前言
前面分享《AI编程实战:使用Trae从零开始实现写作助手的后端开发及前后端联调 - 掘金》时,我们采用了 TRAE + IDE
模式实现了写作助手的后端接口,整体还算顺利。
其实,最初我是打算使用 TRAE SOLO
模式搞定的,结果发现不支持,我还在分享中专门提了一下。
昨天看到 TRAE 新的发布会才知道,8月1号分享当天,SOLO 其实已经更新了,更新内容就包括后端生成能力。

我:......
今天,我们就补上当时的缺憾,采用完全相同的代码场景,重新测试一下 TRAE SOLO
的后端生成能力。
项目介绍
老读者都知道,这个"写作助手"是我开发给自己用的一个小项目,整个过程都做了分享。
初衷很简单:
现有的写作工具,要么体验不太符合我的预期,要么 AI 能力太弱,关键是每次写文章都需要在多个工具之间切换使用,太不高效了。
第一版功能比较简单:
- 实现基本的写作管理(增删改查)
- 方便输出为公众号、知乎等平台样式
- 支持自定义 AI 快捷操作(比如一键扩写、改风格)
这次,我们尝试下新升级的 TRAE SOLO
+ Claude-4
,看看有什么提升。
前期工作
为了保证对比公平,我完全复刻了上回的环境。
工程结构还是老样子,拆成两个:
- chengzhang-vue:前端工程
- chengzhang-rest:后端工程
各自初始化 Git,方便后续看生成差异。

后端功能已经清的干干净净。
实战记录
整个过程都是 TRAE SOLO
+ Claude-4
完成的,和上次仅仅更换了 TRAE 模式。
初版生成
指令
css
一个专为自媒体博主设计的写作编辑器,现在前端页面已经完成,请帮我完成后端接口的开发。
后端接口需要使用Spring Boot框架,orm采用hibernate,数据库采用mysql 5.7。
后端代码放置在chengzhang-rest工程中,D:\Project\other\chengzhang2\chengzhang-rest。
除了最后增加了后端工程地址,避免生成位置错误,其它内容和上回是一模一样的。
过程
首先,进行需求的分析设计,并生成相关技术文档。

在你确认文档没问题,并点击"确认开发"后,自动开始代码生成。
整个生成过程分为以下几个阶段:
- 初始化后端框架
- 初步生成代码
- 安装 maven 依赖并修复编译问题
- 创建"任务列表"详细地检查并完善需求实现
- 不断编译并修复错误,直至编译成功
- 启动后端服务,并修复启动过程中的问题
- 总结任务
下面针对重点过程截图说明。
初始化后端框架
直接通过脚本下载官方脚手架进行项目初始化工作。

初步生成代码
这一步比较整成,根据文档生成各类代码文件。

安装 maven 依赖并修复编译问题
这个过程是自动迭代的,TRAE 修改后会再次编译,并修复新的问题,直至编译成功。

创建任务列表详细的检查并完善需求实现
我执行时,没有从一开始就出发"任务列表"规划,由于使用次数比较少,何时会触发任务列表,目前尚不清楚,感觉像是 AI 自行分析创建的。
任务列表辅助生成的效果如下:
任务1:检查并完善ArticleController的所有API接口实现

任务2:创建ImageController和ImageService实现图片上传管理功能

这个过程中,我发现了一个挺有意思的地方:TRAE 的任务列表在执行过程中是会更新任务顺序的,虽然有些人会感觉不怎么稳定,但我更希望这是一个 TRAE 有意识的自我改进的新特性。


不断编译并修复错误,直至编译已成功
这一步花费了挺久时间,我甚至已经在想,不会看起来过程很高大上,最终给我来个反复修改也无法编译通过的结果吧。

还好都解决了,编译成功。
启动后端服务
通过 maven 命令启动后端服务。

然后就是启动的错误修复,依然不需要干涉,自动迭代修复。

总结任务执行内容
最后都会总结一下,方便我们了解这次任务都做了什么。

结果
整个过程时间花费挺久的,大概在40-50分钟。
但如果回顾上面的过程,这个时间应该还能接受,毕竟,整个过程和我们开发的思路很类似,但快了很多。
包括测试数据都已经构建好了。

