【AI 程式設計實戰】第 1 篇：TRAE SOLO 模式 10 倍速開發商業級全端小程式

從 2 個月到 2 週，從連滾帶爬到游刃有餘，AI 程式設計正在改變我們的開發方式。這是《AI 程式設計實戰：TRAE SOLO 全端開發指南》專欄的第一篇文章，歡迎關注，不錯過每一篇文章的更新。相信我，你會從這篇文章開始，體驗到 AI 程式設計的樂趣，感受到零手寫程式碼就能開發商業級專案的便捷。

一、你還在為專案進度焦慮嗎？

上週，我的朋友小何找到我，一臉愁容。他接了一個戀愛話術回覆類的小程式專案——"心動戀聊"，需要在 2 個月內完成從 0 到 1 的開發。看著需求文件上密密麻麻的功能點，他開始掰著手指算時間：

• 專案架構搭建：至少 2 天
• 前端頁面開發：20 個頁面 × 1 天 = 20 天
• 後端 API 開發：30 個介面 × 半天 = 15 天
• 登入驗證、狀態管理、HTTP 封裝：3 天
• 程式碼規範配置：1 天
• Bug 修復和優化：預留 10 天
• CI/CD 部署配置：2 天

粗略一算，53 天，還沒算上需求變更和各種意外情況。2 個月的工期根本不夠用！

一週後，我再見到小何，他卻一臉輕鬆。"怎麼樣，進度還好嗎？" 我關心地問。

"已經完成 80% 了，" 他笑著說，"用了 TRAE SOLO 模式，效率簡直爆表！"

這不是魔法，這是 AI 輔助開發的真實效果。

2 個月的工作量，2 週完成。這不是誇張，這是我親眼見證的真實案例，目前已經上線，大家感興趣的可以搜尋體驗。

效果預覽

二、TRAE SOLO 模式：你的全端開發夥伴

2.1 這不是又一個程式碼補全工具

說到 AI 程式設計工具，你可能第一時間想到 GitHub Copilot。沒錯，Copilot 很好用，但它更像一個"程式碼補全助手"——你寫前半句，它幫你補全後半句。還有人會說 Claude code，沒錯，它確實是最頂尖的 AI 程式設計工具，但是不上點特殊手段用不了。

而 TRAE SOLO 模式，是完全不同的存在。

如果說 Copilot 是一個會預測你下一句話的助手，那麼 TRAE SOLO 就是一個能獨立思考、主動決策的全端開發夥伴。

想像一下這個場景：

傳統開發：

你：我需要實現用戶登入
你：先查微信小程式登入文件...
你：再查 Next.js API 文件...
你：JWT 怎麼用來著？搜一下...
你：前端怎麼存 Token？想想...
你：程式碼寫完了，自我審查一遍...
你：手動寫測試用例...

TRAE SOLO 模式：

你：幫我實現微信小程式的用戶登入功能

AI：好的，我來處理：
  ✓ 分析專案結構（識別到 UniApp + Next.js）
  ✓ 設計登入流程（包括前後端互動）
  ✓ 生成前端登入頁面（Vue3 + UView Pro）
  ✓ 生成後端 API（Next.js Route Handlers）
  ✓ 實現 JWT Token 管理
  ✓ 添加 TypeScript 類型定義
  ✓ 程式碼審查優化
  ✓ 生成測試用例

3 小時後，完整的登入系統已經可以運行了。

看出區別了嗎？你從"親力親為"變成了"委託執行"。

三、真實專案案例：心動戀聊小程式

讓我詳細講講小何的"心動戀聊"專案，看看 AI 輔助開發在真實專案中的效果。

3.1 專案背景

專案定位：一款面向年輕人的戀愛話術回覆小程式，幫助用戶高情商聊天、輕鬆接話。

技術選型：

• 前端：UniApp + Vue3 + TypeScript + UnoCSS + Pinia
• 後端：Next.js 15 + Prisma + PostgreSQL
• 架構：Monorepo（pnpm + Turborepo）
• 工程化：ESLint + Prettier + Husky + GitHub Actions

