网硕互联帮助中心前言
最近，有小伙伴说自己能简单看懂代码，但是无法创作成百上千行的代码，害怕自学之后进入企业工作举步维艰。所以今天给大家介绍一些AI 代码助手，帮助我们完成项目的搭建。
可能有一些小伙伴会疑惑，在企业上班用AI写代码会被领导批评嘛？我这里解释一下，现在多数企业都支持AI辅助创作代码，这也是我之前博客里面提到的写不出代码可以接受，但是不能看不懂代码的逻辑，只有明白具体的逻辑和看懂AI创作的代码才可以辅助我们完成项目。有小伙伴可能不相信我说的，大家可以在网络上面搜索一下，有一些企业甚至还规定了员工的AI代码创作使用率，要求必须在工作中使用AI，这些大家都可以在网上了解到。
步入正题！！！
一、普通片段代码的AI创作
对于平时自己想要练习一些代码内容，但是不知道如何写，具体代码看不懂的小伙伴，我推荐直接把代码丢给大模型处理，一般通用型大模型都能回答的很全面，帮助我们进行学习。
但是对于复杂一点的代码创作，就需要进阶版的使用了。
二、pycharm中灵码助手—通义灵码
通义灵码是阿里云基于通义千问大模型打造的智能编码助手，深度适配PyCharm等JetBrains IDE。它以跨文件上下文感知为核心优势，支持Python等多语言的行级/函数级代码生成、智能问答、代码解释与优化、单元测试自动生成等功能，能帮开发者快速熟悉项目、排查Bug、提升代码质量，尤其对阿里云生态开发场景有专项优化。
下面是官网：
链接：通义灵码_你的智能编码助手-阿里云
2.1 安装流程（3步搞定）
我们要在pycharm里面安装，而不是要下载客户端。
① 打开PyCharm，按Ctrl+Alt+S调出设置，点击左侧 Plugins；
② 在搜索框输入「TONGYI Lingma」，找到阿里云官方插件点击 Install；
③ 安装完成后重启PyCharm，右侧会出现通义灵码标签页。
下载之后需要重启pycharm
2.2 如何使用
刚开始需要进行登录
进行设置，在右下角
使用细节：
代码修改和AI完成代码：
三、项目代码写作—Trae
我个人感觉对于整个项目代码的创作就需要使用其他AI coding的软件进行创作了，今天先给大家介绍一下咱们国内的产品，后面在慢慢介绍国外的黑科技。
3.1 Trae的简介
Trae是字节跳动2025年推出的AI原生集成开发环境（AI IDE），也是国内首个专属AI编程IDE，核心定位为“全流程自动化开发中枢”。它跳出传统插件辅助模式，以AI智能体为核心，实现从需求分析、代码生成到测试部署的端到端闭环，搭载豆包-1.5-pro等多模型，兼顾国内开发者使用习惯与跨场景开发需求，成为通义灵码之外的另一高效选择。
Trae的核心优势集中在三大场景：一是Builder模式快速搭项，输入自然语言即可生成完整项目结构、配置文件及部署脚本，还支持垂直领域模板库，大幅降低基础配置成本；二是SOLO模式全流程自动化，由双智能体分工协作，可自主生成PRD、调度工具链完成开发部署，2026年开年已对所有用户免费开放；三是Skill技能包机制，能将重复指令封装为可复用技能，按需调用节省Token，实现碎片化经验的标准化沉淀。此外，它还支持Figma设计稿秒转代码、跨文件上下文调试等实用功能，适配国产框架与多模型自由切换。
使用Trae需掌握的关键要点：操作上，可根据需求切换智能体——快速原型用SOLO Builder，复杂项目迭代用SOLO Coder，调用Skill仅需将技能包放入指定目录；效率上，复杂任务建议开启Plan模式让AI先生成开发计划，同时善用多模型切换（轻量任务选MiniMax-M2，复杂逻辑选GLM-4.7），进一步提升开发精准度。
3.2 个人的使用看法
一定要安装python插件，成功之后需要重启应用，有的就不需要安装了。
注意：当你写代码的时候还会提示需要配置Python解释器，选择自己想要的conda环境就像。
3.3 (重点）不同模型的选择区别
我们可以看到这里有不同的内置智能体，他们的功能是不一样的，区别很大，我们来一一进行介绍。
3.3.1 Plan 模式
适合复杂的长任务，开关位于对话框的右上角。快捷键开启（macOS：Option + P；Windows： Alt + P）。 开启该模式后，当 SOLO Coder 收到需求时，会分析需求并规划任务，待用户确认后将一一执行。 若生成的计划不符合你的预期，可以通过以下两种方式进行修改： 直接手动编辑内容，编辑完成后再点击 执行 按钮。 向 SOLO Coder 发送修改需求，让它根据指令自动调整内容。
