摘要： 本文探索了AI IDE如何通过结构化工作流提升开发效率。传统LLM开发存在上下文丢失、需求描述耗时等问题。解决方案采用三阶段工作流：1) 需求收集（生成EARS格式文档）；2) 设计文档（含架构、接口等）；3) 实现计划（拆解为可执行编码任务）。通过文件存储中间产物（如.ug/任务名/requirements.md）实现"短期记忆"，确保LLM在多轮对话中保持一致性。该

本文分享了使用AI编程助手Trae的12条实践建议。关键要点包括：1)设定5-10条项目规则，包含通用规范和技术栈要求；2)给出详细提示词，建议配合技术文档和类图使用；3)分模块开发，核心功能优先；4)先写测试再生成代码；5)严格审查AI输出。其他技巧涉及文件管理、错误处理、模型选择等。作者强调人工审查的必要性，并推荐结合类图等设计文档提高生成质量。这些经验尤其适用于中大型项目的模块化开发流程。

海纳思系统重启断网问题的解决

解决显卡驱动安装时的“禁止安装此设备”报错