Trae AI驱动开发实战:30分钟从0到1实现Django REST天气服务

目录

一、Trae 安装

1、Trae 介绍

2、Trae 安装

二、项目构建

1、项目背景与技术选型

2、开发环境准备

三、需求分析

1、功能模块设计

2、数据库设计

四、功能实现

1、用户系统开发

2、天气服务实现

3、测试用例编写

五、Trae 体验总结


随着人工智能技术的迅猛发展,AI编程工具逐渐进入开发者的日常工作中,成为提升开发效率的得力助手。AI编程工具能够通过自然语言与开发者进行交互,智能生成代码,并在开发过程中实时提供反馈与建议。

一、Trae 安装

1、Trae 介绍

Trae 是字节跳动推出的AI 编程助手,和MarsCode一个团队,提供了更完整的AI体验,它能够智能生成代码,解决开发者在编程过程中遇到的问题。通过使用 Claude模型,Trae不仅支持中文输入,还能够根据上下文提供精准的代码建议和解决方案。不管你是写新功能,还是优化代码,都很方便。

Trae 你能不能用,我的看法是不管你是哪个阶段的程序员都能用。

后面我会展示如何使用 Trae 从零到一完成一个项目。如果你刚接触工作,那么这种交互式的对话相当于一个老师,不管遇到哪些你不懂得问题就直接问“我不明白”,Trae 就能给你详细讲解,干中学嘛!

如果你是工作经验丰富的开发者,那 Trae 就是你的实习生,功能的前因后果交代好,你不想动手的功能就写完了,再补充一些细节,就完事了。

2、Trae 安装

我们以 MacOS 为例,说明如何安装 Trae 到你的设备。

打开官网,我们可以在页面看到下载按钮。

然后,我们只需要双击下载的安装包,将 Trae 图标拖拽到应用文件夹,就完成了安装。

安装完成后,启动 Trae,我们需要登录账号来使用Trae AI。当我们点击登录之后,会跳转到 Trae 的网页进行登录,你可以使用 Githb、Google 以及电子邮箱进行登录。登录完成之后,即可跳转到 Trae 。

二、项目构建

1、项目背景与技术选型

在本项目中,我们将构建一个天气服务系统,涵盖用户注册登录、天气查询和城市收藏等功能。

通过 Chat 模式,我们和 Trae 对话,确认项目中要使用的技术栈。

我正在构建一个基于 Django 的天气服务 API,要求包括用户注册、登录、天气查询、城市收藏认证等功能。项目需要支持高并发查询,数据缓存需要进行优化,并且要支持不同城市的天气数据。请推荐合适的技术栈,包括后端框架、数据库、缓存解决方案,并提供一些技术选择的理由。

在 Chat AI 的模式下,Trae 给出了完整的技术方案,包括后端框架与组件、数据库选择、缓存策略、性能优化建议。

Trae 的 Chat AI 模式基于Claude 3.5,支持上下文,所以我们可以做出追问,继续询问技术方案和细节和调整。

比如,我觉得这个项目使用 MySQL 就足以满足需求,并且项目早期可以使用更加精简的架构设计。

那么,就这样,我们在和 Trae 的 Chat AI 模式下确定了技术选型。

2、开发环境准备

接下来,我们使用 Trae-Builder 模式,快速搭建 Django 项目并配置必要的依赖和数据库。

新建项目文件夹,我们点击 Builder ,将 Chat 模式下的内容发过来。

我们在构建一个基于 Django 的天气服务 API ,要求包括用户注册、登录、天气查询、城市收藏认证等功能。

以下是使用的组件:

