垂直专业领域探索

TraeWork 是字节跳动旗下 AI 办公平台，侧重学习、办公与工程执行场景，无论你是开发者、职场人、学生，都可以用它写方案、做分析、处理文件、推进协作，并完成需要持续执行、检查和产出结果的自动化任务。支持桌面端、网页版和移动端，多端协作，随时发起任务、查看进展、持续推进。

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面向具有专业门槛的行业场景，帮助你在特定领域内完成信息理解、内容生成和辅助分析。

适合法律、医疗、教育、金融、政务等等领域的资料解读、方案撰写和判断支持。

No.82｜用 TraeWork 自动搜集投标项目信息

作者：马化云｜主理人 / OPC 超级个体｜工具：TraeWork ｜阅读约 3 分钟｜原帖：https://forum.trae.cn/t/topic/171979

**用法总结：**用【自动化】—【在对话中创建】按模板写清需求，生成定时任务自动搜集投标信息，人工只做筛选。
**场景：**OPC 超级个体找投标项目，手动搜索特别累。
**价值：**把重复性搜集工作交给定时任务无人值守处理，让人腾出时间、把 TraeWork 用成 24 小时工作的超级伙伴。
**成果：**两个定时任务 + 一份自动生成的投标信息报告。

一、个人背景介绍

**个人背景：**主理人 / OPC 超级个体，需要持续寻找合适的投标项目。
**当前痛点：**手动搜索和汇总投标信息重复、耗时，还需要从大量结果中进一步筛选有效项目。

二、我用 TraeWork 怎么解决的

**核心方案：**通过 TraeWork 的自动化任务定时搜集投标信息，把人工工作收敛为结果筛选。

实践步骤：
- **进入自动化创建：**点击「自动化」→「在对话中创建」。
- **明确搜集要求：**按照系统模板填写关注领域、信息范围、输出格式和执行频率。
- **启动无人值守任务：**生成 2 个定时任务，自动搜集并汇总投标信息。

报告演示地址：share.traecontent.cn/artifact/XNIHNTG_G7IXU1。

三、成果展示

最终呈现：

2 个无人值守运行的投标信息定时任务
自动搜集并汇总的投标信息报告
人工只需筛选有效项目的轻量工作流程

四、实践经验总结

1️⃣ 先给它建立记忆、立规矩

比如两次不成功就转别的方法；建立独立工作空间，同类任务在空间里会一并记住处理，越来越聪明。

2️⃣ 搭建任务衔接流程与中转层

把 TraeWork 当作自己的系统慢慢按意愿搭起来，用定时任务、专项任务解决重复性内容。

3️⃣ 搭建只读知识库

用于处理表格、发票、事件等内容，把重复工作交给它，自己就能去追剧了。

五、提示词

Plain

我想要创建一个自动化任务。
任务内容是：自动查询全国的招标，主要是问卷调查市场调查数据分析这一块，区域可以重点看看山东省的，但是全国都需要看的
执行时间是：每天上午10点，每天晚上8点

No.83｜用 TraeWork 并行解读多份医保政策文件

作者：u3833375825083225 ｜东莞市定点医疗机构医保业务经办人员｜工具：TraeWork ｜阅读约 4 分钟｜原帖：https://forum.trae.cn/t/topic/172189

**用法总结：**把 PPT/PDF/Excel 多份培训文件一次性丢给 TraeWork，用多文件解析 + 长上下文 + 结构化输出，生成带前后对比表和变化汇总表的可视化 HTML 解读报告。
**场景：**医保政策调整后快速消化培训文件、提炼核心变化并传达给科室。
**效率提升：**处理耗时至少 6 小时 → 不到 30 分钟，减少超过 91%。
**成果：**两份可视化 HTML 解读报告，含核心解读与 13 项政策变化汇总表。

一、个人背景介绍

**个人背景：**东莞市定点医疗机构医保业务经办人员，需要在政策调整后快速消化培训材料并向科室传达核心变化。
**当前痛点：**本次 3 份 PPT/PDF 材料超过百页，并包含上万条数据；人工逐页阅读、对比和整理至少需要一整天。

二、提效前后对比

维度	使用前	使用后
处理方式	人工逐页翻阅整理	AI 批量解析 + 自动生成报告
耗时	至少一整天	不到 30 分钟
产出形式	零散笔记	带对比表的可视化 HTML 报告

三、我用 TraeWork 怎么解决的

**核心方案：**用 Work 模式批量解析 PPT、PDF 和 Excel，利用长上下文完成跨文件对比，再按统一模板输出可视化 HTML 解读报告。

实践步骤：
- 第一步：批量解析文件 把 3 份 PPT/PDF 培训文件丢给它，它自动调用 markitdown 和 PDF 页面提取工具，把所有幻灯片和 PDF 页面的文字内容一次性提取出来，连表格数据都不遗漏。
- 第二步：深度解读 Excel 数据 DIP 病种目录库是个压缩包，里面有 3 个文件（1 个说明 PDF + 2 个 Excel）。TraeWork 自动解压后用 pandas 读取了 Excel 里的 7 个工作表，比我用 Excel 筛选快得多。
- 第三步：按模版生成 HTML 报告 告诉它"提取核心内容并列出新文件变化内容"，它自动生成了一份带前后对比表、变化汇总表、入组举例的 HTML 报告，配色和专业度都不错。

四、成果展示

最终呈现：

3 份医保政策培训材料的核心解读报告
包含 13 项政策变化的调整前后汇总表
统一配色、带目录导航和数据卡片的 2 份可视化 HTML 报告

五、实践经验总结

1️⃣ 压缩包先解压再投喂

TraeWork 能自动解压 zip 和 tar 文件，但 tar 包里中文文件名可能有编码问题，用 Python 的 tarfile 库处理更稳。

2️⃣ 给出明确模板

第一次让它"提取核心内容并列出变化"效果就不错，但若给出更具体的输出模板（如"前后对比表 + 标签分类"），生成质量会更高。

3️⃣ 同一会话内保持风格一致

第二份报告直接说"按这模板写"，它会沿用之前的配色和布局风格，省去重复描述样式的时间。

六、提示词参考

请帮我解读以下文件，提取核心内容并列出新文件变化内容。

Plain

请帮我解读以下文件，提取核心内容并列出新文件变化内容。
输出要求：
1. 每份文件分别解读，提取核心政策要点
2. 用"调整前 vs 调整后"对比表展示变化
3. 最后汇总所有变化点，标注类型（新增/优化/收紧）
4. 生成一份 HTML 报告，含目录导航、数据统计卡片、对比表格

No.84｜用 TraeWork 搭建行政采购工作台

作者：LEIINX ｜行政采购从业者｜工具：TraeWork ｜阅读约 5 分钟｜原帖：https://forum.trae.cn/t/topic/172260

**用法总结：**创建三个 Skill 分管采购、日程、合同，再用 Trae Code 搭可视化 Web 前端整合成一个「超级工作台」，三者共享同一数据文件。
**场景：**行政采购日常要同时管采购记账、日程会议、合同存档三摊零碎活。
效率提升：采购从拍照到入库 10 秒，月度对账从半天变成一键生成，月报从憋两小时变成一键输出。
**成果：**一个入口管完三摊杂事的个人超级工作台：拍单入库、说话排日程、甩合同自动审核存档。

一、个人背景介绍

**个人背景：**我是做行政采购相关工作的，日常要同时管三摊事：采购记账、日程会议、合同存档。每件都不难
**当前痛点：**但加在一起就是无穷无尽的零碎活——采购单月底拼着对账要半天，会议纪要写完就忘，合同到期了才发现还没续签。市面上的工具要么太重，要么只解决其中一个点。

二、提效前后对比

场景	以前	超级工作台
采购入库	手工录入	拍照识别 10 秒入库
月度对账	拼着对账要半天	一句「对账」一键生成
月报	凭回忆憋两小时	一键汇总输出
合同	到期才发现没续签	审核+编号+存档流水线，临期提醒

