【标签】 学习工作
【标题】 [学习工作] + 大模型驱动的代码性能智能诊断系统
【正文】 至少包含以下 4 个部分，可以增加额外的部分（比如自我介绍、经验总结、踩坑复盘等）
0. 先和大家打个招呼吧
你是谁：一个在职的技术专家 ，负责性能优化相关工作
你是怎么用 TRAE 把 Demo 做出来的：
项目创作灵感源于团队实际开发运维痛点，过往项目迭代中多次出现“代码逻辑完全正确，但线上出现性能卡顿、资源过载、服务崩溃”的生产事故。同时，日常开发中常用的 SonarQube 等传统代码分析工具，仅依靠固定规则库检测缺陷，无法理解代码业务语义，误报、漏报问题频发，严重影响开发效率，由此萌生了结合大模型打造智能化代码性能诊断工具的想法。自己的开发经验主要后端的开发经验，前端经验较少。有了trae，一个人就搞定一个团队干的活。
我是这样和 TRAE 配合的：
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先梳理需求，将我脑子里的需求描述清楚，然后让TRAE 帮你完善需求。
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从零开始完成脚手架和核心代码的编写，这一步基本都是trae完成开发和测试校验。
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功能调试优化与打磨，核心功能完成开发后，在验证过程中发现的问题，提醒trae再进行调整和修复
整个过程最大的感受是：TRAE 不是"帮你写代码的工具"，而是能陪你把一个完整产品从 0 到 1 跑通的合作者。 你负责想清楚"做什么、为什么做"，它负责帮你把"怎么做"高效落地。
1. Demo 简介
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是什么：这是一款基于大模型（包括远端和本地部署的大模型）、支持内网隔离部署的代码性能智能诊断系统，专注于代码性能问题的智能化扫描、诊断与分析；
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面向谁：核心用户为企业软件工程师、技术负责人以及开源项目维护者，适配个人开发、团队协作、项目运维等多类技术人群。；
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主要功能：
（1）智能性能扫描诊断：依托大模型语义理解能力，精准识别代码隐藏性能瓶颈，包括低效循环、循环数据库查询、吊销算法等传统工具难以发现的问题，规避固定规则扫描的局限性，大幅降低误报率。
（2）全流程任务管理：支持创建、启动、暂停代码扫描任务，实时监控任务运行状态，项目批量扫描等不同开发场景。
（3）可视化诊断报告输出：扫描完成后自动生成结构化性能诊断报告，清晰标注问题代码位置、风险等级、性能损耗原因，并提供可落地的代码优化建议，支持报告在线查看、导出留存。
2. Demo 创作思路
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灵感来源：项目创作灵感源于团队实际开发运维痛点，过往项目迭代中多次出现“代码逻辑完全正确，但线上出现性能卡顿、资源过载、服务崩溃”的生产事故。同时，日常开发中常用的 SonarQube 等传统代码分析工具，仅依靠固定规则库检测缺陷，无法理解代码业务语义，误报、漏报问题频发，严重影响开发效率，由此萌生了结合大模型打造智能化代码性能诊断工具的想法。
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想解决的问题：针对行业普遍存在的代码性能管控痛点，一是传统静态分析工具规则死板、语义理解能力缺失，无法识别隐蔽、场景化的性能瓶颈，误报率高导致开发者产生告警疲劳；二是性能问题发现时机滞后，大多在性能测试阶段甚至线上生产环境暴露，问题修复成本呈指数级增长；三是多数代码检测工具无法适配企业内网安全部署需求，存在数据泄露风险，无法满足涉密、内网开发场景的使用要求。
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为什么做这个方向：在软件开发提质降本的行业趋势下，代码性能“左移管控”是企业研发效能提升的核心需求。当前行业内缺少兼顾语义智能诊断、低误报率、内网安全部署、全流程适配的性能检测工具，传统工具已无法适配复杂业务代码的迭代需求。本项目舍弃传统规则引擎架构，选择大模型赋能的技术方向，精准匹配日常编码、代码审查、重构优化、CI/CD流水线质量管控等核心场景，既能解决开发者的效率痛点，也能帮助企业降低线上事故率与资源损耗，具备极强的实用性与落地价值。
3. Demo 体验地址（三选一）
体验地址： http://192.144.136.225:3001
账号密码： admin/admin
4. TRAE 实践过程
本项目全程依托 TRAE IDE开发平台完成从需求拆解、技术选型、框架搭建、核心功能开发、调试优化、功能落地的全流程开发，借助TRAE的智能编码、任务拆解、问题调试能力，高效完成系统搭建，完整实践流程如下：
步骤一：项目需求拆解与技术方案规划
通过TRAE SOLO模式输入完整项目需求，明确系统核心定位、功能模块与部署要求，TRAE自动拆解项目任务，完成技术选型，确定基于本地大模型构建语义分析能力，搭配前后端分离架构实现任务管理、扫描诊断、报告生成功能，同时适配内网离线部署需求，输出完整项目开发方案与目录结构。
步骤二：项目脚手架搭建与环境配置
依托TRAE一键生成项目脚手架，自动完成前后端项目初始化、依赖安装、环境变量配置，规避手动搭建框架的繁琐流程。快速搭建可运行的基础项目架构，为核心功能开发奠定基础。
步骤三：核心功能模块代码开发
通过TRAE分模块迭代开发核心功能，依次实现任务管理系统、可视化报告生成三大核心模块。借助TRAE语义编码能力，开发任务新增、状态监控、数据统计、报告渲染等功能代码，全程依托TRAE实时编码、自动补全与语法纠错能力，提升开发效率。
步骤四：功能调试优化与性能打磨
针对开发过程中出现的报告小时问题，报告无法下载等问题，通过TRAE对话调试功能定位代码漏洞，优化大模型提示词工程，迭代语义识别逻辑，降低工具误报率。同时优化系统响应速度，适配多类型代码文件扫描，完成全功能测试与迭代优化，最终实现成品效果。
- 附开发关键步骤截图（不少于 3 张）
- 附关键任务对话的 Session ID（不少于 3 个），用于证明作品由 TRAE 开发完成。
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5. 报名链接： 大模型驱动的代码性能智能诊断系统