我只说需求,AI 全程托管,代码自己长出来了!

你是否想过,有一天开发可以像“点外卖”一样简单?你只管提出想法,剩下的从需求分析、代码编写、调试测试到最终部署,都由一个“超级程序员”全自动搞定。

这不是科幻,而是已经到来的 SOLO 模式

它是一种以 AI 为主导的高度自动化开发方式,旨在将开发者从繁琐的执行工作中解放出来,回归创造的本源。在 SOLO 模式下,你只需通过聊天、语音甚至上传文件来描述需求,AI 便会像一位经验丰富的架构师,自主规划、拆解并高效执行任务。

如果你渴望体验这种“解放双手”的未来开发模式,那么本文就是你的专属指南。

如何抢先体验?

目前,SOLO 模式采用邀请制,专为 Pro 用户开放。

  • 资格要求:已订阅 Pro 套餐,并获得专属邀请码(SOLO Code)。
  • 专属通道:SOLO 模式仅支持与智能体对话。
  • 计费说明:与 SOLO Builder 智能体对话,每次将消耗 1 个超级模型的快速队列问答次数。SOLO Code 赠送的次数在 SOLO 和 IDE 模式下通用。

准备好了吗?通过 TRAE 左上角的开关,即可一键进入未来。

注意:AI 回答过程中无法切换模式。

AI 开发驾驶舱,一览无余

进入 SOLO 模式,你将看到一个简洁而强大的“开发驾驶舱”。


图:SOLO 模式主界面,左侧与 AI 对话,右侧见证奇迹发生

编号说明
1AI 对话面板:你的需求输入区,也是与 AI 智能体沟通的核心。
2顶栏控制区:掌控全局的“中控台”,可切换四大工作面板、开启“实时跟随”等。
3工具面板区:AI 工作进度的“直播间”,实时展示代码、终端、应用和文档。
4状态栏:提供额外编辑状态信息,细节尽在掌握。

四大“监工”面板,让 AI 工作全透明

SOLO 模式提供了四大核心工具面板,让你随时查看 AI 的工作状态,仿佛有了一位 24 小时待命的“全栈工程师”。

1. 编辑器:看代码“自己长出来”

AI 生成的代码会在这里实时呈现。你可以随时介入修改,也可以选中代码片段,让 AI 帮你进一步优化。对于删除等关键操作,AI 会贴心地征求你的同意。


图:AI 正在编辑器中编写代码

2. 终端:命令执行,了如指掌

所有后台命令的执行过程和结果都在这里清晰展示。遇到报错?没关系,直接选中错误信息,一键“甩锅”给 AI 分析解决。


图:终端面板实时显示命令执行情况

3. 浏览器:成果即时预览,所见即所得

AI 构建的前端应用会在这里直接运行,方便你随时预览。

  • 想改东西? 点击“选择元素”按钮,选中页面元素发给 AI,动动嘴就能修改。
  • 想部署上线? 点击“部署”按钮,一键发布你的应用。
  • 有 Bug? 控制台错误会显示在底部,同样可以发给 AI 处理。


图:在浏览器中直接与 AI 协作修改页面

4. 文档:PRD 生成,告别“写文档”烦恼

AI 会根据你的需求自动生成 PRD 文档。你可以随时手动修改,或选中内容让 AI 帮你润色,支持 Markdown 格式。


图:AI 自动生成 PRD 文档初稿

上帝视角:开启“实时跟随”

这是 SOLO 模式的王牌功能。开启后,四大工具面板会根据 AI 的当前任务自动切换,全程直播开发过程。

  • AI 写 PRD 时,自动切换到 文档 面板。
  • AI 写代码时,自动切换到 编辑器 面板。
  • AI 跑命令时,自动切换到 终端 面板。
  • AI 构建前端时,自动切换到 浏览器 面板。

你就像一位运筹帷幄的导演,只需通过顶栏的“实时跟随”按钮,即可开启或关闭这一沉浸式体验。

温馨提示

  • 在 AI 工作时,如果你手动切换了面板,或点击了对话中的卡片,“实时跟随”会自动关闭,将主导权交还给你。
  • 想在 AI 工作时手动干预?双击面板区域即可退出“实时跟随”的只读状态,随时介入。

