一、先说结论：Trae 更适合被当成「外包团队」，而不是「聪明一点的 ChatGPT」
老实讲，我第一次听到 Trae 的宣传语——
能当 10x AI 工程师，帮你写完整项目
当时内心 OS 是：又一个写代码的 AI，吹牛谁不会。****
直到我真的把 Trae 拉进我的日常工作流，用了一周之后，我的感受变成了：
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它确实会写代码，但更重要的是
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它能 理解一个完整项目、自己拆需求、自己跑终端、自己补测试
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用对方式之后，你会发现：
「我不是在用一个 AI 工具，而是多了一个不要工资、不摸鱼的外包团队」
这篇文章就不讲「什么是 Trae」这种官网风格了。
我只讲两件事：
- 我一周里真的把什么活丢给了 Trae
- 哪些用法真香，哪些地方我已经帮你踩过坑了
二、7 个真香玩法：我都拿 Trae 干了些什么脏活累活？
1. 重构屎山代码：把「读代码」外包掉
以前接手别人留下来的项目时，第一件事是：
打开一堆文件，摸着良心问自己：「这写的是人话吗？」****
现在我的做法是：
把仓库丢给 Trae，给一个目标：
「帮我弄清楚这个项目干嘛的、主要模块是啥、这块功能的调用链是怎样的，写一份给人看的说明。」
Trae 会自动：
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把关键模块、路由、数据流捋一遍
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告诉我：A 挂在 B 上，B 依赖 C，C 又调了一个上古 API
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最后整理成一份「项目速通笔记」
我只要看这份「速通」，再点几处代码核对一下，就能把项目「一眼望穿」——
对一个经常要接别人屎山的打工人来说，这是真香。
2. 写小工具 / 脚本：从「我想要啥」直接到「能跑起来」
之前很多想法都卡死在「知道这个脚本有用，但我懒得写」。
比如：
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把某个平台数据拉下来做一个报表
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写个小爬虫，按规则下载素材
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做个自动重命名 / 自动截图的工具
现在我会对 Trae 说：
「帮我写一个 Python/Node 小脚本，实现这些功能 ……
用命令行参数控制输入输出路径，最后给我一个 README 告诉我怎么用。」
然后让它自己：
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搭骨架
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补异常处理
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写简单用例
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再用内置终端跑一遍给我看
我只负责提需求 + 看结果。
原来要我周末半天才能写完的东西，现在抽一小时 review 就搞定。
3. 做小型 Web 项目：我当 PM，Trae 当前后端外包
这个是我最喜欢的玩法之一。
比如我要做一个内部用的「数据看板」或「活动配置后台」，我会这样开局：
「做一个只给我们团队用的 Web 应用，功能是……
前端用 React，后端用 Node，数据先用假数据，重点是结构清晰，方便以后接真接口。」
Trae 会自动：
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规划项目结构（前端、后端、共享类型等）
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给出 TODO 列表和执行计划
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自己搭项目、自测、修 bug
我在旁边更像一个产品经理随时改需求，而不是一天写 CRUD 的工具人。
4. 把「写文档」外包给 Trae：我只负责吐槽
写代码不难，写文档才是最反人类的部分。
我的做法：
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让 Trae 把它改过的内容整理成
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更新说明（Changelog）
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使用文档（README / 接口文档）
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给非技术同事看的「人话版介绍」
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我做的事只有两件：
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阅稿：看有没有胡扯
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加点吐槽 & 贴近团队语言（比如「这个功能是为了防止 x 同学又忘记 xxx」）
文档这块，如果你是那种「总被吐槽没有写清楚的开发」，Trae 真的可以救命。
5. 提前体验「有 QA 团队是什么感觉」
我会经常对 Trae 下这种指令：
「你扮演一个较真的 QA，重点帮我找：边界条件、异常流程、安全风险。
代码在这里……请给我列出你最担心的 10 个点。」
它会列出一堆：
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输入没校验
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日志打太多 / 打太少
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某个异常没处理
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某个接口没有考虑并发问题
很多点其实我自己也知道，只是「懒得想」。
但这一下子被摆在你面前，你就会自然地想：
「好吧好吧我改还不行吗。」****
6. 活动 / 分享 / Demo 准备：让 Trae 当内容助理
这个是我觉得对“想做分享、却懒得准备”的同学特别友好：
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我要做一个小型分享 / 内部技术分享
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主题基本定了，但大纲、例子、Demo 还没想好
我会对 Trae 说：
「这是我大概想讲的方向 ……
帮我出一个 30 分钟分享的大纲 + 演讲结构，
