我是视觉传达 / 数字媒体方向的学生，代码是 2024 年才自学的。
第六届 OceanBase 数据库大赛，我最终确认得分 320 分：一道 240 分的满分题拿了 240/240，三道生态题各 20/20。
这篇不讲"AI 有多神"，只讲我怎么下指令、它怎么接、我们怎么分工。
我叫它小智，也叫它 trae宝。下面统一叫 TRAE 宝。
一、一个设计生，为什么去碰数据库
我日常是排版、配色、做界面。OceanBase 是国产分布式数据库，赛题全是 SQL 优化、内核行为、性能调优，跟"审美"没半点关系。
我很清楚自己缺什么：不缺想法，缺的是工程执行力——把一句模糊的话，变成能跑、能测、能交付的东西。
所以我给它定了个位置：不是代写工具，是外接大脑 + 外接双手。
二、320 分是怎么一分一分抠出来的
240 分那道题：我从来没让它"直接写答案"
只丢一句"帮我做完这道题"，结果一定是——它写一段看起来很像对的代码，我跑挂，然后我们互相怀疑。
我实际分三步：
第一步，先拆"验收点"。 我的原话是：「先别写代码。把题面拆成一条条可验证的验收条件，每条写清楚’怎么证明它成立’。」它回来一张表：哪些是功能正确性、哪些是边界条件、哪些是性能阈值、哪几条互相冲突。这张表就是我们后面的合同，每改一版都对着它打勾。
第二步，一次只改一个变量，改完必须跑测试。 我要求：「每改一版，把失败用例原文贴回来，不要总结成’已修复’。」这一条逼它把证据端到我面前，而不是把结论端到我面前。
第三步，我拍板，它执行。 两种方案都说得通时，它把取舍摆出来：A 快但脆，B 稳但慢。这种时候我从不让它选——方向是我的事，实现是它的事。
最后 240/240。
三道生态题：三种完全不同的活
我同时铺了三条线：Dify 编排（把模型能力串成工作流，难点在节点间输入输出对齐）、浏览器端向量检索应用（就是"用一句话搜内容"，不靠关键词精确匹配，我从零学起）、魔搭 Skill 发布（打包成别人能一键调用，难点全在规范字段上）。
三个 20/20。这三件事我没有一件是"会了才做"的，全是"边做边被讲明白"的。
三、我的协作方法论：这五条明天就能抄走
跟具体项目无关，换成写周报、做课件一样成立。
1. 指令四件套：目标 / 交付物 / 约束 / 验收
「帮我整理一下」这五个字，往往换来一版你觉得不对、又说不清哪里不对的东西。
我现在固定说四件事：目标（解决什么问题，不是要什么文件）、交付物（格式、页数、文件名）、约束（不能动什么、必须保留什么）、验收（我怎么判断它做对了）。
真实例子——结课作业要把 5 位同学的高保真界面作品加一张图标总表 SVG，排成 16:9、7 页 PPT。我原话大意：
「16:9，7 页，交付物是可直接打开的 pptx。约束：每位作者署名必须对应到自己的页面，页脚写清课程与归属；所有界面图等比缩放，不许裁切、不许拉伸变形；图标总表单独成页。验收：我逐页看署名对不对、图有没有变形。」
一次成型。署名、页脚、等比不裁切——以前最容易翻车的三件事，这次一条没错。
2. 让它自查，而不是自夸
AI 最容易骗人的地方不是不会，是太爱说"已完成"。我固定追问三句：改了哪几个文件哪几行？证据是什么，贴原文、贴报错、贴输出？你不确定的地方有哪些，单独列出来。
第三句最值钱。一个肯说"这块我没验证"的助理，比一个啥都敢说"没问题"的可靠十倍。
3. 集中决策：别让执行被我的犹豫打断
我很少中途插话，而是让它把所有需要我拍板的事攒成清单，标好优先级和影响范围，我一次性回复。
那天我一句话：「按你的安排新建一个并行任务会话。」它同时开了三条互不阻塞的线——推进赛题验证、整理材料归档、处理文档排版。中途只在两个真正的岔路口停下来：要不要为稳定性牺牲一点性能、某份材料要不要保留旧版本。
