你该不会还不知道怎么选Spec模式与Plan模式？
普通模式：（简单日常问答或者脚本生成，最省Token）
特点：直接将需求发给AI编程工具，AI自主实现功能（咔咔，写完了）
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实现过程完全黑盒，用户不了解具体细节
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需求描述不全面时，可能导致功能实现有问题
Plan模式：（有目标性，功能模块开发）
调用方式：SOLO对话框输入/plan
特点：生成单一计划文档，包含目标、设计修改范围、步骤等（让AI开发有目标，有边界，起码我知道它打算怎么做，我能干预了）
优势：通过文档与AI对齐需求，提高准确率
适用场景：需求相对明确，需要一定计划但不需要过于详细的场景
Spec模式：（完整细化方案，有边界，有任务层次，有结果标准了）
调用方式：SOLO对话框输入/spec
特点：生成三个文档，覆盖完整流程
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需求大纲（spec.md）：整体描述需求、变更范围、场景等
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任务文档（task.md）：拆分具体任务，明确依赖关系
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验收清单（checklist.md）：功能检查列表，确保任务完成
优势：流程完整，从需求对齐到任务执行再到结果检查，全流程规范驱动
适用场景：新系统/模块搭建、老项目重构、高质量高稳定性项目等
到底怎么选？
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新系统/新模块（从0到1）：推荐使用Spec模式，提供详细设计方案和任务列表
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极小范围修改：使用普通模式，避免不必要的token消耗
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老项目重构：推荐使用Spec模式，需要详细文档和设计方案把关
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高质量高稳定性项目：推荐使用Spec模式，确保详细设计和验收
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正常功能开发或需求不清楚：Spec或Plan模式均可（不怕烧Token，就用Spec模式）
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老项目重构是个大话题，这里有一个相对稳妥的思路：
第一步：先不动代码，先让 AI 读懂项目
把项目目录结构、技术栈、关键模块的入口文件给它，让它先输出一个"项目结构说明书"——包括模块关系、数据流向、核心逻辑位置。这一步不写代码，只是理解现状。
第二步：圈范围，只重构有问题的部分
不要想着一次性重构整个项目。先让 AI 识别出：
- 明显的技术债（过时的库、硬编码、无测试）
- 跟当前需求直接相关的待改模块
- 每次改动都要碰到的"万金油文件"
第三步：小步改，每步都写测试
重构最怕的是"改完了不知道改坏了没有"。建议每重构一个函数/模块，就让 AI 先写单测，再动手改，改完运行验证，再进下一步。
Trae 配合技巧：在 Builder 模式下，用「输出验收标准 → 写测试 → 改代码 → 验证」这个循环，比 Plan 模式直接动手要安全得多。
这篇把三个模式的分工写得很清楚了，我补一个实战里经常遇到的场景：做到一半才发现模式选错了，怎么办。
常见情况有两种：
情况一：从普通模式切到 Plan / Spec
如果发现需求比预想的复杂，不要继续在普通模式里硬撑，可以在对话里直接说“切到 Plan 模式重新规划”——Trae 会把前面的上下文带进新的规划流程里，但会重新以目标对齐的方式组织后面的开发步骤。
情况二：从 Plan 模式发现需要 Spec 级别的边界
Plan 模式适合“需求基本清楚、但实现路径需要明确”的场景。如果在 Plan 过程中发现需求本身有漏洞或者多模块之间互相耦合，建议停下来补一个 Spec，而不是继续强行往下走——省了 Spec 的 token，但可能浪费更多在返工上。
一个实战经验：先把“改起来代价有多大”想清楚，再选模式。
| 场景 |
建议模式 |
| 单文件脚本、一次性工具 |
普通模式 |
| 需求清楚但怕 AI 自由发挥 |
Plan |
| 多模块、跨层改动、高长期价值 |
Spec |
| 老项目改核心逻辑 |
Spec（哪怕范围小） |
选错模式的代价往往比多花点 token 大得多，所以这个判断值得在开始前花 2 分钟想清楚。
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