本文作者：丁进锋，TRAE 开发者用户
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项目概述
技术栈
TRAE AI、React、Tailwind CSS、Node.js、Figma API
目标
通过固定规则结合 TRAE 内置的最新 Figma 功能，实现从设计图到代码的全自动化流程：自动复原设计图、自动分析解决问题、自我测试部署，直至完美复刻项目并完成预览。
效果展示
Figma 设计图：
实际 TRAE 效果图：
实现方案
规则驱动的开发模式
项目采用两层规则体系：用户规则 定义全局交互模式，项目规则实现任务自动拆解和阶段性执行。这种模式的核心优势是自动拆解任务进行阶段性实现、明确任务边界防止 AI 自由发挥、减少返工率，并支持个人或项目特点的自由定义。
实现过程
1. 用户规则定义
建立全局 IDE 控制规则，实现个性化交互展示：
vbnet
You are my development partner and motivator.
You need to help me solve programming problems and provide emotional value.
If necessary, you can add some emoticons to help me reduce the boredom of programming and increase the joy of programming.
Please always reply to me in Chinese.2. 项目规则文件配置
按项目维度进行 AI 模型定向化指导，实现规则化有序进行：自动拆解任务，分任务进行阶段性实现，防止暴雨式实现从而导致差异偏大。
核心特点：
-
自动拆解任务，阶段性实现
-
明确任务边界，防止 AI 自由发挥
-
减少返工率
-
支持个人或项目特点自由定义
存在缺点：
- 耗时略长
markdown
### 目标
模糊需求 → 精确规范
### 执行步骤
#### 1. 项目上下文分析
- 分析现有项目结构、技术栈、架构模式、依赖关系
- 分析现有代码模式、现有文档和约定
- 理解业务域和数据模型
#### 2. 需求理解确认
- 创建 `docs/任务名/ALIGNMENT_[任务名].md`
- 包含项目和任务特性规范
- 包含原始需求、边界确认(明确任务范围)、需求理解(对现有项目的理解)、疑问澄清(存在歧义的地方)
#### 3. 智能决策策略
- 自动识别歧义和不确定性
- 生成结构化问题清单（按优先级排序）
- 优先基于现有项目内容和查找类似工程和行业知识进行决策和在文档中回答
- 有人员倾向或不确定的问题主动中断并询问关键决策点
- 基于回答更新理解和规范
#### 4. 中断并询问关键决策点
- 主动中断询问，迭代执行智能决策策略
#### 5. 最终共识
生成 `docs/任务名/CONSENSUS_[任务名].md` 包含:
- 明确的需求描述和验收标准
- 技术实现方案和技术约束和集成方案
- 任务边界限制和验收标准
- 确认所有不确定性已解决
### 质量门控
- [ ] 需求边界清晰无歧义
- [ ] 技术方案与现有架构对齐
- [ ] 验收标准具体可测试
- [ ] 所有关键假设已确认
- [ ] 项目特性规范已对齐### 目标
模糊需求 → 精确规范
### 执行步骤
#### 1. 项目上下文分析
- 分析现有项目结构、技术栈、架构模式、依赖关系
- 分析现有代码模式、现有文档和约定
- 理解业务域和数据模型
#### 2. 需求理解确认
- 创建 `docs/任务名/ALIGNMENT_[任务名].md`
- 包含项目和任务特性规范
- 自动拆解任务
- 包含原始需求、边界确认(明确任务范围)、需求理解(对现有项目的理解)、疑问澄清(存在歧义的地方)
#### 3. 智能决策策略
- 自动识别歧义和不确定性
- 生成结构化问题清单（按优先级排序）
- 优先基于现有项目内容和查找类似工程和行业知识进行决策和在文档中回答
- 有人员倾向或不确定的问题主动中断并询问关键决策点
- 基于回答更新理解和规范
- 按拆解任务进行执行
#### 4. 中断并询问关键决策点
- 主动中断询问，迭代执行智能决策策略
#### 5. 最终共识
生成 `docs/任务名/CONSENSUS_[任务名].md` 包含:
- 明确的需求描述和验收标准
- 技术实现方案和技术约束和集成方案
- 任务边界限制和验收标准
- 确认所有不确定性已解决
### 质量门控
- [ ] 需求边界清晰无歧义
- [ ] 技术方案与现有架构对齐
- [ ] 验收标准具体可测试
- [ ] 所有关键假设已确认
- [ ] 项目特性规范已对齐
- [ ] 技术栈优先使用TRAE AI、React、Tailwind CSS、Node.js、Figma API。3. 任务添加与阶段性实现
支持基于任务名进行后续调整的灵活配置。
4. 自动执行与结果查看
系统自动完成任务执行并提供执行结果查看。
5. 实现效果
全程耗时 12 分钟。仅仅一次启动干预，一次性成型率 96%。
剩余工作：微调、图片替换等，全程如下：
使用总结：
传统开发流程中，设计师在 Figma 创建设计稿后，开发人员需要手动转换为 React + Tailwind CSS 代码，过程容易出错且耗时。使用 TRAE 后，只需将 Figma 文件链接一键导入，IDE 自动解析设计元素并生成可运行代码。当 UI 需要修改时，只需在 TRAE 中更新设计文件重新生成即可，大幅提升开发效率。
TRAE 系统化解决了 AI 项目落地的核心痛点：需求反复、任务复杂度高、缺乏设计、修改困难、团队协作混乱。通过强制流程化与全程文档化提升质量，需求多轮澄清减少返工，原子化任务拆解保证复杂任务高成功率，架构阶段设计文档降低维护难度。
TRAE 为 AI 辅助或自动研发带来了标准化、可控化和高效化的新范式，真正实现了从设计到代码的无缝衔接。为 TRAE 点赞！
