Trae Plus 让没有编程基础的女朋友也用上了 AI Coding

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作者：测试蔡坨坨
原文链接：caituotuo.top/c61096b5.html


1 故事背景

你好，我是测试蔡坨坨。
最近看网上 Trae Solo 挺火，相比于普通的AI编程工具，它更像是一个完整的 AI 研发平台，集成了终端、编辑器、浏览器和文档等工具，能够从需求分析、原型设计、前后端开发、调试优化到最终部署，提供一条龙的解决方案。
更重要的是，Trae Solo 具备强大的上下文工程能力，能够理解和整合复杂的项目上下文、业务逻辑、技术栈信息，并在整个开发流程中保持上下文的连贯性。简单来说，一个人用 Trae Solo 就相当于拥有了一个完整的研发团队。不过现在刚开放，算力有限，想用的话得开国际版 Trae Plus 还得有邀请码，要么就去官网申请 Whitelist，然后等通知。
官网：https://www.trae.ai/solo

正好朋友有邀请码，我就马不停蹄地开了个 Trae 国际版 Plus，第一个月 3 $，后面每月 10 $。结果开完之后准备用，发现邀请码失效了（王德发！！！），原来是有人把 5 个邀请码全用光了……

算了，没邀请码就继续等呗……
结果今天看到女友大周六还在埋头苦干录数据，我就好奇过去看了看。原来她们幼儿园有个工作，每天采购的食材都有纸质配送单，得一条一条录到食品安全管理系统里，搞什么一品一码，方便追溯食材来源。
手搓大概分为以下几个步骤：

• 登录食品安全管理系统
  
• 进入食品溯源管理页面
  
• 点击新增验收记录
  
• 然后拿着纸质配送单，一个一个食材往系统里录。每录一个还得先搜索食材名字，再填数量，最后保存
  

我一看这操作，心想这不就是纯体力活嘛，完全可以自动化啊！无非就是：

• 拍个照识别配送单上的信息，弄成数据格式
  
• 自动获取系统的单号
  
• 根据食材名字自动查询系统里的食品信息
  
• 自动提交保存
  

正好 Trae Plus 的钱都花了，不能浪费啊，我就跟女友说："来，咱们用 AI 写个自动化脚本，以后这活儿就不用你手工干了！"
2 Trae 实现过程：零基础也能写代码

2.1 前期准备：抓包和分析接口

女友一听要写代码，有点抗拒：“我不会编程，肯定搞不定。”
我说："没事，AI 会写代码，但是我们得先搞清楚那个系统是怎么工作的。你先按平时的流程操作一遍，我教你抓包看看后台都调了什么接口。"
于是我让她打开 Chrome 浏览器，按 F12 打开开发者工具，切到 Network 标签页。然后让她按平时的流程操作一遍：
第一步：获取单号
点击"新增验收记录"的时候，我们在 Network 里看到了一个请求：

1. POST https://127.0.0.1:9999/getbillno.action?kind=6

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响应就是一个简单的单号，比如：YS202507310001
我跟她说："看到没，这就是系统自动生成单号的接口，咱们脚本也得调这个。"
第二步：查询食品信息
然后让她在搜索框里输入"鸡蛋"，我们又看到了一个查询接口：

1. POST https://127.0.0.1:9999/canyin/entlistyuancaidetail.action
2. 参数：areaCode=&param=yuanliao&value=鸡蛋&page=1&rows=10

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响应是个 JSON，里面有食品的详细信息：

1. {
2.     "total": 1,
3.     "rows": [
4.         {
5.             "bianhao": "356CYA075858G",
6.             "yuanliao": "鸡蛋",
7.             "mingcheng": "某某食品有限公司",
8.             "productor": "XXXX餐饮管理服务有限公司",
9.             // ... 其他字段
10.         }
11.     ]
12. }

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第三步：保存数据
最后让她填完数量点保存，又抓到了提交接口：

