小白如何使用国产TRAE一镜到底打造“AI Chat”web应用

对于许多技术初学者而言，“全栈开发”是一座遥不可及的大山。本文将记录一次独特的开发之旅：我先忘记自己所有的技术经验，把自己当做一个技术小白，我将尝试仅依靠国产AI开发助手 TRAE，从零开始构建一个功能完备的“AI Chat”Web应用。项目将实现用户注册登录、数据持久化存储以及与豆包大模型API的实时对话等核心功能。

我们将深入探索如何利用TRAE的 智能体（Agent）进行项目规划与代码生成，如何通过其创建MCP（Model Context Protocol）无缝对接MySQL数据库，以及如何运用上下文与项目Rules来确保AI在整个开发周期中保持逻辑一致性。本文旨在验证一个大胆的设想：在先进AI工具的加持下，一个新手开发者是否真的能“一镜到底”，独立完成一个现代化的全栈Web应用？

本次实战我在此强调的是使用国内版本的TRAE，虽然国外的版本能使用国外的大模型，但是对于我来说，国内的大模型已经足够满足我的使用，而且没有任何不适。

最终成果展示：

首页：

登录/注册页面：

核心聊天界面：

(注：以上图片为效果示意图)

一、项目准备：兵马未动，粮草先行

在开始编码（或者说，开始“指挥”AI编码）之前，我们需要确保开发环境和所需工具都已准备就绪。这就像是烹饪前备好所有食材和厨具，能让整个过程更加顺畅。

1.1 本地开发环境

Node.js: 这是我们整个技术栈的基石，无论是前端的Vite还是后端的Koa，都依赖于它。我使用的是 v18.20.8，建议使用v16或更高版本。
MySQL: 我们选择的数据库。我本地安装的是 8.0 版本。你需要确保数据库服务已启动，并创建一个用于存放项目数据的数据库（例如，我创建了一个名为 doubao_clone 的数据库）。
TRAE 客户端: 本次挑战的主角。我使用的是 v2.9.1 国内桌面版。它看起来像一个集成了超级AI能力的IDE，你可以在其中创建项目、编写代码、管理上下文，并与AI智能体进行交互。

1.2 云服务与API密钥

豆包大模型API Key: 这是让我们的应用拥有“灵魂”的关键。你需要前往豆包开放平台（或其背后的火山引擎）注册并进行大模型试用接入API，获取到API Key。这是调用大模型服务的凭证，务必妥善保管。

1.3 我的心态准备与思考

现在把自己当做一个技术小白，我深知自己对很多技术细节一知半解。因此，在开始前我为自己设定了两个原则：

信任但验证：我将尽可能把任务交给TRAE，相信它的能力。但我不会盲从，对于生成的代码，我会尝试去理解其核心逻辑，并在浏览器和终端中验证其运行结果。
沟通大于编码：我意识到，使用AI开发助手的核心技能，可能已经从“如何写代码”转变为“如何精确地向AI描述我的需求”。我将把每一次与TRAE的交互，都看作是一次产品需求沟通。

二、奠定基石：与TRAE共建项目框架

万丈高楼平地起，一个好的项目结构是成功的开端。我没有自己动手创建文件，而是决定让TRAE来完成这项工作。

2.1 初始化TRAE工作区与设定Rules

启动TRAE后，我创建了一个新的项目工作区，命名为 doubao-clone-project。

TRAE最强大的功能之一就是“项目Rules（规则）”。这相当于给整个项目设定了一个“宪法”，所有后续AI的生成和修改都会遵循这个顶层设计。当然，规则不会写，也可以叫智能体帮你设计。

我打开Rules编辑器，输入了以下核心指令：

# 项目顶层规则

## 1. 技术栈规约
- **项目类型**: 全栈Web应用，前后端分离。
- **前端**: 使用 Vue3 (组合式API, script setup语法糖), TypeScript, Vite构建工具, Pinia作为状态管理, Vue Router进行路由管理, UI库使用Element Plus。
- **后端**: 使用 Koa.js 框架, Node.js环境, 使用PM2进行进程管理。
- **数据库**: MySQL 8.0。

