TraeTask 是一个专门为 Trae AI 按次计费模式 优化的智能任务管理系统，特别针对 Trae Solo 模式进行了深度优化,其他ai编程工具可能加倍消耗token，这个暂时没有想到好的解决方案

traeTask/
├── docs/tasker/              # 核心任务管理系统
│   ├── 00_project_dna.md     # 项目DNA定义（技术栈、架构）
│   ├── 01_task_list.md       # 任务列表管理
│   ├── 02_task_status.md     # 当前任务状态
│   ├── 02_task_history.md    # 任务历史记录
│   ├── controller.md         # 系统主控器
│   ├── context/              # AI上下文记忆系统
│   │   ├── tech_context/     # 技术决策记忆
│   │   ├── business_context/ # 业务逻辑记忆
│   │   ├── problem_context/  # 问题解决记忆
│   │   └── task_context/     # 任务执行记忆
│   └── tmp/                  # 临时状态管理
│       ├── recovery.md       # 恢复信息
│       └── snapshots/        # 关键节点快照
├── .trae/documents/          # 项目参考文档
└── README.md                 # 本文档

1. 启动任务系统

   start
   

   AI 将自动读取项目配置，开始执行任务列表

2. 恢复中断任务

   recovery
   

   从上次中断的地方继续执行

3. 快速上下文恢复

   keep
   

   恢复 AI 上下文记忆后继续工作

4. 回退到指定任务

   rollback [任务ID]
   

   回退到指定任务版本

• 智能任务分解: 自动将复杂需求分解为可执行的子任务
• 上下文记忆: AI 记住技术决策、业务逻辑、问题解决方案
• 质量控制: 每个任务都有明确的验收标准和质量评分
• 异常恢复: 支持任务失败后的智能恢复和重试

• 结构化任务列表: 清晰的任务层级和依赖关系
• 状态跟踪: 实时跟踪任务进度和状态变更
• 历史记录: 完整的任务执行历史和性能指标

• 技术上下文: 记住技术栈选择、架构决策、配置信息
• 业务上下文: 保存业务逻辑、需求理解、功能设计
• 问题上下文: 积累问题解决经验，避免重复踩坑

• 状态保存: 关键节点自动保存执行状态
• 快速恢复: 中断后能够快速定位和恢复
• 版本回退: 支持回退到任意历史版本

1. 编辑 docs/tasker/00_project_dna.md 定义项目基本信息
2. 在 docs/tasker/01_task_list.md 中添加任务列表
3. 将项目相关文档放入 .trae/documents/ 目录

1. 在chat对话框引入controller.md文件，并使用 start 命令启动任务系统
2. AI 将自动按照任务列表执行
3. 每个任务完成后会自动更新状态和历史记录

• 查看 docs/tasker/02_task_status.md 了解当前任务状态
• 查看 docs/tasker/02_task_history.md 了解历史执行情况
• 查看 docs/tasker/context/ 目录了解 AI 的记忆内容

1. 项目初始化 → 定义 DNA 和任务列表
2. 任务执行 → AI 按照列表逐个执行任务
3. 状态跟踪 → 实时更新任务状态和进度
4. 上下文记忆 → 保存技术决策和业务逻辑
5. 质量验收 → 按照标准验收任务成果
6. 历史记录 → 记录执行过程和性能指标

• 效率优先: 最大化每次 AI 调用的价值
• 成本可控: 明确的任务边界和调用次数
• 质量保证: 标准化的验收流程和质量控制
• 知识积累: 持续学习和经验沉淀
• 简单易用: 最小化学习成本和使用复杂度

TraeTask - 让 Trae AI 编程更高效、更经济、更智能！