trea solo,让我从牛马外包翻身当“甲方”

前言：牛马的坦白

马上就要2026了，我得承认一件事：AI工具已经把我"惯坏"了。

在电力负荷预测这个领域摸爬滚打这么久，习惯了搜论文、手撸代码、调参调到怀疑人生。直到最近开始用Trea AI的Solo模式，才发现原来可以这么玩------它不只是个聊天工具，更像一个能独立思考的技术合伙人：你扔需求，它给方案；你出问题，它自动debug；你懒得写文档，它一气呵成。

这篇文章不吹不黑，就聊聊我是怎么在真实项目里把Trea AI用成"自己人"的。

Trea AI在我项目里的"打工实录"

1. 需求分析：从"啃论文"到"聊明白"

以前做方案设计，流程是这样的：Google Scholar → 下载20篇论文 → 看完摘要放弃10篇 → 精读5篇 → 最后发现还是不知道选哪个。

现在？

arduino 复制代码

我："Trea，Direct和递归预测策略，实际项目里怎么选？说点论文里不写的东西。"
Trea chat："Direct就像给每个时间点请个专家，精准但贵；递归相当于一个专家连轴转，省预算但会累趴。你数据量多大？预算多少？"
我："几百万条数据，预算...能用开源就不花钱。"
Trea chat："那还是递归吧，先跑通再优化。我直接给你生成一个完整的项目框架..."

十分钟搞定技术选型，还附赠代码框架。省下的时间，够我喝杯咖啡摸鱼...咳，是做深度思考。

2. 代码生成：从"手敲"到"对话"

特征工程：终于不用当CV工程师了

做温度特征那天，我脑子已经转不动了：

python 复制代码

# 我："Trea，帮我写个函数，判断温度是不是到了开空调的临界点"
# Trea：直接甩过来完整代码，还附带单元测试

def add_temperature_threshold_features(df):
    """
    根据温度判断空调负荷特征的函数
    """
    df = df.copy()
    
    # 夏季制冷阈值26°C：每超1度，负荷明显增加
    df['temp_above_cooling'] = df['temp_max'].apply(lambda x: max(0, x - 26))
    df['ac_cooling_usage'] = (df['temp_above_cooling'] > 0).astype(int)
    
    # 冬季制热阈值12°C：低于这个，取暖负荷上来
    df['temp_below_heating'] = df['temp_min'].apply(lambda x: max(0, 12 - x))
    df['ac_heating_usage'] = (df['temp_below_heating'] > 0).astype(int)
    
    # 温度变化率：反映天气突变带来的负荷波动
    df['temp_change_rate'] = df['temp_avg'].diff().fillna(0)
    
    return df

# Trea还自动生成了测试用例：
# test_add_temperature_threshold_features()

代码规范、注释清晰，比我写的强多了。我直接git commit，然后告诉自己：这是团队协作的成果（手动狗头）。

Debug：从"抓瞎"到"老中医问诊"

那次XGBoost预测值系统性偏低，我盯了很久没头绪：

arduino 复制代码

我："模型预测值整体偏低30%左右，可能是什么原因？我检查了数据分布，没啥异常。"
Trea："看过目标变量吗？电力负荷数据长尾分布严重，你不做变换，模型会被大数值带偏，导致整体低估。要我帮你写一个完整的数据预处理pipeline吗？"
我："帮我列出计划并实现。"

对数变换后，问题解决了。整个过程就像找个老中医把脉，三句话点到要害，还直接给你开好药方。

3. 文档编写：从"拖延症"到"秒交差"

写文档的痛苦，谁写谁知道。现在我都直接"口述"：代码扔过去，让它按公司模板生成接口定义复制给它，五分钟出文档给它大纲，它帮我写逐字稿，还提示哪里加图表

工作模式的"被动升级"

1. 角色变了：从"全栈"到"架构师"

以前：需求、编码、测试、文档一条龙。现在：我负责想，Trea负责干。听起来像资本家，但确实效率翻倍。

2. 决策变了：从"拍脑袋"到"先问Trea"

技术选型前先问Trea："这个方案有啥坑？" 它总能说出几个我没想到的corner case。相当于带了个经验丰富的顾问。

3. 速度变了：从"马拉松"到"冲刺"

特征工程这块，原计划三周，实际五天。项目经理问我是不是偷偷加班了，我说：不，是我找了个不收费的帮手。

4. 关注点变了：从"细节"到"全局"

不用纠结于某个函数怎么写，更多时间花在系统设计和业务理解上。这种转变，反而让我的工作更有价值。

一些"血泪总结"的最佳实践

1. Prompt要"具体"

模糊指令 = 垃圾输出。我的模板：

复制代码

背景 + 具体任务 + 输出格式 + 质量要求

比如："我需要一个Python函数，计算时间序列的滞后特征。输入是DataFrame，输出是加了特征的DataFrame。代码要有类型提示和docstring，风格参考scikit-learn。"

2. 别懒：AI的代码也得review

信任但要验证。我坚持：

所有Trea生成的核心逻辑必须跑通单元测试
性能关键部分要profile
代码风格不符合团队规范的，让它重写

3. 持续对话：像带新人一样

一次给大任务，不如分步来。先让它出框架，再逐步细化。这样返工最少。

那些不得不说的"副作用"

1. 技能树确实变了

现在更看重：

提问能力：问对问题，比知道答案重要
批判思维：AI也会一本正经胡说八道
系统设计：怎么把AI集成到workflow里

2. 版权问题：别当甩手掌柜

我的底线：

核心算法自己写
Trea代码必须理解后使用
商用项目保留修改记录

3. 警惕"AI依赖症"

有时候还是得自己动手。AI是拐杖，不是轮椅。脑子不能停。

给还在观望的同学几句实话

Trea AI这玩意，用好了是真香，但别神话它。它不会取代你，但会让会用的人效率翻倍。

在电力预测这个领域，它帮我解决了至少40%的重复劳动，让我有更多时间做真正有价值的事------比如理解业务、优化模型、跟调度中心的老登们扯皮。

说到底，它就是个超级工具。工具的价值，取决于用它的人。

对了，最近我在尝试让它帮我写周报。效果不错，就是得手动删掉一些过于夸张的"自我表扬"。