1. 我和我遇到的困境
我是服务端开发工程师，负责公司电商中台的订单模块。最近接手了一个线上稳定性优化任务：订单导出功能每周被运营高频使用，但接口经常超时，甚至在大促期间直接拖垮应用。
排查后发现，这个导出接口的代码已经运行了四年，由多个同事经手维护，Controller 里塞了将近 2000 行代码——查询、数据组装、内存排序、Excel 生成全部揉在一起，一张导出表要关联 5 张业务表、拼接 30 多个字段，而且用的是全量 SELECT * 加载到内存再处理。10 万条数据就能把堆内存撑爆，不得不频繁调大 JVM 参数来“硬扛”。
手动去拆这样的代码，无异于在雷区里拆弹，风险极高。我决定换一种思路——用 TraeCode 的 SOLO 模式来完成这次的渐进式重构。
2. 我是如何用 TraeCode 解决的
第一步：让 AI 先读懂这坨“历史遗产”
我没有急着让 AI 改代码，而是先通过 @Workspace 命令把整个项目的上下文投喂给它，让它先做架构层面的诊断。
提示词：
@Workspace 请帮我分析 OrderExportController.java 的导出逻辑，梳理出当前实现存在的性能瓶颈和结构问题，并结合项目中现有的 Service 层模式，给出一个分步解耦的重构方案，重点解决大数据量导出的内存溢出问题。
AI 很快就读完了项目的核心目录结构和代码依赖关系，产出了一份重构方案：将导出逻辑抽离为独立的 OrderExportService，数据查询改为 MyBatis-Plus 的分页流式处理，Excel 生成改用阿里开源的 EasyExcel 进行批量写入，避免一次性把所有订单数据加载到内存。
第二步：让 AI Agent 自动落地代码
拿到方案后，我直接让 TraeCode 从“分析模式”切换到“执行模式”，由它自动完成代码的创建和迁移。
提示词：
请按照重构方案，在 service 包下创建 OrderExportServiceImpl.java，并将原有 Controller 中的查询、字段映射、Excel 生成逻辑按新架构迁移到位。查询改用分页流式处理，Excel 采用 EasyExcel 分批写入，确保导出 10 万条数据时内存占用平稳。
在 SOLO 模式下，AI 自主完成了新文件的创建、旧逻辑的拆分迁移、分页循环 + EasyExcel 写入的代码生成，直接修改了我的本地工作区。整个过程我没有复制粘贴过一行代码。
第三步：编译报错也交给 AI 收尾
代码迁移完成后，项目编译时提示缺少 EasyExcel 相关依赖。我没有自己去翻 Maven 仓库，直接把问题抛给了 TraeCode。
提示词：
当前项目编译时报错，找不到 com.alibaba.excel 相关类，请帮我检查并修复 pom.xml 中的依赖配置。
TraeCode 自动扫描了 pom.xml，添加了兼容当前 Spring Boot 版本的 EasyExcel 依赖，并在保存后自动触发了 Maven 刷新，编译瞬间通过。
3. 成果展示
重构后的订单导出功能，代码结构发生了质的变化：
- 遵循了标准的 Controller → Service → Mapper 三层架构，导出逻辑被收敛到
OrderExportService的统一模板中，后续新增导出需求可直接复用。 - 用 EasyExcel 替代了原先的 ByteArrayOutputStream 手动拼接，真正做到了边查边写、分批刷盘。
- 本地用 10 万条订单数据压测，内存占用稳定在 120MB 左右，再也不是以前那种“一次性梭哈”的危险状态。
- 接口响应耗时从原本的 38 秒降到了 6 秒，当天下午直接提测，一次通过。
4. 效率对比
以前手动干这件事，我得先花大量时间在几百行的面条代码里“考古”业务逻辑，再花时间查流式查询、EasyExcel 写法的资料，改完还要手工排查打包冲突，整套流程至少 8 小时起步。
这次借助 TraeCode，我更像一个“架构评审员”：给出方向、审核产出、控制质量。AI 承担了代码阅读、方案设计、代码生成、依赖修复这些繁琐的执行环节，整个过程只用了 1 个多小时，效率提升近 6 倍，而且代码质量比手写更有保障。
5. 方法论沉淀
这次重构让我对 AI 辅助编程有了更清晰的认知：
重构前必须先“喂饱”上下文。 不要让 AI 凭直觉猜你要什么，先把旧代码的核心类、项目目录结构、现有约定全部通过 @Workspace 传给 AI，让它对项目有全局理解，它产出的方案才能贴着现有代码风格走，否则就是“空中楼阁”，合入后反而引入新的风格冲突。
全过程让 AI 自主 checkout、改代码、修依赖。 这是 SOLO 模式相较于让 ChatGPT 写一段代码再手动粘贴的最大升级——AI 真正进入你的工作区，自主完成文件修改和问题修复，工程师只需要在关键节点做 Code Review 来把关方向，这是最省力的协作方式。