租房不看房!Trae 助我轻松打造租房神器

大模型云存储数据库

picture.image

写在前面:

大家好,我是李腾,一名就职于大厂的平台产品经理。如果要用几个词来形容我自己,我觉得我是一个爱观察、爱动脑、爱动手的人,各种灵感经常在我脑海中迸发,我也迫不及待地想将它们落地。

但是,作为一名产品经理,我的开发经历仅限于搭过简单的网站、用 Python 写过简单的脚本以及用 cmd 命令查日志,并没有正儿八经的写过代码。所以在产生开发 “帮帮房” 的想法后,我一度不知道该如何实现。幸好,Trae 的出现为我扫平了阻碍。今天,我想和大家分享一下,我为什么要开发帮帮房,以及我如何与 Trae 无间协作顺利完成开发。

picture.image

为什么要做帮帮房

租房子、转租房子几乎是每个职场人都要经历的过程。今年 4 月,我也有了租房子的需求,在找房子、看房子上花费了大量成本,而且还踩了坑。一通折腾,心力交瘁。

结合自己的痛苦经历,我突发奇想:为什么租房子一定要看房子呢?怎么样才能更高效地租到自己心仪的房子? 基于这个思考,我就想验证“不看房”的模式是否可行,能否解决租房的痛点。

为了更了解租房客的真实感受,我主动访谈了一些同事,收集他们租房过程中的反馈。我发现,以下三点是大多数人的痛点:

  1. 找不到合适的房子: 海量房源信息、多种找房渠道、中介乱象丛生、虚假房源率高;

  2. 找房时间成本高: 通过各种渠道找房,沟通成本非常高。同时看房时间的成本也很高,每个人租房平均看房十余套,每次看房时间约60分钟,对租房者和房东都是巨大的时间成本;

  3. 租客看房不充分: 由于看房时间紧张,租客对房屋及周边情况无法进行充分的了解。

这些实实在在的问题和痛点,让我坚定了做“帮帮房”的决心。如围绕大家反馈的各种各样的问题,我开始细化产品设计,包括:

  • 通过人工智能快速发布需求
  • 房东发布房源信息及智能生成房屋出租报告、动态定价、优化建议、社区及房屋的介绍视频等
  • 通过大模型智能匹配及通过房源雷达随时发现合适的房子(无需刷各种论坛、社区)
  • ……

picture.image

Trae 如何助我完成开发

在确定了产品的细节后,我开始着手打造产品。在此之前,我就使用过 Trae(https://sourl.cn/FfNRW8) 的 Builder 模式,成功生成了一些从 0 到 1 的项目,并取得了不错的效果。在生成的过程中,前后端代码可以全部生成并且支持预览,大大提升了我的开发效率、降低了开发难度。

picture.image

回到项目开发中,我认为 Trae 对我的帮助可以从整体效率提升 以及具体功能开发 两个维度展开。

整体效率提升

得益于 Trae 的 Builder(现在内置到了智能体模式中),我只需要 自然语言输入详细的 Prompt 以及产品需求描述就可以完成开发 ,不用再花时间写非常详细的 PRD。

并且,Trae 会自主考虑到各种边界情况,并完成对应的设定和开发,我只需要集中精力与 Trae 沟通即可,可以说真正做到了“解放双手”!

具体功能帮助

“帮帮房”产品的功能比较复杂,在开发各个功能版块时的工作量比较大,并且很有可能出现各种各样的错误。如果是以往,肯定需要花很多时间来 debug,更何况我并不是专业开发者,只会消耗更多的时间精力在上面。而 Trae 则可以帮我解决这个问题。

  • 生成的功能不满足预期时 ,可以直接与 Trae 沟通,Trae 会按照你的要求完成修改。实测下来,我发现无论是速度还是正确率都非常非常高。

picture.image

截图为 Trae 旧版本,目前可以用更高效的新版本开发啦!

  • 作为非专业的开发者,安装各种依赖 也很让人头疼。Trae 会自动获取终端信息,检测当前缺少的环境,并为你完成安装,在整个过程中,你只需要点击运行按钮(在最新版本,你甚至不用点击运行按钮)。

picture.image

截图为 Trae 旧版本,目前可以用更高效的新版本开发啦!

  • 作为我的协作伙伴,Trae 还会主动帮我“多想一步” ,提出下一步的开发建议,像是有一位产品专家在与我实时沟通,这让我对整个产品开发有了更大的信心。

picture.image

截图为 Trae 旧版本,目前可以用更高效的新版本开发啦!

在整个开发的过程中,Trae 为我提供了很多的“情绪价值”,毕竟我只需要观察情况、输入指令,Trae 便会按照我的要求完成开发。可以说,Trae 已经成为了“帮帮房”项目开发中,我不可缺少的“超级伙伴”!

picture.image

最后,我想说

我发现在 Trae IDE 的最新版本中,Builder 被内置到了智能体模式中,这个模式能够根据我们的需求调用不同的工具,从而帮助我们从 0 到 1 开发一个像“帮帮房”一样的完整项目。

除了 Builder 智能体外,Trae 还内置了「 Builder with MCP」智能体,ta 能够在 Builder 的基础上,灵活调用 MCP Server 提供的工具,从而更加精确且有效地处理你的需求,大大提升“执行力”与智能化程度。

大家可以根据自己的需求,输入 “@”,选用对应的智能体即可执行你想要完成的任务。

picture.image

另外,整个“帮帮房”项目已经趋于完善,欢迎感兴趣的同学联系我,一起将让租房变得更加简单!

picture.image

备注:Trae

我也在不断地优化产品。例如打造房东数字人,让房东永远在线解答问题;支持直接在平台中生成合同并完成电子签,让签约更加便捷;引入vx/zfb支付,将从看房到付款的全过程留在平台内。

当然,要实现这些功能,除了需要我不断迸发的灵感,还要有执行力拉满的“合作伙伴” 。Trae 让我能通过自然语言完成项目开发,更重要的是,它让我拥有了将想法变为现实的能力!非常推荐大家都来体验试用 Trae!点击阅读原文,直达下载链接!

0
0
0
0
关于作者
关于作者

文章

0

获赞

0

收藏

0

相关资源
火山引擎大规模机器学习平台架构设计与应用实践
围绕数据加速、模型分布式训练框架建设、大规模异构集群调度、模型开发过程标准化等AI工程化实践,全面分享如何以开发者的极致体验为核心,进行机器学习平台的设计与实现。
相关产品
评论
未登录
看完啦,登录分享一下感受吧~
暂无评论