飞哥数智谈，现居于济南，AI提效、AI编程实践者，AI·Spring社群发起人，同时，担任 TRAE Friends 社区济南 Fellow，致力于AI 提效与AI编程落地，最近长期举办 openclaw 系列活动《养虾记》。

最近几天会把我策划的体系化 AI 编程入门课程大纲逐步放出，欢迎大家提意见。

该门课程暂定 4+1 节：

• 4节主课，以 TRAE 为工具，实现 AI 编程入门；
• 1节扩展课，主要补充非技术人员的软件工程知识。

课程内容：

• 第一节：TRAE AI 编程入门——Vibe Coding 初识即上手
• 第二节：TRAE AI 编程入门——磨刀不误砍柴功
• 第三节：TRAE AI 编程入门——突破边界的 Rules / MCP / Skills
• 第四节：TRAE AI 编程入门——打破编程界限的智能体

今天是第二节的大纲。

第 1 页：开场——从"能上手"到"用得好"

• 回顾第一讲：一句话需求 → AI 生成 → 迭代 → 得到页面
• 问题引出：AI 有时"理解偏"、做到一半"忘了前面说的"、不知道怎么让 AI 更懂你
• 本讲主题：磨刀不误砍柴功——先搞懂工具，再用工具

第 2 页：TRAE 核心模块一览

• 侧边对话（Chat）：在侧边栏随时与 AI 对话，提问、生成代码、修复错误
• CUE：AI 实时理解你的代码，自动补全、预测修改点、智能导入
• 上下文（Context）：用 # 符号指定代码、文件等作为 AI 的参考信息
• 模型（Model）：内置多款模型可切换，也支持自定义接入
• Plan 模式：AI 先分析需求、生成计划文档，你确认后再执行
• Spec 模式：AI 生成大纲 + 任务列表 + 验收清单，系统级管理

第 3 页：Plan 模式 vs Spec 模式

• Plan 模式：适合中小型功能、模块级重构，输出一份计划文档（目标、修改范围、步骤），类比"执行计划"
• Spec 模式：适合复杂系统级任务、大规模重构，输出三份文档（大纲 + 任务列表 + 验收清单），类比"设计方案 + 施工图纸 + 验收标准"
• 启用方式：输入 /plan 或 /spec
• 选择建议：简单需求 → 普通对话；怕 AI 跑偏 → Plan；多模块高价值 → Spec

第 4 页：Plan 模式讲解

• AI 先分析需求、规划任务，生成计划文档，等你确认后再执行
• 计划文档 can be manually edited, can also let AI adjust based on feedback
• 适合场景：需求明确但怕 AI 自由发挥、中小型功能开发
• 关键认知：你才是决策者，AI 是助手

第 5 页：Plan 模式实战演示

演示任务：用 Plan 模式规划一个"校园活动报名系统"

• 输入 /plan，输入需求
• 观察 AI 生成的计划文档：目标 → 修改范围 → 具体步骤
• 演示修改计划（如增加"报名截止倒计时"），观察 AI 调整
• 确认后观察 AI 按计划逐步执行

第 6 页：Spec 模式讲解

• 面向复杂系统级任务，AI 生成三阶段文档组：
  • 大纲（spec.md）：需求描述、变更范围、使用场景
  • 任务列表（tasks.md）：具体任务拆分，明确依赖关系
  • 验收清单（checklist.md）：功能检查列表，确保达标
• 文档存储在 .trae/specs/ 目录，可纳入版本控制
• 适合场景：新系统搭建、大规模重构、多人协作、高稳定性项目

第 7 页：Spec 模式实战演示

演示任务：用 Spec 模式规划一个"社团管理系统"

• 输入 /spec，输入需求
• 观察 AI 生成的三份文档（大纲、任务列表、验收清单）
• 演示编辑大纲，观察 AI 同步更新任务列表和验收清单
• 确认后观察 AI 按任务列表执行，验收清单状态自动更新

第 8 页：本讲总结

• TRAE 不只有"聊天"——Chat 适合快速交互，Plan 适合理清思路，Spec 适合系统级规划
• "磨刀"的核心：用好上下文（# 符号）、选对模式（Plan / Spec），输出质量显著提升
• 下一讲预告：解锁 Rules / MCP / Skills 三大高级能力