从Java老兵到AI开发实战：我眼中的 TRAE SOLO 助力实践落地
作者：天天摸鱼的java工程师 时间：2025年11月
一、写在前面：为什么我开始使用 TRAE SOLO？
作为一个有8年Java开发经验的程序员，我一直在追逐技术浪潮的前沿。AI大模型从去年开始逐渐走向工程化，身边的同事在尝试 LangChain、Transformers、Flowise 等工具。我也曾试过用Spring Boot整合OpenAI接口搞个小助手，但很快发现，从"玩"到"产品化"，中间差的不只是代码能力，而是整套工程化支撑体系。
直到我接触到 TRAE SOLO，才意识到：AI应用开发，不应该再用传统Web项目的思维来套用，而需要一套新范式。
这篇文章，我想分享我使用 TRAE SOLO 正式版开发一个"智能审批系统"的实战过程，并结合我的Java开发经验，对比分析它在架构设计、模型部署、代码可观测性等方面带来的变化。
二、项目背景：从0到1搭建一个AI审批系统
我所在的团队正在尝试构建一个"智能审批系统"------目标是让系统能自动识别审批场景中的风险点，并判断是否需要人工介入。
传统做法是用规则引擎，但随着业务复杂度提升，规则维护变得越来越痛苦。我们决定引入大模型做意图识别与语义抽取，用AI辅助审批判断。
这就是我选择用 TRAE SOLO 来搭建原型的起点。
三、TRAE SOLO 实战：三步落地 AI 审批系统
1. 技术选型：用 SOLO coder 快速生成架构草图
过去我写系统设计文档要花一整天，现在用 TRAE SOLO 的 SOLO coder，基于我的Prompt（需求说明），不到1分钟就生成了：
- 系统模块拆分图（审批识别模块、风险分析模块、模型服务模块）
- Spring Boot + LangChain4J 的集成建议
- 模型服务封装建议（支持OpenAI、Qwen、本地模型切换）
- API接口草案 + 数据结构定义
这不是"生成代码"那么简单，而是让我更快进入"架构思考"状态，非常适合我这种习惯先理清结构的开发者。
✍️ 开发建议：可以结合 Trae 的 Spec-Kit 快速生成接口定义文档，对接前端更顺畅。
2. 模型服务部署：一键上线 + API密钥安全处理
我选择了阿里通义Qwen-14B作为底层模型，部署在本地GPU服务器上。
TRAE SOLO 内置的部署模块让我非常惊喜：
- 提供了标准化的模型适配层（兼容OpenAI协议）
- 自动生成Docker部署脚本
- 支持MCP协议，适配多个LLM服务
- 支持API Key配置加密存储 + 安全调用（避免硬编码）
以前我部署模型要写一堆Shell脚本，配置Nginx、写Token校验，这次基本是"填空式"配置，几分钟就能上线。
⚠️ 踩坑提醒：如果你用企业代理访问模型API，记得设置MCP代理参数，否则请求会被拦截导致模型不可用。
3. 代码质量保障：DiffView + 自动测试脚本超香！
写Java久了，我对"代码可维护性"特别敏感。
TRAE SOLO 在生成代码后，支持使用 DiffView 工具 直接对比改动，看看模型生成的代码与现有逻辑是否冲突。
更重要的是，它还能自动生成：
- 单元测试模板（用JUnit5）
- Mock数据（基于接口定义）
- 功能验证脚本（Postman格式）
我用 DiffView 发现模型生成的审批判断逻辑中有个"浮点数比较"的bug，及时修复避免了线上事故。
✅ 经验建议：不要盲信生成代码，DiffView 是你AI开发过程中的"质量护栏"。
四、从开发者视角谈谈 TRAE SOLO 的优势与不足
💡 优势总结：
| 方面 | 我的体验 |
|---|---|
| 架构辅助 | SOLO coder 能快速生成架构方案，节省大量文档工作 |
| 工程化部署 | 部署模型变得异常轻松，支持多模型切换 |
| 可观测性 | 任务追踪 + 测试脚本生成，极大提升可维护性 |
| 安全性 | 对API Key做了加密隔离，踩坑少 |
⚠️ 不足之处：
- 目前对Java生态的支持还不够深入，尤其是Spring Cloud相关集成建议较少
- SOLO coder 的Prompt需要较强表达能力，新手可能生成效果不理想
- DiffView 在大型项目中对比会卡顿，建议后期优化性能
五、总结与思考：AI开发不只是写代码，更是"协作式工程设计"
如果说传统开发是"一个人写一堆代码"，那么AI时代的开发更像是"你和AI一起设计系统"。
TRAE SOLO 给我的感觉不是一个工具，而是一个"AI开发拍档"：
- 它不是替代你写代码，而是让你更快进入思考状态
- 它不只是部署模型，而是让AI应用落地更安全、更稳定
- 它不只是生成文档，而是让团队协作更高效
作为一名Java开发老兵，我认为 AI 工程化最大的挑战不是模型本身，而是"如何像写微服务一样写AI系统"。这也是 TRAE SOLO 最打动我的地方。
六、未来计划 & 留个小尾巴 🎯
接下来我准备用 TRAE SOLO + LangChain4J + Spring Boot 构建一个"AI代码审计系统"，让大模型自动识别Java代码中的安全漏洞。