3.3.2 SOLO Coder
是TRAE编辑器SOLO模式下面向复杂项目开发的全流程智能体，既能助力开发者高效完成从需求迭代到架构重构的全链路开发工作，通过智能任务规划与精准执行机制在计划确认后自动推进开发进度，还支持自主编排多个智能体组建专属AI团队实现多角色协同，大幅提升复杂任务的处理效率与质量；
它默认启用且不可修改的Auto模式，会综合考量问答速度、性能与资源占用智能匹配模型，带来流畅的交互体验，而针对复杂长任务设计的Plan模式，不仅能生成详细开发计划供用户确认或修改，还可借助内置的Search智能体检索文件、调用自定义智能体拆分隔离子任务，让开发者既能享受AI自动化带来的便利，又能全程掌控开发流程。
简单来说就是利用默认的智能体完成复杂的项目，开始plan模式的话，还会根据输入的问题进行自主规划，之前SOLO还是需要分裂链接才可以使用，现在可以免费使用了，效果还是可以的。大家可以输入一些要求，看看效果如何，比如说制作一个五子棋游戏等等。
3.3.3 MCP
TRAE的模型上下文协议（MCP）是为大模型打通外部工具与服务的标准化通信框架，核心作用是让TRAE中的各类智能体作为MCP客户端，向第三方MCP Server发起请求并调用其工具能力，以此突破智能体原生功能边界，实现与外部服务的无缝联动。该协议支持stdio、SSE、Streamable HTTP等多种传输方式，也提供了从MCP市场一键添加、手动配置自定义服务两种灵活的MCP Server接入方式，接入后的服务可直接配置到TRAE内置智能体或自定义智能体中使用，既能实现MasterGo设计稿直转前端代码、MySQL数据库自然语言操作这类具体开发场景的智能化，也能为SOLO Coder等核心智能体补充工具调用能力，让多智能体协同开发的场景覆盖更全面。
简而言之，就是可以让模型拥有调用自定义的服务和工具。
为啥要加入这个功能？我们思考一下，如果，我们编写代码的时候需要使用数据库，我们可以手动调用，但是模型如何调用？通过MCP，模型就可以直接在创作代码的同时使用数据库进行验证代码是否可以和数据库正常联动，对我们来说是不是很省事。
但是我们改如何配置我们的MCP服务呐？
3.3.4 chat
chat 功能是贯穿整个开发流程的智能对话交互模块，为开发者提供自然语言与 AI 智能体的实时沟通通道。个人觉得创作代码用chat效果不理想，也就可以用来进行对话。
3.3.5 bulider
builder 功能是面向项目从 0 到 1 搭建的智能构建模块，主打快速原型生成与基础项目骨架搭建，与聚焦复杂项目迭代的 SOLO Coder 形成功能互补。该功能内置主流技术栈的模板库，涵盖前后端分离项目、单页应用、接口服务等多种开发场景，开发者只需选择目标技术栈、配置核心项目参数（如项目名称、依赖版本、目录结构），builder 就能一键生成可直接运行的基础项目代码，包含初始化配置文件、核心功能模块框架及基础测试用例；同时支持可视化调整项目结构与依赖项，降低项目初始化的繁琐程度，特别适合快速验证产品原型、搭建小型应用或完成项目基础框架的快速落地。
就是一键生成整个项目，并自行验证是否运行正常，需要自己不断输入提示词，让AI修改，毕竟AI不可能一次性就输出我们满意的效果。
四、总结
今天的分享就到这里了，大家安装好各个软件和具体配置之后，可以尝试一下，特别是Trae，特别有趣，可以按照你的要求自动创建前端和后端代码，并调用工具。
这些智能体里面，MCP和SOLO模式效果也不错，大家可以用来创作属于自己的代码，Trae可以完成前后端的制作，功能还是很全面，如果想要生成的效果更好就需要自己花钱使用更好的模型了。
还有一个功能也很有效，就是现在很火的skill，里面每个技能封装了指令、脚本及相关资源，用于为智能体提供可复用、面向特定场景的专业能力。一个技能可以被视为提供给智能体的一套 “专业能力说明书”。在执行任务时，智能体可以按需加载相应的技能，从而增强其对任务的理解与执行能力。这样才能更适配我们具体的业务。
这个后面会专门分享，让大家了解的更加全面，能够熟练掌握AI coding的能力。妈妈再也不用担心我不会写代码了。
上述内容会根据大家的评论和实际情况进行实时更新和改进。
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