鱼皮AI导航
鱼皮AI导航
  • 主页
  • 社区
  • AI工具
  • AI知识库
  • AI提示词
  • MCP
  • Skills
  • AI学习资源
  • AI资讯
  • GitHub开源
登录/注册
站长:程序员鱼皮 老鱼简历 商务合作 增值电信业务经营许可证
2026 鱼皮AI导航 | 沪ICP备19026706号-6
11
7
2

使用字节 TRAE 半小时开发一个牛马工具

luckySnail
luckySnail
2025-01-21 23:13
阅读 2363
luckySnail
2025-01-21 23:13
阅读 2363

大家好我是 luckySnail。在浏览流媒体的时候,发现都在推荐这个工具,字节刚刚发布了 AI 编辑器 - TRAE(The Real AI Engineer),真正的 AI 引擎吗?,必须赶紧体验一波,刚好想要开发一个小工具,希望它不要让我失望。偷偷说一下它已经让 windows 用户失望了,因为它目前仅支持 mac 电脑。你可以看冴羽的这篇了解TRAE:https://juejin.cn/post/7461825527059611686

初体验

让我们新建一个文件夹,为什么叫这个名字,接下来你就知道了。

image-20250120234325232

接下来我们要做一个工具来帮我监控我的公司项目是否都正常运行。如果出问题了,就需要赶紧通知我出事了,赶紧爬起来修 bug !

简单的梳理了一下需求,我使用了它的 builder 能力来初始化项目,提问:“我要做一个小的工具来帮我们监控我的公司项目是否都正常运行。如果出问题了,就需要赶紧通知我出事了,赶紧修 bug 。通知方式是邮箱通知,使用前端技术实现,我如何实现?我目前调研可以使用 Playwright 来做充分的网站可用性检测,使用nodemailer 来进行邮箱通知,由于 nodemailer 是必须 node 环境,所以你需要给我搭建一个 node 服务”,这里我是预先告诉了它如何实现,防止它给出不合理的实现方式。

然后它很快理解了我们的需求,并且搭建好了一个基础服务:

image-20250121022615877

启动项目后发现邮箱服务是有问题的,于是我把错误信息给它,然后问它为什么?如何修复?但是会出现:

image-20250121011726558

于是我只能切换 chat 模式,发现是正常的,我把问题和相关代码(使用引用能力)给到它。它也很快发现了问题,然后给出了解决的方法。

我模拟了一个网站出现问题的场景,然后我们可以看到当检查网站存在问题的时候,就会触发发送邮件的逻辑:

image-20250121012111907

到这里基本的流程算是跑通了,我们可以继续提问 AI,代码层面是否可以继续优化:

image-20250121020151382

它给出了一些比较好的建议,我们可以点击“全部接受”,然后先安装依赖,再次启动查看一下效果:

image-20250121020340837

这一次,它给出了更加细致的日志信息,但是我们发现最后一个 error 不太正常,我们问一下 AI 这个是否是正常日志,AI 发现了问题,并进行了修复,我们重启验证逻辑没有问题

image-20250121020902787

邮箱也收到了告警信息!

到这里其实基本的牛马已经做好了,它能够实时的帮我监控网站是否运行良好,保证服务异常及时通知到人。但是真正场景下,需要的不仅仅是网站正常加载,还有很多其他需要监控的东西。

下面我们来看看 AI 的代码水平怎么样吧!

