用 TRAE Work 把一小时的项目文档整理压缩到十几分钟

最近做一个 IT 项目时，我遇到了一个很常见的问题：代码基本已经完成，但是项目文档还没有整理。

项目里有源代码、配置文件、依赖文件、测试文件和 README 草稿。如果自己整理，需要不断查看不同文件，确认项目功能、技术栈、运行方式，再重新组织成一份完整的文档。项目不大，但整理起来比较耗时间。

这次我尝试用 TRAE Work 来完成这项工作。

一、先让 TRAE Work 理解项目

我没有直接让 TRAE Work 写 README，而是先让它分析当前项目。

我输入：

markdown 复制代码

请先分析当前项目，不要修改任何文件。

请分析：
1. 项目目录结构
2. 主要源代码文件
3. 项目入口
4. 使用的技术和依赖
5. 已实现的主要功能
6. 测试相关文件

最后总结你对这个项目的理解。

这一步主要是让 TRAE Work 先建立项目上下文，而不是一开始就生成最终结果。

确认它对项目的理解没有明显问题后，我继续让它规划 README：

复制代码

根据刚才的分析，设计一份适合 GitHub 项目的 README 结构。

需要包含：
项目简介、主要功能、技术栈、项目结构、
环境要求、安装方法、运行方法和测试方法。

只使用当前项目中可以确认的信息，
不要虚构不存在的功能。

我觉得这里有一个比较实用的技巧：先规划，再生成。

如果一开始直接让 AI "帮我写 README"，很容易得到一份看起来完整，但和实际项目不完全对应的文档。

确认结构以后，再让 TRAE Work 生成 README：

复制代码

现在根据已经确认的项目结构和功能，
生成完整 README.md。

所有内容必须来自当前项目。
安装和运行命令必须根据实际配置文件生成。
不要虚构不存在的功能。
生成后检查 Markdown 格式。

最后，我又让它检查一次：

markdown 复制代码

请检查刚才生成的 README。

重点检查：
1. 是否存在虚构的功能
2. 安装和运行命令是否正确
3. 项目入口是否正确
4. 技术栈描述是否准确
5. Markdown 格式是否存在问题

请列出发现的问题和修改建议。
不要直接修改文件。

这次使用 TRAE Work 后，我发现真正节省时间的并不是"让 AI 帮我写几段文字"，而是让它连续完成：

分析项目 → 整理信息 → 规划结构 → 生成文档 → 检查结果

以前需要自己反复打开文件确认信息，现在可以先让 TRAE Work 完成第一轮整理，再由自己检查关键内容。

对于类似的项目文档、课程报告、技术说明等任务，我认为这套方法都可以直接复用。

我最推荐保留的一个 Prompt 是：

复制代码

只使用当前项目中可以确认的信息，
不确定的信息不要猜测，明确标记出来。

这样可以减少 AI 为了让文档"看起来完整"而自行补充不存在内容的问题。

我的使用经验总结就是：不要只让 AI 直接交付最终答案，而是让它按照"先分析、再执行、最后检查"的流程工作。这样既能提高效率，也能保留人工确认的环节。