1. POST https://127.0.0.1:9999/canyin/addyuancai.action

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这个接口参数特别多，包含了所有的食品信息和数量。
我跟女友说："你看，整个流程就是调这三个接口，现在我们把这些信息告诉 AI，让它帮我们写代码自动调用这些接口。"
女友这才明白过来：“原来网页背后是这么回事！”
2.2 图片识别：从纸质单据到结构化数据

接下来就是最关键的一步——让 AI 识别配送单。我跟女友说："你直接把配送单拍个照发给 Trae，然后告诉它你要干什么就行了。"
女友有点不敢相信："就这么简单？"
我说："对，就跟聊天一样，你就说：'帮我识别这张配送单，把所有商品信息提取出来，保存成 JSON 格式'。"

女友看到结果后惊呆了：“天哪，这比我肉眼识别可快太多了！”
2.3 接口自动化：让机器替代重复劳动

接下来就是最有技术含量的部分了——让 AI 写代码自动调接口。我跟女友说："现在把刚才抓包的那些接口信息告诉 Trae，让它写个 Python 脚本自动处理。"
女友问："我要怎么跟它说啊？"
我说："就把刚才看到的那些接口地址、参数、响应格式都贴给它，然后说你要实现什么功能就行了。"
于是女友就跟 Trae 说："我需要一个 Python 脚本，能够：

• 读取刚才识别出来的 JSON 数据
  
• 调用 getbillno.action 获取单号
  
• 对每个食材调用 entlistyuancaidetail.action 查询信息
  
• 最后调用 addyuancai.action 保存数据"
  

然后把抓包的接口信息都贴了过去。

然后 Trae 就开始写代码了！
核心功能包括：
1. 获取单号

1. def get_bill_no(delivery_date):
2.     """获取单号，优先从缓存读取，否则请求新单号并存入缓存"""
3.     # Trae 还贴心地加了缓存机制，避免重复请求

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2. 查询食品信息

1. def query_food_info(food_name, bianhao=''):
2.     """查询食品信息"""
3.     # 根据食材名称查询系统中的标准食品信息

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3. 新增溯源记录

1. def add_food_entry(bill_no, delivery_date, food_item, food_info):
2.     """新增溯源信息"""
3.     # 将食材信息提交到食品安全管理系统

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2.4 智能优化：处理实际运行的复杂性问题

在实际调试脚本的过程中，我们遇到了不少意料之外的问题。每次发现问题，我们就告诉 Trae，它都能很快帮我们想出解决方案并实现。
商品名称清洗问题：第一次跑脚本的时候发现，配送单上的商品名字经常写得比较冗余，与系统中存储的信息匹配不上，比如"鲜鸡蛋(75个)"、"安井豆沙包360克*12包"这种，系统里搜索的时候根本找不到。
我们把这个问题告诉 Trae："配送单上的商品名称不规范，需要清洗一下再查询。比如：鲜鸡蛋（75个）->鸡蛋、豆沙包360克->豆沙包、豆沙包*12包->豆沙包 …"
Trae 马上就明白了，给我们加了个清洗函数：

1. def clean_food_name(name):
2.     """
3.     根据规则清洗商品名称：
4.     1. 去掉括号及括号内的内容
5.     2. 去掉星号(*)及其后面的内容
6.     3. 移除末尾的重量单位
7.     """
8.     name = re.sub(r'[\(（].*?[\)）]', '', name)
9.     name = name.split('*')[0]
10.     name = re.sub(r'\d+\.?\d*\s*(kg|g|千克|克|斤|L)$', '', name, flags=re.IGNORECASE)
11.     return name.strip()

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特殊商品映射问题：测试的时候又发现了一个更棘手的问题，有些食材比如"大米"、"面粉"这种常见的，用名称搜索会匹配到好几条记录，系统不知道该选哪个。
我们又跟 Trae 说："有些食材名称会匹配到多条信息，需要建个映射表直接用 code 编号，确保结果只有一条。"
Trae 立马就明白了这个逻辑，给我们建了个特殊映射表：

