一、 核心思路：别瞎聊，按套路出牌

现在很多人用国产大模型（比如通义千问）配合 Trae 这种 AI 编程工具写项目，最容易犯的毛病就是“想到哪说到哪”。其实想让 AI 乖乖干活，你得把需求掰碎了喂给它。咱们这套玩法的核心就一句话：先把脑子里的想法变成机器能看懂的文档，然后再分步骤让 AI 帮你搭架子、写代码。

二、 第一步：整理需求，建好“小本本”

1. 先把需求盘明白

别一上来就让 AI 给你写功能。你先把自己的想法、业务要求一股脑倒给千问，让它帮你整理成一份标准的“产品需求文档（PRD）”。记得让它把必须做的功能、每个页面的输入输出都列清楚。遇到它瞎编或者拿不准的地方，一定要逼着它标出来【待确认】，绝对不能有“大概、也许”这种词。

2. 搞定数据库字典

拿着你改好的需求文档，再让千问去设计数据库表。让它把所有字段名、类型、主键索引全列出来。这一步你得亲自盯一下，看看表之间的关联对不对，有没有少加索引。

3. 建立专属知识库

在项目里建个 doc 文件夹，把定稿的需求和数据库字典存成 .md 文件。强烈建议你再写一个《技术与编码规范》，把你要用的技术栈、目录结构、命名规矩提前定死。这三份文档，以后就是你和 AI 沟通的“圣经”，千万别乱改。

三、 第二步：画图纸与搭脚手架

1. 生成 API 接口文档

在 Trae 里开个新对话，把刚才那三份文档扔进去。告诉它：“照着这些文档，给我出一份 RESTful 接口文档。” 重点看一眼错误码和鉴权方式是不是符合你的预期。

2. 确认技术栈，保护好密码

接口文档没问题了，就让 AI 列出需要的技术栈和依赖包。这里有个保命提醒：千万别在聊天框里直接发数据库密码！ 让 AI 给你生成一个 .env.example 配置文件，你自己手动填上本地测试库的密码，让代码从环境变量里读，这样最安全。

3. 一键初始化项目骨架

配置搞定了，就可以让 AI 开始干活了。让它按照规范生成项目的目录结构、基础配置文件和工具类。这时候你只需要扫一眼目录对不对，不用管具体的业务逻辑。

四、 第三步：拆任务，像切香肠一样写代码

1. 别贪心，一个一个来

绝对不要让 AI “帮我把整个系统写完”，它一定会疯掉或者胡编乱造。你要把接口拆成一个个小任务，比如“帮我写用户注册接口”。每做完一个，关掉对话框，开一个新的。

2. 带着“交接单”进新对话

在新对话里，只给它当前要写的接口说明、相关的表结构和目录树。这种“新鲜上下文”能让 AI 保持清醒，不会受之前乱七八糟对话的影响。

3. 找茬与测试

AI 写完代码别急着跑。换个提示词，让它扮演“资深老程序员”来审查自己的代码，看看有没有边界漏洞。然后让它顺手写几个单元测试，保证基本功能没毛病。

五、 第四步：跑起来，并随时更新笔记

1. 报错了就贴日志

用 AI 生成的脚本测一下前后端能不能通。如果报错了，直接把那一长串错误日志复制给 AI，让它自己找 Bug 并给出修复代码。

2. 养成随手记笔记的习惯

这是大家最容易忘的一步！只要你加了一个新接口、改了表结构或者修了一个大 Bug，一定要回头把这些改动追加到 doc 文件夹里的文档中。只有让文档和代码始终保持一致，后面不管怎么迭代才不会翻车。

六、 总结几句

这套“千问 + Trae”的免费开发流，其实就是让 AI 给你当架构师、DBA 和初级码农。但记住，AI 只是个超级实习生，你才是真正的项目经理。核心的业务逻辑必须你自己把关，用规范的文档去约束它，用安全的机制去保护它，这样才能真正把效率拉满！