后端不好预览效果,我们直接进行前后端联调。
前后端联调
和前次分享不一样的是,生成过程中已经自动集成了自检步骤,我们直接联调即可。
指令
makefile
实现前端已有功能与后端java api的对接。
前端工程:D:\Project\other\chengzhang2\chengzhang-vue
后端工程:D:\Project\other\chengzhang2\chengzhang-rest
过程
我第一次尝试是在生成后端代码的对话中执行的上述指令,TRAE 直接进行开发生成,结果不是太好。
后来选择了新开对话。这次,TRAE 先进行了分析,并形成相关技术文档,然后才开始的开发,一次过。
重要过程截图如下:
TRAE 先是了解前后端代码,分析方案。

然后生成前后端对接文档,作为后续代码开发的参考依据。

人工确认开发后,开始分解任务并执行,可以看到确认开发后,上文生成的文档是作为上下文传给 TRAE 的。

按照任务规划执行完成后,TRAE 会自动进行检测,并修复问题,直至运行成功。

结果
整个过程大概花费了 10 几分钟,考虑到前后端了解、接口对接以及各种数据格式转换,时间还可以。
TRAE 自动在内置浏览器中实现预览,简单新增一篇文章测试下。

可以看到,数据也确实落库了。

上面就是本次实测的全过程记录。由于界面效果和前次分享没有区别,这里就不专门进行最终效果的截图了。
下面和大家聊聊这次更新发布的新特性和直观的使用感受吧。
TRAE IDE vs SOLO
SOLO 新特性速览
先帮大家了解下 8月1号发布的内容:
-
后端生成能力:很直观,也是本次分享核心实测的内容,实现了前后端的闭环。
-
技术架构文档:在编码过程中,增加了技术架构文档生成步骤,更加规范,也更能保证生成质量。
-
任务列表:将 AI 的规划能力可视化,方便我们了解开发过程及进度。
-
Supabase:Baas的一种实现方式,毕竟前端已经可以通过 vercel 一站式部署了,后端也得有个简便的部署方式嘛。
直观感受
以上是官方发布内容,下面谈谈实测后的直观感受。
- 能够解决的任务复杂度大大提升
首先就是后端生成能力的拓展,不再局限于 Web 开发,更接近一个全栈工程师了。
同时,不像 IDE
模式跑久了容易出现"幻觉",SOLO
模式的上下文更大、可处理任务的时间也更长,更加适合处理复杂任务场景。
- 自动化程度更加完善
IDE
模式下,需要手动发起"生成"、"自检"、"修复"过程,并且很多上下文信息需要手动添加进对话。
SOLO
模式,不论是技术文档、任务列表的开发辅助,还是开发、自检、迭代的研发流程,SOLO 需要更少的干预。
并且,目前已经可以很好地完成 java 编译问题、浏览器 console 错误自动获取并修复,大大释放了我们的精力。
- 更像一个独立的开发者
这一点其实更多的是上面两点的必然结果。
IDE
模式更像是和一个初级程序员配合,我们给出详细的指令,包括各种上下文,它非常尽职地完成任务。
SOLO
模式则更像一个独立的开发者,获取目标后,自行规划、拆解,直至交付。
结语
实测之后,说实话,心里有些感触。
虽然,SOLO
目前还不完美,比如:
- 任务解决方案的选择有时不够最优,甚至比不上人工选择上下文和指令的效果。
- 缺陷定位不精准,需要多次尝试后方能解决问题。
但它的进化速度,已经超出预期了。
也许我们真的能够见证 "AI 独立开发者"的诞生,希望 SOLO 越来越能 SOLO。