我全程回了两句话，三条线都到了交付状态。 这才是真正的并行：不是它打字快，是它把"需要人"的时刻压到了最少。
4. 关键节点必须自己拍板
有三件事我从不让它替我决定：放弃一道题（沉没成本）、改已冻结的基线（风险）、花钱买资源（成本）——错了要我承担后果的，就不该外包。
5. 让它当"归档员"，让经验跨项目复用
我把散在各处的比赛、项目、材料整理成一套 Obsidian 知识库：项目地图、时间线、待办。最不酷，回报最高——新任务开始前它可以先读这套库：做过什么、当时约束是什么、哪些坑踩过。
这张关系图谱就是那套知识库的骨架：十几个比赛与项目、几十篇笔记连成一张可检索的网。任一节点都能回到当时的约束、决策和产物，所以新任务开始前它能"先读库、再动手"。
软著补正踩过的坑，后来在材料整理里又救了我一次；大赛练出的"先拆验收点"，也直接用在了简历改版上。
四、几个"不酷但救命"的场景
软件著作权补正：我完全不懂流程，最后一次性上传成功。 收到补正通知书时，我连"补正"和"驳回"都分不清。我第一件事不是问"怎么办"，而是把通知书原文整段丢过去：「逐条翻译成人话，每条告诉我它要什么、我有什么、还缺什么。」它把要求拆成条目并标出硬性项；帮我统一了软件全称；梳理了 60 页源程序的编号与连续性要求，以及说明书里界面截图的要求；最后生成一份补正清单和一份上传操作单。我照单做完，一次过。
它没有替我"变懂"，而是把我不懂的事，拆成了我不需要懂也能做对的动作。
求职材料：一页纸里的取舍才是真功夫。 按 JD 重做简历，最难的从来不是写，是删。我要求「一页内排完，先压留白，再压字号，最后才动内容；新增’成果’和’自我总结’，但别写成自我吹捧」。第一版内容对但排得太满，我回一句：「现在是密度过高，不是信息不够。砍掉不服务这个岗位的内容，别靠缩字号解决。」第二版就干净了。
车载 HMI 演示视频：v1 到 v2。 先说明：TRAE 宝本身不做视频生成。所以分工是——它做脑力活：分镜表、每屏停留时长、字幕文案、转场节奏、旁白与画面的对位点；我做手上的活：按它给的时间轴把素材拼成片。v1 出来后我发现中段等待太长、整体发闷，把问题描述给它，它给了新节奏表：砍冗余等待、加长关键交互停留、硬切改软过渡。v2 明显顺了。
五、也说点真问题：它没你想的那么神
只夸不挑问题的测评没有参考价值。我遇到过的：幻觉（编出不存在的配置项、接口字段，还非常自信）、前后矛盾（同一约束前面说必须保留，改着改着就丢）、长任务遗忘（任务一长，早期规范被稀释）。
对策很土但有效：重要结论必须带证据——文件路径、行号、命令输出、测试结果，缺一个不算数；每阶段结束让它自己写一张交接条，下一阶段先读这张条；长任务切阶段，每阶段独立验收；约束写成清单放最前面，每轮改动前让它复述一遍。
我也希望它以后更好：跨会话的"决策记忆"更显性；任务看板里待决策项能置顶；子任务并行时冲突更早提示。
六、最后
设计出身曾经是一道很硬的墙：数据库、源码、软著，每个词都在告诉我"这不是你的领域"。
我的感受是：AI 不是替我把活干了，是把我的能力边界往外推了一圈。
320 分不是我"学会了数据库"，是我学会了怎么和一个不知疲倦的搭档分工：我负责判断、取舍、承担后果；它负责拆解、执行、把证据摆到我面前。
我的工作方式从"做"变成了"做决定"：以前一天只能推一件事，现在能同时看着三条线；以前遇到不懂的流程会卡住，现在知道卡住时该怎么问。
如果你也是非科班、也想做点"不属于自己专业"的事，我的建议只有一句：
别问它"能不能做"，先想清楚"怎么判断它做对了"。 想清楚这一句，剩下的它基本能接住。
本文基于真实使用过程整理。文中配图为个人知识库的关系图谱，已隐去账号与具体项目信息；成绩页面涉及账号，就不贴了。
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