资料来源：火山引擎-开发者社区
本文作者：Ida，对移动端开发拥有深厚的技术积累。近年来，积极探索如何利用 AI 技术提升日常工作效率，并尝试将生成式 AI 应用于研发流程优化。曾参与多个复杂项目的开发与维护，擅长将创新技术融入实际场景，提升用户体验。热爱分享技术心得，致力于让更多人了解并掌握前沿科技。
在 TRAE 中国版正式发布之后，我便有意识地用它来解决日常开发中遇到的各种问题。从一开始谨慎 check 每一条变更再决定是否接受，到现在点击全部接受的概率越来越高，TRAE 正在变成我写代码的主力 IDE。
希望本文能给从事客户端开发的同学在 TRAE 的使用上提供一些启发和参考，如果大家有好的实践探索也欢迎评论交流。
用 TRAE 打开工程文件
不知道大家用 TRAE 开发客户端功能时一般都是把哪个文件夹丢给 TRAE 呢？
开发业务需求时可以用 TRAE 直接打开工程中源码所在的文件夹，这样基本用到的文件都能在 TRAE 里索引到，也避免了整个工程下其他文件的干扰。
如果是明确针对某个文件夹下的代码分析或修改，有时也会直接用 TRAE 打开该特定文件夹，以便它可以快速建立代码索引，精确地去分析上下文。
但也要注意，TRAE 的历史会话记录是以文件夹维度来存储的，一旦文件夹被删除，之前在该文件夹中发生的历史会话也就全部丢失了！
关于导出历史会话记录，可以用魔法打败魔法，直接让 AI 把会话内容整理到文件中，一句下面这样的提示词即可：
将上面的对话历史内容全部整理到该文件中，包括给出的代码片段，不要遗漏内容，优化输出的markdown格式，让问题和回答一目了然
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实现一个新功能模块
对于一个新功能模块，个人认为是非常适合用 TRAE 来完成绝大部分代码的，对于新增类的实现和完善，几乎都可以由 AI 来完成。最近的业务中正好就是这样一个例子：全新的功能，与现有业务代码的耦合度较低，实践下来大约有 90% 的代码可以用 AI 生成的，使用的 LLM 主要是：Gemini-2.5-Pro-Preview（0506）（最新版本中已经是 Gemini-2.5-Pro）和 DeepSeek-V3-0324。
下面列举一些实现过程中的典型 Case：
Case 1: 用类图先搭建起功能模块的基础框架
我一般习惯在技术方案中就把实现一个功能模块所需的类都设计好，然后再开始写代码，现在有了这份类图的指导，就可以使用 TRAE 快速地把关键类的基础框架搭建起来了。
XXX 模块的最初类设计图
如果方法和属性定义的比较清晰，可以直接将该类图截图给 Gemini 作为上下文，节省写提示词的时间，然后在对话时使用 @Builder 直接生成类的文件。每轮对话最好只处理一个文件，然后针对这个类的实现提具体的要求，例如：
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之后在实现每个类的过程中，就是不断地拆解问题，让 AI 去完成，一个问题解决后最好再开一个新的会话解决下一个问题，避免 LLM 对上下文理解的干扰，记得当新增代码量到一定程度时要查看是否有编译错误。
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Case 2: 用 Figma 中的 UIKit 代码生成视图代码
以前这种画 UI 又枯燥又磨人的活，终于可以在几分钟内就搞定了～
我在这里的做法是，在 Figma 中选中图层，将对应的 UIKit 代码直接复制到 TRAE 中让 AI 去生成 Swift 代码。先实现视图本身的样式，再往里添加子视图元素，生成的代码基本不用做太大改动。
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这种方式简单直接，零成本直接上手使用。更进一步，我们也可以通过 Figma 官方提供的 MCP 工具来实现 UI 代码的生成，具体操作会在进阶篇中介绍。
Case 3: 生成读取 Settings 配置的代码
对于读取 Settings 配置的代码也是比较模板化的，如果手动去敲，在配置项很多的时候也要花费一些时间，现在描述清楚要求后，静待 TRAE 来生成代码就行了。下面左侧是生成的代码效果，几乎不需要改什么可以直接用。之后可以继续让 TRAE 去用这份 Configuration 替换掉写死在代码中的值。
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import Foundation import AWEAppSettings // 请确保已正确导入 AWEAppSettings /// XXX铃功能相关配置 classXXXConfiguration { // MARK: - Settings Keys /// 灵动岛文案配置的根键 privatestatic let kXXXTextConfigRootKey = "XXX_text_config" /// 作品播放x毫秒后的互动才能算积分(单位毫秒)的键 privatestatic let kXXXPlayDurationMinKey = "XXX_play_duration_min" /// XXX横幅自动展示x秒后消失(单位秒)的键 privatestatic let kXXXBannerShowDurationKey = "XXX_banner_show_duration" /// 点击发现tab后,x秒内不重复请求接口(单位秒)的键 privatestatic let kXXXClickTabRequestIntervalKey = "XXX_click_tab_request_interval" /// 前x次点击小铃铛(uid/did维度都可)会展开横幅(x=3)的键 privatestatic let kXXXClickMatchBellExpandBannerCountKey = "XXX_click_match_bell_expand_banner_count" // MARK: - Sub Keys for XXX_text_config privatestatic let kTextConfigEntranceKey = "entrance" privatestatic let kTextConfigCollectKey = "collect" privatestatic let kTextConfigCollectTitleKey = "title"// 嵌套在 collect 下 privatestatic let kTextConfigCollectSubTitleKey = "sub_title"// 嵌套在 collect 下 privatestatic let kTextConfigFullKey = "full" privatestatic let kTextConfigFullTitleKey = "title"// 嵌套在 full 下 privatestatic let kTextConfigFullSubTitleKey = "sub_title"// 嵌套在 full 下 privatestatic let kTextConfigFullBtnTextKey = "btn_text"// 嵌套在 full 下 // MARK: - Default Values for XXX_text_config privatestatic let defaultTextConfigEntrance = "" privatestatic let defaultTextConfigCollectTitle = "" privatestatic let defaultTextConfigCollectSubTitle = "" privatestatic let defaultTextConfigFullTitle = "" privatestatic let defaultTextConfigFullSubTitle = "" privatestatic let defaultTextConfigFullBtnText = "" privatestatic let defaultCollectDictionary: [String: String] = [ kTextConfigCollectTitleKey: defaultTextConfigCollectTitle, kTextConfigCollectSubTitleKey: defaultTextConfigCollectSubTitle ] privatestatic let defaultFullDictionary: [String: String] = [ kTextConfigFullTitleKey: defaultTextConfigFullTitle, kTextConfigFullSubTitleKey: defaultTextConfigFullSubTitle, kTextConfigFullBtnTextKey: defaultTextConfigFullBtnText ] // MARK: - General Settings Getters /// 获取作品播放x毫秒后的互动才能算积分(单位毫秒) /// 默认值: 3000 static func playDurationMin() -> Int { return AWEAppSettings.awemeSettings().integer(forKeyPath: kXXXPlayDurationMinKey, defaultValue: 3000) } /// 获取XXX横幅自动展示x秒后消失(单位秒) /// 默认值: 10 static func bannerShowDuration() -> Int { return AWEAppSettings.awemeSettings().integer(forKeyPath: kXXXBannerShowDurationKey, defaultValue: 10) } /// 获取点击发现tab后,x秒内不重复请求接口(单位秒) /// 默认值: 30 static func clickTabRequestInterval() -> Int { return AWEAppSettings.awemeSettings().integer(forKeyPath: kXXXClickTabRequestIntervalKey, defaultValue: 30) } /// 获取前x次点击小铃铛(uid/did维度都可)会展开横幅(x=3) /// 默认值: 3 static func clickMatchBellExpandBannerCount() -> Int { return AWEAppSettings.awemeSettings().integer(forKeyPath: kXXXClickMatchBellExpandBannerCountKey, defaultValue: 3) } // MARK: - Text Config Getters /// 通用方法：获取 XXX_text_config 下指定子键的字符串值 /// - Parameters: /// - subKey: XXX_text_config 内的子键 (例如 "entrance" 或 "collect.title") /// - defaultValue: 如果未找到配置，则返回的默认值 /// - Returns: 配置的字符串值或默认值 privatestatic func getTextConfigStringValue(forKey subKey: String, defaultValue: String) -> String { let keyPath = "\(kXXXTextConfigRootKey).\(subKey)" return AWEAppSettings.awemeSettings().string(forKeyPath: keyPath, defaultValue: defaultValue) ?? defaultValue } /// 通用方法：获取 XXX_text_config 下指定子键的字典值 /// - Parameters: /// - subKey: XXX_text_config 内的子键 (例如 "collect" 或 "full") /// - defaultValue: 如果未找到配置，则返回的默认值 /// - Returns: 配置的字典值或默认值 privatestatic func getTextConfigDictionaryValue(forKey subKey: String, defaultValue: [String: Any]) -> [String: Any] { let keyPath = "\(kXXXTextConfigRootKey).