三、我用 TraeWork 怎么解决的

**核心方案：**核心思路是：三个 Skill 共享同一个数据文件，前端负责展示，Skill 负责干活。

实践步骤：
- **搭建前端工作台（Trae Code）：**要有三个 Tab 页包括采购中心、工作台、合同管理。顶部有一个全局智能输入框，输入「登记采购」自动跳到采购页，输入「周三下午3点开会」自动跳到日程页，输入「合同存档」自动跳到合同页。
- **创建三个 TraeWork Skill：**采购助手（拍单识别物料/数量/单价、超标预警、对账预算）、工作台助手（自然语言排日程、会议摘要、月报）、合同管理助手（审核风险点、自动编号存档、到期提醒）。
- **打通数据链路：**三个 Skill 与前端通过同一个 data.json 桥接，Skill 写入数据、前端刷新即见，用 Node.js 写轻量本地服务器做中间层，零依赖。

四、成果展示

最终呈现：

**主交付物：**一个入口管完三摊杂事的个人超级工作台：拍单入库、说话排日程、甩合同自动审核存档。
**效率表现：**采购从拍照到入库 10 秒，月度对账从半天变成一键生成，月报从憋两小时变成一键输出。

五、实践经验总结

1️⃣ Skill 要拆不要合

采购的图片识别、日程的时间解析、合同的条款审核处理逻辑完全不同，塞一起 Prompt 会互相干扰。拆成三个各自聚焦一个场景，准确率明显提升。

2️⃣ 数据结构先定好再动手

三个 Skill + 前端共用一份数据文件，先把 data.json 完整结构定下来，所有开发围绕它进行，后期对接零返工。

3️⃣ 先用 mock 数据跑通全流程

前端与 Skill 开发可并行，先用返回模拟数据的占位函数把前端交互跑通，等 Skill 单独调试无误后再替换对接，两边互不阻塞。

六、提示词参考

三个 Skill 的核心 Prompt 要点

Plain

Skill A 采购助手：角色为采购数据处理助手，三种模式（登记采购/对账报销/预算分析），价格异常阈值（超历史均价20%预警），指定数据文件路径与字段结构。
Skill B 工作台助手：角色为日程管理和会议记录助手，写清自然语言时间解析规则、会议摘要要求（议题/要点/决议/待办分工）、月报固定结构。
Skill C 合同管理助手：角色为合同管理助手，三阶段工作流（审核→确认→存档），风险分 warning/info 两级，编号规则 HT-类型缩写-年月-序号，到期状态自动管理（30天内 expiring、过期 expired）。

No.85｜用 TraeWork 自动进行合规审核

作者：青柠｜农业产业链合规相关从业者｜工具：TraeWork ｜阅读约 5 分钟｜原帖：https://forum.trae.cn/t/topic/172197

**用法总结：**用长上下文理解 + 文件生成 + 联网检索 + 多步骤编排，把纯文本合规词库重构成结构化 JSON 并打包成可自动审核的 Skill。
**场景：**2000 行农业合规词库只能作知识库调用、无版本管理，2026 年政策更新快、条目易过时。
**效率提升：**一篇文案审核从 40 分钟缩短到 2 分钟。
**成果：**可上传到技能市场的合规审核 Skill（75KB），含 18 个知识库文件、788 条结构化词条。

一、个人背景介绍

**个人背景：**为工作方便，我整理了一份农业产业链合规词库 Markdown 文档，涵盖全链路（广告法、农资、种植养殖、食品加工、直播电商、社媒平台）对外发布文案的合规性审核
**当前痛点：**但只能在 Agent 中作为知识库调用。更头疼的是 2026 年政策更新很快（直播电商新规、GB 7718-2025 禁「零添加」、中药材 GAP 动态摘牌），词库没有版本管理，根本不知道哪些条目已过时。

二、提效前后对比

维度	改造前	改造后
单篇审核耗时	约 40 分钟	约 2 分钟
使用方式	纯文本词库，仅作知识库调用	可上传技能市场，发文案自动扫描
政策时效	无版本管理，条目易过时	联网补齐 6 项重大政策更新

三、我用 TraeWork 怎么解决的

**核心方案：**模式为 Work + Code，核心能力是长上下文理解 + 文件生成 + 联网检索 + 多步骤编排，分四步：

实践步骤：
- **扔进去做全量诊断：**把 2000 行词库上传，让它完整读一遍输出诊断报告，它自己发现了章节编号冲突、合格证法规文号写错等我没注意到的问题。
- **联网检索最新政策：**搜索 2025-2026 年农业合规最新政策，补齐 6 项词库缺失的重大更新（GB 7718-2025 禁「零添加」、直播电商监督管理办法、预制菜国标征求意见稿、GAP 基地摘牌等）。
- **结构化重构：**把纯文本词库拆成 18 个结构化 JSON，每条词条带 13 个字段（禁用词、严重等级、适用品类、法规依据、违法后果、替换建议、同义词变体等），并行启动 3 个子任务处理上/中/下游，788 条全部标准化。
- **生成可调用的 Skill：**按 TRAE 的 SKILL.md 规范生成技能主文件（YAML frontmatter、角色定义、8 步审核流程、标准化输出、自迭代指令集），打包成 zip。

四、成果展示

最终呈现：

**主交付物：**产出一个可直接上传到 TraeWork 技能市场的合规审核 Skill（agri-compliance-skill.zip，75KB），包含 18 个知识库文件、788 条结构化词条。上传后在对话里直接发农业文案，就能自动扫描命中的禁用词并给出法规依据和替换建议。示例：审核「XX农药，高效低毒，对人畜安全无害，零残留，杀灭一切害虫！」，自动命中 4 项禁用（如「对人畜安全无害」→「按说明书使用安全」、「零残留」→「农残检测结果符合国家标准」、「杀灭一切害虫」为绝对化用语等）。知识库结构含 general-banned.json(95 条)、pesticide.json(34 条)、livestock.json(103 条)、land-soil.json(86 条)、livestream.json(19 条) 等共 18 个文件。
**成果补充：**可上传到技能市场的合规审核 Skill（75KB），含 18 个知识库文件、788 条结构化词条。
**效率表现：**一篇文案审核从 40 分钟缩短到 2 分钟。

五、实践经验总结

1️⃣ 大文件要分批喂，别一口气丢

2000 行 Markdown 一次读没问题，但让它「直接优化全文」会输出过长且易截断。正确做法是先让它做诊断报告（HTML），拿到问题清单后再分品类并行处理。

2️⃣ 子任务要给明确的文件清单

并行启动子任务时必须告诉它「你只负责这 6 个文件」，否则两个子任务会生成同名文件互相覆盖。

3️⃣ 让 AI 自己联网查政策更新

直接发指令「搜索 2025-2026 年农业合规最新政策法规变化」，它会自动去政府官网和权威媒体抓取并交叉验证，比人工翻官网快 10 倍。

4️⃣ 生成 JSON 时让它自验格式

每批 JSON 生成完追加「用 python 验证所有 JSON 文件的合法性并统计记录数」，比手动检查靠谱。

六、提示词参考

诊断与结构化重构指令模板

Plain

诊断阶段：
请完整阅读这份农业合规词库文档（约2007行），从以下维度做全量诊断：
1. 结构性问题：章节编号是否一致？信息架构是否清晰？
2. 内容性问题：是否有政策时效性滞后？法规引用是否准确？
3. 可机器化问题：格式是否统一？是否缺少结构化标签？
输出一份诊断报告（HTML格式），包含问题清单和优化方案。

