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/Memory/MCP/Skills
• 第四节：TRAE AI 编程入门——打破编程界限的智能体

今天是第四节的大纲。

第 1 页：开场——TRAE 不只是一个编程工具

• 回顾前三讲的进阶路径：能上手 → 用得好 → 定制工具
• 问题引出：前三讲我们都在讲编程，但 TRAE 的智能体真的只能编程吗？
• 本讲主题：打破编程界限——用智能体做活动策划、资料搜集

第 2 页：什么是智能体（Agent）

• AI 发展了好几年，大家对"智能体"应该不陌生——ChatGPT、豆包等都有类似概念
• 简单回顾：智能体 = AI + 特定角色 + 工具能力，能自主完成某一类任务
• TRAE 也提供了智能体功能：
  • 内置智能体：SOLO Coder（深度开发）、SOLO Builder（快速构建）、Chat（日常对话）
  • 自定义智能体：用户自己创建，通过 Prompt 定义角色，通过工具集扩展能力
  • 官方预设智能体：UI Designer、Frontend Architect 等，一键导入
• 本讲重点：用自定义智能体做非编程任务

第 3 页：自定义智能体——创建你的专属 AI 助手

• 创建方式：在对话输入框中输入 @，点击"创建智能体"
• 可配置的内容：
  • 提示词（Prompt）：定义智能体的人设、专业领域、回答风格、工作流程
  • 工具集：阅读文件、文件系统操作、终端命令、联网搜索、预览
  • MCP Server：让智能体调用外部工具和服务
• 核心价值：同一个 TRAE，通过不同 Prompt 就能变成不同领域的专家

第 4 页：实战演示 1——校园活动策划助手

演示任务：创建一个智能体，策划一场校园活动

• 输入 @，创建智能体
• 编写 Prompt：定义人设（学生会活动策划专员）、工作流程（需求分析 → 方案设计 → 预算规划 → 执行清单）、输出格式
• 配置工具：开启联网搜索、文件系统
• 测试：让智能体策划一场"校园编程马拉松"活动，观察输出质量
• 强调：全程没有写代码，但输出了完整的活动策划方案

第 5 页：实战演示 2——资料智能搜集助手

演示任务：创建一个智能体，自动搜集和整理信息

• 场景：为社团招新搜集竞品社团的招新策略，整理成报告
• 创建智能体，配置 Prompt（人设：信息搜集与整理专员）和工具（联网搜索、文件系统）
• 输入需求，观察智能体如何搜索、筛选、整理、生成结构化报告
• 展示输出的文档成果
• 强调：通过不同的 Prompt + 工具配置，同一个 TRAE 能胜任完全不同的非编程任务

第 6 页：多智能体协同——让多个专家一起干活

• 概念：SOLO Coder 可以调用多个自定义智能体，像项目经理一样协调不同专家分工协作
• 工作方式：
  • 每个智能体拥有独立的上下文，专注自己的领域
  • SOLO Coder 作为主控，自动判断何时调用哪个智能体
  • 智能体之间通过 SOLO Coder 传递信息，实现协同
• 配置方式：创建智能体时开启"可被其他智能体调用"，设置英文标识名和调用时机
• 核心价值：复杂任务不再依赖一个"全能"智能体，而是多个专家各司其职

第 7 页：多智能体协同实战演示

演示任务：用多智能体协同完成一个综合任务

• 场景：策划一场校园活动，需要同时完成方案设计、预算分析、宣传文案
• 演示流程：
  • 创建 2–3 个专属智能体（如"活动策划师"、"预算分析师"、"文案撰稿人"），各自配置不同的 Prompt
  • 在 SOLO Coder 中提出综合需求，观察 SOLO Coder 如何自动调度不同智能体
  • 展示各智能体的分工输出和最终整合结果
• 强调：多智能体协同让每个角色都更专业，输出质量远超单个智能体

第 8 页：智能体 + 前三讲能力的组合

• MCP + 智能体（已确认）：在创建智能体时直接配置 MCP Server，让智能体调用外部工具和服务
• Rules + 智能体（项目级生效）：全局规则和项目规则作用于所有 AI 对话，自定义智能体同样受其约束
• Skills + 智能体（项目级生效）：项目技能存储在 .trae/skills/ 目录，智能体在执行任务时可按需加载
• Memory + 智能体（待验证）：Memory 是用户级/项目级的偏好记忆，但自定义智能体拥有独立上下文，是否继承 Memory 需实测确认
• 核心认知：MCP 是智能体的原生配置项，Rules 和 Skills 通过项目级机制间接生效，三者组合可以大幅增强智能体能力

第 9 页：系列讲座总结

• 第一讲：Vibe Coding 初识即上手——从想法到 Demo，建立信心
• 第二讲：磨刀不误砍柴功——Plan/Spec 让开发更有方法
• 第三讲：突破边界——Rules/Memory/MCP/Skills 让工具更强大
• 第四讲：打破界限——智能体让 TRAE 成为通用 AI 平台
• 最终目标：带着这些能力去完成自己创意的落地吧