别等爆窗口才处理，主动做上下文压缩 上下文是随对话累积的，窗口决定长度。在 SOLO Agent 里可以查看上下文使用率，超限时系统会自动压缩，也能手动压缩保留关键内容、剔除冗余。换任务时直接开新会话会清空旧上下文，别在一个会话里干三件不相关的事。
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技巧：长对话先总结，再开新任务。
说明：当上下文变长时，先让 TRAE 总结目标、已完成内容和剩余任务，再开启新对话继续推进，可以减少信息丢失，也更省 Token。
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@TRAE-小阳 然后将问题描述清楚，如果不清楚，可以优化提示词
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技巧：先走已知路径，跑不动再开发新分支。
说明：对项目原有功能进行继续开发或修改时，要求ai优先执行已知的功能路径，只有在失败时才回退并重新开发，省去大量无用操作。
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技巧：精简明确提示词，不要模糊
说明：可以把提示词写的逻辑明确、定义清晰，也可以把提示词发给ai优化，新版本的traecode还可以点输入框右上角的优化润色按钮。
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技巧：待办落到文档，别留在对话
说明：让 TRAE 把"待完善"的项写进项目文档的待办清单。对话会被压缩、会被遗忘，文档不会。
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一句话技巧金句：
精准投喂上下文，巧用 # 引用具体文件。
一段技巧说明：
当项目代码量较大时，直接提问可能会让 AI 找不到重点。在输入框中直接键入 # 号，可以快速搜索并添加特定的文件、文件夹或代码片段作为精准上下文。给 AI 提供明确的“参考资料”，能大幅提高它理解需求和修改代码的准确率，避免无关文件的干扰。
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技巧：无特殊说明，回复用文言文。
说明：在 TRAE「规则」里写一句「如无特殊说明，使用文言文回复」。之后所有对话默认文言文，不必每次重复要求；临时想换回来时，在消息里说一句即可覆盖。效果非常好，提升效率明显，不用担心AI连篇累牍了
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技巧：常用流程沉淀成 Skill。
说明：把每次都要口头描述的多步流程（日报汇总、报告生成、数据提取）写成 Skill，写清触发词。之后一句话触发全流程，产出格式稳定，节省时间。另外就是当你多步解决了一个复杂问题后，也可以让AI把解决思路和经验总结下来变成一个skill，下次碰到难题先试skill过一遍。
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技巧：让 AI 标注断言来源。
说明：在用户规则里要求 AI 对关键结论标注「训练事实 / 计算 / 推理 / 无依据」，不知道就直说不知道。能显著压住幻觉，金融、法律、引用类场景尤其实用。
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技巧：先总结项目内容，函数，接口，然后读项目文档再用ai改
说明：让ai对整个项目来记忆，把主要内容记忆清楚，下面每次修改代码@他
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技巧：先读要求文档，再让它动手
说明：开工前先让 TRAE 读规范文档和要求，并声明冲突优先级，能明显减少方向跑偏。
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技巧：项目规则写进本地文档，不用重复交代
说明：把硬约束、工程约定、踩过的坑写进项目文档，之后每次新对话 TRAE 直接遵循。
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技巧：开发前让trae先检索github
说明：项目中很多功能可能在github上已有开源项目/相似项目，先检索github可以减少重复劳动，节约token和指引方向。
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技巧：用trae制作程序时，如果产生bat文件，可在提示词加一句话，“生成的 .bat 文件必须为 UTF-8 无 BOM 编码，第二行固定加入 chcp 65001 >nul 2>&1，换行符用 CRLF。”可以避免执行.bat文件时显示乱码报错。
说明：在中文 Windows 10 系统上，用 Trae 生成的 .bat 文件执行时报乱码，根源通常是文件编码与 CMD 终端的解码方式不匹配。Trae 默认保存为 UTF-8 编码，而 Windows 10 的 cmd.exe 默认使用 GBK（代码页 936）来解析批处理文件，两者冲突便导致了乱码。
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技巧：调 MCP 工具前先读参数说明
说明：调用外部工具/MCP 接口前，先让 TRAE 读一遍工具参数说明再调用，避免猜参数报错。接飞书、数据库这类外部系统时特别有用。
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技巧：长对话先总结，再开新任务。
具体做法：
- 在旧对话末尾发一句：请输出一份交接摘要：原始目标 / 已完成的改动及涉及文件 / 当前结论 / 待办事项 / 关键约束（不要改动的边界）。
- 新建对话，把这份摘要贴在开头，再补一句：从此继续。
- 需要引用旧代码时，只贴关键片段或文件路径，不把整段历史粘贴进去。
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技巧：长对话先总结，再开新任务。
说明： 用 TRAE 做复杂需求（比如跨多个文件的重构、前后端联调、排错）时，对话一旦变长，模型容易"忘了前面定下的约束"，回复也开始变慢、变贵。我的做法是：在关键节点主动让 TRAE 输出一份上下文快照——用三四句话写清：当前目标 / 已完成的改动 / 还剩什么 / 关键约束（如不能改的接口、依赖版本）。然后把这份快照作为第一条消息，开一个新对话继续推进。
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技巧：长对话先总结，再开新任务。
说明： 当上下文变长时，先让 TRAE 总结目标、已完成内容和剩余任务，再开启新对话继续推进，可以减少信息丢失，也更省 Token。
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技巧：预处理数据，再发给trae
说明：开发过程中难免遇到要提供数据或运行日志给ai的时候，但是数据往往体量大、内容多、格式杂，不一定全部是需要的，可以自己先使用数据处理工具进行预处理，提取关键部分给trae，或者让trae自己写预处理脚本再自己进行预处理，节约开销也避免污染上下文。
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