结构化重构：
将以下品类的禁用词/限制词拆解为结构化JSON文件，每条词条必须包含：
term, level(禁用/限制/必须标注), category, stage, scenarios, law, consequence, condition, replacement, note, variants
每个词条至少提供2个同义变体用于模糊匹配。输出到 knowledge/{品类}.json

No.86｜用 TraeWork 完成标书分析 & 编写

作者：oyjf518 ｜政企项目交付 / 投标技术方案｜工具：TraeWork ｜阅读约 6 分钟｜原帖：https://forum.trae.cn/t/topic/172624

**用法总结：**以「长上下文 + Skill 自动化 + 文件读写」搭建投标方案写作流水线，覆盖招标分析、撰写、修改、MD 转 DOCX 排版、多方案合并五个阶段。
**场景：**一套标书动辄 8 个方案、近百页 A4，需逐条对齐招标评分项，人工撰写与排版耗时且易漏项。
**效率提升：**一套标书从分析到成稿由至少 2 周 压缩到 2~3 天 全链路交付。
**成果：**1 份招标分析报告 + 8 份技术方案 + 诊断报告与待修改清单 + 8 份 DOCX 与 1 份合并投标书 + 1 套可复用 Skill 工具链。

一、个人背景介绍

**个人背景：**作者从事政企项目交付，经常撰写投标技术方案。一套标书涵盖软件技术、总体设计、实施、运维、售后等方方面面，每份方案都要对齐招标文件评分项，缺一项就丢分。核心
**当前痛点：**痛点：招标文件又长又绕、评分标准散落各章节难以逐条对照；方案撰写是纯体力活、易写成换皮模板；改稿比写稿更痛苦；Markdown 转 Word 标准排版坑多；最终还要把 8 个独立方案合并成一本、章节编号需连续。

二、提效前后对比

环节	传统方式	TraeWork 工作流
招标分析	人工逐条对照评分项，易漏	AI 提取评分标准 + 生成写作框架 + 诊断报告
方案撰写	手写，易变换皮模板	长上下文喂料，按框架逐章写、Mermaid 内嵌
改稿	模糊「再充实一下」	结构化待修改清单，逐项打勾追踪
排版转换	手动调 Word 格式、编号踩坑	md2docx.py 一行命令自动转换
全流程周期	至少 2 周	2~3 天

三、我用 TraeWork 怎么解决的

**核心方案：**作者用 TraeWork 搭建了分五个阶段的投标方案写作流水线：

实践步骤：
- **阶段一 · 招标文件分析：**把招标文件转 Markdown 喂给 TraeWork，提取评分标准、反推写作框架、输出诊断报告。
- **阶段二 · 方案撰写：**长上下文同时喂招标文件 + 初步方案 + 写作框架；架构图、流程图、时序图用 Mermaid 语法内嵌；8 个方案独立成文件并行推进；用图片生成能力配图。
- **阶段三 · 方案修改：**AI 通读全部方案输出「问题诊断与改进指导报告」，为每个方案生成含原文位置、修改建议、优先级的 Todo 清单，逐项修订。
- **阶段四 · MD 转 DOCX：**用 Code 模式开发 md2docx.py（Python + python-docx），支持 Mermaid 自动渲染 PNG、黑体标题 / 宋体正文 / 多级编号等中文排版规范，并封装多级标题编号 Skill 与批量转换 Skill。
- **阶段五 · 多方案合并：**用 merge_docs.py 与对应 Skill，自动完成标题前缀清洗、章节序号注入、合并为一个 MD 再转 DOCX，解决章节编号连续性问题。

四、成果展示

最终呈现：

**主交付物：**1 份招标分析报告 + 8 份技术方案 + 诊断报告与待修改清单 + 8 份 DOCX 与 1 份合并投标书 + 1 套可复用 Skill 工具链。
**效率表现：**一套标书从分析到成稿由至少 2 周压缩到 2~3 天全链路交付。

五、实践经验总结

1️⃣ 先建框架再写正文

让 AI 先从招标文件提取评分标准、生成写作框架，再按框架逐章写，避免自由发挥、对不上评分项。

2️⃣ Mermaid 图表是性价比之王

比手画架构图快 10 倍，MD 源文件可版本管理，转换时自动渲染为 PNG 嵌入 Word 不丢清晰度。

3️⃣ 改稿要用清单驱动

让 AI 先输出结构化待修改清单（原文位置 + 修改建议 + 优先级），再逐项执行，可追踪、不遗漏。

4️⃣ Word 编号是最大的坑

python-docx 默认标题不在导航窗格显示、编号不递增、颜色发蓝。核心是 H1 没链接到隐藏 Level 0 计数器，把 if level >= 2 改为 if level >= 1 即可。

5️⃣ 合并时一定要洗编号

各分方案 MD 自带「1.1」「1.1.1」前缀，合并前必须用正则去掉，否则会与 Word 自动编号叠加。

六、提示词参考

招标文件分析提示词

Plain

你是投标方案架构师。请分析以下招标文件，完成三件事：
1. 评分标准提取：从「评标办法」章节中，逐条提取每个方案的评审内容项、分值、评分规则，输出为表格
2. 写作框架生成：根据评分项反推每个方案的章节结构（一级/二级标题）、预估页数、写作要点
3. 对齐检查：列出每个评分项对应的方案章节，标注「已覆盖/未覆盖」
招标文件如下：
{贴入招标文件全文}

方案撰写提示词

Plain

你是投标技术方案撰写专家。请按以下要求撰写方案：
写作框架：{贴入对应方案的框架}
参考材料：{贴入招标文件技术要求 + 初步方案}
要求：
1. 严格按框架的章节结构撰写，每个评分项必须有对应章节
2. 每个关键设计点用 Mermaid 图表说明
3. 结合项目实际情况，不要写通用模板
4. 语气中性专业，禁止自我评价性语言
5. 输出为 Markdown 格式

方案诊断提示词

Plain

你是投标方案评审专家。请对以下方案进行诊断：
评分标准：{贴入评分项}
方案内容：{贴入方案全文}
请输出：
1. 诊断结论表：方案名 | 分值 | 标题对应度 | 文字充实度 | 主要问题
2. 逐章问题清单：问题项 | 原文位置 | 原文要点 | 修改建议 | 优先级
3. 修改原则：不向甲方做超出合理水平的保证，能删则删，能降则降

No.87｜用 TraeWork 搭建跨境法律咨询工作流

作者：u498509467893064 ｜企业法律咨询从业者｜工具：TraeWork ｜阅读约 5 分钟｜原帖：https://forum.trae.cn/t/topic/172510

**用法总结：**用 TraeWork 搭"检索-识别-沉淀"三层工作流：tavily/web search/mmx 分区检索、paddleocr 识别 PDF、Obsidian 结构化沉淀，三个工具各管一段串起来用。
**场景：**企业法律咨询，处理境外与中国大陆法律合规问题，长期受"检索散、PDF 卡、案例丢"三大痛点困扰。
**效率提升：**下次遇到同类问题，组合关键词搜索 5 秒 定位过往场景与关键结论；检索命中率与沉淀复用显著提升。
**成果：**一张全球跨境合规流程图、一个 Obsidian 跨境合规知识库、一份工具组合使用规范（团队 SOP）。

一、个人背景介绍

身份：做企业法律咨询，日常处理覆盖境外和中国大陆法律的合规问题。
痛点一（检索散）：查境外法律要去法条官网翻资料，搜索→打开链接→二次筛选。
痛点二（PDF 卡）：扫描件/影印件的关键条款搜不到。
痛点三（案例丢）：做过的项目结论散落在聊天记录、邮件、本地文件夹，下次靠记忆。