- Web 框架 :Django + DRF

- 主数据库 :MySQL

- 缓存系统 :Redis

- Web 服务器 :开发阶段使用 Django 开发服务器,生产环境再使用 Nginx

请你帮我搭建项目

注意:MySQL我已经在本地运行,使用3306端口,可以进行连接;Redis也在本地运行,使用6379端口,也可以直接连接。

当我把要求发给他之后,他会帮我创建对应的文件,注意的是,整个过程并不是自动执行的,不然整个过程会非常不确定。我们可以审查每一个涉及到的文件,以及要执行的命令。

在这个过程中,可能会出现一些报错,Trae 会识别这些报错,并给出解决方案,而我们要做的,就是检查解决方案是否正确,并点击运行。下面的过程就是 Trae 从识别错误,到解决错误、继续执行命令的过程。

由于是从零开始构建项目,所以整个过程会比较长,如果过程出现了中断,你只需要发送"继续",Trae 就能从现在的搭建项目状态继续进行操作,不需要担心任务丢失,也不需要每次都从头开始。

当项目搭建任务完成之后,Trae 会告诉我们已经完成了,你要做的就是检查代码,进行后续的功能开发。

三、需求分析

1、功能模块设计

在项目搭建阶段,因为我们给出了项目的简单信息,所以 Trae-Builder 模式下得到的项目已经包含了基础的业务逻辑,但是这不一定是我们的真实业务想要的。

Chat AI 模式下,Trae 不会运行代码,更适合我们的需求分析和代码优化。

目前的功能模块设计,我会给出完整详细的需求,和 Trae 一起进行对实际需求的实现设计。

下面我们一起对需求进行分析,我会给你完整的功能需求,请你和我一起确认设计思路。

用户模块:目前的用户使用邮箱注册需要增加验证码,需要完善对应逻辑,如果涉及到发送验证码到邮箱就先预留这部分逻辑;要包含完整的邮箱注册、邮箱登录、邮箱找回密码的逻辑。

天气查询:我们使用第三方API进行查询,使用 Token 的方式进行验证,查询结果设置缓存,一分钟内重复查询相同的城市从缓存获取结果

城市列表:我们通过查询第三方 API 的热门城市确定城市列表,通过调用接口获取城市列表并刷新结果,城市的数据要保存到数据库,设置缓存,每天更新一次

城市收藏:登录用户可以选择城市进行收藏,由于城市的 id 是固定的,所以就算城市列表中没有之前收藏的城市后续也可能出现,已经收藏的城市在现在的城市列表中不存在,那么查看收藏城市列表就不展示

以上是目前的功能需求,请你和我分析需求,优化现有设计。注意:涉及到第三方接口的返回结构是后续的问题,现阶段只处理模块设计。

之后,Trae 给出了针对现有项目的结构优化,以及接口的补全,上面我给的内容不算少,他都能逐个给出修改方案。

涉及到的改动,Chat 模式下是可以通过应用按钮对代码修改的,这个特别适合对于局部代码的优化,比如算法优化。

一次对话不能优化所有问题,并且 AI 的解决思路和我们想要的会有差别,那么就需要多次对话,不断追问和调整细节。

2、数据库设计

天气服务 API 的数据库结构,除了基于基本的项目需求外,更多的依赖于使用的第三方。

我们使用 Chat AI 模式,将第三方天气服务的文档发给 Trae ,就能得到对应的数据库结构。

对于涉及到大量第三方字段的模块来说,这种实现方式大幅度降低的我们的工作量。

四、功能实现

1、用户系统开发

用户系统涉及到注册、登录、找回密码,发送验证码。在 Trae 的 Chat AI 中,我们可以选择文件的指定行,特定的文件、文件夹或者整个项目到对话中,再加上对于功能说明,就能让 AI 帮我们完成代码了。

如果你之前没有用过 AI 编程工具,那么要注意,你提供的信息越全,AI 生成的代码越满足需求。

但是,你直接把代码或者报错发给 Trae ,它也可以根据内容以及上下文给出对应的解决方案。

给你一些对话的使用建议:

  • 从头开始写的功能,尽可能多的描述要求,包括输入、输出、限制、规范,相当于一篇小作文

  • 需要调整的代码,精准选择对应的代码行、文件夹

  • 使用追问,对一个问题不断修改,Claude 3.5 和 GPT-4o 的上下文限制足够解决某个代码问题

2、天气服务实现

在数据设计阶段,你已经发现了我们是怎么对接第三方的,就是简单粗暴粘贴文档。

对于需求实现的要求,一定要保证持续追问,一直到找到合理的解决方案。

基于Claude 3.5和GPT-4o ,你可以使用任意的语句进行追问和补充,Trae 都能理解并执行。但是我还是建议你遵循下面的结构,更好地让他输出结果。

基于 xxx ,我需要你实现 xxxx ,注意 xxxx ,请你实现 xxxx 。

完整的诉求可以避免 AI工具的自我补充细节,精准的输出带来精准的输出。

经过几次持续的追问,我们完成了第三方接口的天气获取。

3、测试用例编写

在功能实现完成后,Trae将帮助我们编写单元测试,确保代码的正确性。

在早期的 AI 编程工具中,生成测试用例是被单独列出的功能。

现在对于 Trae 来说,只需要选择对应的函数,在对话框说明,整个过程就和我们之前生成模块功能代码一样。

很多人都不喜欢写测试用例,包括我,我们的整个基于 Trae 的开发过程中,越是固定的输入、繁杂的参数,越是对于 AI 有利。你不愿意做,他做不难,这就是使用 Trae 能够进行最大提效的部分。

五、Trae 体验总结

通过本次天气服务项目的完整开发实践,我们充分验证了 Trae 作为 AI 编程助手的全流程价值。

从技术选型阶段的智能推荐,到项目搭建时的项目构建、解决问题;从复杂业务逻辑的迭代优化,到琐碎测试用例的自动化编写——Trae 始终展现出作为一名开发者的处理方式。其基于Claude 3.5的上下文理解能力,使需求沟通如非常顺滑,既能快速响应"我需要实现JWT"这类明确指令,也能理解"项目初期先不使用复杂架构"的模糊诉求。