多平台規劃（這是重點！）：

第一階段：微信小程式（快速驗證市場）
第二階段：H5 版本（擴大覆蓋面）
第三階段：鴻蒙應用（抓住新機遇）
第四階段：安卓 App（深度用戶）
第五階段：iOS App（完整生態）

一套程式碼，五端發布。這就是 UniApp 的魅力，也是為什麼選擇它的原因。

3.2 程式碼品質對比

讓小何驚喜的是，AI 生成的程式碼品質非常高：

架構設計：

• ✓ 標準的 Monorepo 結構
• ✓ 清晰的分包策略
• ✓ 合理的程式碼重用

類型安全：

• ✓ 100% TypeScript 覆蓋
• ✓ 前後端類型共享（shared-types 包）
• ✓ 完整的類型推導

工程化水平：

• ✓ ESLint + Prettier 自動格式化
• ✓ Git Hooks 自動檢查
• ✓ CI/CD 自動化部署

程式碼規範：

• ✓ 統一的命名規範
• ✓ 清晰的註解
• ✓ 符合最佳實踐

小何說："AI 生成的程式碼，比我自己寫的還要規範。"

四、AI 能在哪些方面提升你的效率？

讓我們深入看看，AI 到底能在哪些具體環節幫到你。

4.1 架構設計：從零經驗到專家級

傳統方式：

• 搜尋"Monorepo 最佳實踐"
• 看各種部落格文章
• 試錯、調整、再試錯

AI 輔助：

你：幫我設計一個包含小程式端和服務端的 Monorepo 專案結構

AI：為你設計了這樣的結構：
  packages/
  ├── apps/
  │   ├── unibest-mp/          # UniApp 小程式
  │   └── xindong-server/     # Next.js 服務端
  ├── packages/
  │   └── shared-types/        # 共享類型定義
  ├── pnpm-workspace.yaml
  ├── turbo.json
  └── package.json

  這個結構的優勢：
  1. 前後端程式碼隔離，便於獨立開發
  2. 共享類型包確保介面一致性
  3. Turborepo 並行建構，提升效率
  4. pnpm 節省磁碟空間和安裝時間

案例：配置 Turborepo 任務編排

{
  "pipeline": {
    "build": {
      "dependsOn": ["^build"],
      "outputs": ["dist/**", ".next/**"]
    },
    "dev": {
      "cache": false,
      "persistent": true
    }
  }
}

這段配置，傳統方式需要查文件、理解概念、試錯，至少半天。AI 生成只需 1 分鐘，還會解釋每個配置的作用。

4.2 工程化配置：告別配置地獄

傳統方式：

• 查 ESLint 文件
• 查 Prettier 文件
• 解決規則衝突
• 配置 Husky
• 配置 lint-staged
• 配置 commitlint

AI 輔助：

你：配置完整的程式碼品質工具鏈：
    ESLint + Prettier + Husky + commitlint

AI：為你配置了：
    ✓ .eslintrc.js（適配 Vue3 + TypeScript）
    ✓ .prettierrc.js（統一程式碼風格）
    ✓ .husky/pre-commit（提交前檢查）
    ✓ .husky/commit-msg（提交信息規範）
    ✓ .lintstagedrc.js（只檢查暫存文件）
    ✓ package.json 腳本命令

    已自動解決 ESLint 和 Prettier 的規則衝突。

4.3 文檔生成：100% 自動化

傳統方式：

• 手寫 API 文檔
• 手寫類型定義說明
• 手寫程式碼註解

AI 輔助：

你：為所有 API 介面生成文檔

AI：已生成：
    ✓ API 介面文檔（Markdown 格式）
    ✓ 類型定義文檔
    ✓ 請求/回應範例
    ✓ 錯誤碼說明

    保存位置：docs/api/README.md

4.4 學習加速：邊做邊學

傳統學習路徑：

1. 看視頻教程（10 小時）
2. 看官方文件（5 小時）
3. 跟著 Demo 練習（10 小時）
4. 應用到實際專案（反覆試錯）
總耗時：3-5 天

AI 輔助學習：

你：我不懂 Monorepo，幫我搭建專案並解釋

AI：好的，我來幫你搭建並解釋：
    1. 創建 pnpm-workspace.yaml
       作用：定義 monorepo 的包管理範圍
    2. 創建 turbo.json
       作用：配置並行建構任務
    3. 創建 apps/ 和 packages/ 目錄
       apps/：存放應用程式碼
       packages/：存放共享程式碼
    現在你可以在實際專案中使用，遇到問題隨時問我。

