前几天,TraeCode 开放签到赠送 150 积分。
很多朋友开始讨论:
这 150 积分到底能干什么?能写多少代码?能不能完成一个完整项目?
于是我想着,找一个真实项目帮大家实测下积分消耗情况。
但没想到实测过程中 TraeCode 的新能力惊艳了我,所以,本文就从一个简单测试结果变成了一篇长文。
先说结论,TraeCode 现有能力远超预期:
• Goal 模式体现出的工程化推进能力
• AI 支持开发和测试闭环
• 整个项目的完整度把控
●技术之外的项目介绍
这次实测选择的项目,是一个前几天临时产生的想法:
爪迹PawLog------开源公益猫咪救助管理平台。
起因其实很简单。
前几天,刷B站看到一位关注的宠物收养博主"小锋小志"准备搬家,上百只猫咪,他们在用 Excel 一只只核对,他们应该一共有几百只猫咪。

以前想给公益做点技术上的贡献,还需要考虑时间、成本、团队,现在 AI 编程这么方便、这么强,好像没有什么理由去拖延了。
于是,爪迹PawLog 初版就这样诞生了。
至于为什么定位写了"猫咪救助",因为我家有两辆猫咪卡车,但其实这个系统,是可以支持各种宠物的。
●技术之内的实测说明
有了场景,接下来就是为 TraeCode 准备输入了。
第一,GPT 负责和我聊天产出产品文档。

第二,GPT 根据产品文档生成设计参考图。
MVP 目标是单 Web 端,主要,我怕 TraeCode 一直干下去,当天我看不到结果。

第三,GPT 把产品文档转为 Goal 模式喜欢的指令。
帮我生成一个适合 ai coding goal 模式的指令
就是这么简单朴实。
中间为了减少环境对生成内容的影响,MVP 阶段我手动改为了 sqlite 数据库,内测结束后再转为正式数据库。
注:目前很多环境对 AI 的接入还不是很友好,所以,合理的屏蔽掉环境因素,会大大提升 AI 生成的效果和质量。
第四 ,TraeCode 中发起指令,主要就是第三步的指令、设计图,以及参考设计图的说明。

然后,就什么都不需要了,等结果吧。
本文实操过程很简单,记得看完展示后看后面的思考。
●结果展示
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●第一个变化:Goal 模式体现出的工程化推进能力
Goal 模式已经出来一段时间了,但说实话,我用的不多,主要是 TraeCode 它根本没怎么宣传这个事。
今天实测后,我感觉 Goal 模式对开发模式的影响会远超预期。
非技术人员,可以通过 Goal 模式告别细节的掌控,一次性实现完整系统。
技术人员,可以通过 Goal 模式精准掌握开发节奏和方向,搞定复杂系统。
比如,我的 Goal 指令中定义了开发节奏。

然后,TraeCode 就真的在按照这个节奏干活,就像我交代了一位不怎么资深的开发同学如何如何,他就自己去做了,经验+精力,完美结合。

●第二个变化:支持开发和测试闭环
前几天分享了 ZCode 打通开发和测试闭环的内容,有同学就告诉我,TraeCode 其实也已经实现了。
然后,今天我就看到了。如图,是在通过内置浏览器登录系统。

不只是打开浏览器,然后登录,这样敷衍你一下,而是实实在在的增删改查测试。
如图,进行了新增PL031、修改性格描述、搜索、详情等测试。

甚至比较麻烦的弹窗也能很好地搞定了。如图,不仅弹窗,弹窗中的下拉亦可以很好地兼容。

看着 TraeCode 从目标分析、任务规划,到代码开发,再到自己打开内置浏览器一个功能一个功能测试。
那一刻,作为一个技术人员,突然感觉有点复杂。
以前 AI 还只是做点开发,大家都说,"AI 没法测试",现在,它能测试了。
感觉 AI 好像正在一点点顶替我的工作,就像现实中一点点交接一样。
随着它能做的越来越多,我甚至感觉自己好像有点多余。
昨天应该用视频录制下整个过程的,那样可能比我贫瘠的文字更容易让大家直观感受。
●第三个变化:从完成一个功能,到推动一个完整系统
这个应该都不算一个变化,TRAE 从 SOLO 开始就一直很重视交付的完整度,现在结合 Goal 模式之后,自然更加完善了。

一次指令和设计图,给我的就是一个已经自测过的,正在运行的,基本没什么问题的可用系统了。
我手动验证过了,除了一个页面的搜索框和系统设置模块需要完善,其他页面、功能都是完整可用的。
甚至可以说,这个结果已经超过大部分中级程序员了。
●回到最初的问题:150 积分到底能干什么?
虽然这篇文章最后已经不只是一次积分测试。
但既然起点是测试积分消耗,那么还是需要给大家一个明确的参考。
这个系统,一次对话,带有参考图片,6个模块,前后端,花费如下:
• 时间:1小时38分钟
• 积分:183.17(如果低于150,估计呈现效果会更好)


前两次的个位数是我发起 Goal 指令后发现有缺失,取消造成的,并不在正式生成范围内。
●结语
希望这篇文章能够给不了解 TraeCode 积分机制的朋友一些参考,也希望让最近没有关注 TraeCode 更新的朋友,重新认识它现在的能力边界。
顺祝大家 AI 时代的周末愉快!