二、我用 TraeWork 怎么解决的

**核心方案：**模式：Work。搭建"检索-识别-沉淀"三层工作流，三个工具各管一段：

实践步骤：
- **第一层检索层（tavily 搜索）：**境外法律/编程相关优先 tavily search；中国大陆法律用自带 web search；任何兜底用 mmx search。分区检索后境外权威源命中率明显提高。
- **第二层识别层（paddleocr）：**PDF 识别优先调用 paddle MCP；普通文本 PDF 直接 paddleocr，扫描件识别后再做结构化提取。
- **第三层沉淀层（Obsidian 法律库）：**用 Obsidian Bases 建结构化数据表（按地区/场景/风险等级分类）、用 wikilink 关联同类场景、用 callout 高亮易踩坑点、用 Obsidian CLI 批量打标签管理属性。

三、成果展示

最终呈现：

**主交付物：**一套可复用的"检索→识别→沉淀"工作流，具体产出：。
**成果补充：**一张全球跨境合规流程图、一个 Obsidian 跨境合规知识库、一份工具组合使用规范（团队 SOP）。
**效率表现：**下次遇到同类问题，组合关键词搜索 5 秒定位过往场景与关键结论；检索命中率与沉淀复用显著提升。
一张全球跨境合规流程图（覆盖多个司法区域），可用于内部培训。
一个 Obsidian 跨境合规知识库（按场景/地区多维检索）。
一份工具组合使用规范（什么场景用什么工具，沉淀成团队 SOP）。

四、实践经验总结

1️⃣ 别让工具单兵作战

tavily + web search 看似重复，分工用对才能把检索做到位，同时节省搜索 credits。

2️⃣ PDF 识别优先 paddle

中文 OCR 体验非常好，有免费额度，建议使用。

3️⃣ 沉淀比检索更重要

工具帮你省下的时间，如果不沉淀就白省了。

4️⃣ 规则要"前置"沉淀到 TRAE

把"PDF 用 paddle""境外用 tavily"这类偏好直接设为系统规则，AI 每次自动遵守。

五、提示词参考

💡 使用说明：触发这套工作流时用作开头指令，让 AI 按三层顺序处理跨境合规问题。

Plain

请按"检索-识别-沉淀"工作流处理这个跨境合规问题：
1. 检索层：
   - 境外法律 → 优先 tavily search/extract
   - 中国大陆法律 → 用 web search
   - 任何兜底 → mmx search
2. 识别层：
   - PDF 文件 → 优先 paddleocr 识别
   - 识别后做结构化提取
3. 沉淀层：
   - 场景结论整理成 Obsidian 格式
   - 关键结论用 callout 高亮
   - 添加 wikilink 关联同类项目

No.88｜用 TraeWork 搭建企业 AI 治理平台

作者：u1501268093188411 ｜数据分析 & 项目管理岗（项目经理）｜工具：TraeWork ｜阅读约 5 分钟｜原帖：https://forum.trae.cn/t/topic/171927

**用法总结：**Work + Code 双模式，先定义治理指标体系，再搭数据汇聚与分析引擎，最后接入 AI Agent 实现智能决策，分 Session 迭代打磨。
**场景：**企业项目治理，从「看数据」升级到「AI 辅助决策」。
**效率提升：**原本需数小时甚至数天的经营分析，缩短到 几分钟。
**成果：**一套 Web 企业级 AI 治理平台（Dashboard + AI Agent），含治理健康度面板、AI 风险预警、智能决策建议、自动化报告。

一、个人背景介绍

**个人背景：**作者是长期从事数据分析和项目管理的项目经理，日常要查看项目数据、制作经营分析报表、跟踪进度并协调多部门。公司虽已部署 BI、项目管理平台、OA 和各种 Excel
**当前痛点：**但问题出在「割裂」：数据分散缺统一视图、报表制作耗时、风险发现依赖人工事后处理、决策更多靠经验缺数据支撑。他意识到企业真正需要的不是更多 Dashboard，而是一颗能理解、分析、预测并辅助决策的 AI Brain。

二、我用 TraeWork 怎么解决的

**核心方案：**采用 Work + Code 模式，分四步推进：

实践步骤：
- **第一步：定义治理指标体系。**梳理进度、成本、质量、资源、风险五大维度，并拆解量化指标（如里程碑达成率、预算偏差率等），先搭好骨架。
- **第二步：搭建数据汇聚与治理分析引擎。**用 Code 能力持续汇聚项目数据，AI 自动完成分析并生成治理健康度评分、风险预测与优化建议。
- **第三步：接入 AI Agent 实现智能决策。**系统持续分析关键指标，指标偏离阈值时主动预警并给出可执行建议（如「核查供应链报价」「调整资源分配」）。
- **第四步：分 Session 迭代打磨。**从「数据展示 → 加风险预警 → 加 AI 决策建议」历经三次大迭代，长上下文让他在一个对话里讲透业务逻辑。

三、成果展示

最终呈现：

**主交付物：**最终产出一套 Web 企业级 AI 治理平台，核心模块如下：。
**成果补充：**一套 Web 企业级 AI 治理平台（Dashboard + AI Agent），含治理健康度面板、AI 风险预警、智能决策建议、自动化报告。
**效率表现：**原本需数小时甚至数天的经营分析，缩短到几分钟。

模块	功能	解决的问题
治理健康度面板	实时展示所有项目进度、成本、质量、资源、风险五大维度健康度评分	替代多系统切换，统一视图一目了然
AI 风险预警	持续监测指标偏离，自动识别风险并主动预警	从「事后处理」转向「事前预防」
智能决策建议	基于运行情况生成治理洞察、风险分析和资源优化建议	AI 从「数据展示工具」升级为决策助手
自动化报告生成	一键生成含数据、图表和 AI 结论的经营分析报告	数小时甚至数天的分析缩短到几分钟

四、实践经验总结

1️⃣ 先定义指标体系，再写功能

先想清楚「治理什么、按什么维度治理」，指标体系是骨架，功能模块是血肉，骨架不对血肉白搭。

2️⃣ 分 Session 迭代，不要想一步到位

经历三次大迭代，每版跑通后才发现下一步该补什么，一次性做完反而陷入细节泥潭。

3️⃣ 让 AI 分析结论，而不只是展示数据

纯 Dashboard 价值有限，加上 AI Agent 的分析与建议后，平台价值才真正释放。

4️⃣ 业务背景要讲透

把五大维度定义、阈值逻辑和预警规则完整描述清楚，长上下文才能生成贴合实际的分析模块。

五、提示词参考

搭建治理大脑时的核心指令思路

Plain

【目标】
搭建一套企业级 AI 项目治理平台（Dashboard + AI Agent），
让 AI 从「数据展示工具」升级为企业治理的大脑。

【治理指标体系】
请帮我梳理企业项目治理的五大核心维度及量化指标：
1. 进度：里程碑达成率、延期天数、计划完成率
2. 成本：预算偏差率、实际 vs 计划比、成本趋势
3. 质量：缺陷密度、返工率、验收通过率
4. 资源：资源利用率、人员负荷、资源冲突
5. 风险：风险等级、风险数量变化、预警响应时效

【AI Agent 逻辑】
- 持续分析上述指标，生成治理健康度评分
- 指标偏离阈值时自动发出风险预警
- 基于运行情况生成治理洞察和资源优化建议
- 一键生成经营分析报告（含数据+图表+AI 结论）

【输出形态】
Web 平台，包含：治理健康度面板、AI 风险预警、智能决策建议、自动化报告

No.89｜用 TraeWork 跑通政务项目全流程交付

作者：用户399 ｜云服务行业 FDE（前置部署工程师）｜工具：TraeWork ｜阅读约 8 分钟｜原帖：https://forum.trae.cn/t/topic/172072

**用法总结：**用 Work/Code/Design 三模式 + 自动化任务，把 FDE 四阶段（Discovery→Prototype→Build→Scale）串成一条线，并做能力回注。
**场景：**某市政务「数据专区」建设，把 30 多个委办局数据归集、编目、治理、共享和开放。
**效率提升：**首个主题专区 30 天 跑通上线，比传统 3-4 个月压缩 60%+；第二专区仅用 15 天。
**成果：**一套覆盖「需求诊断书→架构设计图→数据治理代码包→运营监控→知识库」的 FDE 完整交付包。

