我用 AI 搭了一个“工作管家”：TRAE IDE 写代码，本地大模型跑，数据不出本机

不会写全栈，也能给自己做一个会“理解”工作的 AI 助手。

当老师最累的不是上课，是上课之外那些零碎：辅导员要的报表、教学要写的教案、教务要交的名单、科研要跟的进度……每样都不难，凑一起就乱。

今年本地大模型 + AI 编程工具成熟了，我想试一件以前不敢想的事：能不能让 AI 帮我搭一个“属于自己的工作台”，把所有杂事收进一个聊天框里，还能保证数据不泄密？

试了。用 TRAE IDE（字节的 AI 编程工具），从零把一个“AI 工作管家”跑起来了：Vue3 前端 + FastAPI 后端 + 本地 Ollama 大模型，所有数据留在本机。今天把我和 AI 真实的对话过程摊开——包括踩的坑、改的提示词、糊弄我的地方，连原始提示词都给你。

先说结论：搭这种“私人工作台”，难的不是写代码，是“把你的工作讲清楚”。你别指望 AI 替你想明白，它只是把你讲明白的东西做出来。下面是一手记录。

（文中代码均来自真实可用的 AI-Work-OS-Demo 项目，可对照学习；工具仅用于个人工作管理，数据留在你本机，勿外传隐私。）

01. 动嘴前，先想清楚要它干啥

动嘴前先想清楚要啥。我把“理想中的工作台”拆成几个能力：

我想要的几个能力

• 一句话加任务：“周三前写完两门课教案” → 自动分类、记截止日期、排优先级。
• 随时问进度：“这周辅导员工作有哪些？” → 按类别列出来。
• 让 AI 帮我规划：“怎么准备教学能力比赛？” → 拆成几步。
• 自动总结：每天/每周给我一份工作日报、周报。
• 长期目标跟踪：论文、软著、比赛，能拆成子任务追进度。

关键是“本地优先”——我不想把学生数据、工作记录传到云端。所以一开始就定死：模型跑本地 Ollama，数据存本地 SQLite，能离线用。

这个定位我让 AI 写成了一份需求文档（下面会看到它怎么落地）。

[TASK] 🛠 给老师的提示：拆需求比写代码重要。先把“你每天到底要干什么”列成几条，AI 才知道应该做什么。

02. 第一轮：TRAE 给的 MVP

我把想法丢给 TRAE IDE，第一版提示词其实很短（真实片段）：

请读取项目文件，我想要实现这样一个工作智能陪伴 agent，要有 web 端页面，并且可以实时修改。
了解完项目上下文之后，是否还有什么需要咨询我的？
咨询我后，请你开始编程实现，我想先看到一个 demo 版本，包含核心的功能。
请完成项目实现，并进行测试，要求测试通过，之后告知我你做了哪些工作？
怎么实现的？给我一个说明文档，并告知我项目该怎么运行，也一个用户使用说明书。

TRAE 没等我回答，直接开始搭：Vue3 + TypeScript + Vite + Element Plus 前端，FastAPI + SQLite 后端，WebSocket 做实时同步。十几分钟后，一个能跑的 Demo 出来了——左侧任务面板、右侧聊天框，说话就能加任务。

这就是“AI 编程工具”最爽的点：你把模糊想法说出去，它给你一个能点的东西。第一版它自己写了份“项目背景/目标/MVP 功能/技术架构”的需求文档（就是仓库里的 AI Work OS.md），把我的念头结构化了。

[TASK] 🛠 给老师的提示：别一上来就追求完美系统。先让 AI 做一个 MVP，把“对话→加任务→看板”这条主链路跑通，后面的功能都是在这上面叠。

03. 踩坑实录：Ollama 404、字体太小、看板点击

能跑 ≠ 好用。第一版我有三个地方直接卡住，全是真实踩坑：

• Ollama 连不上：本地模型测试直接 404，TRAE 给的报错看不懂。
• 字体太小：全站字号偏小，看久了眼累。
• 看板点击没反应：点“已完成”希望能直接筛选出已完成任务，结果没这功能。

