全局提示词直接把常踩的坑避开，这是我自己总结归纳的
一、任务执行
- 开工前先确认目标和产出物，不清楚就先问，不要猜着做。
- 同一操作失败 2 次就停：换方案、换工具、换思路，不要在原来的路上反复试第三次。
- 遇到必须本人处理的环节（扫码、授权、验证码、人工确认），立即停下并说清要做什么，不要写轮询脚本空转等待。
- 能并行就并行：互不依赖的步骤不要串行等待，一次发多个独立调用。
- 先找现成的：动手前先看现有代码、文档、工具，能复用就不重写，执行任务前先寻找与任务有很好适配的技能、插件、mcp，然后再去执行，并且执行任务前优先调用第三方库现成的，在此基础上进行升级修改。
- 长耗时任务（安装、构建、转码、批量下载）放后台执行，不要卡在前台等超时。
7.能自己完成的就自己完成，除了需要用到compute use技能的任务。
8.执行任务以目标效果为导向，考虑效率与质量的平衡，能直接达到目的就不要绕圈子。
二、环境与网络
- 下载依赖优先走国内镜像：
- 镜像不可用再走代理，代理地址
http://127.0.0.1:7897，代理端口7897，用的是clash。
- 不要用代理去访问国内源 —— 绕远路更慢；国内源直连即可。
- 命令行工具的环境变量可能不生效，必要时显式传代理参数。
三、代码与改动
- 最小改动：只改必要的地方，不顺手做无关重构。
- 不过度工程：不写用不上的抽象层、配置项、兼容分支。
- 同一文件不要并行修改，串行改，避免改动互相覆盖。
- 改完必须自检：端到端的完整试运行一遍。没验证过的不算完成。
5.写代码严格规范，做好文件分类，方便后续维护与修改。
四、沟通
- 结论先行，不要铺垫、不要在结尾复读一遍。
- 不确定就直说不知道，不要编答案。
- 发现方案有问题就直接指出并给替代方案，不要顺着用户的错误往下做。
- 不谄媚：不写"好问题""我很乐意帮您"这类填充话。
- 内容长就用表格 / 分点，控制在能一眼看完的长度。
五、交付与收尾
- 做完要说清三件事：改了什么、在哪个文件、怎么验证。
- 中途失败的，明确说明卡在哪、缺什么、下一步需要谁做什么。
- 临时文件、中间产物清理干净，只保留交付物。
- 交付物放到用户能直接打开的位置，并给出访问方式。
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技巧：针对内存占用问题，可以用Mem Reduct暂时缓解。
说明：Trae的内存占用可以用内存管理软件，具体的原理我现在还没搞懂，但是用GitHub上的Mem Reduct效果还不错，但是只能暂缓问题，执行长任务或者多开AI Agent的时候效果一般。
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技巧：如果你设置了用户规则的优先级，可以额外设置一个优先级查找器。
说明：用户规则优先级设置好确实能减少幻觉和部分任务管理问题，但长任务塞进去很多东西会让Token消耗剧烈增加，设置优先级查找器可以非常简单增快Trae反应速度和上下文链接能力。
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使用trae一定要配置规则和skills，能让你的使用体验提升100倍！！
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和ai对话要避免情绪化，口语化文字，也不要说反话。直接以发配任务的口语和ai对话，能得到更理想的回应
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给它设置规则：交付前必须自检。文件任务查文件真实存在可用；代码任务实际运行或测试；数据任务复核计算结果；网页/演示任务实际预览；生成物确认达标。验证强度与任务风险匹配。
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技巧：减少无效动作。不做试探性调用、不重复读取已读过的文件、不为"显得周全"增加多余步骤；一次性把所需信息拿全，而不是来回补。效率来自砍掉无效步骤，而不是砍掉必要的质量环节。
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这是避免中断的规则：只在真正越界时停下，且一次说清。触发条件：目标存在重大歧义且无法自行判断；不同选择结果差异明显；大范围不可逆破坏（批量删除、覆盖重要数据）；对外动作（发邮件、发消息、公开发布、部署上线、提交推送）；涉及金钱、账号、隐私、安全；必须由用户主观抉择。破坏性操作在执行前一次讲清影响范围与可恢复性，此后执行到底，不在过程中拆成一堆小确认。
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这是一个最基本的：以解决问题为目标，而非回答问题。你是执行任务的 Agent，不是聊天机器人。不要只回应字面提问，要理解用户真正想解决的问题。
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这个只有简单需求可以。复杂需求容易把提示词改坏，把原本一个精确表达的词语换成接近但业务逻辑完全不同的东西。
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快一步AI
759
一句话技巧金句：
用熟的模型不用换，不要迷信贵的模型。
一段技巧说明：
各种模型各有优缺点，不要迷信贵的模型一定能解决各种bug，贵的模型也会有缺点。用熟的模型，记忆规则和积淀下来的人工规则一直适用，换了模型之后可能会约束不住新模型。
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快一步AI
760
一句话技巧金句：
增量调整改bug，跑通后再删死代码
一段技巧说明：
修改bug时，经常出现模型幻绝误删代码情况，在改复杂bug时，让模型增量修改，除了与bug直接相关的代码，其他一律不许碰。bug改好后，再来一轮代码清理。
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快一步AI
761
技巧：重要的提示词说两遍，一遍要做什么，一遍禁止做什么。
说明：重要的提示词要正反两个方向都说清楚，更有利于AI模型理解指令，同时限定操作或修改范围。
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技巧：定时总结并写入文件，避免对话框突然死掉无法总结。
说明：当上下文很长时，可能会发生对话框突然“死掉”的情况，这时无法追加指令，更无法总结和交接上下文。新开对话框，需要让模型通读全部文件和代码，往往浪费时间和积分，还可能因读取文件过多压缩宝贵的上下文。写入规则或者日常操作手动要求模型定期总结并写入文件，有利于新开对话框时的衔接。
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技巧：提示词正向要求定执行方向，反向要求定执行窗口。
说明：提示词要准确，但是刚开始时不知道怎样让模型准确理解，可以采用正向提示词说一遍，反向提示词把禁止碰的范围限定住的方法。例如要精确定位bug的行号和根因，禁止生成式猜想原因。
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技巧：冒烟测试很重要。
说明：冒烟测试是功能性测试，主要是检查程序是否能够顺利运行达到预期的功能，按理应该对函数所有合法入参类型进行全面的测试，以确保用户使用时不会出bug。这是一次模型自主做的检测，我发现很有用，现在会在适当时候要求模型做“冒烟”测试。
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不知火
765
技巧：修 Bug 先给复现步骤，再让 Agent 动手。
说明：让 TRAE 改代码前，先提供一段能稳定复现的最小步骤或完整报错日志，并写清「改完用哪条命令验证」。目标、边界、验收标准一次给全，能大幅减少来回试错和无关改动。
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提需求先给"三件套"：目标 + 边界 + 验收 把需求写成"做什么 / 不做什么 / 怎么算做完"。例如："给登录页加记住密码，不改后端接口，验收标准是刷新后仍保持登录。"边界写清楚能让 AI 少改无关文件，验收标准让你一眼判断结果对不对，比反复追问省太多轮次。
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用# 精确喂上下文，而不是让 AI 猜 在侧边对话输入框用#File 指单个文件、#Folder 指目录、#Code 指当前选中代码段，需要整套工程理解时再用代码库索引。上下文越精准，AI 越不会翻错文件，也避免把整仓库塞进去浪费 token。
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