站上巨人的肩膀：TRAE SOLO Code 赋能热门开源项目二次开发的“五步三原则”🧣💡 站上巨人的肩膀：TRAE

💡 站上巨人的肩膀：TRAE SO Code 赋能热门开源项目二次开发的“五步三原则”

截屏2025-11-14 14.51.57.png

本次实战的目标是利用 AI 代理实现两项复杂功能：将事件转化为流程图，以及将主题转化为思维导图。

我们没有选择从零开始，而是采用了一种“高效且高复杂度的”方法：使用 TRAE 最新的 SO Code 模式 爆改一个 GitHub 上的热门开源白板项目。

这个原有项目已经具备了精美的界面、无限画布，以及生成流程图的功能。我们的核心任务是基于此基础，进行二次开发（二开），增加 AI 思维导图生成功能，并为项目添加专属 UI（专属皮肤） 。

本次实战的成功体现了核心原则： 永远要相信社区的力量，基于成熟项目进行个性化二次开发，比让 AI 从头开发要更可靠。

在开始实战之前，我们首先考察了 TRAE SOLO 3.0 版本为 AI 协作开发团队提供的管理环境：

TRAE 采用了先进的三栏 UI 布局，将用户定位为开发团队的**“总监”**，实现高效管理：

中央指挥区： 用户在此处对各个 Agent 下达指令，如“开发 A 功能”。
右侧任务列表： 充当“花名册/任务管理器”。允许用户在不等待前一个任务完成的情况下，新开任务，让不同的 Agent 并行开发（如优化 UI、学习 B 模块）。
最右侧上下文区： 用于配置 Agent 所需的项目上下文、工具和资源（如代码编辑器、终端、文档、浏览器等），也是检查成果的地方。

在 TRAE 3.0 中，传统的 IDE 组件（如代码编辑器、终端）不再是中心，而是降级为 Agent 的上下文子窗口。TRAE 已经从“方便人写代码”过渡到了**“方便 AI 写代码”**的开发环境，而人类则负责管理 AI 的开发流程。

本次二次开发严格遵循了高效的五步工作流：

通过 SOLO Code 模式，只需将 GitHub 项目链接粘贴给 AI。AI 代理会自动规划并执行一系列复杂步骤，包括：git clone、安装依赖、启动服务和验证。这极大降低了部署开源项目的复杂度。

二次开发前，我们启用了 PL (Plan) 模式，与 AI 讨论并产出详细的开发计划。

需求明确： 要求 AI 仅编写后端代码，提供生成思维导图的后端接口，不修改前端。
方案调整： 在 AI 初始提出的方案中，包含了鱼骨图和辐射图等布局。我们利用 PL 模式，直接反馈要求其调整为**“普通的思维导图”布局。AI 快速生成了新方案并提供了清晰的步骤摘要**，提升了总监的“掌控制感”。

在后端 Agent 执行编码期间，我们利用三栏布局的优势，开启了第二个任务，让另一个 Agent 开始前端的 UI 优化工作。

子代理 (Sub Agent) 应用： 在前端开发任务中，我们创建并启用了 UI 设计专家子代理。通过在提示词中加入指令，主代理会在合适时机调用该专业子代理进行 UI 设计，实现更精细化的分工。

由于项目需要调用大模型 API key，我们进入 TRAE 的集成设置中添加了 API Key。

核心功能：查看变更 (Check Changes) ：在 Agent 完成任务后，我们使用了新增的 “查看变更” 功能。这项功能极大地提高了审查效率，能够清晰地展示 AI 修改了哪些文件，解决了过去在编辑器中“大海捞针”找代码变更的问题。

项目启动后，发现生成效果“不太对劲”。我们利用 TRAE 提供的多种反馈机制进行了 Debug：

针对功能性 Bug： 直接口述功能问题（如“某某打不开”）。
针对 UI Bug： 直接在界面上选择元素并添加对话，描述想要的具体效果。
最终优化结果： 经过调整导图重叠问题、更改为手写体、并添加呼吸灯效果等优化，最终实现了高质量的流程图（如“把大象放进冰箱”）和思维导图（如“学习的本质”）功能，并且成功集成了专属的“秋芝 2046”标识。

本次实战展示了 TRAE SOLO 3.0 作为 AI 编码代理的强大能力，让开发者在未打开编辑器的情况下，完成了对热门开源项目的高复杂度二次开发。

我们总结了这套高效工作流所依赖的三大原则：

TRAE SOLO 3.0 重新定义了开发工作流，通过将人类定位为高效的“AI 协作管理者”，使复杂项目的快速实现成为可能。