Trae Skills 模式实战：AI 自动分析并修复代码 Bug

简介

Trae 是字节跳动推出的 AI 智能体开发与应用平台。之前的版本已经具备联网、调用工具及知识库能力，但全新的 Skills 模式 将'让 AI 自主完成任务'的能力提升到了新维度。

它不再仅仅是问答式的聊天机器人，而是转变为能理解复杂任务、自主规划步骤、调用工具甚至编写代码修复 Bug 的'数字员工'。

核心实战：AI 自动发现并修复 Bug

通过实际案例演示 Trae 的 Skills 模式如何独立完成代码分析与修复。

1. 准备含 Bug 的程序

创建一个 Python 脚本 buggy_calc.py，功能是计算列表平均值。其中埋入一个典型错误：若列表为空，会触发 ZeroDivisionError。

# buggy_calc.py
def calculate_average(numbers):
    """计算一个数字列表的平均值"""
    total = sum(numbers)
    average = total / len(numbers)  # Bug 在这里！如果 numbers 为空列表，这里会除零。
    return average

# 测试用例
if __name__ == "__main__":
    test_list = [1, 2, 3, 4, 5]
    print(f"列表 {test_list} 的平均值是：{calculate_average(test_list)}")
    empty_list = []
    print(f"列表 {empty_list} 的平均值是：{calculate_average(empty_list)}")  # 这里会崩溃！

2. 创建并配置 Skill

进入 Trae 平台，找到 Skills 模块，点击创建新 Skill。

第一步：定义 Skill 目标 这是下指令的关键。示例目标如下：

'请分析我提供的 Python 代码文件 buggy_calc.py，找出其中的潜在 Bug 或错误，并直接生成修复后的完整代码文件。你需要运行代码来进行测试验证。'

第三步：运行 将 上传给 Trae，然后执行该 Skill。