\(subKey)" return AWEAppSettings.awemeSettings().dictionary(forKeyPath: keyPath, defaultValue: defaultValue) ?? defaultValue } /// 获取灵动岛文案配置 - 入口文案 /// 例如："entrance":"" /// 默认值: "" static func textConfigEntrance() -> String { return getTextConfigStringValue(forKey: kTextConfigEntranceKey, defaultValue: defaultTextConfigEntrance) } // MARK: - Collect Text Config /// 获取灵动岛文案配置 - "collect" 对象字典 /// 默认值: `["title": "", "sub_title": ""]` static func textConfigCollectDictionary() -> [String: String] { let dict = getTextConfigDictionaryValue(forKey: kTextConfigCollectKey, defaultValue: defaultCollectDictionary) return dict as? [String: String] ?? defaultCollectDictionary } /// 获取灵动岛文案配置 - 充能中标题 /// 例如："collect.title":"XXX铃充能中" /// 默认值: "XXX铃充能中" static func textConfigCollectTitle() -> String { let keyPath = "\(kTextConfigCollectKey).\(kTextConfigCollectTitleKey)" return getTextConfigStringValue(forKey: keyPath, defaultValue: defaultTextConfigCollectTitle) } /// 获取灵动岛文案配置 - 充能中副标题 /// 例如："collect.sub_title":"" /// 默认值: "" static func textConfigCollectSubTitle() -> String { let keyPath = "\(kTextConfigCollectKey).\(kTextConfigCollectSubTitleKey)" return getTextConfigStringValue(forKey: keyPath, defaultValue: defaultTextConfigCollectSubTitle) } // MARK: - Full Text Config (寻找已就绪) /// 获取灵动岛文案配置 - "full" 对象字典 /// 默认值: `["title": "寻找已就绪", "sub_title": "点击开启,找到与你有默契的人", "btn_text": "开启寻找"]` static func textConfigFullDictionary() -> [String: String] { let dict = getTextConfigDictionaryValue(forKey: kTextConfigFullKey, defaultValue: defaultFullDictionary) return dict as? [String: String] ?? defaultFullDictionary } /// 获取灵动岛文案配置 - 寻找已就绪标题 /// 例如："full.title":"" /// 默认值: "" static func textConfigFullTitle() -> String { let keyPath = "\(kTextConfigFullKey).\(kTextConfigFullTitleKey)" return getTextConfigStringValue(forKey: keyPath, defaultValue: defaultTextConfigFullTitle) } /// 获取灵动岛文案配置 - 寻找已就绪副标题 /// 例如："full.sub_title":"" /// 默认值: "" static func textConfigFullSubTitle() -> String { let keyPath = "\(kTextConfigFullKey).\(kTextConfigFullSubTitleKey)" return getTextConfigStringValue(forKey: keyPath, defaultValue: defaultTextConfigFullSubTitle) } /// 获取灵动岛文案配置 - 寻找已就绪按钮文案 /// 例如："full.btn_text":"" /// 默认值: "" static func textConfigFullBtnText() -> String { let keyPath = "\(kTextConfigFullKey).\(kTextConfigFullBtnTextKey)" return getTextConfigStringValue(forKey: keyPath, defaultValue: defaultTextConfigFullBtnText) } }
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Case 4: 随时对代码进行优化
在实现功能的过程中，可以借助 TRAE 随时对代码进行优化。比如这次开发中，异步读写 storage 在两处都有同样的处理，我让 AI 直接封装了一个 AsyncStorageUtil 类。再比如，我就是看某段代码写的很啰嗦，感觉可以优化，但是没有思路，也可以直接让 AI 给优化建议。