## 2. 项目结构
- 在根目录下创建 `frontend` 和 `backend` 两个文件夹，分别存放前后端代码。
- 前后端项目均需包含完整的 `package.json` 依赖文件。
- 后端应有清晰分层：`routes` (路由), `controllers` (控制器), `services` (服务逻辑), `models` (数据模型)。

## 3. 代码风格
- 所有代码遵循 Prettier 格式化标准。
- TypeScript 开启严格模式。
- 所有函数和关键逻辑需添加JSDoc注释。

个人经验总结：

设定Rules是我认为最关键的一步。这就像是给AI画了一个清晰的“沙盘”，它之后的所有行动都会在这个沙盘内进行，极大地避免了AI因自由发挥而导致的结构混乱。规则越明确、越具体，后续的开发过程就越顺畅。对于新手来说，这解决了“项目应该如何组织”这个最头疼的问题之一。

2.2 创建智能体(Agent)并生成项目骨架

接下来，我使用了TRAE的“智能体”功能。智能体可以被理解为被赋予了特定角色的AI。我创建了一个名为“全栈架构师”的Agent，并向它发出了第一个指令：

指令如下：

“你好，请根据项目Rules，为我生成doubao-clone-project的完整前后端项目骨架文件。”

现在TRAE已经开始工作，现在的你完全可以坐在一边喝杯咖啡，静等完成，不久之后你会看到电脑右下角弹出消息框，意识已经完成任务

现在，TRAE的侧边栏文件树焕然一新，一个标准的、结构清晰的全栈项目诞生了：

doubao-clone-project/
├── frontend/
│   ├── public/
│   ├── src/
│   │   ├── assets/
│   │   ├── components/
│   │   ├── router/
│   │   ├── store/
│   │   ├── views/
│   │   ├── App.vue
│   │   └── main.ts
│   ├── index.html
│   ├── package.json
│   ├── tsconfig.json
│   └── vite.config.ts
├── backend/
│   ├── src/
│   │   ├── controllers/
│   │   ├── models/
│   │   ├── routes/
│   │   ├── services/
│   │   ├── app.js
│   │   └── db.js
│   ├── package.json
│   └── ecosystem.config.js
└── ...

你可以先点击接受所有更改，后面完全可以再优化修改就行

TRAE不仅创建了文件和文件夹，还为package.json填充了必要的依赖（如 vue, koa, mysql2 等），并生成了Vite和Koa的基础配置文件。我只需要进入frontend和backend目录，分别执行npm install，项目的基础环境就搭建完毕了。

三、后端先行：构建稳固的数据与逻辑服务

有了骨架，我们先从后端开始，因为它为前端提供了数据和服务支持。

3.1 使用MySQL MCP连接数据库

TRAE的MCP（Model Context Protocol，模型上下文协议）功能让我大开眼界。它提供了一个可视化的界面，用于连接和管理外部服务，如数据库、API等。

我打开MCP面板，选择从市场添加，直接搜索“MySQL”。这个工具能帮我们自动连接数据库，自动进行各种表操作。如下操作：

然后如下在一个表单中填入了我的本地数据库信息：

Host: localhost
Port: 3306
User: root
Password: [我的数据库密码]
Database: doubao_clone

第一次添加MCP会提示安装依赖环境，流程都是自动操作，只需点击确认操作即可

接着在自己自定义的智能体中添加刚才添加的MCP即可

如果一直提示找不到命令uvx，那么只要出现如下提示：

那么请看这个解决方案：https://docs.trae.ai/ide/model-context-protocol?_lang=zh

这个解决方法就是安装uvx命令，如下：

安装成功后，就能看见MCP是可用的状态

保存后，这个连接就被命名为 MySQL。接着，我回到与“全栈架构师”Agent的对话中：

“请在后端项目中，基于MCP中的 MySQL 连接，编写数据库初始化和连接的代码。”

TRAE立即修改了 backend/src/db.js 文件，生成的代码自动从一个安全的配置文件中读取了连接参数，并创建了一个数据库连接池。这避免了将敏感信息硬编码在代码中的安全风险。但是智能体也自动给我弄了几张新数据库表，但是没关系，我可以先全部接受，后面继续改。

