理流程，预留钉钉渠道扩展接口”，同时指定使用 Java 开发。
大约 3 分钟，AI 就生成了完整的框架代码，其中包含MessagePushStrategy策略接口，SmsPushStrategy、WechatPushStrategy等实现类，以及封装了 “组装内容 - 推送 - 日志记录” 流程的AbstractMessageTemplate抽象类，还特意预留了DingTalkPushStrategy的空实现。我在此基础上补充业务逻辑，原本预计 2 天完成的模块，1 天便顺利完成。
另外，以往编写单元测试时，我总容易遗漏边界场景。这次，我让 AI 依据生成的代码框架编写 JUnit 测试用例，它能覆盖正常推送、推送失败重试、渠道不可用等场景。我只需根据实际业务补充少量参数，就能完成测试代码编写，既节省时间，又保证了测试覆盖率。
三、代码优化：规范命名和补充注释，提升代码可维护性
我自己编写代码时，偶尔会图方便使用简单变量名（如temp、msg），注释也仅在关键步骤编写，导致后续自己回看或同事接手时，常常要花费时间理解代码含义。使用 Claude Code 优化代码时，我会直接将写好的代码交给 AI，并提出 “优化变量和方法命名，在关键业务逻辑处补充注释，提升可读性” 的要求。
AI 会将模糊的命名替换为贴合业务的名称，比如把String temp改成String assembledMessageContent，将void push()改成void pushApprovalNotification()；同时在核心步骤（如消息内容组装、渠道调用）旁补充注释，说明该步骤的作用及涉及的业务字段（例如 “// 组装审批通过消息，包含申请人姓名、审批人、请假天数”）。
优化后的代码，在后续修改（如新增 “超时未审批” 消息类型）时，无需再翻阅需求文档，能快速定位到需修改的方法；同事交接时也无需反复询问业务细节，可维护性大幅提升。
四、测试阶段：辅助排查 BUG，提高问题解决效率
测试阶段遇到 BUG 是常有的事，尤其是偶发 BUG，排查起来相当耗时。此前，QA 反馈请假系统 “企业微信推送偶尔会遗漏申请人姓名”，但日志里并无明显报错，我排查许久也未找到原因。
抱着试试看的心态，我将 BUG 现象（“企业微信推送消息偶尔漏申请人姓名，无报错日志”）和相关代码片段发送给 Claude Code，让它帮忙分析可能存在的问题。AI 很快给出推测：“可能是多线程调用时线程不安全，比如StringBuilder定义为全局变量导致数据覆盖”。
我返回检查代码，发现确实为节省内存，将StringBuilder设为了全局变量，多线程推送时就会出现数据覆盖问题。按照 AI 的建议改为局部变量后，再进行并发测试，BUG 成功得到解决。以往遇到这类偶发问题，可能要花费数小时排查，这次借助 AI，半小时就找出了原因。
五、新接手项目：快速梳理代码逻辑，缩短上手时间
最近，我接手了一个客户管理系统的维护需求，项目代码量较大，包含几百个类文件。以往接手类似项目，至少要花一周时间查看文档、梳理业务流程和代码结构，而这次仅有三天时间。
我将项目核心包（com.company.crm.service和com.company.crm.dao）的代码压缩后发送给 Claude Code，要求它 “分析核心业务逻辑（客户新增到签约流程）和主要服务类的作用”。大约 10 分钟后，AI 生成了一份分析文档，其中列出了核心类的职责（如CustomerService负责客户信息管理，ContractService处理签约），还梳理了 “客户新增 - 跟进 - 签约 - 维护” 的流程，标注了类之间的调用关系。
借助这份文档，我第一天便理清了核心业务逻辑，第二天定位到需修改的模块，第三天顺利完成了需求迭代。相较于之前，上手时间至少缩短了一半，无需再对着大量代码盲目梳理。
六、总结：AI 是实用工具，但需合理使用
使用 Trae 国际版的这 3 个多月，我最大的感受是 AI 编程工具能够切实减少重复工作，将开发者从绘图、编写基础框架、排查简单 BUG 等琐事中解放出来，使我们能够将更多精力投入到业务逻辑设计、系统稳定性优化等核心工作中。
但我们也应清楚地认识到，AI 并非万能。例如，之前我让它编写复杂的权限控制代码，生成的内容虽能运行，却未考虑到项目的历史数据隔离需求，最终还是需要结合实际业务进行几轮对话调整后才能达到我的要求，所以喂给 AI 的信息越详细，它就能给你越好的结果。
如今，我进行开发工作时，已习惯将 Trae 国际版当作辅助工具，在设计、编码、优化、排障等阶段合理运用，工作效率确实得到了提升。对于其他开发者而言，不必过分依赖 AI，但也无需排斥它，根据实际需求合理使用，能够让开发工作更加高效。
