上周我们发了一篇Agent大横评的文章三家评测结果评论区出现了一个高频问题“字节的TRAE Work建议测一下。”当时为什么没有测trae work呢我先讲一个故事真人真事。前段时间workbuddy突然变得火了起来我特别纳闷到底谁在用workbuddy和同事聊的时候他说了一个他朋友的例子。他的朋友参加一个培训演示者放了一个workbuddy操作电脑本地文件的case他朋友立马觉得wow觉得很牛。我心里想这得是离AI多远的人这不是早就有的功能么。就跟之前腾讯元宝的广告下乡一样太下沉了吧。而我对TRAE的印象觉得还是得对AI有一点基础了解的人才能用的起来的。可是为什么Agent这么久了普通人还是不用普通人还是只开对话框。到底是工具真的有门槛还是没人给他看过有用的东西。正好这么多朋友点名TRAE work我确实一直在用这次就单独安排一期。除了Work办公模式还有Code编程模式和Design设计模式Codex、Claude Code有的东西Trae基本都有——多模式、Skills、定时任务、手机端联动等等。所以这次我换个思路拿最近手里头正在做的两个任务跑一下过程和方法给大家摊开讲一下。一共两个任务第一个是一个适合自用的选股系统第二个是做批量论文分析先剧透一个后续——这次测出来的全流程TRAE Work官方看完说要收进他们的知识库我放进这期文章结尾了。TRAE Work前阵子上线了一个40万字的AI工作知识库里面介绍很多使用场景产品、运营、数据分析、行研....教你怎么最大威力地用上TRAE work。https://bytedance.larkoffice.com/wiki/RxVXweukSi7JtIkhOKBcuSlbnfC开工之前我已经把里面数据分析、自动化任务相关的几篇翻了翻方法讲得很细——怎么把需求拆成任务、怎么让AI先规划再动手、每一步怎么验收一件活从头到尾怎么干有需要可以翻一翻工作流的经验在其他Agent工具里也用的上。不过「搭一套自己的选股系统」这种活库里还没有现成的教程。所以这次相当于我要拿官方教的方法去干一件官方还没写过的事。第一个任务选股票。先声明本文测的是TRAE Work干活的能力所有股票内容纯属功能测试不构成任何投资建议文中涉及的具体股票统一做了匿名处理。先说清楚我想干什么我自己琢磨了一套选股的规则条件特别多、特别杂A股现在4000多只股票人肉筛选是不可能的。同花顺那些软件都是固定的菜单勾勾涨幅、选选市盈率之类的满足不了我的规则。所以只能搞一套自己的筛选分析系统。股票极其依赖数据干这个事逻辑是先有数据再计算和分析最后才是选。所以第一步先搞定数据。我找了个GitHub上的 instock 股票数据仓库它提供了充足的数据接口和计算公式可以进行一些初阶的量化操作。但这项目的上手门槛非常高至少要有一定的代码基础而且要掌握分析数据库能力的人才能驾驭。像我这种小白用户根本用不来搁以前我看都不看一眼。但好在我有TRAE Work非常擅长解析这种复杂的系统。我先让它了解一下这个仓库看看有没有什么便于小白直接使用的办法最好直接对话就能交互不用点来点去。TRAE Work建议我把它做成一个cli这样就能直接把它接入TRAE Work有量化的问题直接问它。不用在上面点来点去对话解决量化好主意啊于是我就指挥TRAE Work去把这个仓库包装成cli。经过噼里啪啦一顿操作终于成功把仓库落了下来而且直接沉淀在我云端的 github 仓库里面非常方便。这里要特别夸一下TRAE Work可以直连 github 写好的代码直接上传不用费劲吧啦去找密钥。cli 搭建好以后我接着告诉TRAE Work基于这个本地仓库帮我搭起本地选股系统我要能随时按自己的规则筛股票、分析个股、回看历史数据。它接到活先把仓库从头到尾读了一遍了解完任务需求列了张任务清单分析代码、搭数据库到测试功能。全程没管等它跑完我先看了眼数据库一共4589只股票的基础信息齐全了行情数据也各就各位。这里和大家分享一个让AI干活又好又快的经验就是AI干完的每一步都要验收。为了确认它没糊弄我我让它做成一个可视化数据库有哪些表、各多少条、数据更新到哪天——我手动抽了两只检查了下数字是对的。第二步把我的规则喂给它。这是整个任务里最难的一段。因为我的策略里没有一行代码全是股民之间口口相传的行话——「回踩缩量」「长下影」「放量破位」。这些词炒股的人一听就懂但一个个教给机器背后的计算公式是极其庞大的。之前卡住我的就是这一步。这次我直接把几十个条件。我把需求原样丢了过去请从A股非ST、非退市、上市满一年且日均成交额大于1亿元的个股中筛选处于上升趋势收盘价20日均线60日均线、近期回踩3—8天且成交量逐步缩至5日均量70%以下、在20日均线或前期突破平台附近出现十字星或长下影小K线实体不超过振幅25%、下影线不短于实体2倍的股票剔除一字板、连续涨停及明显放量破位股按趋势强度、缩量程度和支撑有效性综合排序输出前10只并列出代码、名称、关键指标、入场条件、止损位及一句话理由数据不足不得猜测推荐。