从写代码到和 AI 协作：我与 TraeWork 的一次成长旅程
我是一名全栈开发工程师，平时主要负责企业级系统的开发和维护。我的工作并不像一些互联网项目那样每天从零开始写新功能，更多时候是在一个已经运行多年的复杂系统中，不断优化、修复问题、迭代业务。
我目前主要负责的是一个服装行业 ERP 系统，涉及生产任务、员工计件、订单管理、数据统计等多个业务模块。项目技术栈比较老，有 Angular、Node.js、MongoDB 等技术，同时还需要兼顾 PC 端、小程序等多个平台。
随着 AI 编程工具越来越普及，我开始思考一个问题：
未来的开发者，应该只是写代码的人，还是应该成为能够利用 AI 放大能力的人？
带着这个想法，我开始接触 TraeWork。
第一次使用 TraeWork：感觉像多了一位开发助手
第一次使用 TraeWork 的时候，我最大的感受不是“它能帮我自动写代码”，而是它让我开始重新思考开发方式。
以前遇到一个复杂需求，比如：
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修改一个已有业务流程；
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分析一个隐藏很深的 Bug；
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阅读一个几年积累下来的旧模块；
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设计数据库结构；
通常需要自己花大量时间理解代码逻辑。
尤其是在老项目中，很多代码并不是简单地看文件就能理解，里面包含历史需求、业务规则、兼容逻辑，以及很多当时为什么这么设计的原因。
而 TraeWork 给我的帮助，是让我可以先和它讨论。
我会把需求背景、业务流程、代码结构告诉它，让它先分析：
“这个功能应该怎么设计？”
“可能影响哪些模块？”
“有没有隐藏的问题？”
这种协作方式，让 AI 不再只是一个代码生成工具，而更像一个可以一起思考的开发伙伴。
一次让我印象深刻的协作经历
有一次，我需要优化生产任务中的计件单价逻辑。
原来的系统只支持一种单价模式，但是随着业务发展，需要支持更多维度，比如：
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按尺码计算不同单价；
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按部门计算不同单价；
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未来可能扩展到部门 + 尺码组合。
这个需求看起来只是增加几个字段，但真正开发时，需要考虑很多问题：
数据库怎么设计？
历史数据怎么兼容？
员工提交数据后如何拆分？
查询统计怎么保证性能？
如果直接开始写代码，很容易后面不断返工。
于是我先让 TraeWork 帮我分析需求，把业务规则拆开，然后一起讨论数据结构和实现方案。
它帮助我整理出了：
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业务背景；
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数据模型设计；
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前后端改造范围；
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潜在风险。
最后我再根据实际项目情况调整方案。
这个过程让我发现：
AI 最大的价值，不只是帮我减少写代码的时间，而是帮助我更快整理思路，把复杂问题拆解清楚。
AI 时代，开发者需要改变的不只是工具
使用 TraeWork 一段时间后，我最大的变化，是开始更加重视“如何描述问题”。
以前遇到 Bug，我可能直接说：
“这个功能有问题，帮我修一下。”
但现在我会先整理：
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问题出现在哪里；
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当前代码逻辑是什么；
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预期结果是什么；
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哪些地方不能修改；
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希望达到什么效果。
当需求表达更加清晰时，AI 的输出质量也会明显提高。
这让我意识到：
未来优秀的开发者，不一定是写代码最快的人，而是最懂得如何和 AI 协作的人。
我对 TraeWork 的期待
目前 TraeWork 已经能够帮助开发者完成很多事情，但对于大型项目开发来说，我还有一些期待。
第一，希望未来能够更快开放更大的上下文能力。
对于企业级项目来说，一个功能往往涉及几十个文件，甚至多个模块之间的关联。
如果 AI 能够拥有更大的上下文空间，比如支持百万级上下文，那么它理解整个项目架构的能力会提升很多。
开发者也不用频繁复制代码、解释背景。
第二，希望 AI 的上下文压缩机制能够更加完善。
真实开发过程中，我们经常会和 AI 长时间讨论一个问题。
如果之前的分析过程能够被更加智能地总结：
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保留关键业务背景；
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保留重要技术决策；
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自动删除无价值的信息；
那么即使经过很长时间的对话，AI 依然能够保持对项目的理解。
我认为，这会是 AI 编程工具未来非常重要的能力。
写在最后
从最开始把 AI 当作一个代码生成工具，到现在把它当作开发过程中的协作伙伴，这个变化其实并没有花很长时间。
对于开发者来说，AI 并不会简单取代程序员，但它一定会改变程序员的工作方式。
未来，我希望自己不仅是一名会写代码的工程师，也是一名能够利用 AI 解决真实业务问题的开发者。
而 TraeWork，也希望它能够越来越懂开发者，成为真正陪伴我们成长的智能伙伴。