飞哥数智谈，现居于济南，AI提效、AI编程实践者，AI·Spring社群发起人，同时，担任 TRAE Friends 社区济南 Fellow，致力于AI 提效与AI编程落地，最近长期举办 openclaw 系列活动《养虾记》。
最近几天会把我策划的体系化 AI 编程入门课程大纲逐步放出，欢迎大家提意见。
该门课程暂定 4+1 节：
- 4节主课，以 TRAE 为工具，实现 AI 编程入门；
- 1节扩展课，主要补充非技术人员的软件工程知识。
课程内容：
- 第一节：TRAE AI 编程入门------Vibe Coding 初识即上手
- 第二节：TRAE AI 编程入门------磨刀不误砍柴功
- 第三节：TRAE AI 编程入门------突破边界的 Rules/Memory/MCP/Skills
- 第四节：TRAE AI 编程入门------打破编程界限的智能体
今天是第四节的大纲。
第 1 页：开场------TRAE 不只是一个编程工具
- 回顾前三讲的进阶路径：能上手 → 用得好 → 定制工具
- 问题引出：前三讲我们都在讲编程，但 TRAE 的智能体真的只能编程吗？
- 本讲主题：打破编程界限------用智能体做活动策划、资料搜集
第 2 页：什么是智能体（Agent）
- AI 发展了好几年，大家对"智能体"应该不陌生------ChatGPT、豆包等都有类似概念
- 简单回顾：智能体 = AI + 特定角色 + 工具能力，能自主完成某一类任务
- TRAE 也提供了智能体功能：
- 内置智能体：SOLO Coder（深度开发）、SOLO Builder（快速构建）、Chat（日常对话）
- 自定义智能体：用户自己创建，通过 Prompt 定义角色，通过工具集扩展能力
- 官方预设智能体：UI Designer、Frontend Architect 等，一键导入
- 本讲重点：用自定义智能体做非编程任务
第 3 页：自定义智能体------创建你的专属 AI 助手
- 创建方式 ：在对话输入框中输入
@，点击"创建智能体" - 可配置的内容 ：
- 提示词（Prompt）：定义智能体的人设、专业领域、回答风格、工作流程
- 工具集：阅读文件、文件系统操作、终端命令、联网搜索、预览
- MCP Server：让智能体调用外部工具和服务
- 核心价值：同一个 TRAE，通过不同 Prompt 就能变成不同领域的专家
第 4 页：实战演示 1------校园活动策划助手
演示任务：创建一个智能体，策划一场校园活动
- 输入
@，创建智能体 - 编写 Prompt：定义人设（学生会活动策划专员）、工作流程（需求分析 → 方案设计 → 预算规划 → 执行清单）、输出格式
- 配置工具：开启联网搜索、文件系统
- 测试：让智能体策划一场"校园编程马拉松"活动，观察输出质量
- 强调：全程没有写代码，但输出了完整的活动策划方案
第 5 页：实战演示 2------资料智能搜集助手
演示任务：创建一个智能体，自动搜集和整理信息
- 场景：为社团招新搜集竞品社团的招新策略，整理成报告
- 创建智能体，配置 Prompt（人设：信息搜集与整理专员）和工具（联网搜索、文件系统）
- 输入需求，观察智能体如何搜索、筛选、整理、生成结构化报告
- 展示输出的文档成果
- 强调：通过不同的 Prompt + 工具配置，同一个 TRAE 能胜任完全不同的非编程任务
第 6 页：多智能体协同------让多个专家一起干活
- 概念：SOLO Coder 可以调用多个自定义智能体，像项目经理一样协调不同专家分工协作
- 工作方式 ：
- 每个智能体拥有独立的上下文，专注自己的领域
- SOLO Coder 作为主控，自动判断何时调用哪个智能体
- 智能体之间通过 SOLO Coder 传递信息，实现协同
- 配置方式：创建智能体时开启"可被其他智能体调用"，设置英文标识名和调用时机
- 核心价值：复杂任务不再依赖一个"全能"智能体，而是多个专家各司其职
第 7 页：多智能体协同实战演示
演示任务：用多智能体协同完成一个综合任务
- 场景：策划一场校园活动，需要同时完成方案设计、预算分析、宣传文案
- 演示流程：
- 创建 2--3 个专属智能体（如"活动策划师"、"预算分析师"、"文案撰稿人"），各自配置不同的 Prompt
- 在 SOLO Coder 中提出综合需求，观察 SOLO Coder 如何自动调度不同智能体
- 展示各智能体的分工输出和最终整合结果
- 强调：多智能体协同让每个角色都更专业，输出质量远超单个智能体
第 8 页：智能体 + 前三讲能力的组合
- MCP + 智能体（已确认）：在创建智能体时直接配置 MCP Server，让智能体调用外部工具和服务
- Rules + 智能体（项目级生效）：全局规则和项目规则作用于所有 AI 对话，自定义智能体同样受其约束
- Skills + 智能体（项目级生效） ：项目技能存储在
.trae/skills/目录，智能体在执行任务时可按需加载 - Memory + 智能体（待验证）：Memory 是用户级/项目级的偏好记忆，但自定义智能体拥有独立上下文，是否继承 Memory 需实测确认
- 核心认知：MCP 是智能体的原生配置项，Rules 和 Skills 通过项目级机制间接生效，三者组合可以大幅增强智能体能力
第 9 页：系列讲座总结
- 第一讲：Vibe Coding 初识即上手------从想法到 Demo，建立信心
- 第二讲：磨刀不误砍柴功------Plan/Spec 让开发更有方法
- 第三讲：突破边界------Rules/Memory/MCP/Skills 让工具更强大
- 第四讲：打破界限------智能体让 TRAE 成为通用 AI 平台
- 最终目标：带着这些能力去完成自己创意的落地吧