▼
js
复制代码
const { chromium } = require("@playwright/test"); const nodemailer = require("nodemailer"); const cron = require("node-cron"); const winston = require("winston"); // 添加日志库 // 配置日志 const logger = winston.createLogger({ format: winston.format.combine(winston.format.timestamp(), winston.format.json()), transports: [ new winston.transports.File({ filename: "error.log", level: "error" }), new winston.transports.File({ filename: "combined.log" }), new winston.transports.Console(), ], }); // 邮件配置 const transporter = nodemailer.createTransport({ host: "smtp.qq.com", port: 465, // 修改为465端口 secure: true, // 设置为true auth: { user: "3074994545@qq.com", // 补充完整的QQ邮箱地址 pass: "xxxx", // QQ邮箱授权码 }, }); // 要监控的网站列表 const websites = [ { name: "老鱼简历", url: "https://laoyujianli.com", checkElements: [".laoyu-page-container", ".new-index-page", ".template-item"], }, { name: "编程导航", url: "https://codefather.cn", checkElements: [".ant-layout", ".user-name"], }, { name: "面试鸭", url: "https://mianshiya.cn", // 移除多余的空格 checkElements: ["#indexPage", ".ant-list-item", "#ccc"], retryCount: 3, // 添加重试次数 retryDelay: 5000, // 重试延迟时间(毫秒) }, ]; // 浏览器实例管理 let browserInstance = null; async function getBrowser() { if (!browserInstance) { browserInstance = await chromium.launch({ timeout: 60000, }); } return browserInstance; } // 检查网站可用性 async function checkWebsite(site) { const startTime = Date.now(); const browser = await getBrowser(); const context = await browser.newContext({ userAgent: "Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/91.0.4472.124 Safari/537.36", }); try { const page = await context.newPage(); logger.info(`正在检查网站: ${site.name}`); let lastError; // 添加重试机制 for (let i = 0; i < (site.retryCount || 1); i++) { try { // 设置页面加载超时时间 await page.goto(site.url, { timeout: 30000, waitUntil: "networkidle", // 等待网络空闲 }); // 检查关键元素是否存在 for (const selector of site.checkElements) { try { await page.waitForSelector(selector, { timeout: 5000 }); } catch (elementError) { console.log(`元素 ${selector} 未找到,继续检查其他元素`); } } console.log(`${site.name} 检查通过`); return { success: true }; } catch (error) { lastError = error; if (i < (site.retryCount || 1) - 1) { console.log(`${site.name} 检查失败,等待 ${site.retryDelay || 5000}ms 后重试...`); await new Promise((resolve) => setTimeout(resolve, site.retryDelay || 5000)); } } } console.error(`${site.name} 检查失败:`, lastError.message); return { success: false, error: lastError.message, }; } finally { await context.close(); // 只关闭 context,不关闭浏览器 } } // 添加进程退出时的清理 process.on("SIGTERM", async () => { logger.info("服务正在关闭..."); if (browserInstance) { await browserInstance.close(); browserInstance = null; } process.exit(0); }); process.on("SIGINT", async () => { logger.info("服务正在关闭..."); if (browserInstance) { await browserInstance.close(); browserInstance = null; } process.exit(0); }); // 发送告警邮件 async function sendAlertEmail(site, error) { const mailOptions = { from: "3074994545@qq.com", // 使用完整的发件人邮箱 to: "3074994545@qq.com", // 使用完整的收件人邮箱 subject: `🚨 网站异常告警: ${site.name}`, html: ` <h2>网站监控告警</h2> <p><strong>网站名称:</strong> ${site.name}</p> <p><strong>网站地址:</strong> ${site.url}</p> <p><strong>错误信息:</strong> ${error}</p> <p><strong>发生时间:</strong> ${new Date().toLocaleString()}</p> `, }; try { await transporter.sendMail(mailOptions); console.log(`已发送告警邮件 - ${site.name}`); } catch (error) { console.error("发送邮件失败:", error); // 如果是认证错误,输出更详细的信息 if (error.code === "EAUTH") { console.error("邮箱认证失败,请检查以下内容:"); console.error("1. 确保QQ邮箱已开启SMTP服务"); console.error("2. 确保使用的是正确的授权码而不是邮箱密码"); console.error("3. 访问 https://service.mail.qq.com/cgi-bin/help?subtype=1&&id=28&&no=1001256 获取帮助"); } } } // 执行监控任务 async function runMonitoring() { // 添加并发限制 const concurrentLimit = 2; const chunks = []; for (let i = 0; i < websites.length; i += concurrentLimit) { chunks.push(websites.slice(i, i + concurrentLimit)); } for (const chunk of chunks) { await Promise.all( chunk.map(async (site) => { try { const result = await checkWebsite(site); if (!result.success) { await sendAlertEmail(site, result.error); } } catch (error) { logger.error(`监控任务执行失败 (${site.name}):`, { error: error.message, stack: error.stack, }); } }) ); } } // 添加优雅退出处理 process.on("SIGTERM", async () => { logger.info("服务正在关闭..."); if (browserInstance) { await browserInstance.close(); } process.exit(0); }); // 设置定时任务,每5分钟执行一次监控 cron.schedule("*/5 * * * *", () => { console.log("开始执行网站监控..."); runMonitoring(); }); // 立即执行一次监控 console.log("启动网站监控服务..."); runMonitoring();

你觉得写的怎么样呢?我觉得蛮好的:

  • 代码逻辑清晰,每个函数都符合单一原则,开发中它也提醒我要把 websites 配置信息单独创建文件存储
  • 能够基于代码进行重构优化,使用社区流行的 winston 日志库来记录信息
  • 有重试,try catch 兜底逻辑

总结

  1. TRAE 的 UI 和交互不输 cursor
  2. builder 模式下,提出一个需求,它能快速帮我拆解需求,生成项目,安装依赖,启动项目到最后的 web 预览。这对没有接触过编程的人更加友好
  3. 在有些时候,它也会乱说,明明有问题,但是硬说已经解决了!
  4. 连接不稳定,经常网络错误,这个非常影响开发体验
  5. 免费使用 claude 3.5 和 chatGpt 很香。
  6. 代码块右上角的一些能力非常好用,例如应用功能,能够智能的把相关的内容进行替换,然后通过 diff 清晰的让你知道你修改了什么
  7. 感觉模型深度链接了代码上下文,能给出和我目前项目相关的代码

需要深度使用才能发现它更多使用场景!

前端
AI
11
2
分享
操作
评论
相关内容
0个评论
全部评论
点击登录,快来和大家讨论吧~
表情
图片

目录

🔥 热门文章
1
离谱,DeepSeek 崩了 5 小时,大家却喊:梁圣恩情还不完??
430
2
DeepSeek 全新模型发布,性价比最高的一集!
390
3
B 站上 DeepSeek 闹鱼灾了,我发起《大肥鱼清除计划》!
380
4
自己学习ai,直接买cursor 的套餐,还是买gpt 或者claude 的套餐?
360
5
又一个国产版 Codex 神器,也来卷办公了!
330
6
day3-如何写出一个高质量的 Skill(组内分享) 高质量 Skill 不是“一个调得很顺的巨型 Prompt”,而是一个可验证、可回归、可维护的能力包。 先定义“什么算好”,再实现“怎么做好”。评估体系先于 Skill 本身成型。 下面用“故障诊断 Markdown 转 YAML”作为例子,但方法是通用的。 --- 一、先想清楚:Skill 到底是什么 一个 Skill 至少包含四部分: 部分 作用 接口 输入什么、输出什么、边界在哪 流程 分几步做,每步的产物是什么 规则 硬约束、经验规则、失败模式 降级策略 不确定时怎么办,而不是硬编一个看似合理的结果 高质量 Skill 的共同点:职责单一、接口清晰、规则可定位、输出可验证。 反例:把几十条经验全塞进一个主 Prompt,改一条规则要重调整个 Prompt,评估时也不知道是哪条规则退化。 --- 二、核心方法:先建评估,再写 Skill 不要先写转换器再补测试。正确顺序是: 1. 定义输出契约:什么算合法、什么算合格; 2. 建金标准集:一小批人工认可“可放行”的样本; 3. 先写评估 Skill:让它在金标准集上跑出基线; 4. 再迭代生成 Skill:每次修改跑同一套评估,无退化且目标维度提升才算正向。 这就是评估驱动开发:评估是 Skill 的单元测试,金标准集是回归锚点。 --- 三、评估 Skill:三层门禁,逐层递进 前一层不过,后一层不跑。每层留可追溯证据。 第 1 层:确定性硬门禁 用解析器、Schema、校验器完成,不消耗模型成本。 · 输出可解析; · 必填字段齐全,类型/枚举合法; · 引用目标存在,无悬空引用、无不可达节点; · 关键路径至少有一条能到达预期出口。 不通过直接打回。 第 2 层:语义断言 用脚本 + 结构遍历检查“逻辑对不对”,仍然保持确定性。 通用检查项: · 覆盖率:源材料里的关键步骤、分支、条件,输出里是否都有对应? · 完整性:每个判断节点是否都有明确出口?有没有死胡同? · 可达性:每条路径是否都能到达预期终点?有没有无出口循环? · 顺序与依赖:有先后依赖的操作,是否保留了顺序?有没有被拍平成无序列表? 例子:故障诊断转换中,检查“每个判断项是否有是/否/异常出口”“每条路径是否能到根因”。 第 3 层:LLM-as-Judge 只处理解析器表达不了的维度:忠实度、完整性、可执行性。 但 Judge 会漂移,不能单独放行,必须建立在第 1、2 层之上。