前言
现在手头上做的这个Agent项目，需要加RAG检索和知识图谱能力效果，而且已经有目标参考效果了，目前分析这个开源项目就符合项目诉求
项目地址：github.com/xerrors/Yux...
因为这是一个单独的大任务重构改进，因为好久没用 TraeWorkCN 了，本着定期临幸不同工具，及时体验新特性的原则，接下来在 TraeWornCN 中进行完成这一波大任务
还有一个情况是近期 TraeWornCN 的积分策略大调整，积分用量更明确了，也试试在 TraeWorkCN 更新几轮后中完成大任务的质量和积分消耗情况怎么样
基于需求先出方案
先在 OpenCode 中用 DeepSeekV4 Flash 分析一下，出一个基础的方案文档 
因为一个AI模型会有自己针对性优化和独特的思考方式，为了解决明显幻觉问题，在 TraeWorkCN 中进行交叉验证，模型使用的 GLM5.2 做的交叉验证
整体方向正确，有一些内容明显有点问题，有问题改就行，现在工作中最怕的就是没有待解决的问题(上周没事干没问题的一个同事已经被cai了)
GLM 模型反馈的内容有提到历史上有过xxx能力，然后C1是在历史经验上重新设计的
注意！ 这时候它的一些理解基于历史经验，而不是基于业界标准设计，我这里遇到过多次被历史记录坑了的情况，再次反馈的时候让 DeepSeek 模型不要轻易信任历史经验，要深度验证
因为我目前项目中历史的经验，并不是绝对正确的，在MiniMax M3开发过程中，时不时遇到的情况是，AI写完代码，人工验证，然后出现问题，然后AI基于当前理解和当前代码修复，然后一直这样缝缝补补，经验也在不停的堆shi山，最后基于shi山的经验在改的时候有的问题就反复解决不了，陷入到了死循环中
比较简单的方式是换一个高级模型重新分析解决，没那条件的话可以让告诉AI停止局部修复模式，从整个架构设计层面去分析，然后从架构层解决问题
这时候的 DeepSeek 再次分析是就知道原来的经验不可信了，继续完善需求，现在要加的知识库管理，权限控制等要给管理员用，普通用户与智能体对话，获得带引用来源、知识图谱推理与可交付产物的回答，这次添加引用来源，知识图谱推理结果是这次的页面可视化的重点，毕竟也是需要给老板先演示看的
继续让两个AI互相提问题，修改完善，打磨意见，人也需要看双方的结论和产出物，最后形成一个由两个AI一个人达成共识的方案文档，最终模型认为可实施的时候人再看一下产出物，没啥大问题就能进去开发环节了
上面的实践方式，是在大量长任务实践中沉淀的，比单独面向对话框开发效率高很多，而且相对会有明显的质量提升
如果有其他更好的工程化实践方案，欢迎讨论交流
需求开发
这一阶段是最简单的，让AI直接按照原来的自动化模板方案分析然后自动化开发，让Ta按照模型的速度自己拆任务，然后创建定时器，设置执行时的模型和定时器时间间隔，然后执行。提示词如下：
分析自动化中的自动化任务模板，把上面的方案文档整理成一个可在自动化任务中执行的进度表，任务拆分要按照GLM5.2开发的速度去拆，创建自动化任务，定时30min执行一次，模型使用 GLM-5.2 执行代码，进度表任务执行完后，自动关闭自动化中的定时任务
TraeWorkCN 的自动化中已经创建好定时器了，也自动启动了，实际间隔和模型设置正确
这时候就等AI把整个大任务执行完就行了，中间需要关注一下Token消耗和执行进度，目前从文档验证到创建完定时器在 TraeWorkCN 中消耗Token消耗 51 积分
自动化模板
这是原来项目中的自动化模板，让AI参考就行，AI会根据实际情况进行创建
txt
读取 "D:\ai-projects\AI_Work\ArchiveResearch\Docs\project-docs\优化检查概览任务进度表.md" 这个文件，继续下一个待办项，完成后更新进度。
必须严格遵守以下规则：
1. 会话限制：单次会话最多做 1 个功能项，完成后更新进度表并结束，不贪多
2. 进度持久化：每次操作后必须更新进度表 md 文档的"当前状态"行和"最后更新"行（写明当前步骤、完成时间、下一步）
3. 异常处理：遇到环境错误/超时，在进度表"当前状态"行写入错误摘要（如"A-3 失败：smoke test 500，详情见 uvicorn 终端日志"），结束会话，等待下次触发
4. 续跑规则：下次启动必须先读进度表 md 文档的"当前状态"行，精准续跑，不重复、不遗漏
5. 1h 自检：每 1 小时自动检查进度表 md 文档"最后更新"行的时间戳，超过 1h 无更新则在进度表中追加"[WARN] 超过 1h 无更新"标记