我没有自己改代码，而是把现象当成新提示词丢回去。比如 Ollama 404，我原样贴了报错（真实片段）：

2. 进行模型连通性测试的时候，测试失败，
LLM 模式：Ollama 本地
Ollama 地址：http://localhost:11434
模型：deepseek-r1:14b
Ollama 调用失败：Client error '404 Not Found' for url 'http://localhost:11434/api/chat'
For more information check: https://developer.mozilla.org/en-US/docs/Web/HTTP/Status/404

TRAE 立刻给了“404 通常是模型没拉取或名字拼错”，还顺手加了 /api/llm/models 端点帮我查已装模型。字体那次更简单：

3. 字体大小太小，字体整体做大一些，字体选择仿宋

一句话，全站改成仿宋 + 系统化大字号（14/16/18/22/28 px）。看板点击那条，我描述了想要的交互，它把“统计卡片可点击 + 已完成自动置底变灰”做出来了：

4. 任务中心中，看板点击应该直接能看到，比如点击已完成，直接能看到已完成的 2 个；
所有前面打钩的，应该变为灰色，且放置在最后

[WARN] ⚠️ 踩坑提醒：AI 给的第一版，报错信息往往很“技术黑话”。你不用懂，把红色报错原文贴给它就行——它比你更会读自己的报错。

04. 核心：8 意图识别的 Agent

这系统的灵魂不是界面，是中间的 Agent。它先读你整句话，判断你是“想加任务、想查、想完成、想规划、想总结、要建议、管目标、还是闲聊”，再分发动作。一共 8 种意图。

我让 AI 给 Agent 写了一份详细 System Prompt（真实片段，节选）：

你是一个智能工作助手，名为“周报助手”。你的核心职责是帮助用户高效管理工作任务。

## 你的核心能力
1. 任务分类：将新任务自动归入“辅导员、教学讲课、教务、个人、其他”五类。
2. 任务管理：添加、查询、完成、删除任务。
3. 任务规划：为复杂任务提供执行步骤。
4. 智能总结：生成每日或每周工作总结。
5. 目标管理：分解长期目标并追踪进度。

## 对话意图识别规则（关键！）
当用户说话时，你必须首先判断其意图，然后采取对应行动。意图类型及示例：
添加任务 (ADD_TASK)：触发词 添加、新增、记一下、帮我记、安排、提醒我、记住
查询任务 (LIST_TASKS)：查看、显示、列出来、有哪些、本周工作、今天要做什么
完成任务 (COMPLETE_TASK)：完成了、做完了、搞定了、标记完成、划掉
任务规划 (PLAN_TASK)：怎么做、如何完成、给个计划、规划一下、步骤
每日/每周总结 (SUMMARY)：总结、汇总、周报、今天干了什么、这周干了什么
长期目标管理 (GOAL_MANAGEMENT)：长期目标、学期目标、目标分解、目标进展
其他/闲聊 (OTHER)：你好、谢谢、你是谁、天气

意图判定优先级、任务分类打分机制（长关键词得分更高，解决“教学材料”归教务还是教学的歧义），都是在这一轮打磨出来的。最终效果：

• 说“记一下，明天下午三点开会” → 自动归“教务/个人”，建任务。
• 说“这周辅导员工作有哪些” → 按类别拉列表，临近戳止的高亮。
• 说“帮我规划教学比赛” → 拆成阅读文件/定主题/做 PPT/试讲几步。
• 说“总结本周工作” → 结构化周报，已完成✅ 未完成❌。

下图演示了工作台工作解析效果：

下图演示了工作台分类效果：

[TASK] 🛠 给老师的提示：意图识别是这类助手的命门。提示词里一定要写清“用户说什么话 → 触发什么动作”，给例子，AI 才不会乱来。

05. 本地优先：数据不出门

我坚持“本地优先”有三个理由：① 学生/工作数据敏感，不想上云；② 机房可能断网，得能离线用；③ 不想被某个 API 厂商绑死。

• 模型：默认 Ollama 本地（qwen2.5:7b / deepseek-r1:14b），也支持任何 OpenAI 兼容 API，甚至“规则模式”（不用模型，正则+关键词也能跑）。
• 数据：SQLite 存本机，零配置。
• 同步：WebSocket，任务变化实时推到网页，不用刷新。