个人经验总结：

MCP功能对于新手极其友好。我不需要去查阅mysql2库的文档，思考如何创建连接池、如何处理异常。我只需要提供最基本的信息，TRAE就帮我完成了最佳实践的代码实现。这种“声明式”的开发方式，让我可以更专注于业务逻辑本身。

3.2 设计用户表并实现注册/登录接口

接下来是用户系统的核心功能。我继续向Agent下达指令：

“现在我将构建一个功能完备、高度仿真的类似“豆包”Web应用。项目将实现用户注册登录、数据持久化存储以及与豆包大模型API的实时对话等核心功能。现在把之前没必要的表删掉，先按下面要求执行：

请为我设计一个用户表 users，包含 id (主键,自增), username (唯一,非空), password (非空), created_at (创建时间) 字段。请生成对应的SQL建表语句。

基于这张表，使用Koa，在 /api 路径下实现用户注册 (/register) 和登录 (/login) 的API接口。

注册时，密码需要使用 bcrypt 进行加密存储。

登录成功后，使用 jsonwebtoken (JWT) 生成一个token返回给前端。”

这个指令比较复杂，但我试图一次性把需求描述清楚。TRAE的执行过程让我印象深刻：

1. 它首先在聊天窗口中返回了CREATE TABLE的SQL语句，并自动在MCP MySQL 中执行，帮我在数据库中创建了users表。

用数据库连接工具一看，确实自动创建了users表

2. 接着，它开始在 backend 项目中创建和修改文件。它创建了 user.controller.js, user.service.js, user.model.js 和 auth.routes.js，将逻辑清晰地分层。

3. 它在package.json中自动添加了 bcrypt 和 jsonwebtoken 依赖，并提示我需要重新执行 npm install。

4. 生成的代码中，注册逻辑包含了用户名是否已存在的校验，密码加密的完整流程；登录逻辑则包含了用户校验、密码比对和JWT签发。

整个过程，我几乎没有编写一行代码，一个安全、标准的认证授权系统后端就完成了。

然而出人意料的是，TRAE居然把后面的前端部分也一起做了，它不仅生成了完整的Vue组件代码，包括CSS样式，还处理了数据流的接收和渲染逻辑。

而且还对自己的实现做了总结

至于对不对，我们都先不管，后面可以继续调整。

还有上一步的编写数据库初始化和连接的代码命令会自动在backend\scripts\dbInit.js下创建多余的数据库表，自己继续下达指令修改dbInit.js，这个文件交接给新人初始化项目的时候很重要。

dbInit.js 暂时只用到一个用户表 users ，包含 id (主键,自增), username (唯一,非空), password (非空), created_at (创建时间) 字段。其他表没用的可以删掉

四、前端呈现：打造精致的用户交互界面

后端准备就绪，现在轮到前端了。

4.1 搭建路由与状态管理

我向Agent发出了新的指令：

“现在继续排查前端实现部分，看看有没有实现如下功能，对比你的实现取最优方案：使用 vue-router 设置路由，需要包含 /login, /register 和 /chat 三个页面。/chat 页面需要进行路由守卫，只有在用户已登录（即Pinia中有token）的情况下才能访问，否则重定向到 /login。同时，使用 pinia 创建一个 userStore，用于管理用户的token和基本信息。”

TRAE迅速地在 frontend/src/router 和 frontend/src/store 目录下创建了相应的文件，并编写了所有配置代码。路由守卫的逻辑也写得非常完善。如下所示：

4.2 开发注册与登录页面

接下来是UI组件的开发排查。

“继续排查前端实现部分，看看有没有实现如下功能，对比你的实现取最优方案：使用 Element Plus UI库，创建登录和注册页面的Vue组件。要求包含输入框和提交按钮，并实现与后端API的交互逻辑。登录成功后，将返回的token和用户信息存入userStore，并跳转到/chat页面。”

TRAE生成了 LoginView.vue 和 RegisterView.vue 两个文件。文件不仅包含了使用了 el-form, el-input, el-button 等组件的模板代码，<script setup> 部分也已经引入了 axios (它自动添加的依赖)，编写了完整的表单提交、API调用、错误处理、状态更新和页面跳转逻辑。

