一、前期准备与环境搭建

1.1 工具安装与配置

1. 访问 Trae 官网 (https://www.trae.cn/) 下载安装 Trae IDE 客户端，完成登录
2. 安装必要的依赖组件：
   • 数据库客户端（MySQL、PostgreSQL 等，电商数仓常用）
   • 数据同步工具（DataX、Flink CDC 等）
   • 大数据组件（Hadoop、Spark、Hive，可选）
3. 配置环境变量，确保所有工具可正常调用

1.2 电商数仓需求梳理

准备详细的需求文档，明确：

• 业务范围：商品、订单、用户、支付、物流等核心模块
• 数据来源：业务系统（ERP、CRM、WMS）、日志、第三方 API 等
• 数据指标：GMV、转化率、复购率、客单价等核心指标
• 技术栈选择：建议使用主流组合如Hive+Spark+MySQL或ClickHouse+Flink

1.3 切换到 SOLO 模式并选择智能体

1. 在 Trae IDE 界面左上角点击 "模式切换"，选择SOLO 模式
2. 首次进入选择智能体类型：
   • SOLO Builder：适合从 0 到 1 搭建项目，自动完成架构设计
   • SOLO Coder：适合复杂功能开发和迭代优化
3. 创建工作空间，输入项目名称（如 "电商数据仓库 V1.0"），选择开发语言（Python/Scala/Java）

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二、电商数仓架构设计与规划（AI 主导）

2.1 自动生成数仓架构方案

向 SOLO 智能体输入详细的架构需求提示词：

请为我设计一个电商数据仓库，包含ODS、DWD、DWS、ADS四层架构，支持每日1000万订单量，实时计算延迟小于5分钟，采用维度建模，包含商品、订单、用户、支付、物流主题域，输出完整架构图和技术方案。

SOLO 会自动完成：

• 分层设计：明确各层职责和数据流向
• 主题域划分：按业务模块分组管理数据
• 技术选型建议：根据数据规模推荐合适组件
• 架构图生成：可视化展示整体架构

2.2 数据模型设计（AI 辅助）

1. 输入维度建模需求，例如：

为电商订单模块设计星型模型，包含订单事实表和日期、商品、用户、支付方式、物流维度表，给出详细字段设计和表关系。

1. SOLO 会自动生成：
   • 表结构设计（字段名、类型、注释、主键 / 外键）
   • 数据字典：统一字段命名规范
   • 模型关系图：清晰展示事实表与维度表关联方式
2. 人工审核并调整模型，确保符合业务需求

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三、数据采集层（ODS）开发

3.1 数据同步任务生成

1. 向 SOLO 输入数据同步需求：

开发数据同步任务，从MySQL业务库同步订单、商品、用户表到Hive ODS层，每日全量同步+实时增量同步，使用DataX和Flink CDC工具，输出完整代码和配置文件。

1. SOLO 自动完成：
   • 生成 DataX JSON 配置文件（全量同步）
   • 编写 Flink CDC 代码（实时增量同步）
   • 配置任务调度（Airflow/DolphinScheduler）
2. 执行任务并验证数据准确性：SOLO 会自动运行测试用例，检查数据完整性和一致性

3.2 原始数据处理

1. 输入数据清洗需求：

对ODS层订单数据进行清洗，处理空值、异常值、重复数据，转换日期格式，输出清洗后的DWD层订单明细表。

1. SOLO 自动生成 Spark/PySpark 清洗代码，包含：
   • 空值填充 / 删除逻辑
   • 异常值检测（如订单金额 > 100 万）
   • 数据类型转换
   • 重复数据去重

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四、数据仓库层（DWD/DWS）开发

4.1 明细层（DWD）开发

1. 输入 DWD 层开发需求：

基于ODS层数据，构建DWD层明细模型，包括订单明细、商品明细、用户明细、支付明细、物流明细，采用维度退化设计，保留所有业务字段，输出建表语句和ETL代码。

1. SOLO 自动完成：
   • Hive/ClickHouse 建表语句（分区表设计）
   • 数据转换逻辑（字段映射、编码转换）
   • 数据质量校验规则（非空、唯一性、范围校验）

4.2 汇总层（DWS）开发

1. 输入 DWS 层开发需求：

基于DWD层数据，构建DWS层汇总模型，包括用户主题汇总、商品主题汇总、订单主题汇总，按日/周/月粒度汇总，输出建表语句和聚合计算代码。

1. SOLO 自动生成：
   • 汇总表结构设计（包含核心指标）
   • Spark SQL 聚合查询代码
   • 增量计算逻辑（基于时间戳过滤）
2. 示例指标：

   主题	核心指标	计算逻辑
   用户	活跃用户数、新用户数	按日去重统计用户 ID
   商品	销量、销售额、库存	聚合订单商品数量和金额
   订单	GMV、转化率、客单价	订单金额求和、支付订单数 / 总订单数、GMV / 支付用户数

