我一直觉得学AI就是学提示词工程，这个就和学JAVA是学面向对象，学数据库是学SQL一样。虽然有些狭隘，但是大方向没问题。
知道各种模型的能力上限之后，把想法拆分成任务，完成不了就是拆分的不够细，没有考虑好 输入 和 输出 。
Trae当前版本的智能体功能，其实就是在通过 熟练的提示词工程，独立构造智能体，然后在智能体之间切换，完成相对垂直，相对专业的任务。
混合专家架构嘛。通过 独立的智能体 提供独立的专家服务，然后汇总起来就完成了大的任务目标。
不得不说，火山和产品能力和迭代能力确实是首屈一指。
迅速跟节奏在Ai 开发工具这个领域 也很靠前。
Cursor 贵、卡、网上搜了很久，不支持代理，只能通过禁用http2，依然经常掉线。
终端功能经常卡死，响应慢，需要手动点击后台运行，然后切换到下一个子任务。
很多细节配置是英文，大段的英文功能点看起来不是很友好。
Trae 没有这些问题。
目前的智能体版本已经很好用了，我几乎没有用默认的builder 和 builder with mcp
全是切换不同的智能体，完成的 功能设计、数据库开发、算法开发、后端开发、前端开发等。
我看到宣传资料里面还支持figma mcp ，连前端ui也搞定了。 我再增加一个数据分析师智能体，就直接全栈了。
MCP目前使用效果挺好，方便开发的时候直接让AI做数据库查询，修复数据，不需要让ai写很多脚本了。
怎么说呢? 昨晚睡觉前刷了抖音，刷到Trae 的开发者大会视频。很认真的看完了，立马就睡不着，赶紧找了一个工程，开始设计分工，提示词，智能体。他们已经熟练的接手和执行了一个半途项目的开发。
solo模式出来之后，还是设计通过提示词，就纯自动了呢。哈哈哈哈。
Trae 跑着，我摸鱼，写了这篇，希望对同行有用。
我本不是开发出身，做过几年中间件，现在带数据库中间件服务团队，团队群从23年初就改成了 智能数据服务的名称了，希望同行都智能起来。多多摸鱼，多多赚钱。
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