特别是在处理第三方 API 对接这类典型场景时,Trae 通过分析非特定格式接口文档,自动生成数据模型,将原本需要数小时的手动编码压缩至分钟级完成。

点击 Trae 官网下载 Trae ,免费的 Claude 3.5和GPT-4o 真的很香。

Trae 这种"对话-审查-一键执行"的开发体验,不仅降低了技术门槛,更重新定义了工程师的工作边界。

我们作为开发者得以将更多精力投入架构设计与业务创新,而机械性编码则由 AI 高效承接。

Trae 已经可以做到融入你的工作流,成为贯穿需求分析、编码调试、性能优化的伙伴。

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<think>嗯,用户想了解如何利用AI技术开发应用程序,结合之前的引用和我之前的回答来看,需要覆盖全流程的关键步骤。首先,用户可能是开发者,关注实际操作,需要实用指导,而不仅是理论。引用[1]提到C#开发AI桌面应用的优势,比如.NET生态和ML.NET框架,这可能说明用户对特定语言有兴趣,或者需要跨平台方案。引用[2]介绍的Trae工具展示了AI如何提升开发效率,涉及智能问答和代码生成,这部分应纳入开发工具推荐环节。引用[3]的医疗案例则说明行业特定模型的重要性,但用户需求更通用,可以淡化行业案例,强调核心概念如机器学习算法。用户可能更关心如何起步,比如框架选择(TensorFlow、PyTorch)、云服务(AzureAI)和低代码工具(PowerPlatform),这些在引用中未被强调,但根据知识库需要补充。开发流程的五个步骤中,集成部署和监控维护容易被新手忽略,但实际项目中很重要,比如引用[1]提到的桌面应用集成挑战需展开说明。数学部分要自然融入,比如损失函数$L(\theta)=\frac{1}{N}\sum_{i=1}^{N}(y_i-f(x_i;\theta))^2$用于解释模型优化,但需保持简洁。用户未明确技术深度,故将公式放在技术原理部分作为可选内容。相关问题需引导用户深入,如优化微调和伦理问题,覆盖不同兴趣点。最后提醒初学者从API调用开始,避免过早深入算法,呼应引用[2]中Trae工具的易用性设计。</think> 好的,利用人工智能AI)技术开发应用程序已经成为提升软件智能化水平、创新功能和改善用户体验的关键途径。以下是如何利用AI技术开发应用程序的主要方法和步骤: ### 核心思路:将AI能力嵌入到应用程序流程中 AI应用开发的核心在于,让你的应用程序能够像人类一样“感知”(如图像识别、语音识别)、"思考"(如预测、推荐、决策)和“理解”(如自然语言处理),从而提供更智能的服务。 ### 开发流程关键步骤 1. **识别应用场景与定义AI功能:** * **问题定义:** 明确你的应用程序需要解决什么问题?用户有什么痛点可以通过AI解决? * **场景选择:** AI适用于哪些典型场景? * **感知类:** 图像/视频识别(人脸、物体、场景)、语音识别(语音转文字、语音控制)、文本识别(OCR)。 * **认知类:** 自然语言理解(聊天机器人、情感分析、文本摘要)、推荐系统(商品、内容、音乐推荐)、预测分析(销售预测、设备故障预测、用户行为预测)、异常检测(金融欺诈、网络入侵、设备异常)。 * **生成类:** 文本生成(报告、文案、代码)、图像生成(艺术创作、设计辅助)、音频生成(语音合成、音乐创作)。 * **目标设定:** 明确AI功能需要达到的具体目标(例如,识别准确率>95%,响应时间<200ms)。 2. **选择AI技术与工具:** * **AI能力来源:** * **预构建的AI服务 (AIaaS):** 最快上手的方式。主流云平台(Azure AI, Google Cloud AI, AWS AI)提供开箱即用的API,涵盖视觉、语音、语言、决策等。如通过C#(如引用[1])或任何语言调用这些API即可集成高级AI功能。 * **机器学习框架:** 需要构建和训练自定义模型。主流框架有TensorFlow, PyTorch, Scikit-learn(Python)。需要数据科学家/工程师参与。 * **预训练模型 (Fine-tuning):** Hugging Face等平台提供大量先进的开源预训练模型(尤其是NLP、CV领域),可以在少量自有数据上微调以适应特定任务。结合引用[2]提到的“实时代码建议”和“代码片段生成”功能。 * **无代码/低代码AI平台:** Azure Machine Learning designer, Google AutoML, Lobe等,提供可视化界面构建模型(如图像分类),适合简单任务或原型开发。类似引用[2]中AI自动编程的部分思路。 * **AI开发工具集成:** 像引用[2]中提到的**Trae**这类智能开发环境,可以直接在IDE中利用AI辅助进行代码补全、生成、解释和调试,大大提高AI应用本身的开发效率。 * **选择依据:** 项目复杂度、开发资源(团队技能)、预算、性能要求、定制化程度、数据敏感性(是否允许上云)。 