个人经验总结：

这一步让我感受到了AI在前端开发中的巨大潜力。UI组件的开发往往包含大量重复的模板代码和表单逻辑，非常耗时。TRAE的生成能力极大地解放了我的双手。更重要的是，它生成的代码是基于我之前设定的后端API逻辑，前后端在这里实现了完美的“握手”。这得益于TRAE强大的上下文记忆能力，它记得我们之前是如何设计后端接口的。

五、核心对话功能：让应用拥有“灵魂”

现在，万事俱备，只差最核心的聊天功能了。

5.1 后端代理豆包API

我们需要先登录火山引擎官网： https://www.volcengine.com/product/doubao。

如果亲还没注册就先注册登录，点击开启AI新体验，如下：

然后我们在网页的左下角看到每个模型都有免费的使用额度，我们就先用免费的额度做测试即可。如下点击第一个模型的API接入：

为了安全，我不能在前端直接调用豆包API，因为这会暴露我的API Key。我需要后端做一个代理。

“请在后端创建一个新的API接口 /api/chat。它需要是一个受保护的接口，必须验证JWT。该接口接收前端传来的对话消息，然后将消息和我预设在服务器环境变量中的豆包API Key一起，转发请求到豆包的官方对话API端点。最后将豆包返回的结果流式地传回给前端。

Rest API 调用示例如下：

curl https://ark.cn-beijing.volces.com/api/v3/chat/completions \

-H "Content-Type: application/json" \

-H "Authorization: Bearer 自己的APIKEY" \

-d $'{

"model": "doubao-seed-1-6-lite-251015",

"messages": [

{

"content": [

{

"image_url": {

"url": "https://ark-project.tos-cn-beijing.ivolces.com/images/view.jpeg"

},

"type": "image_url"

},

{

"text": "图片主要讲了什么?",

"type": "text"

}

],

"role": "user"

}

]

}'

”

TRAE理解了我的意图，为我创建了 chatService.js 和 chatController.js，并编写了JWT验证中间件和代理逻辑。它还提示我如何在项目根目录创建一个 .env 文件来存放我的豆包API Key。

chatService.js实现的代码也令人赏心悦目，一目了然，如下：

/**
 * 聊天服务
 * 负责与豆包API交互，处理聊天请求
 */
const fetch = require('node-fetch');
const stream = require('stream');
const { Readable } = stream;

class ChatService {
  constructor() {
    this.doubaoApiUrl = 'https://ark.cn-beijing.volces.com/api/v3/chat/completions';
    this.doubaoApiKey = process.env.DOBAO_API_KEY;
  }

  /**
   * 发送聊天请求到豆包API
   * @param {Array} messages - 聊天消息数组
   * @returns {Promise<Readable>} - 返回可读流
   */
  async sendChatRequest(messages) {
    console.log('收到聊天请求，原始消息格式:', JSON.stringify(messages));
    
    if (!this.doubaoApiKey) {
      throw new Error('豆包API Key未配置');
    }

    try {
      // 过滤掉无效消息并标准化格式
      let validMessages = messages.filter(msg => 
        msg && msg.role && (msg.role === 'user' || msg.role === 'assistant')
      );
      
      console.log('过滤后的有效消息数量:', validMessages.length);
      
      // 豆包API要求最后一条消息必须是用户消息(user)
      // 如果最后一条消息是助手消息(assistant)，我们需要移除它
      if (validMessages.length > 0 && validMessages[validMessages.length - 1].role === 'assistant') {
        console.log('检测到最后一条消息是助手消息，已移除');
        validMessages = validMessages.slice(0, -1);
      }
      
      // 如果没有有效的用户消息，我们不能发送请求
      if (validMessages.length === 0 || !validMessages.some(msg => msg.role === 'user')) {
        throw new Error('聊天请求至少需要包含一条用户消息');
      }
      
      console.log('调整后的消息数量:', validMessages.length);
      
      // 转换消息格式以匹配豆包API的要求
      // 根据curl请求示例，豆包API期望的格式是：{content: [{text: "...", type: "text"}], role: "user"}
      const formattedMessages = validMessages.map((msg, index) => {
        let content = msg.content;
        