一、个人背景介绍

**个人背景：**我是刚转型云服务行业的 FDE（前置部署工程师），负责某市政务数据专区建设——把全市 30 多个委办局的数据归集到一个主题专区，做编目、治理、共享和开放。遇到的
**当前痛点：**问题很典型：客户说不清要什么（80 页需求文档核心痛点被淹没，每开一次会需求就变）；数据源杂、标准不一（格式从 Excel 到瀚高数据库到接口，同一字段四五种叫法）；传统交付慢（瀑布 3-4 个月才出第一版，方向可能就错了）；经验不沉淀（每接一个委办局都从头趟坑，换人就丢经验）。

二、提效前后对比

指标	传统瀑布模式	FDE + TraeWork
首版可见周期	3-4 个月	3 天（Demo）/ 30 天（上线）
需求变更次数	平均 7-8 次	2 次（PoC 四要素锁死）
第二专区接入	同等周期	15 天（复用回注资产）
经验沉淀	靠个人记忆	结构化知识库，按 5:3:2 归档

三、我用 TraeWork 怎么解决的

**核心方案：**模式：Work + Code + Design。把 TraeWork 当成 FDE 的「单兵作战平台」，三模式对应四阶段的不同动作。 Step 1 — Discovery（1-2 周）：用 5Why 穿透「客户说的」。把 3 份需求文档 + 5 次会议纪要 +《政务数据共享条例》交给 Work 模式按 5Why 拆解，发现真实痛点是「统一编目 + 治理规则 + 考核抓手」，再生成 PoC 四要素确认书让客户签字，堵死后续扯皮。 **Step 2 — Prototype（2-4 周）：**Design + 数智员工 3 天出 Demo 拉客户共创。用 Design 模式 10 分钟一张画出总体架构、数据归集流转、数据血缘三张图现场对改；用数智员工把民政局低保数据和人社局社保数据灌进去，3 天让客户看到自己的数据被清洗、编目、关联。 **Step 3 — Build（1-3 月）：**Code 模式批量生成工程代码。批量生成 30 个委办局 ETL 接入脚本、数据质量校验规则集、数据服务 RESTful API + 文档、数据血缘采集代码，两周一个版本敏捷迭代。 **Step 4 — Scale（持续）：**从驻场到客户自助。自动化任务每天跑质量巡检生成日报，IM 通道把日报和告警推到企微/钉钉群，培养冠军用户自己加数据源、配规则、发 API，第二专区已无需驻场。 Step 5 — 能力回注：按 5:3:2 转飞轮。每接完一个委办局强制回注一次（P0 50% 核心治理规则/编目模板/踩坑清单，P1 30% 行业标准映射/常见质量问题解法，P2 20% 长尾场景/特殊接口经验），自动归档知识库供复用。

实践步骤：
- **明确目标：**围绕“用 TraeWork 把某市政务数据专区建设跑通 FDE 四阶段交付”确定交付物、输入材料和验收标准。
- **交给 TraeWork 执行：**把资料、约束和输出格式一次交代清楚，让它完成检索、整理、生成或开发等主要工作。
- **人工校验与复用：**对关键数据、样式和最终交付物做检查，把可复用提示词或流程沉淀下来。

四、成果展示

最终呈现：

**主交付物：**一套覆盖「需求诊断书→架构设计图→数据治理代码包→运营监控→知识库」的 FDE 完整交付包，首个主题专区 30 天跑通上线，第二专区接入仅 15 天，边际成本持续下降（部分效果图涉密不便提供）。
**成果补充：**一套覆盖「需求诊断书→架构设计图→数据治理代码包→运营监控→知识库」的 FDE 完整交付包。
**效率表现：**首个主题专区 30 天跑通上线，比传统 3-4 个月压缩 60%+；第二专区仅用 15 天。

五、实践经验总结

1️⃣ Discovery 阶段别急着画架构图

先用 5Why 穿透，多半真正缺的是「统一编目 + 治理规则 + 考核抓手」，而不是平台。PoC 四要素确认书一定要让客户签字，这是堵需求变更的最强武器。

2️⃣ Prototype 一定要拉客户用真实数据共创

用数智员工 3 天出 Demo，把客户自己的数据灌进去。客户看到「我的数据能关联上」，后面 Build 阻力会小很多，别给客户看通用 Demo。

3️⃣ 能力回注别等项目结束才做

每接入一个委办局就按 5:3:2 沉淀一次并自动归档，否则人一走经验全丢。第二专区能快一倍，就是因为第一专区资产被复用。

No.90｜用 TraeWork 开发助农 App

作者：u480912800481348 ｜独立开发者（家乡河南周口，父母务农）｜工具：TraeWork ｜阅读约 4 分钟｜原帖：https://forum.trae.cn/t/topic/171930

**用法总结：**Work 模式描述需求生成原型与前端，Code 模式接入 AI 能力并调试优化，双模式协同快速落地产品。
**场景：**面向农村中老年种植户的 AI 智慧种植管理 App「农智管家」。
**效率提升：**从想法到可运行 Demo 仅 3 天。
**成果：**完成可上线体验的 App，并入围 TRAE AI 创造力大赛初赛 Top 2000。

一、个人背景介绍

**个人背景：**作者家乡在河南周口，父母都是种了半辈子地的农民。去年父亲种的两亩番茄因未及时发现早疫病几乎绝收，这让他意识到
**当前痛点：**传统经验种地已跟不上气候与病虫害的变化，而农村老龄化让「谁来种地」成为严峻问题。作为有想法但时间有限的开发者，他想做一个真正帮到农村父母的 AI 工具，并需要在短时间内做出可参赛的 Demo。

二、我用 TraeWork 怎么解决的

**核心方案：**整个开发按「3 天从 0 到 Demo」推进：

实践步骤：
- **Day 1（Work 模式搭原型）：**用自然语言描述「面向农村父母、大字简洁、含天气/土壤湿度/AI 病虫害识别/智能灌溉建议」的需求，TraeWork 直接生成完整前端页面，截图给父母看一眼就懂。
- **Day 2（Code 模式接入 AI 能力）：**接入百度 AI 图像识别做病虫害识别，结合和风天气 API 与土壤湿度做智能灌溉决策，内置作物种植知识库；遇报错直接丢给它定位。
- **Day 3（打磨体验准备交付）：**放大字体与按钮、用方言化语言替换专业术语、加语音播报，并部署到 Railway 生成在线体验链接。

三、成果展示

最终呈现：

**主交付物：**最终交付一套完整作品「农智管家——AI 赋能农村父母智慧种植系统」，核心信息如下：。
**成果补充：**完成可上线体验的 App，并入围 TRAE AI 创造力大赛初赛 Top 2000。
**效率表现：**从想法到可运行 Demo 仅 3 天。

项目	内容
作品名称	农智管家——AI 赋能农村父母智慧种植系统
核心功能	AI 病虫害识别、智能灌溉建议、种植知识库、市场行情
技术栈	HTML5 + JavaScript + 百度 AI / 和风天气 / 通义千问 API
开发周期	3 天
大赛成绩	入围 TRAE AI 创造力大赛初赛 Top 2000

