从Java老兵到AI开发实战：我眼中的 TRAE SOLO 助力实践落地

从Java老兵到AI开发实战：我眼中的 TRAE SOLO 助力实践落地

一、写在前面：为什么我开始使用 TRAE SOLO？

作为一个有8年Java开发经验的程序员，我一直在追逐技术浪潮的前沿。AI大模型从去年开始逐渐走向工程化，身边的同事在尝试 LangChain、Transformers、Flowise 等工具。我也曾试过用Spring Boot整合OpenAI接口搞个小助手，但很快发现，从“玩”到“产品化”，中间差的不只是代码能力，而是整套工程化支撑体系。

直到我接触到 TRAE SOLO，才意识到：AI应用开发，不应该再用传统Web项目的思维来套用，而需要一套新范式。

这篇文章，我想分享我使用 TRAE SOLO 正式版开发一个“智能审批系统”的实战过程，并结合我的Java开发经验，对比分析它在架构设计、模型部署、代码可观测性等方面带来的变化。

二、项目背景：从0到1搭建一个AI审批系统

我所在的团队正在尝试构建一个“智能审批系统”——目标是让系统能自动识别审批场景中的风险点，并判断是否需要人工介入。

传统做法是用规则引擎，但随着业务复杂度提升，规则维护变得越来越痛苦。我们决定引入大模型做意图识别与语义抽取，用AI辅助审批判断。

这就是我选择用 TRAE SOLO 来搭建原型的起点。

三、TRAE SOLO 实战：三步落地 AI 审批系统

1. 技术选型：用 SOLO coder 快速生成架构草图

过去我写系统设计文档要花一整天，现在用 TRAE SOLO 的 SOLO coder，基于我的Prompt（需求说明），不到1分钟就生成了：

• 系统模块拆分图（审批识别模块、风险分析模块、模型服务模块）
• Spring Boot + LangChain4J 的集成建议
• 模型服务封装建议（支持OpenAI、Qwen、本地模型切换）
• API接口草案 + 数据结构定义

这不是“生成代码”那么简单，而是让我更快进入“架构思考”状态，非常适合我这种习惯先理清结构的开发者。

2. 模型服务部署：一键上线 + API密钥安全处理

我选择了阿里通义Qwen-14B作为底层模型，部署在本地GPU服务器上。

TRAE SOLO 内置的部署模块让我非常惊喜：

• 提供了标准化的模型适配层（兼容OpenAI协议）
• 自动生成Docker部署脚本
• 支持MCP协议，适配多个LLM服务
• 支持API Key配置加密存储 + 安全调用（避免硬编码）

以前我部署模型要写一堆Shell脚本，配置Nginx、写Token校验，这次基本是“填空式”配置，几分钟就能上线。

3. 代码质量保障：DiffView + 自动测试脚本超香！

写Java久了，我对“代码可维护性”特别敏感。

TRAE SOLO 在生成代码后，支持使用 DiffView 工具 直接对比改动，看看模型生成的代码与现有逻辑是否冲突。

更重要的是，它还能自动生成：

• 单元测试模板（用JUnit5）
• Mock数据（基于接口定义）
• 功能验证脚本（Postman格式）

我用 DiffView 发现模型生成的审批判断逻辑中有个“浮点数比较”的bug，及时修复避免了线上事故。

四、从开发者视角谈谈 TRAE SOLO 的优势与不足

优势总结：

️ 不足之处：

• 目前对Java生态的支持还不够深入，尤其是Spring Cloud相关集成建议较少
• SOLO coder 的Prompt需要较强表达能力，新手可能生成效果不理想
• DiffView 在大型项目中对比会卡顿，建议后期优化性能

五、总结与思考：AI开发不只是写代码，更是“协作式工程设计”

如果说传统开发是“一个人写一堆代码”，那么AI时代的开发更像是“你和AI一起设计系统”。

TRAE SOLO 给我的感觉不是一个工具，而是一个“AI开发拍档”：

• 它不是替代你写代码，而是让你更快进入思考状态
• 它不只是部署模型，而是让AI应用落地更安全、更稳定
• 它不只是生成文档，而是让团队协作更高效

作为一名Java开发老兵，我认为 AI 工程化最大的挑战不是模型本身，而是“如何像写微服务一样写AI系统”。这也是 TRAE SOLO 最打动我的地方。

六、未来计划 & 留个小尾巴

接下来我准备用 TRAE SOLO + LangChain4J + Spring Boot 构建一个“AI代码审计系统”，让大模型自动识别Java代码中的安全漏洞。