最让我安心的是“优雅降级”：Ollama 挂了、模型没装，系统自动切到规则模式，照样能加任务、查任务，只是不“智能总结”而已。不会出现“没网就全废”。

离线说明： ✅ 这个工作台是本地优先：模型可跑本地 Ollama，数据存本机 SQLite，不依赖任何外部云服务。断网、机房、家里都能用。

06. 进阶：周报归档 + 每周清理

主链路跑通后，我又让 TRAE 加了几个“省心”功能：

• 周报文件归档：每周五 15:00 自动把本周任务按 9 类追加到文件，追加前先备份，绝不改已有内容。
• 每周一清理：自动清掉已完成任务、留着未完成的，界面不堆垃圾。
• 双击改标题、 9 类任务不同配色、看板点击筛选……

这些不是“炫技”，是真实用起来的痛点：周报要留痕、旧任务要清、一眼分清哪类事。AI 把“我的习惯”变成了代码里的默认行为。

[TASK] 🛠 给老师的提示：搭工具别只想要“加任务”。先想想你每周最烦的重复动作（写周报、清待办、分类），让 AI 把这些也做成自动的。

07. 复盘：一个老师用 AI 搭工作台，能到哪一步

几天碎片时间 + 几轮对话，我复盘一下真实能到哪一步，别被“AI 取代程序员”的焦虑带偏。

它真能做的

• 快速出原型：需求说清，半小时给能跑的骨架。
• 写重复代码：表格、卡片、事件绑定这种模板活，比人快十倍。
• 调样式：你说感觉，它给 CSS，几轮到位。

它做不好的

• 需求模糊时瞎编：你不讲清，它给你一堆用不上的功能。
• 跨逻辑易乱：状态、撤销、边界情况，第一版多半有 bug，得你测。
• 本地模型有上限：deepseek-r1:14b 跑这种 Agent 够用，但太复杂会慢/会错。

所以给老师的真心话：别怕自己不会写代码，但也别全信它。你当裁判，不当打字员；和 AI 多轮对话，每轮自己上手试 5 分钟，也能搭建出属于自己的工作台。

[TASK] 🛠 我的“三方分工”思路：TRAE 写代码 + 本地 Ollama 跑模型 + 你当产品经理提需求/测效果。三个角色各管一摊，几天就能做出能用的私人工作台。

08. 抄作业：从零做一遍

评论区可留言领取，前后端都在，README + 用户手册齐全，双击 start.bat 就能起。本地优先、数据不出门，适合想给自己搭工作台的老师。

想自己从零做一遍？我的思路模板：

第一步（让 AI 写需求）：
“我想做一个 XX，帮我把它写成给 AI 程序员看的需求文档，每个交互步骤写清楚。”

第二步（让 TRAE 写）：
把需求文档贴进 TRAE，要求输出可运行的前后端。

第三步（你来测）：
1. 打开页面把功能点一遍；
2. 卡住的地方截图，连同“我想要的样子”再写一轮提示词；
3. 一般 3-4 轮就能收敛。
> **[TASK]** 🛠 **动手小任务：** 按照上面的三步法，让 AI 帮你打造你最想要的那个工具。遇到卡壳的地方，截图发到评论区，我来帮你调试。我帮你调。


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**今日一问：** 你每周最想“甩给 AI”的重复工作是什么？评论区告诉我，下一个工具我帮你做。使用该链接下载TRAE IDE，可额外获取积分哦：我在用 TraeWork AI 办公平台，搞定各类任务，通过我的分享链接登录桌面端，新注册用户一次性获得 5000 积分！ https://www.trae.cn/work-fission/WTXH4ATKFECQ?utm_source=copy_link&utm_medium=friends_invite


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