夜雨聆风
为帮助我院学子把握人工智能前沿动态，深入理解AI编程工具对经管专业的赋能价值，2026年5月31日，金融系特邀字节跳动旗下AI编程产品TRAE团队徐治乾、李雨杰一行走进校园。在2N-106教室成功举办“TRAE Meet Up”线下交流活动。
嘉宾分享：Ship Faster With TRAE
分享会上，嘉宾以“TRAE是什么——TRAE能干什么——TRAE能给我们带来什么”为主线，结合两个案例星星分享会上，嘉宾以“TRAE是什么——能干什么——能带来什么”为主线，结合两个案例进行了清晰讲解，并用最直白、通俗、一针见血的语言帮助大家理解IDE、Solo模式、上下文、MCP（模型上下文协议）、规则等概念。结合提示词与模型的持续更迭，嘉宾特别强调了规则的重要性：在AI时代，关键不是罗列让AI做的一、二、三步骤，而是明确告诉AI“不要做什么”，以此规范生成内容，提升输出质量。
此外，嘉宾提出了“AI时代，让AI打败AI”的观点。当程序出现bug时，我们未必需要深究问题根源，而是可以借助TRAE的“选择元素”功能，将问题精细化地发送给AI，让AI辅助解决。这正体现了“专业的事交给专业的人做”——在问题出现时，AI就是那位“专业人士”。
为了让同学们更高效地发挥AI能力，嘉宾给出了三条实用建议：
第一，一个小任务一个对话。就像人聊天时对最近的信息记忆最深，对话内容越长，AI越容易“遗忘”早期指令，往往只提炼最后的问题作答。因此，建议针对单一任务启用独立对话。
第二，把握好启用新对话的时机。在任务完成或本轮AI生成效果不佳时，应果断开启新对话。在传统编程时代，程序输出非0即1，结果有限；而在AI编程时代，输出可能无限，甚至会出现你要0、它生成3却坚称3就是0的“幻觉”。此时若继续原有对话，就像想开车去目的地A，却坐上了驶向B的船，只会越偏越远。
第三，推荐学习TypeScript与Python语言。这对非计算机专业的同学尤为友好。Python更与我系培养方案高度匹配，目前我系已开设Python金融数据挖掘与分析、证券投资技术与Python应用、基于Python的金融工程建模等课程，为同学们系统掌握Python提供了扎实支撑。
Q&A
互动环节中，同学们热情高涨，踊跃提问。问题既涉及如何将TRAE运用到日常学习，也包含亲身使用后产生的思考与追问。嘉宾徐治乾逐一耐心解答，并分享了在产品迭代过程中积累的实战经验。他鼓励同学们主动拥抱AI工具，将重复性编码工作交给AI高效完成，从而把更多精力聚焦于高阶创新设计与技术攻关。
学生分享
活动的特别环节由我系大一学生郑琦淇带来。她结合自身使用TRAE的经历，现场展示了自己利用TRAE开发的手势交互粒子页面。炫酷的动态粒子效果与流畅的手势识别交互，生动印证了TRAE“降低开发门槛、赋能每一位开发者”的产品理念——即使是编程新手，也能借助TRAE快速实现创意落地。
总结
本次活动在热烈的掌声中圆满落幕。嘉宾的深度分享、面对面的Q&A互动以及郑琦淇同学精彩的粒子效果展示，让同学们对TRAE的功能与AI编程的发展趋势有了更立体、更深入的认知，也为这场前沿对话画上了富有启发性的句点。
值得关注的是，TRAE在金融领域同样具有广阔的应用前景。金融专业学生与从业者常常面临海量数据处理、量化策略构建、风险建模及智能投研分析等任务，这些工作大多离不开编程支撑。TRAE能够辅助金融用户：快速编写与调试Python量化代码，自动补全pandas、numpy、backtrader等常用库函数，减少低级语法错误；通过自然语言描述自动生成K线图、收益率曲线、相关性热力图等金融可视化图表；辅助撰写金融文档与研报，帮助整理数据处理逻辑说明及策略文档注释；显著降低编程门槛，让金融背景的同学无需精通编程细节，也能高效完成课程项目或竞赛任务。
正如嘉宾徐治乾所说，“让AI打败AI”。在人工智能深刻重塑金融行业的今天，积极拥抱TRAE这类AI编程工具，将成为金融学子提升核心竞争力的关键一步。金融系将持续引入优质企业资源，为同学们搭建与业界前沿对话的桥梁，助力每一位学子在AI时代行稳致远。
后续黑客松赛事即将开启，用TRAE点燃金融创意，等你来挑战！
图文：郑琦淇
审核：郭园园