Case 5: 将 OC 代码翻译成 Swift
把大段的 OC 代码手动翻译成 Swift 还是会费一番功夫的，现在 AI 可以秒完成，在我们写 Swift 时一定要利用上。
Case 6: 使用 TRAE 的 cue 功能直接写代码
除了在对话框中与 AI 沟通来完成任务，很多时候我也会直接在 TRAE 中写代码的，按 Tab 键即可接受预测的内容，按 ESC 键取消当前的预测，体验下来接受的概率还是比较高的，这种方式也推荐大家去试用。
分析已有的功能模块
Case1: Copy 代码时补齐头文件
在开发中我们会遇到的一种情况是，去已有代码里 Copy 一段逻辑到自己的代码里，有时这段代码需要额外引入很多头文件，纯靠记忆精准敲出这些头文件是有一点难为我胖虎了，去原来的代码一点点找又比较费时，尤其是那个文件引入了一屏幕都放不下的头文件时。
此时就可以让 AI 先去干一番活啦，比如我要把下面的代码复制到一个新文件中去：
Case2: 分析长函数的执行过程
当我们遇到不能一眼看出某个方法在干什么的时候，可以让 LLM 详细解释这个方法，并生成流程图 ，比如下面这段代码，我们让 Gemini 来分析解释一下，并让它生成可以在 Mermaid 或 draw.io 中展示的流程图：
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- (void)fetchRecommendCardOfFamiliarFeedWithSuccessCompletion:(void(^)(BOOL))completion { if (![self enableInsertFamiliarFeedCard]) { AWEBLOCK_INVOKE(completion,NO); return; } dispatch_group_t group = dispatch_group_create(); BOOL fetchDataSuccess = NO; if ([self.familiarFeedRecommendStrategy enableInsertFamiliarFeedObdCardAB] && self.familiarFeedObdDataSource.models.count == 0) { fetchDataSuccess = YES; dispatch_group_enter(group); [self fetchFamiliarRecommendUserDataWithType:AWERecommendTypeFeedObdCard isAutoTrigger:NO completion:^{ dispatch_group_leave(group); }]; } if ([self.familiarFeedRecommendStrategy enableInsertFamiliarFeedMateCardAB] && self.familiarFeedMateDataSource.models.count == 0) { fetchDataSuccess = YES; dispatch_group_enter(group); [self fetchFamiliarRecommendUserDataWithType:AWERecommendTypeFeedMateCard isAutoTrigger:NO completion:^{ dispatch_group_leave(group); }]; } if ([self.familiarFeedRecommendStrategy enableInsertFamiliarFeedListCardAB] && self.familiarFeedMultiMateDataSource.models.count == 0) { fetchDataSuccess = YES; dispatch_group_enter(group); [self fetchFamiliarRecommendUserDataWithType:AWERecommendTypeFeedMateMultiCard isAutoTrigger:NO completion:^{ dispatch_group_leave(group); }]; } if (fetchDataSuccess) { dispatch_group_notify(group, dispatch_get_main_queue(), ^{ AWEBLOCK_INVOKE(completion, YES); }); } else { AWEBLOCK_INVOKE(completion, NO); } }
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可以从 TRAE 的插件市场中安装一个 Mermaid Preview 插件，然后创建一个 mermaid.md，把代码贴过去就可以预览效果了，会根据当前的 IDE 给对应的配色。
Case3: 分析一个完整的功能模块
在做技术调研时也经常会遇到要去了解一个完整功能模块实现过程，如果这个模块的代码比较内聚，并且都集中放在一个文件夹内，那就可以把整个文件夹丢给 AI 去分析，并让它生成流程图和时序图 ，但也要考虑到 LLM 一次可以接收的上下文长度。比如之前调研主框架的异形卡实现过程：
这样了解一番后，对这个模块是怎么工作的就有一个大致的了解，提升我们调研的效率。
Case4: 辅助完成代码重构
在做代码重构时，也可以让 TRAE 来辅助完成，比如一些文件重名替换、抽离定义常量等等。前段时间把一个气泡视图重构成了可以给其他场景使用的通用组件，也是用 TRAE 完成了大部分工作，基本上自己想好了重构方案后，就是指挥 AI 来一步步干活了。
我这里直接新开一个 TRAE 窗口，只打开要修改的文件夹，然后就可以引用 #Workspace 了，也避免了其他代码上下文对 LLM 分析的干扰。
AI 修改后需要再审查核对一下，整体上比纯人工来写提效了很多，在我这次重构中至少节约 1 pd。
TRAE 已显著提升我的开发效率，从精准打开特定文件夹避免干扰，到助力新功能模块的高效搭建，它正重塑我们的开发模式。点击阅读原文 ，体验 TRAE 的智能编码，客户端开发比你想象的更简单。
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