最后加了一句数据不足不得猜测推荐。目的就是让AI不要瞎编。它的处理方式是先查数据库发现有些数据字段不全先是自己补了历史K线数据然后把黑话逐条翻译成可计算的规则。这部是我后来翻看它的过程记录看到的它做了一些我之前没想到的处理。最后给了2只符合的结果每只带指标、入场条件、止损参考和一句话理由。说实话第一眼我以为干崩了我要10只你给我2只于是我特意核查了处理过程发现符合条件的确实不多。好吧。。不过说实话筛出来的2只里我一只都不熟也不敢直接上手。所以拿了一只我熟悉的股票让它具体分析单独分析我的中意股。到这一步如果你觉得满屏的字段和数值看着不够好看可以让TRAE Work帮你做成一个PPT。几分钟轻松到手一份研报。不过PPT是给别人看是方便的我自己使用不可能每天打开一份PPT来管理筛选结果我这套系统目的是每天都要跑的。所以飞书表格最适合。于是同一只票的数据和分析我让TRAE Work再落一份进飞书多维表格里。把日K数据、关键指标都放在里面。这样我就能自己筛选、自己排序以后每次新的分析结果接着往里存就行了。飞书表格能解决我自己用的问题但是偶尔我也会把分析结果分享给微信群里的哥们看。所以我顺手让它生成了份HTML网页版报告手机上点开就能看不用装任何软件。但是问题随之而来我为什么要一次次生成文件、一次次发给别人。直接把这套系统部署成一个固定网址不就完了。启动TRAE Work的「/plan」计划模式先出一份部署方案这样一次跑成功的概率更大一些。然后配合服务器Skill它把整套系统部署到了我自己的服务器上一个真正的线上地址还加了访问密码防止选股结果被陌生人围观。现在手机上、别人电脑上都能直接打开我的选股系统。最后还有更智能的——定时任务自动上班。股票数据每天都在变但也总不能天天手动喊它更新。知识库里有一篇自动化任务的教程我照着知教程配了个定时任务每天自动同步行情。在对话框里跟它说清楚三件事——每个交易日早上开盘前执行、任务内容是同步最新行情数据、完成后通知我。这步照着教程走就行。配置好之后可以自动创建了一条定时任务。第二天早上手机震了一下数据同步完成。我点开线上页面看了眼行情已经是最新的。到这里一个自用的选股系统便建好了。从获取最新股票数据→翻译策略→执行筛选→生成展示→部署上线→自动更新。第二个任务论文整理。我手里积了60篇关于Loop和Agent的论文一直没空看越堆越多但每天都有更紧的事。所以这个时候就需要一个偷懒的办法AI自动化。建一个飞书表格归类整理所有论文方便我决定先读哪篇。整理出来效果非常好60篇论文逐篇整理的表格、按主题分堆的聚类和一张能看清整个研究领域脉络的可视化。但毕竟没那么勤然后这张表就在我的收藏里又躺了半个月。。。转折在前几天。马斯克的Grok 4.5发布主打图论推理圈里一夜之间全在聊graph。我心里咯噔一下我那60篇里就有一堆graph相关的论文。搁以前这就是标准的书到用时方恨少。但幸好这次知识已经入库了。我直接让TRAE基于那张表格把和图论推理相关的论文捞出来对照着Grok 4.5放出的信息讲讲这个热点到底新在哪哪些思路其实论文里早就写过。几分钟后一份简报到手值得精读的是哪几篇、每篇重点看哪一段、和热点的对应关系是什么清清楚楚。那一刻我才咂摸出上个月那次整理的真正价值。价值不在表格本身而在于知识提前入了库。热点出现的时候快别人一步精准筛选信息。一共两个任务都是我平时积累的需求。我和字节TRAE团队的朋友聊天我说我现在每天工作基本都要用你们的agent。他问我为啥。我说国外的agent我每天也在用因为我不想依赖某一家的产品。我在乎的不是哪家的agent更强而是谁更适合我的任务。Codex、Claude Code我也在用各有各的强项。但我不会把所有工作流都绑死在某一家上面。原因很简单智能是租来的。今天能用明天涨价、改规则、封号跟模型磨合攒下的东西怎么拆需求、怎么写提示词、怎么验收这些方法我需要的是换一个工具照样跑。这次两个任务跑下来我攒下的不是TRAE Work的使用技巧是一套干这类活的流程。于是干脆TRAE Work团队看完这套流程说要收进他们的知识库当通用模板。算是为了更好地让更多人用上这套流程我们把这次实测的全流程整理出来了蒸馏成了一个知识库。体验入口https://bytedance.larkoffice.com/wiki/Prqjwm7ZJiVnlIkpyeacuUFanhg https://bytedance.larkoffice.com/wiki/MSiQwwVGGifz7dkc9XfcmM1nnug现在只需要复制下面的知识库链接发给自己的TRAE即可使用。等不及的朋友们现在就可以冲啦风险提示本文涉及的股票筛选与个股分析仅用于展示工具能力不构成投资建议。金融数据和模型结果可能存在延迟或误差请独立判断并注意投资风险。