私は TRAE の新しい SOLO Coder Agent を試し、それを使ってかなり複雑なプロジェクトを完了しました。 AIは筋力トレーニングのデータを分析し、非常に詳細で直感的なトレーニングレポートを提供します。私のコーチもその効果に驚いていました。 これまでの私の認識を覆すほど、企画力と複数回の改訂を経ても安定感が抜群でした。 以下は、最新のアップデートの主な内容と、私のプロジェクトのビルドプロセスの概要です👇
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まず、「Solo Coder」という新しいモードがあります。 以前のSolo Builderモードと比較して、機能がはるかに強化されており、複雑なコードベースのメンテナンスに最適です。インテリジェントなタスクプランニングとマルチエージェントによる協調的な同時作業をサポートします。 新しいタスクを作成するときに、Solo Coder モードを選択できます。
選択すると、ソフトウェアが 3 列のインタラクティブ デザインを使用していることがわかります。 左端にはマルチタスク リストがあり、各タスクの現在のステータス（進行中、完了、中断中）を確認できます。 中央のセクションはメインページで、現在選択されているエージェントとのやり取りを行うためのメインインターフェースです。情報を入力すると、エージェントの現在の実行状況の詳細を確認できます。 右端には様々なウィンドウのプレビューがあります。エージェントの現在のステータスに基づいてツールが切り替わり、さまざまな情報が表示されます。 たとえば、Web ページをプレビューしている場合は、ブラウザになります。 エンコードや変更の効果を確認したい場合は、コード変更ページをご覧ください。実際のコードを確認したい場合は、IDEのエディタインターフェースをご覧ください。 また、リアルタイムトラッキングもサポートしており、右側のプレビューに対応するページを自動的に開くことができます。
Coder モードでは、マルチエージェントの同時実行機能が提供されます。 複数のエージェントウィンドウを作成し、それぞれ異なるタスクを同時に実行させることができます。これにより、複数のエージェントが計画を立て、1つのエージェントが操作を実行し、もう1つのエージェントが設計を行うといったことが可能です。 ここで私が最初に使うツールは、AIにインタラクションとデザインを最適化させることです。これは、インタラクションデザインにおける問題点を特定するために使われます。 2 番目のステップは、プロジェクトの最適化ポイントを分析することです。これには、他のエージェントによって記述されたコードに存在する問題の分析が含まれます。 最後に、これはコードを反復処理する単なる通常のプロセスです。
さらに、マルチタスク同時実行セクションでは、自分で新しいエージェントを作成することもできます。 現在、エージェントを作成する際に、フォームに自分で記入する必要はなくなりました。大まかなニーズを説明するだけで、エージェントが記入する必要のあるフォームが自動的に作成されます。わずかな調整を行うだけで済みます。自動生成されるエージェントアイコンも非常に興味深いものです。
計画モードが追加されました。この計画モードを有効にすると、操作を実行する前にタスク自体を計画します。 すると、どのタスクが完了し、どのタスクがまだ完了していないか、また完了するとどのような結果になるかがわかるので、現在の進捗状況を明確に把握できます。 さらに、プレゼンテーションと UI は非常にうまく処理されており、プレゼンテーションは非常に明確です。
さらに、コンテキスト圧縮もあります。これは、コンテキスト圧縮が進行中であることを視覚的に確認できるため、特に優れていると思います。 非常に優れたソリューションが提供されています。コンテキスト圧縮をアクティブにトリガーすることも、コンテキストの長さに達したときに AI が自動的に圧縮することもできます。 コンテキストが70%に達すると、自動的に要約とコンテキストを提供するウィンドウがポップアップ表示されます。この時点で、すべてがうまくいっているような安心感を覚えます。 非常にインテリジェントで、コンテキストオーバーフローによるランダムな変更は発生しません。重要な情報をすべて要約して保存します。
いくつかの顕著な変更点を紹介した後、機能の全体的な改善について説明します。 ここでこのプロジェクトをどのように実行したかを説明します。 この必要性は、トレーニング中にトレーナーと交わした会話から生まれました。トレーナーはトレーニングセッションごとに私にフォームを送ってきたからです。 その後、各トレーニングセッションにスコアを付け、全体的な紹介と提案を提供し、最終的にデータを視覚化して、各アクションの重要なポイントを伝え、進捗状況をグラフで視覚的に示す AI 分析システムを作成できたら素晴らしいと思いました。
