目标：通过2个经典实战项目，巩固Trae的核心功能，掌握“需求分析→AI生成→调试优化”的完整流程。
一、 项目1：贪吃蛇游戏（Python）——零基础友好
项目目标：用Trae生成一个可运行的贪吃蛇游戏，理解“游戏循环、键盘事件、碰撞检测”的逻辑。操作步骤：
- 打开Trae，新建“snake-game”文件夹；
- 启用Builder模式，输入需求：“创建一个基于Python的贪吃蛇游戏，包含开始/结束界面、分数统计”；
3. AI会自动生成（游戏逻辑）、
requirements.txt（依赖清单）
- 点击“运行”按钮，AI会自动安装
pygame依赖，启动游戏；
- 调试优化：若蛇移动卡顿，可在AI对话框输入“调整蛇的移动速度为15帧/秒”，AI会自动修改
snake_game.py的clock.tick(15)参数。
项目成果：生成一个可运行的贪吃蛇游戏，支持键盘控制、分数统计，无需手动配置环境。
二、 项目2：员工考勤统计工具（JavaScript）——职场提效
项目目标：用Trae生成一个Web应用，实现“员工考勤数据录入、按部门统计、导出CSV”功能。
操作步骤：
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打开Trae，新建“attendance-tool”文件夹；
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启用Builder模式，输入需求：“创建一个基于React的员工考勤统计工具，包含数据录入表单、部门统计图表、CSV导出功能”；
5. AI会自动创建项目，并且由你确认是否执行，你所要做的就是确认执行。
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调试优化：若图表显示异常，可上传终端报错信息到AI对话框，AI会快速定位问题（如“缺少
chart.js依赖”），并给出修复方案； -
项目成果：生成一个可访问的Web应用，支持考勤数据录入、部门统计，无需手动编写复杂的React代码。效果如下所示：