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五、数据应用层（ADS）开发与可视化

5.1 应用层指标开发

1. 输入 ADS 层开发需求：

基于DWS层数据，构建ADS层应用模型，包括运营报表、高管驾驶舱、业务监控指标，输出SQL查询语句和API接口。

1. SOLO 自动完成：
   • 指标计算 SQL（多维度组合）
   • 数据导出代码（导出到 MySQL/ClickHouse 供应用查询）
   • REST API 接口开发（FastAPI/Flask）

5.2 数据可视化开发

1. 输入可视化需求：

开发电商数据可视化平台，包含GMV趋势图、商品销量排行榜、用户画像分析、订单转化率漏斗图，使用Streamlit或Dash框架，支持交互式查询。

1. SOLO 自动生成：
   • 前端页面代码（包含图表组件）
   • 后端数据接口
   • 数据缓存配置（提升查询性能）
2. 点击 SOLO 内置的 Browser 按钮，自动运行服务并预览效果

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六、测试与部署

6.1 自动测试生成与执行

1. 输入测试需求：

为电商数仓项目编写完整测试用例，包括单元测试、集成测试、数据质量测试，覆盖所有表和ETL任务，输出测试代码和报告。

1. SOLO 自动完成：
   • 单元测试：验证单个函数 / 模块正确性
   • 集成测试：验证数据流转完整性
   • 数据质量测试：检查数据准确性、完整性、一致性
2. 执行测试并生成报告，自动标记失败用例

6.2 部署与调度配置

1. 输入部署需求：

将电商数仓项目部署到生产环境，配置Airflow调度任务，设置每日凌晨2点执行全量同步，每5分钟执行增量同步，输出部署脚本和调度配置文件。

1. SOLO 自动完成：
   • 环境部署脚本（安装依赖、配置权限）
   • Airflow DAG 文件编写
   • 监控告警配置（邮件 / 短信通知）
2. 使用 SOLO 的快速部署功能，一键将项目部署到云服务器

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七、运维与优化（持续迭代）

7.1 数据监控与告警

1. 输入监控需求：

为电商数仓设计数据监控系统，监控各层数据量变化、数据延迟、数据质量指标，设置阈值告警，使用Prometheus+Grafana，输出配置文件和监控面板。

1. SOLO 自动完成：
   • 监控指标设计（数据量、延迟、空值率、重复率）
   • Prometheus 配置文件
   • Grafana 面板模板

7.2 性能优化

当遇到性能瓶颈时，向 SOLO 输入优化需求：

优化订单DWS表的查询性能，当前查询1000万条数据需要10秒，要求优化到3秒以内，输出优化方案和代码。

SOLO 会自动分析并给出：

• 索引优化建议
• 分区 / 分桶调整方案
• SQL 语句优化
• 计算资源配置调整

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八、关键技巧与最佳实践

8.1 SOLO 模式高效使用技巧

1. 精准提示词：包含 "目标 + 范围 + 技术栈 + 输出要求"，如：

   目标：开发订单DWD表；范围：包含订单基本信息、商品信息、用户信息；技术栈：Hive+Spark；输出：建表语句+ETL代码+测试用例
   

2. 任务拆解：复杂需求拆分为多个小任务，分阶段执行
3. 使用 Plan 功能：先让 SOLO 生成详细计划，审核通过后再执行，避免返工
4. 利用 DiffView：查看代码变更，快速定位问题

8.2 电商数仓特殊考量

1. 数据一致性：订单状态变更需保证事务完整性，使用 Flink 的 Exactly-Once 语义
2. 实时性要求：核心指标（如实时 GMV）采用 Flink 实时计算，非核心指标采用 T+1 批处理
3. 数据安全：用户敏感信息（手机号、身份证号）需加密存储，设置访问权限控制
4. 可扩展性：预留字段和分区，支持业务增长

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九、总结与下一步

使用 Trae SOLO 开发电商数仓的核心价值在于AI 主导的全流程自动化，从架构设计到部署运维，大幅降低开发门槛和周期。

关键步骤包括：

1. 环境搭建与需求梳理
2. 架构设计与模型规划
3. 分层开发（ODS→DWD→DWS→ADS）
4. 测试与部署
5. 运维与优化