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老鄉雞也開源?我用 Trae SOLO 做了個像老鄉雞那樣做飯的小程序!

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大家好,我是不如摸魚去,歡迎來到我的 AI 編程分享專欄。

去年,「老鄉雞不裝了,直接開源」的消息引發了廣泛的關注。我也納悶,老鄉雞不是做菜的嗎,開的哪門子源?仔細看了下,原來是把他們的菜品、溯源報告這些開源了。然後,GitHub 上這個叫「像老鄉雞那樣做飯」的專案火了,如今 star 數量已經達到了 18k,這是它的地址:github.com/Gar-b-age/C…

作為一名愛做飯的程序員,面對如此誘人的開源資源,怎能袖手旁觀?我選擇用 Trae 快速構建了一個像老鄉雞那樣做飯的小程序! 本文將分享我如何利用 Trae SOLO 的高效開發能力,把這份“開源美味”封裝成便捷的小程序。

實現效果

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技術棧

我們開發前選擇好開發的技術棧,這樣 AI 可以在我們規劃好的路線上進行開發,可以達到事半功倍的效果。

前端技術棧

因為我本身就是一個前端程序員,所以前端技術棧比較熟,直接選擇常用的技術棧:

後端技術棧

服務端最好是可以免開發,因此我選擇了 TRAE SOLO 集成的 Supabase 作為我們的雲端服務。

Supabase 是一個開源的 Firebase 替代品,旨在幫助開發者快速構建後端功能。它基於 PostgreSQL 數據庫,並提供即時訂閱、身份驗證、存儲、邊緣函數等功能,支持 REST 和 GraphQL API。Supabase 強調開源、可自托管,並提供免費起步的雲端服務,適合構建現代 Web 和移動應用。

菜譜數據來源

我們的菜譜數據來自於開源專案「像老鄉雞那樣做飯」,這是它的 GitHub 地址:github.com/Gar-b-age/C…

動手

我們選擇好技術棧之後就可以開始開發,由於我們使用 Supabase 作為服務,所以後端開發無需操心,只需要讓 Trae SOLO 來建表、處理數據就好了。

數據處理

我們將菜譜的 markdown 和相關圖片放到了 cook-book 目錄下,然後讓 Trae SOLO 開始處理吧!

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Trae SOLO 開始處理需求,生成 tasks 列表,並執行

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不過它也不是一步到位了,我發現導入的數據有的配料字段是空的,有的步驟是空的,於是讓它重新檢查了一下(後面我自己檢查後發現是部分菜譜的 markdown 文件的標題不對,這裡我就自己處理了)。

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最終,Trae SOLO 幫我將全部的菜譜數據處理完畢,並插入到 Supabase 的數據庫中,接近 200 道菜,足夠每天吃一道了。

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小結

“乾淨”的數據能達到事半功倍的效果,從上面糾錯的過程可以印證這一點,在讓 AI 處理前,花點時間做基礎的數據清洗(統一文件命名規範、檢查必要字段是否存在、清理異常字符)是非常值得的投入。

小程序開發

我們開發前,有一些準備工作,由於 wot-starter 中包含暗黑模式等相關的配置,我們本次暫不需要,故需要移除,以免干擾 AI 對專案的理解(這裡我們要明確一點,要盡量提供有用的語料給 AI,因為過大的上下文會導致它天馬行空)。

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我們向 Trae SOLO 提出以下需求,先實現一個簡易版:

開發一個像老鄉雞那樣做飯的小程序,基於現有表結構實現以下核心功能:

1. 分類瀏覽功能:按照菜品分類展示菜譜列表
2. 首頁推薦功能:在首頁展示精選推薦的3-5個菜譜
3. 菜譜詳細頁:點擊可查看完整菜譜信息

要求:
- 保持現有表結構不變
- 界面設計簡潔直觀
- 確保數據加載流暢
- 適配移動端顯示
- 使用 unocss 編寫樣式,使用 rpx 做單位

經過一輪開發後,專案結構如下:

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不過此時專案還是跑不起來的,控制台報錯了,我們直接將控制台報錯發送給 Trae SOLO。

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解決之後,我們的小程序啟動起來,效果就已經差不多達到了文章開頭的樣子了。

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當然還有一些小問題,都可以讓 Trae SOLO 來處理。

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後續完善

初版完成後,我們群裡的好朋友 FliPPeDround 提醒我說,「像老鄉雞那樣做飯」專案的 Github 上有 PR 提供了做菜的手繪流程圖。那太好了,我們這就給加上。

首先還是讓 Trae SOLO 將新增的手繪流程圖上傳到 Supabase 並將其地址插入到對應的菜譜中。

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然後在菜譜詳細中展示手繪流程圖。

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效果如圖,配上流程圖,清晰又美觀。

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總結

我們今天幾乎零代碼 用 Trae SOLO 實現了「像老鄉雞那樣做飯」小程序,過程中這三個規則讓我們事半功倍:

  • 保持數據乾淨:“乾淨”的數據能達到事半功倍的效果,上面處理數據時糾錯的過程可以印證這一點,在讓 AI 處理前,花點時間做基礎的數據清洗(統一文件命名規範、檢查必要字段是否存在、清理異常字符)是非常值得的投入。
  • 純淨上下文:為 AI 提供一個相對“純淨”的、與當前任務高度相關的上下文環境,這樣可以讓 AI 在我們規劃好的路線上進行開發,避免“天馬行空”。
  • 增量式溝通:儘量做到增量式溝通,不要一次性把所有需求都丟給 AI。先實現核心功能,跑通後再提新需求,比如我們添加手繪流程圖的功能。每次互動都基於當前已完成的代碼狀態,讓 AI 能“看到”它之前的成果,容易理解下一步要做什麼。

好了,實現這個小程序後,我再也不愁沒菜吃了!後面我想還可以加一些有趣的功能,例如:今天吃什麼、每週必吃、大家都在吃,等等功能,當然這些功能也是由 Trae 來開發,大家可以期待下,同時也期待未來 AI 編程能給我們帶來更多、更強的能力,讓我們能專注於更重要的「業務邏輯」。

參考資料

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原文出處:https://juejin.cn/post/7554225547117576243


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