AI Coding Plan 模式实践小结
优化 Plan 模式 的规划流程，是提升 AI 辅助开发效率与准确性的关键。在 Trae 平台中，Plan 模式依赖大模型（如你使用的 GLM-4.7）将模糊需求转化为结构化任务树。若规划质量不高，后续的 @SOLO Coder 修改可能偏离目标，甚至引入新问题。
以下是针对 Plan 模式规划流程 的系统性优化建议，分为 输入优化、过程控制、输出验证 三个维度：
一、输入优化：提升问题描述的“可规划性”
Plan 模式的质量高度依赖初始提示（prompt）的清晰度和结构性。建议采用 CRISP 原则 构建输入：
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C – Context（上下文）
明确项目类型、技术栈、当前架构。例如：“这是一个基于 Taro + React 的微信小程序，使用 Zustand 管理状态，AI 试衣功能通过调用后端 GLM-Vision API 实现。”
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R – Role（角色）
指定 AI 扮演的角色，如“资深前端架构师”或“时序逻辑专家”，引导其思考角度。 -
I – Issue（问题）
具体描述现象，避免模糊词。用“当…时，出现…，预期应为…”句式：“当用户快速连续上传两张图片时，第二张的试衣结果会覆盖第一张的加载状态，导致 UI 卡在‘处理中’。”
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S – Scope（范围）
限定影响模块，避免过度泛化：“仅涉及 pages/tryon/index.tsx 和 hooks/useTryOn.ts。”
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P – Preference（偏好）
指明重构约束，如“不希望引入 Redux”“优先使用 React 原生机制”。
✅ 优化示例：
“你是一名精通小程序性能优化的前端工程师。当前项目为 Taro + React 微信小程序，使用 Zustand 管理状态。问题：用户快速连续上传图片时，试衣结果渲染错乱，状态未重置。请聚焦 pages/tryon/index.tsx 和 useTryOn hook，生成一个最小侵入式的修复计划，优先使用 useEffect 和 abort controller。”
二、过程控制：增强规划的结构化与可追溯性
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强制分阶段输出
在 prompt 中要求 GLM-4.7 按以下结构输出 Plan：- 🔍 根因假设（Root Cause Hypothesis）
- 🗺️ 任务分解（Task Breakdown）
- 🧪 验证方案（Validation Strategy）
- ⚠️ 风险点（Potential Risks）
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启用“追问澄清”机制
若 Trae 支持交互式 Plan（如多轮对话），可在首轮输出后主动追问：- “是否考虑了网络请求取消（cancellation）？”
- “状态重置应在上传前还是响应后？”
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注入领域知识
通过 @Knowledge 或 自定义指令 注入项目规范，例如：“本项目所有异步操作必须使用 AbortController 防止内存泄漏。”
三、输出验证：确保 Plan 可执行、可验证
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生成可测试的验收标准（Acceptance Criteria）
要求 Plan 中包含明确的成功指标，例如：- “连续上传 3 次图片，每次结果正确对应且无状态残留。”
- “取消上传后，loading 状态在 100ms 内清除。”
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自动映射到代码位置
利用 Trae 的代码索引能力，在 Plan 中直接标注需修改的文件/函数，便于后续 @SOLO Coder 精准定位。 -
人工 Review + 迭代
将 Plan 视为“草案”，由开发者快速评审后反馈修正指令，例如：“任务 2 中的 ‘重置状态’ 应拆分为 ‘清空图像缓存’ 和 ‘重置 loading 标志’ 两个子任务。”
四、进阶技巧（结合 GLM-4.7 特性）
- 利用 GLM-4.7 的长上下文能力：上传相关代码片段（如 useTryOn.ts 全文）作为 Plan 上下文，提升理解精度。
- 启用思维链（Chain-of-Thought）提示：在 prompt 中加入“请逐步推理”，引导模型展示分析过程，便于人工校验逻辑漏洞。
- 设置输出格式约束：要求以 YAML 或 Markdown Task List 输出，便于程序化解析或导入项目管理工具。
总结
| 维度 | 优化手段 | 目标 |
|---|---|---|
| 输入 | CRISP 原则 + 结构化 prompt | 提高问题可理解性 |
| 过程 | 分阶段输出 + 领域知识注入 | 增强规划逻辑严谨性 |
| 输出 | 验收标准 + 代码映射 + 人工迭代 | 确保 Plan 可落地 |
通过以上方法，你可以显著提升 Plan 模式生成的任务质量，为后续 @SOLO Coder 的精准修改奠定坚实基础。