        // 详细记录每条消息的转换过程
        console.log(`消息${index}原始content类型:`, typeof content);
        console.log(`消息${index}原始content值:`, content);
        
        // 转换为豆包API期望的格式
        let formattedContent;
        
        if (Array.isArray(content)) {
          // 如果已经是数组格式，保持不变
          formattedContent = content;
        } else if (typeof content === 'object' && content !== null) {
          // 如果是对象，确保有type字段
          if (content.text && !content.type) {
            formattedContent = [{ text: content.text, type: 'text' }];
          } else {
            formattedContent = [content];
          }
        } else {
          // 如果是字符串或其他类型，转换为标准格式
          formattedContent = [{ text: String(content || ''), type: 'text' }];
        }
        
        const formattedMsg = {
          role: msg.role,
          content: formattedContent
        };
        
        console.log(`消息${index}转换后格式:`, JSON.stringify(formattedMsg));
        
        return formattedMsg;
      });

      // 打印最终发送给豆包API的消息格式
      console.log('发送给豆包API的最终消息格式:', JSON.stringify(formattedMessages));

      // 构建请求选项
      const requestOptions = {
        method: 'POST',
        headers: {
          'Content-Type': 'application/json',
          'Authorization': `Bearer ${this.doubaoApiKey}`
        },
        body: JSON.stringify({
          model: 'doubao-seed-1-6-lite-251015',
          messages: formattedMessages,
          stream: true
        })
      };

      console.log('请求URL:', this.doubaoApiUrl);
      console.log('请求头:', requestOptions.headers);
      
      // 发送请求
      const response = await fetch(this.doubaoApiUrl, requestOptions);
      
      console.log('豆包API响应状态码:', response.status);

      // 检查响应状态并获取详细错误信息
      if (!response.ok) {
        const errorDetails = await response.text();
        console.error('豆包API错误详情:', errorDetails);
        throw new Error(`豆包API请求失败: ${response.status} - ${errorDetails}`);
      }

      console.log('豆包API请求成功，开始处理流式响应');
      return response.body;
    } catch (error) {
      console.error('发送聊天请求失败:', error.message);
      console.error('错误堆栈:', error.stack);
      throw error;
    }
  }

  /**
   * 处理豆包API的流式响应
   * @param {Readable} apiStream - 豆包API返回的流
   * @param {Function} onData - 数据处理回调
   * @returns {Promise<void>}
   */
  async processStream(apiStream, onData) {
    return new Promise((resolve, reject) => {
      apiStream.on('data', (chunk) => {
        try {
          const chunkStr = chunk.toString();
          // 处理SSE格式的响应
          const lines = chunkStr.split('\n').filter(line => line.trim());
          
          for (const line of lines) {
            if (line.startsWith('data:')) {
              const dataStr = line.substring(5).trim();
              if (dataStr === '[DONE]') {
                resolve();
                return;
              }
              
              const data = JSON.parse(dataStr);
              // 提取content部分并返回
              if (data.choices && data.choices.length > 0 && data.choices[0].delta) {
                const content = data.choices[0].delta.content || '';
                if (content) {
                  onData(content);
                }
              }
            }
          }
        } catch (error) {
          console.error('处理流数据失败:', error);
        }
      });

      apiStream.on('end', resolve);
      apiStream.on('error', reject);
    });
  }
}

module.exports = new ChatService();

5.2 构建聊天界面

这是整个项目最复杂的界面。我尽力向TRAE描述我的需求：

“继续排查前端实现部分，看看有没有实现如下功能，对比你的实现取最优方案：创建 /chat 页面的组件 Chat.vue。

界面布局上方是消息展示区，下方是文本输入框和发送按钮。

消息展示区需要区分用户发送的消息和AI返回的消息，样式上有所区别（例如，用户消息居右，AI消息居左）。

当用户点击发送后，调用后端的 /api/chat 接口。

在等待AI回复时，显示一个“正在思考...”的加载提示。

接收到后端的流式数据，并实时渲染到消息区。”

TRAE开始更新之前存在的 ChatView.vue 文件。这次它花的时间不长，但结果是惊人的。我甚至看到它使用了 fetch API 来处理流式响应，这是我自己可能需要查阅半天文档才能搞定的事。

