提升代码生成效率的解决方案
Trae Agent通过大语言模型的自然语言理解能力，可将开发者的需求直接转化为可执行代码。以下是具体操作流程：
- Installation Configuration：首先按照文档指引完成Python环境搭建和依赖安装，重点配置好LLM提供商的API密钥
- 使用运行命令: By
trae-cli run指令直接输入需求，如”Create a Python REST API with FastAPI” - Model Selection Optimization：根据任务复杂度选择合适模型，简单任务可用Claude系列，复杂算法建议使用GPT-4o
- log analysis：定期检查生成的JSON日志文件，了解Agent的执行路径，优化后续指令
额外建议：对于重复性代码生成需求，可以编写脚本批量调用Trae Agent，配合–working-dir参数指定项目目录。
This answer comes from the articleTrae Agent: open source software engineering task automation toolsThe
May not be reproduced without permission:AI productivity tools " 如何利用Trae Agent解决自动化代码生成效率低下的问题？
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