作者把链接发给父亲，他每天起床第一件事就是打开「农智管家」看灌溉建议，遇到不认识的虫子拍照识别。父亲评价：「这比问你二舅管用多了。」

四、实践经验总结

1️⃣ Work 出原型、Code 做深度

Work 模式降低做原型门槛，Code 模式保证深入调试与优化，双模式配合让想法快速跑起来。

2️⃣ 面向真实用户做适老化

大字体、大按钮、方言化术语、语音播报，让不识字的老人也能用起来。

3️⃣ 报错直接丢给 AI 定位

接 API 遇到问题时把报错交给 AI，基本都能快速定位并给出修复。

五、提示词参考

Day 1 搭原型时的核心需求描述

Plain

帮我做一个面向农村父母的种植助手 App，首页要有天气、土壤湿度、AI 病虫害识别入口、智能灌溉建议，整体风格要简洁大字，适合老年人使用。

Day 2 Code 模式接入 AI 能力

Plain

AI 病虫害识别：接入百度 AI 图像识别 API，拍照即可识别病虫害并给出防治方案
智能灌溉决策：结合和风天气 API 和土壤湿度数据，自动推荐灌溉时间和水量
种植知识库：内置小麦、玉米、番茄等作物的科学种植指南

Day 3 打磨体验，准备交付

Plain

把字体调大、按钮调大，适配老年人视力
用方言化的语言替换专业术语（比如把"墒情"改成"土壤湿度够不够"）
添加语音播报功能，让不识字的父母也能用
部署到 Railway，生成在线体验链接

No.91｜用 TraeWork 生成软著申请材料

作者：u3833375825083225 ｜医院信息科开发者｜工具：TraeWork ｜阅读约 4 分钟｜原帖：https://forum.trae.cn/t/topic/172335

**用法总结：**用 TraeWork 的代码阅读理解 + 文档生成 + 命令执行三大能力，全程在对话窗口内生成软著申请书、源代码 PDF 全套材料。
**场景：**独立开发的 3 万行「医院等级评审数据管理系统」要申请软件著作权，面对十几个申请字段和源代码整理无从下手。
**效率提升：**全套材料约 30 分钟完成，省去翻代码、查配置、排版至少一整天。
**成果：**9 页申请文件 PDF + 62 页源代码 PDF + HTML 版申请书。

一、个人背景介绍

**个人背景：**作者是医院信息科开发者，独立开发了一套「医院等级评审数据管理系统」，代码量约 3 万行。系统开发完成后需申请软件著作权
**当前痛点：**但面对申请表十几个字段（开发环境、运行环境、技术特点、功能描述等）以及源代码文档整理，完全不知从何下手。

二、我用 TraeWork 怎么解决的

**核心方案：**模式：Work。用代码阅读理解 + 文档生成 + 命令执行三大能力，全程没离开对话窗口：
- 第一步：让 AI 读代码搞清系统是什么。把整个项目文件夹交给它，它自己扫 app.py（4905 行）、README、requirements.txt、前端模板目录等，自动总结技术栈、功能模块、架构设计，连 882 个指标、55 个单病种这些细节都从代码里读出来。
- 第二步：逐项填写软著申请表字段。开发硬件环境、运行环境、操作系统、开发工具、面向行业、开发目的、主要功能、技术特点等逐个提问，它结合代码实际回答；填开发硬件环境时直接跑 PowerShell 命令检测机器 CPU/内存/硬盘型号，精确到「AMD Ryzen 9 270H / 32GB / ASUS Adolbook 14」。
- 第三步：自动提取源代码 + 生成 PDF。写 Python 脚本自动合并 10 个源文件、按规范截取 3000 行，生成带文件清单和分页标注的源代码文档，再用 Edge 无头模式把 HTML 申请书转成 PDF，源代码也转成 62 页 PDF。
实践步骤：
- **明确目标：**围绕“用 TraeWork 一键生成软著申请全套材料（申请书+源代码PDF）”确定交付物、输入材料和验收标准。
- **交给 TraeWork 执行：**把资料、约束和输出格式一次交代清楚，让它完成检索、整理、生成或开发等主要工作。
- **人工校验与复用：**对关键数据、样式和最终交付物做检查，把可复用提示词或流程沉淀下来。

三、我做出了什么

最终呈现：

**主交付物：**一份完整的软著申请材料包：9 页申请文件 PDF（含封面、申请表、功能模块、技术特点、运行环境等）+ 62 页源代码 PDF（前 30 页+后 30 页，每页 50 行带页码）+ HTML 版申请书。全程约 30 分钟，省去至少一整天的翻代码、查配置、排版工作。
**成果补充：**9 页申请文件 PDF + 62 页源代码 PDF + HTML 版申请书。
**效率表现：**全套材料约 30 分钟完成，省去翻代码、查配置、排版至少一整天。

四、实践经验总结

1️⃣ 先让 AI 读代码再填表

「主要功能」「技术特点」等字段与其自己手写，不如让 AI 扫一遍代码后基于实际实现来描述，比人脑总结更全面准确。

2️⃣ 硬件环境直接跑命令检测

开发机和运行环境的硬件配置不用手动查，让 AI 跑条系统命令就能拿到真实参数，填表更靠谱。

3️⃣ 源代码提取用脚本最稳

手动复制 3000 行代码易出错，写脚本自动合并、截取、分页并加文件清单和页码，一步到位。

五、提示词参考

💡 使用说明：分步触发申请书生成、源代码导出、格式转换，字段逐项提问由 AI 结合代码回答。

Plain

帮我写这个系统的软著申请书
（AI 自动扫描项目代码，生成申请文件 HTML）

帮我把源代码导出为PDF
（AI 写脚本提取前30页+后30页代码，转成62页PDF）

帮我把申请文件转换成PDF
（AI 用 Edge 无头模式把 HTML 转为 9 页 PDF）

开发的硬件环境 / 运行的硬件环境 / 软件开发环境 / 运行支撑环境 / 开发目的 / 面向领域 / 主要功能 / 技术特点
（逐项提问，AI 结合代码实际逐一回答）

No.92｜用 TraeWork 做 AI 供应链助理，每周省下 1 个工作日

作者：Azure ｜制造型企业供应链采购｜工具：TraeWork ｜阅读约 3 分钟｜原帖：https://forum.trae.cn/t/topic/172565

**用法总结：**把 AI 引入供应链采购工作流，让合同、审批、Excel、归档等重复劳动自动化处理。
**场景：**制造型企业供应链采购，每天与合同、审批、Excel 和归档打交道，重复劳动繁重（含"手动录 30 列"的表格作业）。
**效率提升：**重复劳动从每天 9.5 小时 压缩到 1.6 小时，相当于每周省下 1 个工作日。
**成果：**一套完整的 AI 供应链助理打法与省钱心法（附作者分享的 AI供应链助理.html）。

一、个人背景介绍

身份：在制造型企业做供应链采购。
痛点：每天和合同、审批、Excel、归档打交道，重复性手工作业繁多，典型如手动录入 30 列的表格。

二、提效前后对比

指标	引入 AI 前	引入 AI 后
每日重复劳动耗时	9.5 小时	1.6 小时
表格录入	手动录 30 列	AI 自动处理
每周结余	—	约 1 个工作日

三、我用 TraeWork 怎么解决的

把合同、审批、Excel、归档等日常采购环节接入 AI 工作流，用 AI 完成信息提取与整理。
将原先需要手动录入的大量表格列交给 AI 自动填充，大幅压缩重复劳动时间。
沉淀出一套可复用的打法与"省钱心法"，兼顾提效与成本控制。

四、成果展示

最终呈现：

**主交付物：**作者将完整实践打法整理成一份可交互的 HTML 文档「AI供应链助理.html」在论坛分享，系统性说明了从手动录入到自动化的完整转型路径与省钱心法。总体效果：把 9.5 小时的重复劳动压缩到 1.6 小时。
**成果补充：**一套完整的 AI 供应链助理打法与省钱心法（附作者分享的 AI供应链助理.html）。
**效率表现：**重复劳动从每天 9.5 小时压缩到 1.6 小时，相当于每周省下 1 个工作日。