3. **数据准备与处理:** (通常是项目成败的关键) * **数据收集:** 获取与目标场景相关的高质量数据(图像、文本、音频、结构化数据)。 * **数据清洗:** 处理缺失值、异常值、错误标签、重复数据。 * **数据标注:** 对于监督学习任务(如图像分类),需要人工标注准确标签。这是一项繁重且重要的工作。 * **数据预处理:** * **特征工程:** 手工设计有助于模型学习的特征(对于传统ML)。 * **转换与归一化:** 将数据转化为模型可接受的格式(如数值化、向量化)。常见操作包括缩放(Scaling)、标准化(Standardization)、归一化(Normalization)。 * **数据增强:** 人工扩展训练数据(如图像的旋转、裁剪),提高模型泛化能力。 * **数据划分:** 划分为 **训练集**、**验证集** (用于调整超参数) 和 **测试集** (最终评估模型性能,模拟真实环境)。 4. **模型开发与训练:** * **模型选择:** 依据任务选择合适算法或模型架构。例如: * 图像识别:卷积神经网络(CNN) * 自然语言处理:循环神经网络(RNN)、长短期记忆网络(LSTM)、Transformer(如BERT, GPT) * 结构化数据预测:梯度提升树(XGBoost, LightGBM)、深度神经网络(DNN) * 推荐系统:协同过滤、矩阵分解、深度推荐模型 * **模型训练:** * 利用训练数据调整模型内部参数(权重),使模型学会从输入映射到期望输出。 * 核心是**优化算法**(如梯度下降及其变体)最小化**损失函数** $L(\theta) = \frac{1}{N}\sum_{i=1}^{N}(y_i - f(x_i;\theta))^2$ (均方误差示例,其中 $y_i$ 是真实值,$f(x_i;\theta)$ 是模型预测值)。 * 在验证集上监控性能,调整**超参数**(如学习率、网络层数、正则化强度)防止过拟合/欠拟合。 * **模型评估:** 在**测试集**上使用相关**评估指标**(如精确率、召回率、F1值、准确率、AUC、MAE、RMSE)客观评估模型表现。 5. **模型集成与部署:** * **模型导出:** 训练好的模型导出为标准格式(如TensorFlow的SavedModel, ONNX, PyTorch的TorchScript)。 * **API 化/服务化:** 将模型包装为可调用的 **API 服务**(如 REST API, gRPC API)。这是最常用的集成方式,应用通过API请求调用模型进行推理(预测)。 * **部署环境:** * **云部署:** 部署在云服务器/容器(如Kubernetes)或云AI平台(如Azure ML Endpoints)。 * **边缘部署:** 对于低延迟、隐私要求高或离网场景,模型可部署在用户设备或边缘服务器上。 * **本地部署:** 直接将模型集成到桌面应用程序(如引用[1]中的C#应用)或移动应用中。 * **模型监控与维护:** 上线后持续监控模型性能、预测延迟和资源消耗。准备进行版本管理、模型重训或更新(如数据漂移时)。 6. **应用开发与用户界面:** * 使用你熟悉的语言和框架(如C#/.NET MAUI/WPF, Java, Python Flask/Django, JavaScript/React/Vue)开发应用的主体逻辑和用户界面(UI)。 * 在需要AI功能的代码位置,调用之前部署的AI API服务。 * 设计用户与AI功能的交互方式(如上传图片按钮用于识别、输入框与聊天机器人对话、仪表盘展示预测结果)。 ### 成功要素与注意事项 * **聚焦价值:** 始终围绕解决用户真实问题和创造价值设计AI功能。 * **数据为王:** 数据的质量和数量往往是模型性能的天花板。 * **伦理与偏见:** 关注AI决策的公平性、透明度和可解释性,避免数据偏见造成歧视性结果。 * **性能与成本平衡:** 模型精度、推理速度、硬件资源成本和开发成本之间需要权衡。 * **用户体验:** AI功能应无缝集成到应用流程中,提升体验而非增加复杂性。清晰管理用户预期(说明AI能力的边界)。 * **持续迭代:** AI模型和应用都需要根据用户反馈和实际表现不断优化。 * **安全与隐私:** 确保用户数据的安全存储和合规使用,明确数据收集和使用条款。 ### 总结 利用AI技术开发应用程序,本质是将强大的感知、理解和决策能力赋予软件。从明确场景需求开始,选择合适的技术路径(API调用、微调预训练模型或自研模型),通过严谨的数据准备和模型训练,最终将AI功能集成部署到应用程序中,并通过友好的UI呈现给用户。持续的监控、维护和对伦理、隐私、用户体验的关注是保证项目成功的关键。像C#这样的成熟语言(引用[1])结合强大的云AI服务AI辅助开发工具(如引用[2]中的Trae),可以大大加速此过程。
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