最初は、解析を求めずに要件を単純に説明し、データを直接ドキュメントに入力したいと考えていました。 Reactプロジェクトを開始したところ、途中でいくつか小さなエラーが発生しました。右側の組み込みブラウザはエラーメッセージを左側の入力ボックスに送信し、私が介入したりプロンプトを表示したりすることなく、正常に修正してくれました。 生成された結果は 3 つのリングのみであり、データ統計は非常に単純なので、この導入は実質的に意味がありません。
そこで私は、「いや、この分析にはどんな要素を含めるべきか、彼と話し合ってみよう。例えば、もっと詳しい情報が必要かもしれない」と考えました。 これが何か違うと感じたのは初めてでした。彼は私のデータをすべて注意深く読み、非常に詳細なレポートを作成してくれました。 そして彼はそれをやり遂げました。なぜなら全体の内容が非常に詳細で、一つ一つの動作の動作分析も含まれていたからです。 考えてみてください。私のトレーニングには数十もの動作が含まれており、それぞれに分析があります。トレーニングの科学的な説明と紹介も非常に詳細です。
後でこのページに多くの小さな変更を加えました。 例えば、当初は絵文字アイコンが使用されていました。また、元のグラフは通常の折れ線グラフや他の種類のグラフではなく、すべてカスタム作成されたもので、多くの問題がありました。これらの修正は最終的に完了しました。
しかし、コンテキストはすでに 70 ～ 80% 完成していると思うので、このまま止めてもいい頃合いなのかなと思いました。 再度書き込もうとすると、一般的に、このタイプのエージェントはエラーをスローしたり、この時点でコンテキストを忘れたりする可能性があります。 でも、どうせ同じことだし、彼がこんなに上手に書いたんだから、試させてあげたほうがいいんじゃないかと思ったんです。 そこで私たちは、これを誰のデータも設定も受け入れて分析できる実際の製品にするよう依頼しました。 彼がコンテキストを圧縮し始め、コンテキストを圧縮した後、完成した製品を正式に反復し始めたのを私は見ました。
数回のデバッグセッションを経て、ついに実行時に完全に自己管理できるようになりました。内蔵ブラウザを起動し、コンソールでエラーを検出し、自動的に修正しました。しばらく修正を重ねた後、ようやく動作するようになり、すべての機能が正常になりました。 この製品の最終結果を見てみましょう。 まず、基本情報を入力し、CSV フォームをアップロードします。 次に、独自の Gemini API を入力します。これも無料です。 後はジェミニの解析を待つことになります。 最終的な分析は 3 つの部分から構成されます。 最初の部分は概要であり、どの程度トレーニングしたかを示します。 2 番目の部分はトレーニング サイエンスで、これは現在の AI が提供するアドバイスです。 3 番目の部分は、各アクションのアクション データ、アクションの要点、アクションの重要性、現在の進捗状況です。
その後、右上にデプロイオプションを見つけたので、デプロイしました。デプロイ後、そのバーセルに接続する必要があることがわかりました。 その後、オンラインになると404エラーが表示されました。Vercelを使ったことがなかったので、何が問題なのか分かりませんでした。ログページを見ても、何が問題なのか分かりませんでした。 そこで、404エラーのスクリーンショットとVercelプラットフォームのログページのスクリーンショットを彼に送りました。分析を依頼したところ、驚いたことに、彼は実際に問題を見つけ、修正してアップロードし直し、問題なく動作しました。 さらに、彼が見つけた問題は、開発者の友人が見つけた問題と似ていました。
全体的に最も感銘を受けたのは、その計画力と、複数回の改訂にもかかわらず維持されている安定性です。 どのようなコンテンツを入力すればよいのか、各部分の内容分析はどのようなものか、インタラクティブな体験はどのようなものかなど、詳しく説明していませんでした。 これまで、Vibe のコーダーとしては、AI モデルが勝手に動作したりエラーを出したりしないように、細部まで説明する必要がありましたが、今回はあえて何も言いませんでした。 何かを思いついたとき、間違いを報告したとき、または彼に教えてもらったときだけ、変更を始めます。 ただし、AIがデータを分析する際の待ち時間など、情報フォームの内容も考慮されます。
さらに、彼は自ら問題を特定し解決する能力が非常に優れています。 全く分からなくなったことが何度かありました。このReactプロジェクトは非常に複雑なので、純粋なエージェント製品にReactプロジェクトを書かせるなんて、今まで考えたこともありませんでした。 多くのプレーンテキストモデルの場合、サーバーをデプロイして起動するだけでは不十分な場合が多くあります。ましてや、複雑なReactプロジェクトを継続的に変更し、反復処理していくとなると、なおさらです。
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