總耗時：1 天（邊用邊學）

學習效率提升 3-5 倍。

4.5 技術棧學習門檻降低：不要被技術棧嚇跑！

這是我想特別強調的一點：你不需要精通每一個技術。

傳統認知：

想用 Prisma ORM？
→ 先學 Prisma 文件（2 天）
→ 理解 Schema 語法（半天）
→ 學習 Migration（半天）
→ 學習查詢 API（1 天）
→ 總共：4 天

想用 Tailwind CSS？
→ 先學所有 class 名稱（1 天）
→ 理解響應式規則（半天）
→ 學習配置（半天）
→ 總共：2 天

AI + MCP 的新範式：

你：不懂 Prisma？沒關係！
你：幫我用 Prisma 定義用戶表

AI：(透過 MCP 實時查閱 Prisma 文件)
    ✓ 生成 Schema 定義
    ✓ 生成 Migration 檔案
    ✓ 生成查詢程式碼
    ✓ 解釋每一行的作用

你：懂了！下一個功能...

MCP (Model Context Protocol) 讓 AI 能夠實時查閱最新文檔，相當於 AI 隨時在看官方文檔，然後把最佳實踐應用到你的專案中。

這意味著什麼？

以前：

你需要精通的技術：
☑ Vue3 Composition API
☑ UniApp 多端適配
☑ Pinia 狀態管理
☑ UnoCSS 原子化 CSS
☑ TypeScript 類型系統
☑ Next.js 15 新特性
☑ Prisma ORM
☑ PostgreSQL
☑ JWT 驗證
☑ RESTful API 設計
...
學習時間：幾個月

