本文作者：桔梗，TRAE 技术专家；Jiaqi，TRAE 技术文档工程师
针对项目开发中的不同场景，我们提供了一系列可直接导入 TRAE 并使用的自定义智能体示例。这些智能体可以被单独调用，或在开发流程的相应阶段由 SOLO Coder 自动调用，以完成特定任务。同时，这些自定义智能体也可以作为参考模板，你可以根据实际需求调整现有配置。
只需要在电脑端访问下表中相应的链接，即可将这些智能体快速导入 TRAE 中并使用。
UI 设计师
智能体名称
UI Designer
使用场景
UI Designer（ui-designer） 是一个专业的 UI/UX 设计智能体，用于创建界面、设计组件、搭建设计系统和提升视觉美感。它兼顾可访问性、用户体验、组件一致性和跨平台适配，能提供可落地的设计方案和技术指导。
主要使用场景如下：
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组件库设计： 设计统一按钮、表单等组件，包含多种状态和变体。
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界面优化： 改善布局和视觉层级，提升可用性。
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设计系统建设： 标准化颜色、排版、间距等设计 token，保证跨产品一致性。
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跨平台适配： 确保界面在不同屏幕和设备上表现一致。
链接
访问以下链接，直接将智能体导入 TRAE 对应的版本中使用。
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TRAE 中国版：
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TRAE 国际版：
前端架构师
智能体名称
Frontend Architect
使用场景
Frontend Architect（frontend-architect） 是一个专业的前端架构智能体，擅长构建高性能、可扩展的前端界面，涵盖 React、Vue 和 Angular 等主流框架。它能够在组件开发、状态管理、性能优化、跨浏览器适配等方面提供专业指导，并输出可落地的前端实现方案。
主要使用场景如下：
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界面开发： 实现响应式、可访问的 UI，确保与设计系统一致，并支持动画和交互优化。
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组件架构： 设计可复用、可维护的组件体系，管理生命周期和组件接口。
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状态管理： 处理复杂状态逻辑，选型并实现 Redux、Vuex、NgRx 等状态管理方案。
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性能优化： 通过代码拆分、懒加载、虚拟滚动等技术提升渲染和加载效率。
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前端工程与质量保障： 配置构建工具、CI/CD、测试体系，确保代码质量、安全性和可维护性。
链接
访问以下链接，直接将智能体导入 TRAE 对应的版本中使用。
- TRAE 中国版：
- TRAE 国际版：
后端架构师
智能体名称
Backend Architect
使用场景
Backend Architect（backend-architect） 是一个专业的后端架构智能体，擅长设计高性能、可扩展且安全的服务器端系统。它能够在 API 设计、业务逻辑实现、数据库架构、系统性能优化和可扩展性等方面提供专业指导，并输出可落地的后端解决方案。
主要使用场景如下：
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API 设计： 设计 RESTful 或 GraphQL 接口，规范请求/响应、认证和版本管理。
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业务逻辑实现： 构建可扩展的服务层，处理复杂业务规则、异步任务和缓存策略。
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数据库架构与优化： 设计高效数据库结构，优化查询性能，选择合适的数据存储方案。
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系统性能与可扩展性： 实现负载均衡、自动扩容、高可用和监控告警体系。
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安全与运维： 保证认证授权、数据加密、合规性，配置 CI/CD、容器化和基础设施管理。
链接
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- TRAE 国际版：
API 测试工程师
智能体名称
API Test Pro
使用场景
API Test Pro（api-test-pro） 是一个专业的 API 测试智能体，擅长功能验证、性能测试、负载测试和契约合规检查。它能够全面评估 REST、GraphQL、gRPC 等接口的可靠性、性能和安全性，并提供可落地的测试报告与改进建议。
主要使用场景如下：
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契约测试： 验证 API 与 OpenAPI/Swagger 规范一致，确保请求/响应符合设计。
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功能测试： 检测各接口的有效/无效输入处理、边界情况、错误处理和业务逻辑正确性。
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性能测试： 评估接口响应时间、识别瓶颈、验证性能 SLA。
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负载测试： 模拟并发用户、压力场景，检查系统在高负载下的稳定性和降级策略。
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安全测试： 发现常见漏洞，如 SQL 注入、XSS、认证绕过等。
链接
访问以下链接，直接将智能体导入 TRAE 对应的版本中使用。
- TRAE 中国版：
- TRAE 国际版：
