饭桌上又卡壳了？我用 TRAE 写了个嘴替鸭，把回话提前备好

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#TRAE双端融合 #全新TRAE实战体验 #TRAE全链路实战
参赛赛道：TRAE全链路开发实战

一、饭局的尴尬

十一回家过节，饭桌上，二姨又开始了："怎么还不找对象啊，你看人家孩子都会打酱油了"。我嘴里嘟囔着：快了快了，脑子疯狂搜索应该怎么回答才能在尊重他的前提下让他体面闭嘴。事后复盘，心里冒出来十句回话，可当场一句都组织不出来。我这种i人从不爱参加各种饭局，不管是从领导敬酒、还是和亲戚长辈聊天，都想尴尬的扣出两室一厅，有时候说了什么不该说的，有时候又没有说该说的，显得没有礼貌。几十双眼睛看着，越想体面越卡壳，回家躺在床上，刷了刷高情商的回复，心里想要是这么回他就好了，越想越后悔。

所以自己做一个小程序，在脑子卡住的社交尴尬时刻，用嘴替鸭的小程序给我回话。别人甩过来一句，可以挑一个合适的语气回话，还能一键换个说法，就像是有个嘴替小助手在悄悄提醒我。整个项目从起名字到真机跑起来，全部使用新版本的TRAE写完的。

二、搭建小程序

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程序代码我已经放在了github上，你可以自己跑跑看：https://github.com/beverlyLee/vibecoding/tree/main/zitiya-miniapp

为什么是 TRAE。想快点出活，又不想被环境折腾。想做一套完整的跨端小程序：Taro搭架子，集合React和 TypeScript，一份代码能编译到微信、支付宝、抖音小程序和 H5。写代码阶段，我让 Agent 模式先把 Taro 工程拉起来，把要做的四大页面和目录结构用一句构建提示词讲清楚，它把脚手架和依赖一次性铺好。像云函数的爬取逻辑、TypeScript的类型定义这类繁琐的样板代码，丢给 Agent 几分钟就成形，我只在关键的业务判断上动手。调规则和语料阶段，我切到 IDE 模式，对着真实源码改关键词、补回话，改完热重载立刻看效果。

三、功能说明

3.1 拆招

回到这个产品本身。拆招页面输入一句别人对你说的话，它立刻给你四套回话，按风格分好，温和化解、幽默带过、直接拒绝、反将一军各一套。饭桌上真要用了，看一眼就可以立即get到思路。哪句你想换个说法，点一下，它让大模型重新措辞。

第一版覆盖的场景有：催婚催生、打探隐私、职场打压、道德绑架、劝酒逼酒、开口借钱，十几个常见的社交压力场景，每个都备好了现成话术。

代码是：

python 复制代码

const styleNames: Record<ResponseStyle, string> = {
        gentle: '温和化解',
        humor: '幽默带过',
        direct: '直接拒绝',
        counter: '反将一军'
      };

3.2 出招

除了被动拆招，还有主动出招页：12 个常见场景，分饭局、职场、亲戚局、日常边界四类，让你在开口的时候能组织好思路语言，并且有跟进话术，让话题顺利进行，不冷场不尴尬。像婚礼敬酒、年会聚餐这些躲不掉的局，说之前先翻两眼，心里就有底了

真要做到饭桌上可用，只靠大模型不太行。交流都是有时效性的，饭桌上等两三秒出结果，i 人已经冷场了；而且每次调用都花钱，天天用谁也顶不住；没网或者没配 key 的时候，就不可用了。所以嘴替鸭的设计是本地规则打底，先把那些高频、明确的场景用关键词匹配秒回，大模型只在认不出来的时候兜底上场。规则秒回是零成本、不联网、毫秒级，大模型那一档才是可选的花钱项。

3.3 语录库

回话之外还有个语录库，固定库是我手写的顺口金句，每日库是后端每天从社区抓的热话，两层叠加追加到回话末尾。

设置页里内置了 9 家厂商预设，火山引擎豆包、硅基流动、DeepSeek、智谱 GLM、通义千问、Kimi、OpenAI、Anthropic，还有自定义 OpenAI 兼容，API Key 只存在本机，不留服务器，没网也能走纯本地规则。

真机测试:

四、测试：开发不是一路绿灯

开发过程也不是一路绿灯。Taro 一份代码编好几个端，类型报错和平台差异问题是常客。我的习惯是把报错原样贴进 TRAE 对话框，让它定位到具体文件、给出修复，我看过改动没问题再应用，不放心的地方就让它解释一遍为什么这么改。多数问题一轮就过，个别疑难也就两三个来回，比我自己翻文档快得多。

五、TRAE 在我项目里的角色

回过头看整个开发过程，TRAE 在我这个项目里是它在全程执行我的想法、帮我排查错误、修复问题。

起项目阶段，我让 Agent 模式把 Taro 工程拉起来，把要做的四个页面和目录结构用一句构建提示词讲清楚，脚手架和依赖一次铺好。
调规则和语料的阶段，我切到 IDE 模式，对着真实源码改关键词、补回话，改完热重载立刻看效果，不用在文档和编辑器之间来回跳。
后来做前后端拆分，Python 后端、Node 配置后台这些我自己不熟的活，也是跟 TRAE 一起一点点写出来的，从接口设计到定时爬虫再到配置热更新，它把我缺的那块基础设施补齐了。
桌面写代码，真机直接用，一份代码多端跑，双端融合丝滑完成过渡。

结尾

但是毕竟社交是面对面的交流，针对于不同的人、不同身份、不同场景、不同语境下该怎么说话，都不是几句话能说清楚的。嘴替鸭只把回话给出来，更多的是给你没有思路时候的参考，提供选项，不能替你社交，但我们可以借助它改善自己的社交方法，提升社交技巧，增强自己的社交能力，这才是嘴替鸭真正想要的。

如果你也是那种饭桌上脑子宕机的 i 人，或者你妈催婚的台词比你还熟，评论区扔一句你最怕听到的话，我让嘴替鸭判给你看，四套回话随你挑。

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