五、实践经验总结

1️⃣ 聚焦高频重复环节

优先把"每天都要做、又高度重复"的合同、表格、归档类工作交给 AI，提效收益最大。

2️⃣ 兼顾提效与成本

作者强调在提效的同时关注"省钱心法"，让 AI 的投入产出比更优。

No.93｜用 TraeWork 搭建工厂生产质量看板

作者：Jayce ｜制造企业一线工程师｜工具：TraeWork ｜阅读约 6 分钟｜原帖：https://forum.trae.cn/t/topic/173120

**用法总结：**一个从没写过代码的一线工程师，把车间痛点一句句讲给 TraeWork，做出面向制造业的全流程质量智能管理系统 QualiFlow（前端交互原型）。
**场景：**制造业生产质量管理 / 车间数字化
**效率提升：**异常响应从 15–20 分钟压到 10 分钟以内，交接班信息零遗漏
**成果：**含安灯升级系统、质量数据驾驶舱、班次全链路管理三大模块的深色风格质量看板

一、个人背景介绍

**身份：**制造企业一线工程师，从没真正写过代码。
痛点：
- **异常响应黑洞：**设备停了要跑去找班长再打电话给工程师，一次异常响应平均 15–20 分钟，损失以万计。
- **班次信息断层：**白班发现和调整的问题夜班完全不知道，同样异常反复出现。
- **质量成本不可见：**预防/鉴定/内外故障成本说不清，改善投入像黑暗中射箭。
- **停机原因一本糊涂账：**月底复盘各说各话，缺数据支撑。

二、我用 TraeWork 怎么解决的

**核心方案：**整个过程说起来很简单：把脑子里的想法一句句讲给它听，像跟同事描述需求一样。

实践步骤：
- "我要一个深色风格的制造质量看板，左边导航栏，右边数据卡片，顶部要有实时时钟和班次标识"——它就画出来了。
- "安灯按钮点下去要有倒计时，5 分钟超时自动变红"——它就写出完整倒计时逻辑。

三、成果展示

最终呈现：

**主交付物：**含安灯升级系统、质量数据驾驶舱、班次全链路管理三大模块的深色风格质量看板。
**效率表现：**异常响应从 15–20 分钟压到 10 分钟以内，交接班信息零遗漏。
**① 安灯升级系统：**一键触发异常上报，自动通知班组长和产线工程师，5 分钟响应倒计时，超时自动标红升级。
**② 质量数据驾驶舱：**COQ 四类成本分析、SPC X̄-R 控制图、Cpk 过程能力分析、停机 Pareto 分析。
**③ 班次全链路管理：**自动识别白班 A / 夜班 B，交接班面板零信息遗漏，5 维度班次绩效对比。

四、实践经验总结

1️⃣ 不懂代码，就用"跟同事描述需求"的方式说清楚

把界面和交互一句句讲给 TRAE，它把口语需求翻译成可运行的界面与逻辑。

2️⃣ 从最痛的场景切入，价值最直观

先做异常响应的安灯升级，把 35 分钟的响应黑洞压到 10 分钟内，收益一眼可见。

3️⃣ 车间系统要给现场人用，别照搬 IT 后台

操作员查 SOP 不该点 5–6 层菜单，界面围绕现场角色的真实动线来设计。

No.94｜用 TraeWork 开发餐饮点单小程序

作者：自由职业全栈开发｜小程序 / H5 开发｜工具：TraeWork ｜阅读约 4 分钟｜原帖：https://forum.trae.cn/t/topic/173340

**用法总结：**用 TRAE 的讨论模式 + Plan 模式 + 代码生成 + 手机端同步，从语音需求到逐页生成 WXML/WXSS/JS，再到交付文档，三天做完一个餐饮点单小程序。
**场景：**接单外包 / 微信小程序开发
**效率提升：**以前这种项目至少一周 —— 这次 3 天 交付，客户一次验收通过，尾款当天到账
**成果：**6 个页面 + 微信支付 + 会员积分的完整点单小程序 + 交付文档与部署说明

一、个人背景介绍

**身份：**自由职业全栈开发，主要接中小企业的小程序和 H5 项目。
**痛点：**客户要一个餐饮点单小程序（左分类右菜品、底部购物车、微信支付），排期只有三天，以前至少要一周。

二、我用 TraeWork 怎么解决的

**Step 1 讨论模式：**把客户语音转文字需求丢进去，TRAE 梳理出功能清单（分类、购物车、下单、支付、订单列表）并建议技术方案。
**Step 2 Plan 模式：**按页面拆解任务，逐页生成 WXML + WXSS + JS。
**Step 3 预览调样式：**在开发者工具里预览，把截图丢回给 TRAE 调细节。
**Step 4 手机端改需求：**客户中途加"会员积分"，直接在手机上用 TRAE 改，回电脑代码已同步。
**Step 5 生成交付物：**让 TRAE 根据代码和 commit 生成交付文档与部署说明，打包发客户。

三、成果展示

最终呈现：

**主交付物：**6 个页面 + 微信支付 + 会员积分的完整点单小程序 + 交付文档与部署说明。
**效率表现：**以前这种项目至少一周 —— 这次 3 天交付，客户一次验收通过，尾款当天到账。

四、实践经验总结

1️⃣ 客户改需求是常态，把变更点直接描述给 TRAE

它基于已有代码改，不会打乱整体结构，验收阶段加需求也不慌。

2️⃣ 手机端能救急

在地铁上就能描述"购物车数量不对"，到站时修复方案已经出来，回电脑代码已同步。

3️⃣ 交付文档让 TRAE 生成

根据代码和 commit 记录生成交付文档与部署说明，又规范又快，不用自己写。

五、提示词分享

Plain

我要做一个微信小程序，功能是餐饮门店点单。
页面结构：左侧菜品分类导航，右侧菜品列表，底部固定购物车栏。
技术栈：原生微信小程序，不用框架。
请先生成点单主页面的 WXML + WXSS + JS，
菜品数据先用本地 mock 数组，包含：菜品名、价格、图片、分类。
交互要求：点击分类切换右侧列表，点击"+"加入购物车，底部实时显示总价。

No.95｜用 TraeWork 整理防汛物资库存数据

作者：小博同学｜基层季节性物资统筹｜工具：TraeWork ｜阅读约 5 分钟｜原帖：https://forum.trae.cn/t/topic/173096

**用法总结：**把 TraeWork 当"物资库存智能中台"，不建数据库、不写代码，靠对话完成数据录入、价格核算、模板适配和上报文本生成。
**场景：**基层政务 / 防汛物资填报
**效率提升：**手工处理 30 分钟 —— 降到 几分钟 完成，价格 零误差，改需求只需一句话
**成果：**一份自动填充的统计表（百行数据、多类物资、全辖区落实）+ 可直接复制发群的上报文本

一、个人背景介绍

**身份：**在基层负责季节性物资统筹，汛期要汇总防汛物资储备。
**痛点：**同一批数据要填进 3 种格式的 Excel 模板，手工复制粘贴极易出错；物资价格随批次变化每次都要重新核对；上级临时调整要求（如"某物资按村均分 8 件"）整个表格要推倒重来，一个报表改十几版是常态。

二、我用 TraeWork 怎么解决的

**模式：**Work（文档/表格处理）+ 检索文件（核对历史采购价格）

**数据录入：**把零散数据（Excel、截图、微信文字）直接丢给它，自动识别并结构化。
**价格核算：**让它检索历史采购清单，自动匹配最新单价（如大棚膜 1260 元/捆、铁线 288 元/捆），算分项总价。
**模板适配：**把新模板和规则发给它，自动把数据翻译成新格式（一行一物资、本级下级拆分、自动填存放地点）。
**上报生成：**按固定话术自动生成"XX市上报，编织袋XXXX条，xx镇XX村XXXX条…"，直接复制发群。

