【效率翻倍】我用 Workbuddy + Trae 打造 AI 开发流水线
Workbuddy + Trae 使用实战笔记(一个 C# 开发的真实体验)
最近在尝试把 AI 工具真正用进日常开发里,不是那种“写两行 demo”的用法,而是希望它能参与到完整开发流程。
目前主要在用两样东西:Workbuddy + Trae,这里简单记录一下实际使用感受,给有类似想法的人做个参考。
一、为什么会同时用两个工具?
一开始我也只用一个 AI(类似 ChatGPT / Copilot 这种),后来发现一个问题:
👉 它们更像“助手”,而不是“参与开发流程的人”
比如:
- 能帮你写函数,但不会帮你规划模块
- 能回答问题,但不会持续跟踪一个任务
- 上下文一长,就开始跑偏
所以后来尝试分开用:
- 一个负责“想清楚怎么做”
- 一个负责“把代码写出来”
二、Workbuddy:更像一个“会思考的记录本”
Workbuddy 给我的感觉,不是写代码的工具,而是:
👉 用来整理思路、拆任务、维持上下文
我一般这样用它:
1. 拆需求
比如我有个需求:
做一个日志分析工具(C#,上位机用)
我会先丢给 Workbuddy,让它帮我拆:
- 日志结构设计
- 解析逻辑
- UI 展示方式
- 性能问题(大文件)
它给出的东西不一定完美,但有个好处:
👉 比我自己从 0 开始想要快很多
2. 持续记录上下文
这个其实挺关键的。
有些工具聊几轮就“失忆”了,但 Workbuddy 更像:
👉 一直在同一个“项目上下文”里
比如我后面再问:
- 日志解析慢怎么办
- UI 卡顿怎么处理
它能接着前面的内容继续分析,而不是重新来一遍。
三、Trae:更偏“动手能力”
Trae 的定位就很明确:
直接在代码层面干活
我主要用它做几件事:
1. 写基础代码
比如:
- 类结构
- DTO
- 工具类
- 简单算法
优点是:
省时间,但前提是你自己要知道要什么
2. 改现有代码
这个比“从零写”更有价值:
- 改同步 → 异步
- 拆方法
- 加缓存
- 优化循环
有时候我会直接说:
“这一段太慢了,帮我优化一下”
它给的方案不一定最优,但通常是一个可以继续改的起点。
3. 修一些常规 bug
比如:
- 空引用
- 边界问题
- 简单逻辑错误
这种它处理起来还是挺快的。
四、实际工作流(我现在基本这么用)
目前比较顺的一种方式是:
1️⃣ 先用 Workbuddy 理清楚
- 这个功能要拆成哪几块
- 每块大概怎么做
- 有没有明显风险点
2️⃣ 再用 Trae 写代码
- 一块一块实现
- 不追求一次写完
- 边写边改
3️⃣ 遇到问题再回 Workbuddy
比如:
- 性能瓶颈
- 架构是否合理
- 有没有更简单的实现方式
👉 本质就是来回切:
思考(Workbuddy) ↔ 执行(Trae)
五、一些比较真实的感受
说点实际的,不吹:
👍 有用的地方
- 减少“从 0 开始”的压力
- 特别是新功能或新项目
- 代码起步更快
- 基础结构不用自己手写
- 思路更容易展开
- 有时候它会给你一个你没想到的角度
👎 不太行的地方
- 不能完全依赖
- 复杂逻辑还是要自己兜底
- 有时候会“自信但错误”
- 需要你能看出来哪里不对
- 上下文一乱就容易跑偏
- 需要自己控制节奏
六、几个使用上的建议
算是踩坑总结:
1. 不要一口气让它做完整系统
这种基本都会翻车:
“帮我写一个完整项目”
建议:
👉 拆小任务,一块一块来
2. 自己要有基本判断能力
AI 写的代码:
- 能用 ≠ 合理
- 能跑 ≠ 可维护
3. 控制上下文很重要
- 一次只解决一个问题
- 不要在同一段对话里混很多需求
七、总结
如果简单说一句:
Workbuddy 更像“帮你想”,Trae 更像“帮你做”
这套组合不是说有多神,但在实际开发里:
确实能减少一些重复劳动,让节奏更顺一点
如果你也是做 C#、上位机或者工具开发的,可以自己试试这种搭配,看看适不适合你自己的工作方式。
AtomGit 是由开放原子开源基金会联合 CSDN 等生态伙伴共同推出的新一代开源与人工智能协作平台。平台坚持“开放、中立、公益”的理念,把代码托管、模型共享、数据集托管、智能体开发体验和算力服务整合在一起,为开发者提供从开发、训练到部署的一站式体验。
更多推荐


所有评论(0)