六、运行并调试

6.1 运行项目

接下来我们就要进行运行项目来调试了，然后我输入如下指令

功能基本开发完成，现在准备调试运行，看看功能界面等是否符合我的想法，请告诉我运行前端和后端的步骤流程

接着TRAE的智能体便会回复如下详细内容，堪称细如发丝般的细节：

# 运行前后端项目步骤

## 后端运行步骤

1. **进入后端目录并安装依赖**：
   ```bash
   cd e:\doubao-clone-project\backend
   npm install
   ```

2. **配置环境变量**：
   - 确保 `.env` 文件中有正确的配置
   - 特别注意需要设置有效的 `DOBAO_API_KEY` 值

3. **初始化数据库**（如果需要）：
   ```bash
   node scripts/dbInit.js
   ```

4. **启动后端服务**：
   ```bash
   npm run start
   ```
   或者使用 PM2 进行进程管理：
   ```bash
   pm2 start app.js
   ```

## 前端运行步骤

1. **进入前端目录并安装依赖**：
   ```bash
   cd e:\doubao-clone-project\frontend
   npm install
   ```

2. **启动前端开发服务器**：
   ```bash
   npm run dev
   ```

## 测试流程

1. 后端服务启动后，确认 API 服务在配置的端口上运行（默认为 3000）
2. 前端开发服务器启动后，通过浏览器访问显示的 URL（通常是 http://localhost:5173 或类似地址）
3. 在登录界面使用注册的账号登录
4. 进入聊天界面，可以与 AI 进行对话，验证流式响应功能

## 注意事项

- 确保 MySQL 数据库服务正在运行
- 确保 `.env` 文件中的数据库配置正确
- 确保 `DOBAO_API_KEY` 已正确配置，否则聊天功能将无法正常工作
- 如果遇到端口冲突，可以在 `.env` 文件中修改端口配置

接下来按照上面步骤一步步执行

但是发生执行报错，如下图：

但是不要慌。我们可以直接复制错误去问智能体

之后智能体也会快速帮你定位问题进行解决

解决完毕再次运行，立马就成功了

接下来轮到前端部分的启动，同样是在前端目录下先执行npm install，然后再启动

6.2 调试首页

当然我们也可以在TRAE里面叫智能体帮忙启动并打开网页端查看效果

我接着敲下如下命令：

后端已经启动，请你现在启动前端部分，并访问前端页面

出人意料的是TRAE居然自动帮我启动并打开网页，然后还会自动帮我排查错误，这功能对于前端开发者调试太实用了。

然后他居然继续自动帮忙解决问题，直到运行成功

6.3 调试注册功能

接下来我就直接在TRAE内置的预览窗口进行测试，首先是注册功能

点击注册按钮后，果然报错

但是不要紧，继续把问题抛给智能体解决就行。

把错误日志点击添加到对话的按钮，用着用着就发现这个实用的功能，字节出品确实出自产品大师之手，接着加点描述就行。

接着智能体直至完成解决问题，给出如下回答：

完成后再次测试，点击注册按钮就看见控制台日志发现报错：

接下来我们继续追问解决问题，如下是我解决问题的流程，几个回合下来就把问题解决了，关键是我们要有耐心和有逻辑的提问：

第一轮提问，如上图的点击选择元素，选择注册按钮，及点击“添加到对话”的按钮，引用控制台出错的日志进行提问，这是TRAE十分贴心的功能设计，能让我们在设计界面或日志调试的时候更加得心应手：

