技巧：布置任务，附上机检验收
说明：给 AI 的任务尽量带能机器检验的验收标准，比如"改完后运行 X 应输出 Y"“总行数应为 N”。实测过多个 Agent 并行改文件，每个都报"已完成"，实际有漏做，靠脚本核对才抓出来。有验收式，"完成"才有凭证。
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技巧：给 AI 指路牌，别搬全量资料
说明：项目资料多时，整理一份导航文件：每份材料在哪、装什么、什么时候用。开工只让 AI 读导航，要细节再按路径去取，别把整个资料库塞进对话。既省 Token，又不会因为上下文太杂漏看重点。
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技巧：梳理任务，分清先后并行
说明:对于稍微复杂一点的开发任务，尤其是人口诉任务的时候，基本上都是想到哪里说到哪里都是乱序的，AI执行的时候会按照这种乱序去执行任务，所以耽误的时间长，消耗token多，还有AI做事情其实没有规划的，AI跟人不一样，人会拆分任务难度和优先级，然后做事情就很有顺序，就很少去回看任务列表，如果不梳理好任务顺序，AI执行的过程中错误就会很多。
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技巧：改代码前先要影响面。
说明：让 TRAE 先列出会涉及的文件、函数、可能副作用和回滚点，再决定是否动手，特别适合跨文件重构和复杂改动。
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技巧：先让 Agent 复述需求。
说明：开始写代码前，让 TRAE 用一句话复述目标、约束和验收标准；确认理解一致后再执行，能减少跑偏和返工。
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技巧：长对话先总结再开新。
说明：上下文变长时，先让 TRAE 总结目标、已完成内容、剩余任务和关键决策，再把摘要带到新对话继续，减少信息丢失也更省 Token。
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技巧：小任务先用轻量模型。
说明：格式整理、简单改写、信息提取等任务先用轻量模型；复杂排错、架构设计、跨文件改动再切更强模型，速度和成本更平衡。
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技巧：改代码前先让 TRAE 复述需求
说明：适合多文件修改、重构或接手旧代码。先别让它直接改，发一句：“请先不要动代码，复述我的目标、涉及文件、不能改的文件、验收标准，我确认后再执行。”它复述后，你补漏或纠正，再让它动手。这样能把“别改配置”“保留原接口”等隐含约束提前说清，减少跑偏和回滚。可复用点：任何有风险的改动，都先确认需求再执行。
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技巧：长任务拆成三句话
说明：适合项目搭建、跨模块功能或大重构。第一句说目标，第二句说边界，比如不能改什么、必须用什么；第三句说验收，比如怎么算完成。让 TRAE 先按这三句列计划，你确认后再写代码。任务越复杂，边界和验收越要前置，否则它容易自由发挥。可复用点：长任务先立目标、边界、验收，再动手。
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技巧：报错先贴最小现场
说明：调试时别只发“报错了”。把报错全文、复现步骤、相关文件、你已试过的操作一起贴。再让 TRAE 先判断根因，再给修改方案，不要直接改代码。最小现场能减少它猜测，定位更快。可复用点：所有调试对话都先给最小复现，再让它分析。
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技巧：先列验收清单再动手
说明：适合新功能或重构。动手前让 TRAE 输出 3 到 5 条可验证的验收标准，例如接口返回、边界输入、日志输出、测试通过。你勾掉不合理的，再让它按清单写。验收先定，代码不会只追求“能跑”。可复用点：先定完成标准，再开始生成代码。
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技巧：一次只改一个关注点
说明：重构和修 bug 混在一起时，TRAE 容易改多。把任务拆成“只修这个空指针”“只抽这个方法”“只调命名”三件事，每轮只做一件，做完你确认再下一轮。改动面小，回滚和 review 都简单。可复用点：把大改动拆成单关注点提交。
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技巧：上下文只留相关文件
说明：对话变长后，旧文件和历史会干扰判断。新任务开始时，只把当前要改的文件、接口定义、报错日志放进上下文，其他先不放。若必须保留旧结论，让 TRAE 用三行摘要交接，再开新对话。上下文干净，回复更聚焦。可复用点：每换一个任务就清一次上下文。
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新手入门：Auto的使用指南 - 不要默认使用Auto但是当需要识别图片的时候可以临时切换到Auto进行最佳适配。
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Token 节省：和模型的选择非常高关联，搭建框架时使用高智能模型，在完成架构时可以适当切换其他低消耗模型进行适配，并且把任务分成很多个节点分批完成不要过度开发导致大量消耗Token，并且在提示词内不要让模型进行反复多次的校验很容易消耗巨大。
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技巧：模型按任务换着用
说明：写业务代码、重构、解释报错、写测试对模型要求不同。简单补全或格式化用快模型；复杂重构、跨文件设计、疑难 bug 用更强模型。别一个模型从头用到尾。换模型前把目标、边界、验收再说一遍。可复用点：按任务难度选模型，不按习惯选
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技巧：测试和实现分开要
说明：让 TRAE 同时写实现和测试，容易按实现倒推测试，漏掉边界。先让它写实现，你确认行为；再新开一轮，只给接口和验收标准，让它写测试，不要看实现细节。测试更可能覆盖真实边界。可复用点：实现和测试分两轮，避免互相迁就。
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技巧：先让它读再让它写
说明：接手陌生模块时，先让 TRAE 读相关文件并回答：入口在哪、数据怎么流、哪些文件耦合、改动风险点。你确认它的理解后，再让它写代码。读的阶段能暴露误解，比直接生成再返工省事。可复用点：不熟的代码先做理解检查，再动手。
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技巧：让 TRAE 给回滚方案
说明：做有风险的改动前，除了让它改，还要让它给回滚步骤：改了哪些文件、如何撤销、有没有数据迁移、是否需要备份。最好让它先输出 diff 摘要，你确认后再执行。这样即使改错，也知道怎么退回去。可复用点：高风险改动必须带回滚方案。
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模型选择：总得来说新出的模型性价比一般高一些，可以适当的使用一些小任务进行测试，确定符合自己的使用需求后进行模型的切换，Deepseek更适合代码和计算还有文案，而GLM对框架的理解和3D效果更优，Step-5适合轻量化的开发和金融模拟以及3D的Demo预案但是后续完成度不高。
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