以前总觉得AI写代码像个“玩具”，处理复杂项目时很容易“失忆”或报错，直到我最近深度体验了TRAE新推出的 Solo Coder Agent。我用它从零构建了一个相当复杂的个人力量训练分析平台，其规划和迭代稳定性彻底打破了我的认知。

我的教练看到最终生成的、能给出详细训练报告和可视化图表的产品时，都震惊了。

下面，我将结合这个项目的构建过程，为你详细介绍Solo Coder的核心用法和惊人之处。

一、 初见Solo Coder：为复杂项目而生的“超级模式”

这次更新的 Solo Coder 模式，可以看作是之前 Solo Builder 的“威力加强版”。它非常适合复杂代码库的创建与维护，核心优势在于两点：

1. 智能任务规划

2. 多智能体协同与并发工作

如何开始？

创建新任务时，直接选择 “Solo Coder” 模式即可。界面会变成清晰的三栏布局：

1. 最左边：任务列表

所有创建的任务及其状态（进行中、完成、中断）一目了然，让你对项目全局心中有数。

2. 中间：主交互区

这是你与当前选中的智能体对话和查看其执行细节的地方。

3. 最右边：动态预览区

这是一个智能窗口，会根据智能体的当前行动自动切换工具。

a. 需要预览网页？它变成浏览器。

b. 需要审查代码改动？它显示代码变更页面。

c. 需要查看具体代码？它直接呈现编辑器界面。

核心技巧：善用“多智能体并发”

你可以创建多个智能体，让它们同时进行不同的任务，分工协作。在我的项目中，我就创建了三个智能体：

1. 智能体A：负责优化项目的交互和UI设计。

2. 智能体B：专门分析代码，寻找其他智能体写出的代码中的优化点和错误。

3. 智能体C：主力编码，负责核心功能的迭代。

更省心的是，现在创建智能体时，你只需要简单描述需求，AI会自动帮你填写创建表单，你只需微调即可，非常方便。

二、 两大“安心”功能：让复杂项目稳如老狗

在构建过程中，有两个功能让我觉得格外可靠，这也是它能处理复杂项目的关键。

1. 计划模式：一切尽在掌握

开启“Plan模式”后，智能体在执行具体操作前，会先制定一个详细的计划。它会告诉你有哪些任务、执行顺序如何、当前进度怎样。你再也不会觉得AI是在“瞎忙”，而是像有一个项目经理在为你清晰铺路。

2. 上下文压缩：告别“失忆”的噩梦

这是我最欣赏的功能！在长对话后，AI会因为上下文过长而开始遗忘或胡编乱造。Solo Coder给出了一个绝佳的解决方案：

a. 你可以主动触发上下文压缩。

b. 当上下文长度达到阈值（如70%）时，AI也会自动进行压缩。

你会亲眼看到一个窗口弹出，AI正在总结关键信息。这个过程让你非常“安心”，你知道它不会因为上下文爆炸而乱改代码，而是把核心信息都妥善保存了下来。

三、 实战：手把手构建健身数据分析平台

第一步：提出模糊想法

我一开始只是简单地说：“我想做一个AI系统，能分析我的力量训练数据，生成报告和数据可视化。” 我故意没有给出详细指示，想测试它的规划能力。

过程：

1. 它自动启动了一个React项目。

2. 中途遇到几次小报错，我直接将右侧预览窗口的控制台报错信息复制到对话区，它都能自行修复，无需我干预。

3. 初版生成结果比较简单，只有三个统计圆环。

第二步：深度讨论，激发AI潜力

我感觉它没发挥全力，于是开始跟它“讨论”：“一份详细的分析报告应该包含哪些元素？比如每个动作的要点、进步趋势图表等？”

这时，神奇的事情发生了。它重新阅读了我的数据，并生成了一份极其详尽的报告架构，涵盖了几十个训练动作的逐一分析、训练科学解释和建议。这部分完全超出了我的预期

第三步：持续迭代，挑战极限

随后，我进行了大量零碎修改：把自绘图表换成专业图表库、替换emoji图标、优化交互逻辑等。此时上下文已用到70%，按照以往经验，AI差不多该“崩溃”了。

但我决定挑战它，直接下达终极指令：“把它改成一个真正的产品，能让任何人上传自己的数据进行分析。”

我亲眼看到它启动了上下文压缩，压缩完毕后，开始有条不紊地进行完整产品的迭代：设计用户信息表单、创建数据上传界面、集成API等。最后的debug过程也全是它自己完成的——在浏览器里发现报错，然后回头修复，直到所有功能正常运行。

最终成果：

1. 用户填写基本信息并上传CSV训练数据。

2. 填入免费的Gemini API Key。

3. 系统自动分析，生成三部分报告：

a. 总览：本次训练的综合评分与总结。

b. 训练科学：AI给出的专业建议。

c. 动作详情：每个动作的数据、要点、重要性及进度图表。

第四步：连部署都能搞定

我点击了界面的“部署”按钮，它引导我连接到Vercel。部署后出现404错误，我把错误页面和Vercel的日志截图发给它，它居然精准地定位到了部署配置问题并修复了！这和人类开发者的排查思路完全一致。

四、 总结：一次颠覆性的开发体验

回顾整个项目，最让我震惊的有两点：

1. 强大的规划能力：从项目架构、表单设计到加载状态，我几乎没给任何细节提示，全是AI自己规划和实现的。

2. 惊人的迭代稳定性：在经历了无数次修改和极长的对话后，通过“上下文压缩”功能，它依然能保持逻辑清晰，没有出现胡编乱造或严重遗忘。

给未来用户的建议：

1. 敢于提出模糊需求：信任AI的规划能力，从一个大想法开始，通过对话让它细化。

2. 善用多智能体分工：像管理一个团队一样，为不同任务创建专属智能体。

3. 时刻关注上下文：在进行大改动前，可以主动触发上下文压缩，为后续步骤腾出空间。

这次体验让我确信，AI编程智能体已经不再是玩具，而是能够独立负责复杂项目、理解产品逻辑的可靠协作者。如果你也有一个复杂的想法不知如何下手，不妨试试用Solo Coder，让它带你体验一次“全自动”的项目开发。