写在最后

SOLO 模式不仅是一个工具,更是一种全新的开发哲学:让人类专注于创意,让 AI 处理繁杂的实现。它预示着一个“对话式编程”时代的到来,开发者的价值将更多地体现在思考、设计和创造力上。

你对这种 AI 全程托管的开发模式有何看法?你认为它会给我们的工作带来哪些改变?欢迎在评论区留下你的想法,我们一起探讨!

【电力系统】单机无穷大电力系统短路故障暂态稳定Simulink仿真(带明文档)内容概要:本文档围绕“单机无穷大电力系统短路故障暂态稳定Simulink仿真”展开,提供了完整的仿真模型与明文档,重点研究电力系统在发生短路故障后的暂态稳定性问题。通过Simulink搭建单机无穷大系统模型,模拟不同类型的短路故障(如三相短路),分析系统在故障期间及切除后的动态响应,包括发电机转子角度、转速、电压和功率等关键参数的变化,进而评估系统的暂态稳定能力。该仿真有助于理解电力系统稳定性机理,掌握暂态过程分析方法。; 适合人群:电气工程及相关专业的本科生、研究生,以及从事电力系统分析、运行与控制工作的科研人员和工程师。; 使用场景及目标:①学习电力系统暂态稳定的基本概念与分析方法;②掌握利用Simulink进行电力系统建模与仿真的技能;③研究短路故障对系统稳定性的影响及提高稳定性的措施(如故障清除时间优化);④辅助课程设计、毕业设计或科研项目中的系统仿真验证。; 阅读建议:建议结合电力系统稳定性理论知识进行学习,先理解仿真模型各模块的功能与参数设置,再运行仿真并仔细分析输出结果,尝试改变故障类型或系统参数以观察其对稳定性的影响,从而深化对暂态稳定问题的理解。
本研究聚焦于运用MATLAB平台,将支持向量机(SVM)应用于数据预测任务,并引入粒子群优化(PSO)算法对模型的关键参数进行自动调优。该研究属于机器学习领域的典型实践,其核心在于利用SVM构建分类模型,同时借助PSO的全局搜索能力,高效确定SVM的最优超参数配置,从而显著增强模型的整体预测效能。 支持向量机作为一种经典的监督学习方法,其基本原理是通过在高维特征空间中构造一个具有最大间隔的决策边界,以实现对样本数据的分类或回归分析。该算法擅处理小规模样本集、非线性关系以及高维度特征识别问题,其有效性源于通过核函数将原始数据映射至更高维的空间,使得原本复杂的分类问题变得线性可分。 粒子群优化算法是一种模拟鸟群社会行为的群体智能优化技术。在该算法框架下,每个潜在解被视作一个“粒子”,粒子群在解空间中协同搜索,通过不断迭代更新自身速度与位置,并参考个体历史最优解和群体全局最优解的信息,逐步逼近问题的最优解。在本应用中,PSO被专门用于搜寻SVM中影响模型性能的两个关键参数——正则化参数C与核函数参数γ的最优组合。 项目所提供的实现代码涵盖了从数据加载、预处理(如标准化处理)、基础SVM模型构建到PSO优化流程的完整步骤。优化过程会针对不同的核函数(例如线性核、多项式核及径向基函数核等)进行参数寻优,并系统评估优化前后模型性能的差异。性能对比通常基于准确率、精确率、召回率及F1分数等多项分类指标展开,从而定量验证PSO算法在提升SVM模型分类能力方面的实际效果。 本研究通过一个具体的MATLAB实现案例,旨在演示如何将全局优化算法与机器学习模型相结合,以解决模型参数选择这一关键问题。通过此实践,研究者不仅能够深入理解SVM的工作原理,还能掌握利用智能优化技术提升模型泛化性能的有效方法,这对于机器学习在实际问题中的应用具有重要的参考价值。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
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