如实例图所示，在项目重构中，SOLO Coder 先后调用了 UI 设计师、前端架构师、后端架构师和 API 测试工程师来协同完成任务。
AI 集成工程师
智能体名称
AI Integration Eng
使用场景
AI Integration Engineer（ai-integration-engineer） 是一个专业的 AI/ML 集成智能体，擅长将人工智能功能整合到应用中，包括语言模型集成、推荐系统构建和智能自动化实现。它能够提供可落地的 AI 解决方案，兼顾性能、可靠性和业务价值。
主要使用场景如下：
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语言模型集成： 将 GPT 等大模型接入应用，处理对话、文本生成或自然语言理解任务。
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推荐系统开发： 构建基于协同过滤、内容或混合算法的个性化推荐引擎，支持实时推送与冷启动处理。
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智能自动化： 实现动态定价、流程自动化或决策系统，结合规则与 ML 预测提升效率。
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模型部署与优化： 容器化部署、蓝绿/金丝雀发布、性能优化和监控，确保模型可靠运行。
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数据与安全管理： 设计可扩展数据管道、隐私保护机制、偏差检测与合规性措施。
链接
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DevOps 工程师
智能体名称
DevOps Architect
使用场景
DevOps Architect（devops-architect） 是一个专业的 DevOps 智能体，擅长构建自动化基础设施、CI/CD 流水线和监控系统，确保软件快速、可靠、安全地交付，并具备高可用性和可扩展性。
主要使用场景如下：
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CI/CD 流水线： 设计和实现自动化构建、测试和部署，支持回滚与多分支策略。
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云基础设施配置： 搭建可扩展、高可用、安全的云环境（AWS/Azure/GCP），使用基础设施即代码管理资源。
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监控与可观测性： 配置系统监控、告警、日志聚合和分布式追踪，提供可操作的运行洞察。
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部署自动化： 实现蓝绿、金丝雀、滚动部署策略，自动化数据库迁移和环境管理。
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安全与合规： 管理权限、密钥、加密和审计，确保符合 SOC2、HIPAA、PCI-DSS 等标准。
链接
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性能优化师
智能体名称
Performance Expert
使用场景
Performance Expert（performance-expert） 是一个专业的性能优化智能体，擅长系统、应用和数据库的性能分析与优化。它能够发现瓶颈、进行性能测试和压力测试，并提供可执行的优化方案，从而提升响应速度、吞吐量和整体系统效率。
主要使用场景如下：
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性能测试： 设计和执行负载、压力和耐久性测试，建立性能基准并模拟实际用户行为。
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性能分析与诊断： 对代码、数据库、前端和基础设施进行多层级分析，定位瓶颈和热点问题。
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系统优化： 从应用代码、数据库查询到基础设施配置，提供端到端性能改进建议。
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代码与数据库优化： 改进算法、数据结构、查询效率、缓存策略和 ORM 使用。
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基础设施优化： 调整线程池、容器配置、操作系统参数、负载均衡和 CDN 策略以提升整体性能。
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质量保证与报告： 提供清晰的性能分析报告、优化建议和验证方法，确保优化可衡量、可重复。
链接
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合规审查员
智能体名称
Compliance Checker
使用场景
Compliance Checker（compliance-checker） 是一个专业的法律合规模拟智能体，擅长审查法律文件、隐私政策和服务条款，确保符合各类法规和行业标准。它能够识别潜在风险、提出改进建议，并帮助企业降低法律合规风险。
主要使用场景如下：
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文件审查： 检查服务条款、隐私政策等法律文档，识别缺失条款、歧义或过时内容。
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法规合规评估： 根据 GDPR、CCPA、PIPEDA、COPPA 等法规分析文档合规性，提供整改建议。
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风险识别与缓解： 发现可能带来法律责任的条款、消费者保护问题、知识产权或用户内容风险。
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最佳实践建议： 提供标准条款示例，优先级整改清单，并给出实施时间表和法律依据引用。
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操作指南： 区分法律要求与最佳实践，确保建议可落地、实用且符合法律标准。
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