現在：

你需要會的：
✓ 知道這些技術的存在
✓ 知道它們能做什麼
✓ 會用 AI 工具
學習時間：邊用邊學，1-2 週上手

從"必須精通"到"會用即可"，學習成本大幅度降低！

五、專欄系列文章導讀

這是一個大約 13 篇的系列文章，具體多少篇看實際情況，只會多不會少，每篇都會深入講解一個具體環節的 AI 輔助開發實戰。

第一部分：AI 輔助專案搭建（3 篇）

第 2 篇：讓 AI 成為你的前端架構師 - UniApp + Vue3 專案初始化

• 技術選型 AI 對比分析
• Vite 配置一鍵生成
• UnoCSS + UView Pro 集成
• 自動導入配置

第 3 篇：AI 輔助後端開發 - Next.js 15 API 快速搭建

• Next.js 15 新特性
• RESTful API 設計
• Prisma ORM 集成
• JWT 驗證中介軟體

第二部分：AI 驅動的工程化實踐（3 篇）

第 4 篇：用 AI 打造原子化 CSS 開發體系 - UnoCSS 實戰

• UnoCSS 配置生成
• 設計稿轉程式碼
• 主題定制
• 性能優化

第 5 篇：AI 輔助狀態管理 - Pinia Store 設計與實現

• Store 架構設計
• 狀態持久化
• 類型安全
• 最佳實踐

第 6 篇：讓 AI 守護程式碼品質 - ESLint + Prettier 自動化配置

• 工具鏈配置
• Git Hooks 自動化
• 程式碼規範統一
• AI 自動修復

第三部分：AI 加速核心功能開發（3 篇）

第 7 篇：AI 實現小程式登入驗證 - 從需求到程式碼一氣呵成

• 微信登入流程
• Token 管理
• 權限控制
• 完整實戰

第 8 篇：AI 封裝 HTTP 請求 - 類型安全的 API 調用方案

• HTTP 客戶端封裝
• 攔截器實現
• TypeScript 類型
• API 模組化

第 9 篇：AI 驅動的頁面開發 - 話術回覆與戀愛計畫生成

• 設計稿轉程式碼
• 元件化開發
• 列表優化
• 互動細節

第四部分：AI 輔助優化與部署（3 篇）

第 10 篇：用 AI 優化小程式性能 - 從分析到實施

• 性能分析
• 包體積優化
• 渲染優化
• 記憶體優化

第 11 篇：AI 管理類型系統 - shared-types 包的設計

• 類型系統設計
• 前後端類型共享
• 運行時驗證
• 最佳實踐

第 12 篇：AI 輔助 CI/CD - 自動化部署小程式

• GitHub Actions 配置
• 自動化測試
• 小程式上傳
• 監控告警

第 13 篇：AI 輔助多渠道打包，一鍵發布到多個平台

• 多渠道打包
• 一鍵發布到多個平台
• 版本管理
• 自動更新

學習路徑建議

新手路線：

1. 先看第 1 篇（總綱，建立認知）
2. 跟著第 2-3 篇搭建專案
3. 學習第 4-6 篇工程化實踐
4. 實戰第 7-9 篇核心功能
5. 進階第 10-13 篇優化部署

進階路線：

1. 第 1 篇快速瀏覽
2. 重點看感興趣的專題
3. 結合自己的專案實踐
4. 總結自己的最佳實踐

六、總結：AI Coding is Coming

寫到這裡，我想和你分享幾點思考。

AI 不是替代，而是賦能

很多人擔心："AI 這麼強，程式設計師會不會失業？"

我的答案是：不會，但不會用 AI 的程式設計師會被淘汰。

AI 不是要替代你，而是讓你從：

• 重複勞動 → 創造性工作
• 熟練工 → 架構師
• 單打獨鬥 → 帶領 AI 團隊

就像電力沒有替代工人，而是讓工人從體力勞動解放出來，去做更有價值的事情。

從"必須精通"到"會用即可"

以前，做全端開發需要精通：

• 前端框架
• 後端框架
• 資料庫
• 伺服器
• DevOps
• ...

學習週期：2-3 年

現在，有了 AI + MCP：

• 知道技術存在
• 知道能做什麼
• 會提需求
• 會用 AI 工具

學習週期：0.5-1 個月

技術棧學習門檻大幅度降低，但你能做的事情反而更多了。

程式碼品質反而更高

你可能擔心 AI 生成的程式碼品質不行。

事實恰恰相反：

AI 生成的程式碼：

• ✓ 符合最佳實踐
• ✓ 類型安全
• ✓ 錯誤處理完善
• ✓ 程式碼規範統一
• ✓ 註解清晰

比大多數初中級開發者寫的程式碼品質都高。

學習曲線大幅縮短

以前學習一個新技術：

1. 看視頻教程（10 小時）
2. 看官方文件（5 小時）
3. 跟著 Demo 練習（10 小時）
4. 應用到實際專案（反覆試錯）

總耗時：3-5 天

現在有了 AI：

1. 告訴 AI 你的需求
2. AI 生成程式碼並解釋
3. 邊用邊學
4. 遇到問題隨時問

總耗時：1 天

多平台發布不再是夢

"心動戀聊"專案的規劃：

微信小程式 → H5 → 鴻蒙 → 安卓 → iOS

以前，這需要：

• 5 個開發團隊
• 5 套程式碼
• 5 倍的維護成本

現在，有了 UniApp + AI：

• 1 個人
• 1 套程式碼
• AI 輔助適配

一個人，用 AI 工具，也能做出覆蓋全平台的產品。

邀請你一起探索

這個系列的 13 篇文章，我會帶你完整走一遍 AI 輔助開發的全流程：

• 從專案搭建到上線部署
• 從前端到後端
• 從程式碼到工程化

每篇文章都是真實專案實戰。

如果你：

• 想提升開發效率
• 想學習全端開發
• 想了解 AI 程式設計
• 想跟上時代潮流

那麼，這個系列就是為你準備的。

下一篇預告：《讓 AI 成為你的前端架構師 - UniApp + Vue3 專案初始化》

我會手把手教你，如何用 AI 在 1 小時內搭建一個完整的前端專案架構。

關注我，不錯過每一篇實戰乾貨！

如果這篇文章對你有幫助，請點讚、收藏、轉發，讓更多人了解 AI 程式設計的強大！

有任何問題，歡迎在評論區留言，我們一起討論。

原文出處：https://juejin.cn/post/7579892222609391651