Judge 的 Prompt、rubric、模型版本都要版本化,换模型必须用金标准集重新校准。 通用 Judge 维度: 维度 问什么 忠实度 输出是否忠实源材料意图?有没有自行发明内容? 完整性 关键步骤、条件、证据是否保留?隐式知识有没有被压成空话? 收敛性 输出是否仍指向原目标,而不是发散? 可执行性 下游不依赖源材料能否直接使用? --- 四、金标准集:回归测试的锚点 不需要一开始就标注几百份。用已认可的样本当种子,扩到 15~30 份,覆盖失败模式而非随机抽样: · 完整正例:典型流程; · 边界/异常分支:异常路径、循环、前置失败回退; · 已知易错模式:实际踩过的坑; · 留出集:不参与调优,只用于最终验收,防过拟合。 金标准不需要完美,只需要当前标准下认可可放行。 回归指标:关键路径用 pass^k(k 次全过),稳定性用 pass@k。 --- 五、工程约束:让批量产出可重放 · 幂等:同输入 + 同 Skill 版本 + 同规则 → 输出一致,否则无法判断变好是 Skill 改了还是随机波动; · 隔离不阻断:单份失败进隔离队列,记录失败层和原因,不阻塞其余; · 版本绑定:规则、rubric、金标准集进 Git;每份报告绑定“源版本 + 生成 Skill 版本 + 评估 Skill 版本 + Judge 模型版本”; · 抽样人工复核:Judge 临界样本 + 易错模式,人工抽检结果反过来校准 rubric。 --- 六、Skill 本身怎么写 · SKILL.md 控制篇幅,写清:输入约定、输出契约、分步流程、硬规则、降级策略; · 经验规则放 references/ 或 rules/,按失败模式分类,不要全塞进主 Prompt; · 不确定时标 needs_review: true,不要硬编看似合理的结果; · 迭代由评估报告驱动:报告告诉你哪层挂了、哪类失败模式,你改对应规则文件,而不是漫无目的调 Prompt。 --- 七、落地顺序(不要反过来) 1. 固化输出契约:Schema + 结构约束; 2. 建金标准集:从已认可的 + 最易出错的样本开始; 3. 先写评估 Skill:跑出基线报告; 4. 再迭代生成 Skill:每次修改对比逐项通过率,无退化且目标提升才算正向; 5. 批量运行 + 隔离回放:失败进队列,结束后人工抽检; 6. 评估 Skill 自身版本化:换 Judge 模型必须重新校准。 --- 八、给组员的三条硬要求 1. 不许凭感觉说“变好了”:每次修改必须附评估报告对比,逐项通过率说话。 2. 不许跳过确定性门禁直接看 Judge 分数:前两层挂了,Judge 分数没有意义。 3. 不许把规则堆进主 Prompt:规则按失败模式分文件,评估报告要能定位到具体文件。 --- 一句话收尾 生成 Skill 决定“能不能做”,评估 Skill 决定“敢不敢用”。 先让评估体系站稳,再让生成器迭代。这样交付的不是一堆“看起来还行”的产出,而是一套可证明、可回归、可交接的 Skill 质量体系。
310
7
AI 越强,被它拒绝的代价就越大 我有时候会想:AI 越来越厉害之后,有些事情,会不会反而越来越难做? 这个想法看起来有点矛盾。AI 明明在降低门槛,让不会写代码的人做出软件,让不会画画的人生成图片,让一个人完成过去需要整支团队才能完成的工作。但今天用 Codex 的时候,AI 拒绝帮我编写 SQL 注入的请求体,而那还是我有源码、在本地跑测试的情况。那么,往后是否只会更难? 我们假设某一天,AI 说:「这个请求违规,我不能帮助你。」到那个时候,你还有多少能力,能绕过它,把事情做完? 这里的「违规」需要打个引号。平台的规则、模型的判断、法律的要求,以及一件事实际有没有造成伤害,彼此之间并不总是画得上等号。一个请求可能确实危险,也可能只是缺少上下文被误判,或者恰好落在某家公司的限制范围里。 无论是哪种情况,随着我们越来越依赖 AI,这句拒绝都可能变得越来越贵。 今天,一个程序员让 AI 帮忙写代码,AI 拒绝了,他大概率还有别的办法:查文档、找开源项目、问同行,或者自己写。麻烦一点,慢一点,但路还在。 