接下来我们继续追问解决问题，如下是我解决问题的流程，几个回合下来就把问题解决了，关键是我们要有耐心和有逻辑的提问：

智能体一系列操作后给的第一轮回复：

还是出错继续第二轮提问：

继续处理的第二轮回复：

第三轮提问：

第三轮回复：

同时还帮我们做了测试，并做了总结，非常贴心：

不出所料，三个回合下来就解决了问题，中间的等待过程，我们可以悠悠哉哉的喝咖啡等待，完成后我们试了一下，果然注册成功：

注册成功的同时，数据库也保存了注册用户额信息：

6.4 调试登录后页面

使用注册的信息登录后发现登录主页是404页面：

接下来是我针对登录功能的第一轮提问：

第一轮处理后的回复：

然后只用了一回合就解决了问题，登录后的页面完好出现在我们面前：

6.5 调试聊天功能

输入对话信息，按ctrl+enter进行消息发送，第一次调试发消息交流肯定报错，如下所示

接下来是我对于聊天功能的第一轮提问：

聊天功能的第一轮处理及回复：

聊天功能的第一轮处理结果，还是报错：

进行的第二轮提问：

第二轮处理完还是报错：

接下来是第三轮提问，TRAE才完美解决问题并回答：

第三轮解决问题后的聊天界面：

总结：要想尽快的解决问题，关键不只是靠智能体的发挥，自己的提问水平也是很关键。

6.6 调试其他代码问题

同时我们可以修正其他代码的各种语法或逻辑问题：

针对出错的问题，我们可以快速的点击添加到对话按钮，结合#引用对应代码上下文进行处理，处理的结果依然是一如既往的快速：

七、部署与收尾：让世界看到你的作品

应用在本地跑起来了，最后一步是部署。虽然我没有一台真实的服务器，但我让TRAE为我准备好部署所需的一切。

“项目已完成。请为我提供部署指南。包括如何打包前端项目，以及如何使用PM2在服务器上启动和管理后端Koa服务。”

TRAE在聊天窗口中给出了一系列清晰的步骤：

完整的部署流程

前端打包准备：
1. 修改前端API基础URL配置为生产环境地址（在 frontend/src/api/request.ts 中）
2. 在 frontend 目录下运行 npm run build 打包静态文件
静态文件部署：
1. 将前端打包后的 dist 目录内容部署到Web服务器（如Nginx）的静态文件目录
2. 配置Web服务器提供静态资源服务，并设置合适的缓存策略
后端部署准备：
1. 将整个 backend 目录上传到服务器指定位置（如 /var/www/doubao-clone/backend ）
2. 在服务器上修改 .env.production 文件，填写正确的数据库连接信息、API密钥等
3. 确保服务器已安装Node.js和PM2
后端依赖安装：
1. 在服务器上进入 backend 目录，运行 npm install --production 安装生产依赖
2. 可选：运行数据库初始化脚本 npm run db:init （首次部署时）
环境验证：
1. 运行 node scripts/testDbConnection.js 测试数据库连接
2. 检查所有必要的环境变量是否已正确配置
服务启动：
1. 在 backend 目录执行 pm2 start ecosystem.config.js 启动后端服务
2. 运行 pm2 save 保存当前进程列表，确保服务器重启后自动恢复
反向代理配置（推荐）：
1. 配置Nginx或Apache作为反向代理，将API请求转发到3000端口
2. 设置SSL证书启用HTTPS
3. 配置静态文件缓存和压缩
监控与维护：
1. 使用 pm2 monit 监控服务运行状态
2. 使用 pm2 logs 查看实时日志
3. 定期备份数据库

注意事项

环境变量安全：生产环境的敏感信息（如数据库密码、API密钥）不应硬编码，必须通过环境变量配置
数据库配置：生产环境应使用专用的数据库用户，并限制权限范围
日志管理：定期清理日志文件，避免磁盘空间耗尽
性能监控：在生产环境部署后，应监控服务器资源使用情况，必要时进行优化
备份策略：实施定期数据备份策略，确保数据安全

它还贴心地提示我，在生产环境中，通常还需要配置Nginx作为反向代理，来将前端静态文件和后端API服务统一在同一个域名下。

八、总结与思考：技术小白的TRAE奇幻之旅

从一个空荡荡的文件夹，到一个功能完善的全栈Web应用，整个过程花费了我大约半天的时间。回首望去，我几乎没有手写超过两行代码，大部分时间都在思考“我想要什么”以及“如何清晰地告诉TRAE”。当然，经过此次实践，我也彻底学会了如何优化对话流程少走弯路，同时也爱上使用TRAE软件。不仅好用，而且国内版本现在是免费使用，国内的模型也足够满足需求。

