慣性聚合 高效追蹤和閱讀你感興趣的部落格、新聞、科技資訊
閱讀原文 在慣性聚合中打開

推薦訂閱源

博客园 - 司徒正美
V
V2EX
T
Tailwind CSS Blog
有赞技术团队
有赞技术团队
aimingoo的专栏
aimingoo的专栏
Apple Machine Learning Research
Apple Machine Learning Research
IT之家
IT之家
Blog — PlanetScale
Blog — PlanetScale
A
About on SuperTechFans
月光博客
月光博客
T
The Blog of Author Tim Ferriss
宝玉的分享
宝玉的分享
Martin Fowler
Martin Fowler
博客园 - 聂微东
The GitHub Blog
The GitHub Blog
V
Visual Studio Blog
WordPress大学
WordPress大学
酷 壳 – CoolShell
酷 壳 – CoolShell
Engineering at Meta
Engineering at Meta
GbyAI
GbyAI

阮一峰的网络日志

科技爱好者周刊(第 396 期):互联网通信的替代方案 科技爱好者周刊(第 396 期):互联网通信的替代方案 - 阮一峰的网络日志 科技爱好者周刊(第 395 期):软件开发的第三种方式 科技爱好者周刊(第 395 期):软件开发的第三种方式 - 阮一峰的网络日志 科技爱好者周刊(第 393 期):脑腐状态 科技爱好者周刊(第 392 期):axios 投毒与好莱坞式骗术 科技爱好者周刊(第 391 期):AI 的贫富分化 科技爱好者周刊(第 390 期):没有语料,大模型就是智障 套壳中国大模型撑起500亿美元估值?扒一扒 Cursor 的"套壳"疑云 科技爱好者周刊(第 389 期):未来如何招聘程序员 科技爱好者周刊(第 388 期):测试是新的护城河 零安装的"云养虾":ArkClaw 使用指南 科技爱好者周刊(第 387 期):你是领先的 科技爱好者周刊(第 386 期):当外卖员接入 AI 科技爱好者周刊(第 385 期):马斯克害怕中国车企吗? 智谱旗舰 GLM-5 实测:对比 Opus 4.6 和 GPT-5.3-Codex 科技爱好者周刊(第 384 期):为什么软件股下跌 科技爱好者周刊(第 383 期):你是第几级 AI 编程 Kimi 的一体化,Manus 的分层 科技爱好者周刊(第 382 期):独立软件的黄昏 AI native Workspace 也许是智能体的下一阶段 科技爱好者周刊(第 381 期):中国 AI 大模型领导者在想什么 科技爱好者周刊(第 380 期):为什么人们拥抱"不对称收益" 科技爱好者周刊(第 379 期):《硅谷钢铁侠》摘录 我如何用 AI 处理历史遗留代码:MiniMax M2.1 升级体验 科技爱好者周刊(第 378 期):预测是新的互联网热点 科技爱好者周刊(第 377 期):14万美元的贫困线 科技爱好者周刊(第 376 期):太空数据中心的争议 科技爱好者周刊(第 375 期):一扇门的 Bug 终于有人做了 Subagent,TRAE 国内版 SOLO 模式来了 科技爱好者周刊(第 374 期):6GHz 的问题 VS Code 使用国产大模型 MiniMax M2 教程 科技爱好者周刊(第 373 期):数据模型是新产品的核心 国产大模型接入 Claude Code 教程:以 Doubao-Seed-Code 为例 科技爱好者周刊(第 372 期):软件界面如何设计 大模型比拼:MiniMax M2 vs GLM 4.6 vs Claude Sonnet 4.5 科技爱好者周刊(第 371 期):一个乐观主义者的专访 科技爱好者周刊(第 370 期):正确的代码高亮 错误处理:异常好于状态码 科技爱好者周刊(第 369 期):Tim 与罗永浩的对谈 科技爱好者周刊(第 368 期):不要这样管理软件团队 一天之内,智谱和 Anthropic 都发了最强编程模型 科技爱好者周刊(第 367 期):Nano Banana 的几个妙用 科技爱好者周刊(第 366 期):旧金山疯狂的 AI 广告 科技爱好者周刊(第 365 期):流量变现正在崩塌 科技爱好者周刊(第 364 期):最难还原的魔方 科技爱好者周刊(第 363 期):最好懂的神经网络解释 科技爱好者周刊(第 362 期):GitHub 工程师谈系统设计 科技爱好者周刊(第 361 期):暗网 Tor 安全吗? 科技爱好者周刊(第 360 期):Dan Wang 的新书
字節全家桶 Seed 2.0 + TRAE 玩轉 Skill
阮一峰 · 2026-02-14 · via 阮一峰的网络日志

一、引言

國產大模型之中,字節是一個異類。

不像其他大模型轟轟烈烈、爭奪眼球,它更低調,不引人注目。

但是,它做的事情反倒最多,大模型、Agent、開發工具、雲服務都有獨立品牌,遍地開花,一個都不缺,都在高速推進。

Seed 是字節的大模型團隊,底下有好幾條產品線,最近熱得發燙的視頻模型 Seedance 2.0 就是他們的產品。

今天,我就用字節的全家桶 ---- 剛剛發佈的 Seed 2.0 模型和開發工具 TRAE ---- 寫一篇 Skill 教程。

大家會看到,它們組合起來既強大,又簡單好用,(個人用戶)還免費。這也是我想寫的原因,讓大家知道有這個方案。

只要十分鐘,讀完這篇教程,你還會明白 Skill 是什麼,怎麼用,以及為什麼一定要用它。

二、Seed 2.0 簡介

先介紹 Seed 2.0,它是 Seed 家族的基座模型

所謂"基座模型"(foundation model),就是一種通用大模型,可用來構建其他各種下游模型。最大的兩個特徵有兩個:一個是規模大,另一個是泛化能力強,這樣才方便構建別的模型。