6. 服务启停：需要重启后端/前端时，执行以下脚本（不要自己拼命令）：
- 停止后端：运行 D:\ai-projects\AI_Work\ArchiveResearch\Code\api\stop.bat
- 启动后端：运行 D:\ai-projects\AI_Work\ArchiveResearch\Code\api\start.bat（前台窗口，venv + reload）
- 停止前端：运行 D:\ai-projects\AI_Work\ArchiveResearch\Code\frontend\stop.bat
- 启动前端：运行 D:\ai-projects\AI_Work\ArchiveResearch\Code\frontend\start.bat
- 一键停止全部：运行 D:\ai-projects\AI_Work\ArchiveResearch\stop-all.bat
- 一键重启全部：运行 D:\ai-projects\AI_Work\ArchiveResearch\restart-all.bat
7. 端口强制：后端 8001、前端 8081。如果端口被占用无法启动，先执行对应的 stop.bat 杀掉旧进程，再执行 start.bat 重启
8. CWD 陷阱：uvicorn 启动时 CWD 必须是 Code/api/，否则 .env 读不到、chroma 在错误位置创建空目录。start.bat 已处理 cd，不要手动在其他目录启动
9. 验证命令：后端启动后用 curl http://localhost:8001/docs 确认返回 200；前端启动后确认 http://localhost:8081 可访问过程监测
上面已经把任务排好了，也创建好了自动化任务，这时候首先是先检查定时器能不能自动准确触发
在 TraeWorkCN 中的定时器正常执行效果就如上图效果了，几点开始执行的，是否符合预期
任务耗时多少，如果任务超过30min说明进度表中的任务拆分的不合理，单任务执行时间太长，也可能会导致模型连接超时
注意！上面说的任务超过30min就不合理是基于文章中的任务拆分分析的，因为定时器设置的30min一次，实操过程可以按个人喜好设置定时器间隔，然后根据定时器间隔进行任务拆分，合理使用token资源
积分消耗情况，是不是明显超出预期，因为公司只报销了一个MiniMax的套餐，其他模型深度使用只能自费或者领积分用，毕竟很多时候积分都是卡着额度上限用，防止后面想换的时候不能用了(当然 土豪团队无所谓哈)
最后才是检查进度表的情况和执行结果，看下进度表中的任务是否正确标记，任务完成后对应的文件和代码是否有明显特别大的偏差
如果有问题，先暂停定时器，检查进度表解决后重新启动定时器；如果没问题，就等定时器自动把任务完成，中间不间断查看定时器是否执行异常就行了
例如上面这种情况，下午高峰期使用免费账号没有优速通权益，内置的高级模型排队时间太久，可以换成自定义模型执行或者先把定时器暂停，别人都下班后再跑
最后的人工验收
当定时器停止后，进度表中的任务是全部执行完才对，重启项目所有服务，开始页面验收测试效果
我这个大任务昨天下午3点开始的，跑了一个任务后因为老排队就先停了，后来换自定义的DeepSeek V4 Flash模型和GLM5.2交替手动执行了几次，晚上7点多下班后才又开启定时器
早上来了后第一时间检查定时器任务执行情况，只看最新的一次，任务完成，冒烟通过，触发提示又是空转
检查了一下执行过程，4点半的时候开始无任务了，输出的内容说定时器已自主PAUSE，实际上没有
重启所有服务，检查功能情况，这次的任务是否符合预期
整体从页面上测试来看，核心诉求加的内容都能看到了，还是很多细节方面需要好好打磨，最直观的页面上，前端的布局效果太差了点，目前么有发现有接口报错，功能点击无效等情况
早上来了后看积分，看不到昨天和凌晨的消耗，从这次 TraeWorkCN 更新积分策略后还没使用过，单独看总积分消耗情况，这个大任务大概消耗了 800 积分，积分额度主力使用 GLM5.2 级别的消耗还是用不起
小结一下
在 TraeWorkCN 中这次的大任务完成的质量非常高，功能逻辑处理上非常严谨，虽然也用了 GLM5.2 高级模型，不得不说 TraeWorkCN 中整体的工具链提供的支撑能力也是很完善，下次使用 MiniMax M3 这个模型在 TraeWorkCN 中单独处理核心模块再试试效果
欢迎留言交流，如果觉得有帮助，可以
点个赞支持一下