复杂任务的智能规划方法论
面对大型代码库的功能开发，开发者常陷入”不知从何下手”的困境。Traycer的任务规划功能提供系统化解法：
- Requirements structured input：通过侧边栏”新建任务”，用自然语言描述需求（如”实现用户登录的JWT鉴权”）
- 依赖关系可视化：Traycer会自动分析关联模块，生成带依赖关系的任务图谱
- 子任务智能拆分：AI会建议代码修改点，例如先建AuthService类→实现Token生成→配置拦截器等
- 历史任务复用：相似任务会自动提示参考方案（如其他模块的鉴权实现）
进阶技巧：对于长期项目，建议：1) 使用任务标签分类（功能/修复/优化）2) 定期Review任务历史形成知识库 3) 对复杂子任务可再次递归分解。团队成员可通过导出任务计划实现工作对齐。
This answer comes from the articleTraycer: developer-specific AI programming assistant with task planning and real-time code reviewThe
May not be reproduced without permission:AI productivity tools " 怎样优化复杂代码库的任务拆解和规划过程？
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