大家熟知的豆包,就是基於 Seed 模型,它也被稱為"豆包大模型"。這次 Seed 2.0 包含 Pro、Lite、Mini 三款通用模型,以及專為開發者定製的 Seed 2.0 Code 模型。

由於各種用途都必須支持,Seed 2.0 的通用性特別突出,比以前版本都要強。

1、支持多模態,各種類型的數據都能處理:文字、圖表、視覺空間、運動、視頻等等。

2、具備各種 Agent 能力,方便跟企業工具對接:搜索、函數調用、工具調用、多輪指令、上下文管理等。

3、有推理和代碼能力。

正因為最後一點,所以我們可以拿它來編程,尤其是生成前端代碼。跟字節發佈的 AI 編程工具 TRAE 配合使用,效果很好,特別方便全棧開發,個人用戶還免費。

三、TRAE 的準備工作

下載安裝 TRAE 以後,它有兩種模式,左上角可以切換:IDE 模型和 SOLO 模型。

選擇 IDE 就可以了,SOLO 是 AI 任務的編排器,除非多個任務一起跑,否則用不到。

然後,按下快捷鍵 Ctrl + U(或者 Command + U),喚出對話框,用來跟 AI 對話。

我們要構建 Web 應用,左上角就選 @Builder 開發模式。右下角的模型就選 Seed-2.0-Code。

可以看到,TRAE 自帶的國產開源編程模型很全,都是免費使用。

準備工作這樣就差不多了。

四、編程測試

我選了一個有點難度的任務,讓 Seed 2.0 生成。

ASCII 圖形是使用字符畫出來的圖形,比如下圖。

我打算生成一個 Web 應用,用戶在網頁上輸入 ASCII 圖形,自動轉成 Excalidraw 風格的手繪圖形。

提示詞如下:

"生成一個 Web 應用,可以將 ASCII 圖形轉為 Excalidraw 風格的圖片,並提供下載。"

模型就開始思考,將這個任務分解為四步。

五、生成結果

等到 Seed 2.0 代碼生成完畢,TRAE 就會起一個本地服務 localhost:8080,同時打開了預覽窗口。

生成的結果還挺有意思,上部的 ASCII 輸入框提供了四個示例:Box、Tree、Flowchart、Smiley。下面是 Tree 的樣子。

然後是 Excalidraw 參數的控制面板:線寬、粗糙度、彎曲度、字體大小。

點擊 Convert(轉換)按鈕,馬上得到手繪風格的線條圖。

整個頁面就是下面的樣子。

六、Skill 簡介

這個頁面的設計,感覺不是很美觀,還可以改進。我打算為 Seed 2.0 加入專門的前端設計技能,使其能夠做出更美觀的頁面。

所謂 Skill(技能),就是一段專門用途的提示詞,用來注入上下文。

有時候,提示詞很長,每次都輸入,就很麻煩。我們可以把反覆用到的部分提取出來,保存在一個文件裡面,方便重複使用。這種提取出來的提示詞,往往是關於如何完成一種任務的詳細描述,所以就稱為"技能文件"。

格式上,它就是一個 Markdown 文本文件,有一個 YAML 頭,包含 name 字段和 description 字段。

name 字段是 Skill 的名稱,可以通過這個名稱調用該技能;description 字段則是技能的簡要描述,模型通過這段描述判斷何時自動調用該技能。

有些技能比較複雜,除了描述文件以外,還有專門的腳本文件、資源文件、模板文件等等,相當於一個代碼庫。

這些文件裡面,SKILL.md 是入口文件,模型根據它的描述,瞭解何時何處調用其他各個文件。

這個庫發到網上,就可以與其他人共享。如果你覺得 AI 模型處理任務時,需要用到某種技能,就可以尋找別人已經寫好的 Skill 加載到模型。

七、前端設計技能

下面,我使用 Anthropic 公司共享出來的前端設計技能,重構一下前面的頁面。它只有單獨一個 Markdown 文件,可以下載下來。

打開 TRAE 的"設置/規則和技能"頁面。

點擊技能部分的"+ 創建"按鈕,打開創建技能的窗口。

你可以在這個窗口填寫 SKill 內容,也可以上傳現成的 Skill 文件。我選擇上傳,完成後,就可以看到列表裡已經有 frontend-design 技能了。

然後,我就用下面的提示詞,喚起這個技能來重構頁面。

"使用 frontend-design 技能,重構這個頁面,讓其變得更美觀易用,更有專業感。"

下面就是模型給出的文字描述和重構結果。

頁面確實感覺變得高大上了!

八、Vercel deploy 技能

最後,再看一個技能的例子。

代碼生成以後,都是在本地機器上運行,能不能發佈到網上,分享給更多的人呢?

回答是隻要使用 Vercel 公司的 deploy 技能,就能一個命令將生成結果發佈到 Vercel 的機器上。

在 Vercel 官方技能的 GitHub 倉庫裡,下載 Vercel-deploy 技能的 zip 文件。

然後,把這個 zip 文件拖到 TRAE 的技能窗口裡面,就會自動加載了。

輸入提示詞:"將生成的網站發佈到 Vercel"。

模型就會執行 vercel-deploy 技能,將網站發佈到 Vercel,最後給出兩個鏈接,一個是預覽鏈接,另一個是發佈到你個人賬戶的鏈接。

大家現在可以訪問這個鏈接,看看網站的實際效果了。

九、總結

如果你讀到這裡,應該會同意我的觀點,Seed 2.0 的編程能力相當不錯,跟自家的編程工具 TRAE 搭配起來,好用又免費。

Skill 則是強大的能力擴展機制,讓模型變得無所不能,一定要學會使用。

(完)