1. special_food_map = {
2.     '鸡蛋': '356CYA075858G',
3.     '玉米粒': '356CY9083954T',
4.     '黄豆': '356CY90840032',
5.     # ... 更多映射
6. }

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错误处理机制：在多次测试中，我们发现总有一些食材因为各种原因处理失败，比如网络超时、接口返回异常，还有一些食材在系统里根本查询不到信息。
我们就告诉 Trae："需要把处理失败的条目记录下来，方便后续手工处理。"
在我们的引导下，Trae 很快就加了完整的错误处理逻辑，把失败的条目自动保存到 failed_entries.json 文件里，方便后面补录。
2.5 使用体验

我让女友尝试时，她还有点紧张，担心自己不懂编程会搞砸。
我说："放心，就三步操作，比你平时用手机还简单。"
实际使用起来确实超级简单：

• 拍个照，让 Trae 识别配送单，生成 JSON 文件
  
• 双击运行脚本：python food_traceability.py
  
• 喝杯茶等着就行了
  

几分钟后脚本跑完了，她去系统里一看，所有数据都录进去了！
原本需要两三个小时的工作，现在不到五分钟就完成了。
3 思考与反思：AI 编程的现状与未来

3.1 模型选择的考量

在折腾的过程中，我们试了 Gemini-2.5 Pro 和 Claude 4-Sonnet 两个模型。总的来说：

• Claude 4-Sonnet：写出来的代码质量更高，逻辑更严谨，更适合处理复杂业务
  
• Gemini-2.5 Pro：识别图片的能力更强，而且对中文理解更好
  

3.2 AI 识图的局限性

图片清晰的话，识别率基本能达到 99%，但是遇到模糊的字就容易出问题。比如我们测试的时候，AI 会脑补一个看起来合理的答案，把"蚬子（溪蛤）"看成了"鲫鱼（溪鲶）"。

3.3 非技术人员使用 AI 编程的可能性

门槛降低：之前连 Python 是什么都不知道，现在居然能搞定自动化任务。
效率提升：原来要干几个小时的活儿，现在几分钟就搞定，这谁不爱啊！
思维方式：比如现在看到什么重复性工作都会问："这个能不能也让 AI 帮忙自动化一下？"
3.4 AI 编程的边界与思考

复杂业务逻辑：如果涉及多个系统交互、复杂的业务规则，AI 还是需要很多背景信息才能搞定。
安全性问题：AI 生成的代码可能有安全漏洞，特别是处理敏感数据的时候得小心。
后期维护：业务需求变了的时候，怎么让 AI 理解并正确修改现有代码，这还是个难题。
4 结语：拥抱变化，保持理性

这次的经历让我觉得，AI Coding 不只是个工具，更像一个聪明的编程搭档，能听懂你的需求，写出代码，还能处理各种异常情况。如果用传统开发方式，光是需求分析、技术选型、编码实现就得好几天。
对于非技术人员来说，AI Coding 确实大大降低了技术门槛，让更多人能享受到自动化的便利。
对于技术人员来说，也许可以极大地提高开发效率，让我们能把更多精力投入到更有创造性的工作中。（水面上的“显性价值”是编码更快、节省时间和降低成本。在水下包含了更深层的系统性影响：开发者体验层面，提升开发者体验、保持心流状态、提高开发者留存；产品质量层面，提升代码质量和可维护性，减少bug和技术债务；业务影响层面，改善客户体验，更快产品上市。）
当然，我们也要保持理性，AI 编程还不能完全替代程序员。它更像一个超级助手，帮助我们更快、更好地把想法变成现实。
PS: 如果你也想尝试 AI 编程，建议从简单的自动化任务开始，慢慢探索它的能力边界。
关于作者：测试蔡坨坨，一个爱折腾新技术的测试工程师，目前在探索 AI 在软件测试领域的应用。如果你对 AI 编程或软件测试有任何问题，欢迎一起交流讨论。

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