可如果十年之后,大部分程序都由 AI 完成,情况就不一样了。 很多人从接触编程的第一天起,就习惯了描述需求、等待生成、运行结果、继续迭代。他们能做出相当复杂的产品,却未必经历过独立处理底层问题的训练。平时,这种能力结构完全够用,效率甚至更高。只有 AI 拒绝的时候,他们才会发现:平常被省掉的那段学习过程,恰好是此刻最需要的东西。 到那时,一次拒绝的成本,可能就从「今晚多花两个小时」,变成「先花半年学会这门技术」。 拿 SQL 注入举个稍显极端的例子:往后,连真正理解这类攻击如何发生、能够独立构造测试的人,会不会也越来越少? 这里也包括那些有正当需求的人。一个开发者想检查自己的旧系统,一个经过授权的安全研究员想复现漏洞,假如 AI 识别到危险模式就拒绝,而使用者又只熟悉「让 AI 帮我检查」,这项原本可以独立完成的工作,就这样卡住了。 但是安全专家不会因此消失,但这类技能可能越来越集中在少数人手里。你仍然可以找专家,只是要付出更多的钱、更多的时间,以及更高的沟通成本。 类似的困境,未必只发生在网络安全领域。 你想从一个停止维护的软件里取回自己的数据,需要解析它的旧文件格式。AI 判断这涉及规避保护措施,拒绝继续。你拥有这些数据,却没有能力把它们读出来。 你买了一台设备,厂商停止提供服务。你想修改程序让它继续运转,过程中需要处理某种访问限制。AI 不愿协助,而你所掌握的维修方式,早已只剩下「把报错发给 AI」。 你想给常用的网站写一个辅助工具,减少重复操作。平台将此归入自动化限制,AI 也据此拒绝。过去会写脚本的人可以自己判断、自己处理;未来的使用者,可能连从哪里开始都不知道。 这些例子有一个共同点:当工具同时承担了「执行工作」和「传授知识」的角色,它的拒绝就不只是挡住了一次任务,也挡住了获得这种能力的机会。 更麻烦的是,这种依赖往往是我们主动选择的,而且每一步都很合理。 既然 AI 几秒钟就能做好,为什么还要花几个月学习?既然公司可以采购成熟的 AI 服务,为什么还要养一支负责基础工作的团队?既然市场上已经很少有人手写这些东西,学校为什么还要花大量时间教? 对个人、公司和学校来说,这些选择都有现实依据。但叠加起来,整个社会保留的独立能力就可能越来越少。等到某项能力突然受到限制,我们才发现,备用方案早已在追求效率的过程中被一点点削掉了。 所以,「AI 越强,做事越便宜」可能只描述了未来的一半。 另一半是:被允许的事情越来越便宜,被拒绝的事情依然需要人工完成,却要面对更少的人才、更高的报价,以及越来越难获得的知识。两边的成本差距,会越拉越大。 有人会说,可以换一个模型,或者用本地模型。这确实是重要的选项。只要工具之间还有充分竞争,开放模型还足够可用,限制就未必能形成真正的门槛。 但备用方案也需要维护。它需要硬件、知识、软件生态,以及一群仍然理解这些系统的人。如果大多数人已经习惯了最方便的商业服务,那么「理论上还有别的办法」和「普通人实际用得起、用得明白」,之间仍然可能隔着很远。 我担心的,正是这段距离。 我不指望 AI 对任何请求都照单全收。对明显会伤害他人的行为设置限制,有充分的理由。但我们也需要关心:限制由谁定义,误判有没有申诉渠道,用户能不能换工具,以及脱离这个工具之后,还剩下多少独立行动的能力。 保留这些能力,平时看起来甚至有点低效,明明可以自动生成,还要理解原理;明明可以一键完成,还要知道手动怎么做。 但这些看似多余的知识,会在工具拒绝、失效、涨价或改变规则的那一刻,成为真正的选择权。 AI 越强,我们可能越需要留意它说「不」的那一刻。 因为那句话的分量,最终取决于:它拒绝之后,我们还能做什么。
310
8
什么是LLM
300
9
我的第一个出海产品!7 天 2 万
290
10
WorkBuddy 本地 API 桥 + dsh 插件:把你的 WorkBuddy 额度,变成手边随手可用的模型
290
🔥热门工具
朱雀AI检测朱雀AI检测
朱雀AI检测助手朱雀AI检测助手
LovartLovart
老鱼简历老鱼简历
WritePass官网WritePass官网
面多多面多多
CursorCursor
星月写作星月写作
零感AI零感AI
墨得问题墨得问题