再帮我设计一个可以 live coding 或演示的小 Demo，要求简单但有记忆点。」
然后，它会把：
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PPT 结构
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Demo 方案
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演讲节奏
都规划出来，我自己再加上个人经历、踩坑故事，这一场分享就完成了 70%。
7. 把自己变成「总监级」，让 Trae 做「执行层」
我发现一个很有趣的心态变化：
当我把 Trae 当成「聪明工具」时，我会盯着每一行代码；
当我把它当成「外包团队」时，我更愿意站在上面看整体。
比如一个新需求来了：
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以前：
- 点开 IDE，开始想「这个函数怎么玩」
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现在：
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先和 Trae 一起把需求拆成几个子系统 / 模块
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再把其中 60% 可机械执行的部分交给它做
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自己只盯架构和关键业务逻辑
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这种角色切换，对我来说是加了一层「职业升级」的感觉：
我在练习如何做「带 AI 的工程负责人」，而不是永远做「只会敲键盘的执行者」。****
三、3 个我踩过的大坑，帮你省点头发
坑 1：一上来就给「宇宙级需求」
最容易翻车的用法就是：
「做一个像 XX 一样的完整网站/APP。」
这就好比你刚认识一个外包团队，就让他复刻一个十几年的产品一样——
不翻车才怪。****
建议：
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用「模块」为单位，而不是「产品」为单位
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一次让 Trae 负责一块清晰的「局部」，比如：
- 登录模块
- 管理后台的某个页面
- 某一个数据处理 pipeline
坑 2：把 Prompt 写成「散文」，没有目标 & 验收标准
很多人用不爽，是因为给的指令太散：
「帮我写一个好用的脚本，好用就行。」
你可以试着按「需求文档」的结构来写：
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背景：这个东西是给谁用的
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目标：你希望它具体帮你省掉什么时间
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约束：技术栈 / 兼容性 / 安全边界
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验收标准：什么结果，你会点个赞说「可以上线」
举个例子：
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背景：这是给运营同事用的，他们不看代码，只会点按钮
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目标：做一个网页工具，上传 CSV 后自动校验，并导出清洗后的文件
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约束：前端用 React，后端 Node，暂时不接数据库
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验收：
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可以在我本地跑起来
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上传错误格式时有中文错误提示
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代码结构清晰，将来好拆分成组件
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你会明显感到 Trae 回答质量不一样。
坑 3：把「最后一锤」交给 AI
这一条我想特别强调：
再强的 AI，也不应该替你决策「能不能上线」。
凡是涉及：
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钱：支付、结算、券核销
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安全：权限、风控、隐私
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合同相关、合规相关
一定要记得：
Trae 替你写代码，但不能替你做决策。****
我的做法是：
- 让 Trae 先帮我做一次「风险自查」，列出它担心的点
- 再用自己的经验一条条过一遍，尤其是和业务/安全相关的
- 关键逻辑必须自己看源码
四、如果你也想开始「外包给 Trae」
给你一个我常用的小模板，你可以改成自己的工作场景：
你现在是我的 AI 外包工程师，我要你帮我完成一个小项目：
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背景：……
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目标：……
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技术栈：……
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验收标准：……
请先：
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问我 3～5 个关键问题，把需求问清楚
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再给出你的执行计划（拆成步骤）
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然后按计划一步步执行，每一步都向我汇报进度
你会发现，当你用「带团队」的方式对话时，Trae 的表现也会更像一个靠谱同事。
五、最后
如果你看到这里，大概率说明你对这几个东西是感兴趣的：
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怎么把 AI 真正接进自己的工作流
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怎么用 Trae 这种「AI 工程师」节省时间
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或者，怎么让自己从「敲代码的人」，变成「带 AI 干活的人」