三、成果展示

最终呈现：

**主交付物：**一份自动填充的统计表（百行数据、多类物资、全辖区落实）+ 可直接复制发群的上报文本。
**效率表现：**手工处理 30 分钟 —— 降到几分钟完成，价格零误差，改需求只需一句话。

四、实践经验总结

1️⃣ 让 AI 当"数据路由器"，别让它记数据

把原始文件上传让它实时读取、实时计算，避免让它记全部数据产生幻觉。

2️⃣ 价格单独建"知识库"

把带单价的历史采购清单存成 Excel，每次先上传让它按此计价，避免重新询价。

3️⃣ 模板变化用"格式截图"，上报文本一键生成

发新模板直接截图表头，比文字描述"第 3 列合并"准确 100 倍；最后让它按固定话术输出直接发群。

五、提示词分享

Plain

【数据录入阶段】
我上传了3个文件：1.各村前置物资表 2.小型车辆统计表 3.市级储备价格清单。
请提取以下信息：各自的编织袋、大棚膜、铁线、救生衣、松木杆数量；小型车辆汇总数量；按市级清单匹配最新单价。

【模板适配阶段】
上级发了新模板，要求：1.一个村一个村依次填写，往下拉表格；2.每行一个物资品种；3.本级储备和下级储备分开列；4.价格按新单价计算。
请把刚才提取的数据按这个格式重新排列，输出Excel。

【上报生成阶段】
按市里要求，生成上报文本："XXX上报，编织袋条，本级XXX条、XX镇XXX条..."，五类物资分别生成一段。

No.96｜用 TraeWork 做法律自媒体内容创作

作者：法律从业者 / 法律内容运营｜工具：TraeWork（Work + 联网检索 + 文档写作）｜阅读约 5 分钟

**用法总结：**用 TraeWork 把“选题搜索、法规检索、案例拆解、口语化改写、平台内容适配”串成一条法律自媒体内容生产流程，让严肃法律知识变成用户看得懂、愿意收藏、还能降低合规风险的图文或短视频脚本。

**场景：**法律咨询、律师事务所、企业法务或法律博主，需要围绕劳动争议、婚姻家事、合同纠纷、跨境合规、消费者权益等主题持续产出内容，但既要专业准确，又不能写得太像法条说明书。

**效率提升：**从人工找选题、查法规、写初稿、反复改口语表达的 2-3 小时，压缩到 20-30 分钟完成一篇可发布初稿。

**成果：**一套法律自媒体内容创作工作流，包含热点选题池、法规与案例依据、图文笔记、短视频脚本、标题备选和发布前合规自查清单。

一、个人背景介绍

我是法律行业从业者，平时需要持续做法律科普内容。一方面，用户真正关心的是“我遇到这种情况怎么办”，比如公司突然调岗能不能拒绝、租房押金不退怎么办、合同里哪些条款有坑；另一方面，法律内容又不能随便写，必须有依据，不能夸大承诺，也不能把个案结论说成普遍结果。

以前做一篇内容，要先刷平台找热点，再查法条和案例，然后把专业表达改成普通人能听懂的话。最麻烦的是，写得太专业没人看，写得太口语又怕不严谨。

二、提效前后对比

三、我用 TraeWork 怎么解决的

核心方案是让 TraeWork 先做“法律研究助理”，再做“内容编辑”。先查清楚事实、法规和边界，再进入内容创作，避免一上来就写成情绪化爆款文。

具体流程分五步：

**建立选题池：**每天让 TraeWork 搜集平台上的法律相关热点问题，比如劳动仲裁、房屋租赁、消费维权、婚姻家事、合同纠纷等，并整理成“用户问题 - 争议点 - 适合平台 - 内容角度”的表格。
**查找法律依据：**对每个选题，要求 TraeWork 检索对应法律条文、司法解释、官方问答或典型案例，并标注来源。没有明确依据的内容，统一标为“需人工复核”，不直接进入发布稿。
**拆成用户能懂的问题：**把专业问题改写成用户视角，例如“公司不发年终奖违法吗？”“试用期被辞退能要赔偿吗？”“合同没盖章还有效吗？”每个问题都拆成场景、关键判断点、可能结果和行动建议。
**生成平台内容：**根据发布平台生成不同版本：小红书图文偏“问题 + 结论 + 避坑清单”，抖音短视频偏“开头冲突 + 案例讲解 + 行动建议”，公众号偏“完整逻辑 + 法条依据 + 操作步骤”。
**发布前合规自查：**最后让 TraeWork 检查是否存在绝对化承诺、夸大结果、诱导诉讼、缺少前提条件、把个案当通用结论等风险，并给出修改建议。

四、成果展示

最终产出一套可复用的法律自媒体内容包：

今日法律热点选题表
每个选题对应的法规和案例依据
小红书图文版内容
抖音短视频口播脚本
公众号长文大纲
标题备选 10 条
发布前合规自查清单

例如一个“公司单方面调岗能不能拒绝”的选题，可以产出：

小红书标题：公司突然调岗，我一定要服从吗？
短视频开头：老板一句话让你去外地上班，不去就算旷工，这合法吗？
正文结构：先说结论，再解释“劳动合同约定、岗位变化幅度、薪资是否降低、是否具有惩罚性”四个判断点。
行动建议：保留通知记录、工资变化记录、沟通截图，必要时咨询当地劳动监察或律师。

五、实践经验总结

法律内容必须先查依据，再写爆款不能一上来就让 AI 写“吸引人的标题”。法律内容的底线是准确，先查法条、案例和适用条件，再做表达优化。
不要把个案结论写成普遍结论同一个劳动争议，不同城市、不同合同约定、不同证据情况，结果可能完全不同。要让 TraeWork 明确写出“适用前提”和“例外情况”。
平台表达可以口语化，但判断不能模糊标题可以贴近用户，但正文里的判断逻辑必须清楚。比如“公司调岗不一定违法”，要说明看合同约定、合理性、薪资变化和协商过程。
每篇内容都要有合规自查尤其避免“包赢”“一定赔”“百分百违法”这类绝对化表达。法律自媒体不是制造焦虑，而是帮用户理解风险和下一步行动。

六、提示词参考

Plain

你是法律自媒体内容策划助手。请围绕我给出的法律话题，生成一份可发布的内容方案。

任务目标：
1. 先判断这个话题适合哪些平台发布：小红书、抖音、公众号、视频号；
2. 检索并整理相关法律依据，包括法律条文、司法解释、官方说明或典型案例；
3. 把专业法律问题改写成普通用户能理解的问题；
4. 生成小红书图文版、短视频口播版和公众号长文大纲；
5. 最后做发布前合规检查。

输入话题：
【在这里填写法律选题，例如：公司单方面调岗，员工能不能拒绝】

输出格式：
一、选题判断
- 用户痛点
- 争议点
- 适合平台
- 内容角度

二、法律依据
- 相关条文
- 典型案例或官方解释
- 适用前提
- 不确定或需人工复核的信息

三、小红书图文版
- 标题 5 个
- 开头
- 正文结构
- 避坑清单
- 结尾互动问题

四、短视频口播版
- 3 秒开头钩子
- 案例化讲解
- 关键判断点
- 行动建议
- 结尾引导

五、公众号长文大纲
- 标题
- 导语
- 正文结构
- 法律依据
- 操作建议

六、合规自查
请检查是否存在以下问题：
1. 是否有“包赢、一定赔、百分百违法”等绝对化表述；
2. 是否把个案结论说成通用结论；
3. 是否缺少适用前提；
4. 是否存在诱导诉讼或夸大风险；
5. 是否有需要人工律师复核的内容。

要求：
不要编造法律依据。
不确定的信息必须标注“需人工复核”。
表达要适合普通用户阅读，但法律判断必须严谨。

来源说明：本文整理自 TraeWork 官方知识库，仅用于个人学习与参考。TraeWork 为字节跳动旗下 AI 办公平台。如涉及版权或官方更新，请以官方发布为准。

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