用 Trae Agent 解放 Code Review：从代码规范痛点到智能自动审查与修复实战

izx888
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用 Trae Agent 解放 Code Review：从代码规范痛点到智能自动审查与修复实战

在前端开发中，代码规范往往是最容易被忽略，却又最能影响项目长期质量的部分。随着项目规模扩大、团队协作增多，仅靠人工 Code Review 很容易遗漏问题、标准不统一，最终导致维护成本飙升。我最近尝试用智能体（Agent）来自动化这部分工作，效果超出预期。本文将通过一个真实案例，带大家了解如何利用 Trae 的 Agent 实现自动代码规范检测与修复，帮助你将这一能力快速落地到自己的项目中。

一、代码规范问题为何如此顽固

日常开发中，我们经常会遇到以下常见问题：

  • 函数、变量命名不统一（如 get_user_info 与 getUserInfo 混用）
  • 缩进、逗号、分号风格不一致
  • 开发阶段遗留的 console.log 未清理
  • 缺少必要注释或注释风格混乱
  • CSS 属性顺序随意

来看一段典型的不规范代码：

function get_user_info() {
  let user = {
      name: 'ai',
      age: 18
  }
  console.log(user)
  return user;
}
get_user_info();

在单个小文件里，这些问题看似无伤大雅。但在大型仓库、多人协作场景下，它们会显著降低代码可读性和可维护性。更重要的是，人工 Review 难以做到 100% 覆盖，尤其在高强度迭代时。

二、传统解决方案的痛点与新思路

传统上，我们依赖以下方式：

  • ESLint + Prettier 等工具进行静态检查
  • Git Hook 在提交前拦截
  • 团队约定 + 人工 Review

这些方案已经很成熟，但仍然存在局限：规则配置复杂、误报较多、修复仍需手动操作。而随着大模型能力的提升，一个更彻底的思路出现了——让智能体来承担代码审查与自动修复。

三、Agent 是什么？为什么适合代码审查

Agent vs Chatbot：从“会聊”到“会做”

很多人会把大模型助手统称为“AI 聊天机器人”，但这里要区分两个概念：

  • Chatbot：被动问答。你问一句，它答一句。适合咨询、脑暴。
  • Agent（智能体）：具备感知、规划、行动能力的主动执行者。它能自主拆解任务、使用工具、迭代执行，直到完成目标。

一句话总结：Chatbot 是会“聊”，Agent 是会“做”。

代码审查天然是一个需要“做”的事情：读代码 → 找问题 → 给出建议 → 甚至直接修复。Agent 的主动性与工具调用能力完美匹配这类任务。

四、Agent 的核心公式：Prompt + Tools

一个强大的 Agent 可以用极简公式表达：

Agent = 优秀的 Prompt Engineering + 强大的 Tools

  • Prompt Engineering：定义角色、规则、输出格式、行为边界，让 Agent 明确“该做什么、不该做什么”。
  • Tools：赋予 Agent 实际行动能力，如代码格式化、文件读写、搜索信息、调用 API 等。

Trae 采用的是 Agent First 设计理念，核心目标是“完成任务”而非单纯“回答问题”。这让它在工程化场景中表现尤为出色。

五、实战：用 Trae Agent 实现前端代码规范自动审查与修复

我为 Trae 配置了一个“前端代码审查专家”智能体，核心 Prompt 如下：

你是一个严格的前端代码审查专家，精通 JavaScript、TypeScript 和现代前端规范。
你的任务是：
1. 分析我提供的代码，检查是否符合以下规范：
   - 使用 Prettier 默认格式化标准（2空格缩进、单引号、分号结尾等）
   - 函数、变量采用小驼峰命名（camelCase）
   - 禁止在代码中使用 console.log、debugger 等调试语句
   - 对象属性按字母顺序排列
   - 必要位置添加简洁注释
2. 输出两部分内容：
   - 问题清单：逐条列出发现的问题及建议
   - 修复后的完整代码：直接给出优化后的代码版本
3. 只输出问题清单和修复代码，不添加额外解释。

将前面那段不规范代码输入后，Agent 给出的结果如下：

问题清单：

  • 函数命名使用下划线，应改为 camelCase
  • 对象属性未按字母顺序排列
  • 存在 console.log 调试语句，应移除
  • 缩进不一致，缺少分号

修复后代码：

/**
 * 获取用户信息
 */
function getUserInfo() {
  const user = {
    age: 18,
    name: 'ai'
  };

  return user;
}

getUserInfo();

可以看到，Agent 完成了：

  • 命名统一为 camelCase
  • 属性按字母顺序排序（age → name）
  • 移除 console.log
  • 统一缩进、添加分号
  • 自动补充函数注释
  • 整体符合 Prettier 标准

整个过程无需任何人工干预，Agent 自主完成“分析 → 诊断 → 修复”全流程。

六、Agent 如何处理更复杂的任务

代码审查只是入门级应用。Agent 的真正威力在于处理多步骤、需要工具协作的复杂任务。

以“调研 2026 年前端主流框架并生成对比报告”为例，一个成熟 Agent 会：

  1. 规划：明确对比维度（性能、生态、学习曲线、TypeScript 支持等）
  2. 使用工具：调用搜索工具获取最新文档、基准测试数据
  3. 执行：阅读信息、提取关键点、整理表格
  4. 输出：生成结构化 Markdown 报告，可直接发布

这几乎复刻了人类专家的完整工作流。

七、可落地的 PRD：代码规范检测 Agent

基于上述实践，我整理了一份精简但完整的 PRD，便于团队直接开发或配置类似 Agent。

功能需求

  1. 支持接收单文件或多文件代码输入
  2. 按配置规则检测命名、格式、禁用的语句（如 console.log）
  3. 输出详细问题报告（行号 + 描述 + 建议）
  4. 提供一键自动修复后的代码
  5. 支持自定义规则集（兼容 ESLint/Prettier 配置）
  6. 可集成到 CI/CD、Git Hook、VS Code 插件等多种场景

非功能需求

  • 执行速度快（< 3s 处理中等文件）
  • 输出格式稳定（JSON + Markdown 双格式）
  • 修改可追踪（diff 格式展示变更）
  • 高稳定性，误报率低
  • 支持 TypeScript、React、Vue 等主流框架

这样一个 Agent 完全可以作为团队的“代码规范守护者”，大幅降低 Review 负担。

总结

从一个常见的代码规范痛点出发，我们一步步看到了更广阔的可能性：

  • 为什么人工审查难以覆盖所有问题
  • Agent 与普通 Chatbot 的本质区别
  • Agent 的核心组成：Prompt + Tools
  • Trae 如何通过简单配置实现自动审查与修复
  • 一个真实可落地的代码规范 Agent PRD

当我们把 Agent 的“行动能力”真正融入研发流程，它就能替我们承担大量重复性、易出错的工作，让工程师把精力放在更有创造性的部分。

如果你也想尝试，强烈建议从一个简单的代码审查 Agent 开始——配置只需几分钟，收益却是长期的。欢迎在评论区分享你的实践经验！

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