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大家好！我舰长团队蔡斌🙏在本教程中，我们将使用 Trae 和 DeepSeek API 搭建一个 AI 问答网站，网站的后端基于 Flask 框架，前端实现现代化布局，并提供良好的交互体验。
整个流程包括：✅ 明确需求 → ✅ 选择工具 → ✅ 生成 Prompt → ✅ 使用 Trae 生成代码 → ✅ 调试 & 运行。
什么是 Trae？
Trae 是字节跳动推出的 AI 编程工具（IDE），目前支持 MacOS 和 Windows。
- 内置最新的 Claude-3.7 模型，最关键的是 免费！
- 对标 Cursor（Cursor 也内置 Claude-3.7，但额度有限，还得付费订阅会员）。
Trae 与 Cursor 对比
Step1：需求分析
在开发之前，我们首先需要明确好需求。
1. 我要搭建一个 AI 问答网站，并且是使用 Flask 框架实现。 2. 这个网站的后端要介入 Deepseek API 提供 AI 对话服务。 3. 前端页面要求： - 现代化布局，美观吸引人。
- 支持自定义角色，如"小学教师"、"小区保安"等。
- AI 回答内容带有 Markdown 语法，前端可直接渲染。
- 对话时需显示当前时间。
- AI 回答可一键复制。
- AI 回答等待过程中需加载动画。
Step2：工具准备
在确定需求后，我们需要明确开发所需的工具和资源。
1. 下载并安装 Trae IDE（下载地址：https://trae.com/） 2. DeepSeek API 调用示例
在 DeepSeek 官方文档中，我们可以找到 API 的调用示例代码：
# Please install OpenAI SDK first: `pip3 install openai`
from openai import OpenAI
client = OpenAI(api_key="<DeepSeek API Key>", base_url="https://api.deepseek.com")
response = client.chat.completions.create(
model="deepseek-chat",
messages=[
{"role": "system", "content": "You are a helpful assistant"},
{"role": "user", "content": "Hello"},
],
stream=False
)
print(response.choices[0].message.content)该代码的作用是调用 DeepSeek API，让 AI 处理对话请求。我们的 Prompt 中会将代码传入 Trae IDE，让 AI 生成完整的后端代码。
Step3：开始实操
Prompt 准备
根据之前梳理的需求，我们需要让 AI 生成一份 Prompt。这里我测试了 Kimi、ChatGPT 和 DeepSeek 生成的 Prompt，最终选择了 ChatGPT 生成的 Prompt：
获取系统Prompt，请一键三连评论区留言"Trae"，扫码文章底部舰长微信，发送截图+Trae领取吧
创建项目文件夹
在 桌面（或 C 盘 / D 盘） 创建一个空白文件夹。
在 Trae 中打开文件夹，然后按照下方截图中我画的红色框框一步一步操作：
了解并使用 Trae 开始进行编程
我们可以看到，Trae 右侧有两个对话功能界面（Chat 和 Builder）
- Chat 窗口：用于需求讨论、代码解析、报错排查等。
- Builder 窗口：用于让 AI 直接生成代码。
接下来，我们在 Builder 窗口输入 Prompt，并选择 Claude-3.7-Sonnet 模型进行生成。
发送 Prompt 可以看到，AI 已经开始为我们生成项目代码。
下图可以看到，Trae 在工作的过程中可以为我们自动解决环境依赖和报错问题。
在 Trae 工作完成后，我们可以看到我画红色框框的地方，Trae 为我们生成好了各种不同后缀的文件并编写好了相对应的代码，同时 Trae 还支持在线预览 Webview 功能功能，在终端信息中也显示出 flask 接口正常运行，返回信息 200 代表工作正常，就这样，不到 10 分钟一个漂亮的前端页面就被 Trae 干出来了。
最后一步，打开 config.py 文件，填入 DeepSeek API Key 和 URL，然后就能正常运行 AI 问答网站了。
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