使用 TRAE Solo 模式开发“绘本岛”智能体的学习笔记

使用 TRAE Solo 模式开发“绘本岛”智能体的学习笔记

引言：从需求到交付，AI 成为主导者

在传统软件开发流程中，产品经理撰写 PRD、UI/UX 设计师出图、前端后端工程师联调、测试部署……整个过程耗时长、沟通成本高。而随着 TRAE Solo 模式 的出现，一种全新的 AI 开发范式正在重塑这一流程：只需清晰表达需求，AI 就能独立完成从产品设计到部署上线的全过程。

本文以“绘本岛”亲子阅读平台为例，记录我在 TRAE Solo 模式下，如何将一段自然语言需求转化为一个可运行、可交互、具备完整业务逻辑的 Web 应用，并总结该模式带来的开发范式变革与学习启示。

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一、需求即原型：让非技术人员成为“开发者”

在 Solo 模式中，需求描述的质量直接决定输出质量。我提供的 prompt 不仅包含功能列表，还明确了品牌调性（温馨、童趣）、视觉风格（米白/淡黄/天蓝）、用户路径（家长注册 → 设置孩子信息 → 浏览绘本 → 参与活动 → 购买商品）等细节。

这相当于传统流程中的：

• 产品需求文档（PRD）
• 品牌视觉规范
• 用户旅程地图（User Journey Map）

而 Solo 模式将这些“文档”直接转化为可执行的系统蓝图，无需人工拆解。这意味着：产品经理不再需要等待工程师排期，而是通过精准表达，即时获得可交互原型——真正实现“产品经理就是程序员”。

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二、AI 自主规划：生成完整技术方案

收到需求后，Solo 并未立即写代码，而是先进行系统级规划，输出以下关键产物：

1. 产品需求文档（PRD）摘要

• 目标用户：3–8 岁儿童的中国家长
• 核心价值：提供高质量绘本内容 + 线下亲子活动 + 成长记录闭环
• 关键指标：日均阅读时长、活动报名率、复购率

2. 技术架构设计

• 前端：React + TypeScript + Tailwind CSS（适配移动端优先）
• 状态管理：Zustand（轻量、适合中小型应用）
• 后端：Next.js API Routes（服务端路由 + 数据处理）
• 数据库：Supabase（开源 Firebase 替代，支持身份认证、实时数据库）
• 部署：Vercel（一键部署、自动 HTTPS、边缘缓存）

3. 数据模型设计（关键实体）

// 用户
User { id, phone, wechatId, children: Child[] }

// 孩子档案
Child { id, name, age, interests: string[] }

// 绘本
Book { id, title, coverUrl, ageRange, theme, pages: Image[], rating }

// 活动
Activity { id, title, location, date, capacity, bookedCount }

// 订单
Order { id, userId, items: OrderItem[], status, address }

这种“先规划、后执行”的策略，避免了盲目编码导致的返工，体现了 AI Development（系统构建）而非仅 AI Coding（代码生成） 的核心理念。

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三、一键启动与实时预览：沉浸式开发体验

在确认方案后，我执行 solo run 命令，系统自动：

1. 初始化 Next.js 项目
2. 安装依赖（react-icons, framer-motion, supabase-js 等）
3. 生成页面组件（首页、绘本馆、活动页等）
4. 创建 API 路由（/api/auth, /api/books, /api/activities）
5. 配置 Tailwind 主题色（theme.extend.colors = { primary: '#F9F3E9', accent: '#6ECEDA' }）

更令人惊喜的是 实时预览功能：每当我修改需求描述（例如“在绘本详情页增加‘语音朗读’按钮”），Solo 会自动检测变更，增量更新对应组件，并在浏览器中热重载，无需手动刷新。

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四、自主修复与上下文感知

开发过程中，我故意制造了一个错误：“绘本封面无法加载”。Solo 并未报错退出，而是：

1. 分析控制台错误（CORS 或图片路径错误）
2. 检查 Supabase 存储桶权限配置
3. 自动生成修复补丁：添加 next/image 的 loader 配置或回退到本地占位图

这种自主诊断与修复能力，源于 Solo 对整个项目上下文的理解——它知道图片来自 Supabase，知道前端使用了 Next.js，也知道网络策略限制。这远超传统 LLM 的“片段式代码生成”。

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五、一键部署上线：从想法到公网访问仅需 30 秒

开发完成后，执行 solo deploy --platform vercel，系统自动：

• 构建生产版本
• 创建 Vercel 项目（若不存在）
• 绑定自定义域名（如 huibendao.com）
• 配置环境变量（Supabase URL / ANON KEY）
• 输出部署链接：huibendao.vercel.app

此时，“绘本岛”已是一个真实可访问的网站，支持微信登录、绘本浏览、活动报名等核心功能。后续迭代只需修改需求文本，再次 solo run 即可。

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六、学习启示：未来开发者的角色转变

通过本次实践，我深刻体会到 Solo 模式带来的三大转变：

1. 从“写代码”到“定义问题”
   开发者的核心能力不再是语法熟练度，而是需求结构化表达能力。能否清晰描述用户场景、业务规则、异常边界，决定了 AI 输出的质量。
2. 从“单点技能”到“系统思维”
   Solo 要求我们理解前后端协作、数据流、部署运维等全链路知识，才能有效校验 AI 方案的合理性。
3. 从“执行者”到“导演”
   AI 是执行者，人类是导演。我们需要设定目标、把控节奏、评估结果，而非陷入琐碎实现。

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结语

“绘本岛”项目从一段自然语言需求出发，在 TRAE Solo 模式下，仅用数小时便完成了传统团队数周的工作量。这不仅是效率的飞跃，更是开发范式的革命——AI 不再是辅助工具，而是主导开发全流程的智能体。

未来，每一位产品经理、设计师甚至家长，只要能清晰表达需求，都能成为产品的创造者。而这，正是 Solo 模式最激动人心的地方。