需启用项目上下文感知模式、在chat中触发架构提问、使用builder模式执行诊断、手动注入架构文档。具体包括切换上下文范围为工作区、启用架构语义分析、重新索引项目；通过快捷键唤出chat并确认上下文加载；在builder中输入指令扫描合规性；导入adr等文档并引用提问。
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如果您在使用Trae的AI问答功能时，希望其针对当前项目代码回答技术架构相关问题，则需确认该功能是否已正确接入项目上下文并启用深度分析能力。以下是实现此目标的具体路径：
一、启用项目上下文感知模式
Trae的AI问答功能必须明确加载当前工作区的完整代码结构，才能对技术架构类问题（如模块依赖关系、分层设计合理性、接口契约一致性等）作出准确响应。该模式依赖于文件索引与AST解析引擎协同工作，确保AI可识别import语句、类继承链、配置文件中的服务定义等关键信息。
1、在Trae主界面右上角点击“设置”图标，进入“AI设置”面板。
2、找到“上下文范围”选项，将下拉菜单从“当前文件”切换为整个工作区。
3、勾选“启用架构语义分析”，该选项会激活对package.json、pyproject.toml、build.gradle等工程元数据的自动读取。
4、点击“重新索引项目”，等待右下角状态栏显示“索引完成（含X个源文件与Y个配置项）”。
二、在Chat模式中触发架构级提问
仅当对话启动时已绑定项目上下文，AI才能将自然语言问题映射至具体代码实体。系统通过符号表匹配与跨文件调用图构建，将“为什么AuthModule未被MainApp引用”这类问题转化为对NgModule声明、bootstrap逻辑及TS编译输出的联合验证。
1、按下快捷键Command + U（macOS）或 Ctrl + U（Windows）唤出侧边Chat面板。
2、在输入框中输入问题，例如：“分析本项目的数据流设计，指出Redux Store与React组件间是否存在直接订阅”。
3、发送前检查左下角是否显示“上下文：已加载 127 个文件，含 src/、config/、types/”。
4、若未显示，点击气泡旁的“+”号，手动添加src/store/index.ts与src/components/目录作为附加上下文源。
三、使用Builder模式执行架构诊断任务
Builder模式专为结构化技术分析设计，可调用内置的架构规则引擎（基于C4 Model与SOLID原则预置检查项），对代码库执行静态扫描并生成可视化报告，而非依赖通用语言模型推理。
1、在Chat面板顶部点击“Builder”标签，切换至构建模式。
2、在指令栏输入：“执行架构合规性扫描，重点检测循环依赖、接口隔离违背、持久层直连UI组件问题”。
3、确认弹窗中列出的扫描范围包含全部ts/js文件与yml配置，点击“开始分析”。
4、等待进度条完成后，查看生成的HTML报告，其中“依赖图谱”页签以有向图形式展示模块间耦合强度，“问题摘要”页签标注每处违规对应的代码行与修复建议。
四、手动注入架构文档增强理解精度
当项目存在未被代码显式表达的架构决策（如“所有API请求必须经由Axios拦截器统一处理错误”）时，AI可能因缺乏元信息而误判。此时需将架构决策记录（ADRs）或设计说明书作为补充上下文导入，使AI问答具备领域知识锚点。
1、在项目根目录创建docs/architecture/decision-records/文件夹。
2、将ADR-001-Error-Handling.md等文件拖入Trae Chat面板的附件区域。
3、在提问中明确引用：“根据ADR-001，当前login.service.ts是否符合错误拦截规范？”
4、发送后观察AI回复开头是否出现“依据附件 ADR-001 第3.2节……”字样，以此确认文档已被成功激活为推理依据。