这次经历彻底颠覆了我对“编程”的认知。

开发者的角色转变：我的角色从一个“码农”变成了一个“项目经理”或“产品设计师”。我的核心工作不再是实现细节，而是进行高层设计、定义需求、验证结果和控制项目走向。
AI不是魔法，是杠杆：TRAE并不能凭空创造。它的所有产出，都基于我提供的初始Rules、清晰的指令和它所拥有的海量知识。指令模糊，产出就会混乱。我依然是那个手握方向盘的人，TRAE则是一个无比强大的引擎。
“一镜到底”的可能性：对于一个技术小白来说，独立完成这个项目在过去是不可想象的，因为每一步都可能遇到无数个“拦路虎”。而TRAE就像一个全天候的专家导师，填平了这些坑。它不仅自动开发实现代码，还自动帮助调试代码，从这个角度看，技术小白在AI的辅助下，“一镜到底”地完成一个中等复杂度的应用开发，已经完全成为可能。

当然，这并不意味着人类开发者就此可以高枕无忧。相反，它对我们提出了更高的要求：我们需要具备更强的系统设计能力、更精准的语言表达能力和更敏锐的产品洞察力。因为在AI时代，真正稀缺的，将不再是实现功能的能力，而是定义问题和创造价值的能力。

这场使用TRAE的开发之旅，让我瞥见了软件开发的未来。这个未来，令人兴奋，也充满挑战。

完整项目代码：https://download.youkuaiyun.com/download/linshantang/92197165

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78 条评论

散峰而望 2025.11.30
小白如何使用国产TRAE一镜到底打造“AI Chat”web应用，非常不错的应用类好文。值得一观。期待博主的更多优质内容！
- 攻城狮7号回复散峰而望 2025.11.30
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日晨难再 2025.11.29
支持博主优质好文[face]emoji:015.png[/face]
- 攻城狮7号回复日晨难再 2025.12.01
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流星雨爱编程 2025.11.28
文章对知识的洞察十分深入，对技术的解析很有价值。内容兼具专业性与可读性，为读者呈现了多元视角。期待博主后续带来更多前沿分享，继续在自己领域输出优质内容！
- 攻城狮7号回复流星雨爱编程 2025.11.28
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工藤学编程 2025.11.28
这个写的很详细了，感谢博主分享
- 攻城狮7号回复工藤学编程 2025.11.28
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武子康 2025.11.28
这篇优快云博文堪称技术写作典范！作者以庖丁解牛般的功力，将复杂原理层层剖析，逻辑严谨如精妙算法。代码示例如珍珠串联，注释详尽似良师点拨，更难得的是字里行间流淌着实战智慧的火花。行文既有学术深度又不失通俗趣味，疑难处三言两语便点中要害，读来令人豁然开朗。这般倾囊相授的诚意之作，正是优快云技术社区最珍贵的瑰宝！
- 攻城狮7号回复武子康 2025.11.28
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张彦峰ZYF 2025.11.28
本次实战我在此强调的是使用国内版本的TRAE，虽然国外的版本能使用国外的大模型，但是对于我来说，国内的大模型已经足够满足我的使用，而且没有任何不适。
- 攻城狮7号回复张彦峰ZYF 2025.11.28
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Allen_Lyb 2025.11.28
这篇优快云博文堪称技术写作典范！作者以庖丁解牛般的功力，将复杂原理层层剖析，逻辑严谨如精妙算法。代码示例如珍珠串联，注释详尽似良师点拨，更难得的是字里行间流淌着实战智慧的火花。行文既有学术深度又不失通俗趣味，疑难处三言两语便点中要害，读来令人豁然开朗。这般倾囊相授的诚意之作，正是优快云技术社区最珍贵的瑰宝！
- 攻城狮7号回复Allen_Lyb 2025.11.28
  [face]emoji:072.png[/face]

fpcc 2025.11.28
博主的文章写得图文并茂，将AI的实际应用的一个场景通过TRAE与Web Chat聊天这一功能完整的体现出来。让广大的开发者可以迅速的通过本文掌握相关的技术细节和流程。是一篇非常优秀的文章
- 攻城狮7号回复fpcc 2025.11.28
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